Молодежная научная весна 20. Часть 4

–оснащение котельной современным оборудованием зарубежного производства, отвечающего экологическим стандартам;

–максимальное соблюдение режима хозяйственной деятельности,установленноговпределахводоохранныхзонводных объектов;

–организация мест временного накопления отходов производства и потребления в соответствии с требованиями санитарного, экологического и противопожарного законодательства;

–организация системы обращения с опасными отходами на объекте, в том числе: вывоз отходов с территории объекта силами лицензированных предприятий; обезвреживание, переработка и размещение отходов на лицензированных предприятиях на договорной основе;

–автоматическая система управления технологическим процессом на базе микропроцессорной техники, максимально снижающая возможность ошибочных действий производственного персонала при ведении процесса, пуске и остановке, которая обеспечивает учет и контроль образования, сбора, условий временного накопления, транспортировки отходов, контроль соблюдения экологической безопасности и техники безопасности при обращении с отходами.

Таблица 1

Результаты расчетов

Количество вредных веществ, выбрасываемых в атмосферу

91

По результатам выполненной оценки воздействия проектируемого объекта на компоненты окружающей среды установлено:

1)эксплуатация комплекса не внесет дополнительной нагрузки на атмосферный воздух;

2)расположение потенциально опасных объектов на максимальном удалении от объекта жилой застройки благоприятствует улучшению условий рассеивания загрязняющих веществ в приземном слое атмосферы;

3)определение максимальных (г/сек) и валовых (т/год) выбросов от источников выделений выполнено расчетным путем с учетом максимальной загрузки котельной.

Список литературы

1.Бадагуев, Б. Т. Экологическая безопасность предприятия: Приказы, акты, инструкции, журналы, положения, планы / Б. Т. Бадагуев.

М.: Альфа-Пресс, 2012. 568 c.

2.Калыгин, В. Н. Безопасность жизнедеятельности. Промышленная и экологическая безопасность в техногенных чрезвычайных ситуациях / В. Н. Калыгин, В. А. Бондарь, Р. Я. Дедеян. М.: КолосС, 2008. 520 c.

92

3.Саркисов,О. Р. Экологическаябезопасностьиэколого-правовые проблемы в области загрязнения окружающей среды: учеб. пособие / О. Р. Саркисов, Е. Л. Любарский, С. Я. Каз. М.: ЮНИТИ, 2013. 231 c.

4.Широков, Ю. А. Экологическая безопасность на предприятии: учебное пособие / Ю. А. Широков. СПб.: Лань, 2018. 360 c.

5.Риккер Ю. О. К вопросу экологической безопасности современных угольных ТЭС / Ю. О. Риккер, М. В. Кобылкин, А. Г. Батухтин // Кулагинские чтения: техника и технологии производственных процессов XVIII Международная научно-практическая конференция: в 3 ча-

стях.; отв. ред. А. В. Шапиева. 2018. С. 131–136.

6.Риккер Ю. О. Обзор современных технологий очистки дымовых газов ТЭС от окислов серы/ Ю. О. Риккер,М. В. Кобылкин// Энергетика в современном мире: материалы VIII Междунар. заоч. науч.-практ.

конф. 2017. С. 92–96.

7.Риккер Ю. О. Проблема загрязнения атмосферы уходящими газамиТЭС(напримеревыбросовбензапирена)/Ю. О. Риккер,М. В. Кобылкин, А. Г. Батухтин // Инновационные технологии в технике и образовании: материалы X Междунар. науч.-практ. конф. 2018. С. 61–66.

Научный руководитель – А. Г. Батухтин, канд. техн. наук, доцент,зав.кафедройЭнергетикиЗабайкальскогогосударственногоуниверситета.

О. С. Медведкова,

студентка гр. ТЭСм-18, энергетический факультет ЗабГУ

В. О. Медведков,

студент гр. ТЭСм-18, энергетический факультет ЗабГУ

Сокращение затрат за тепловую энергию за счет установки прибора учета тепловой энергии и теплоносителя

Тепловое потребление – самый энергорасточительный сегмент национальной экономики. Главными потребителями тепла в системе централизованного теплоснабжения являются население и основная часть социальной сферы страны.

В настоящее время актуальным вопросом в области теплоснабжения является энергосбережение. Энергосбережение начинается с учета тепловой энергии, но установка приборов учёта сама по себе не является энергосберегающим мероприяти-

93

ем. Организация узла учета тепловой энергии очень часто позволяет снизить энергопотребление.

К энергосберегающим мероприятиям можно отнести ликвидацию прямых потерь тепловой энергии, сокращение чрезмерного теплового потребления. К данным мероприятиям можно отнести дополнительную изоляцию стен и перекрытий­ , изоляцию труб, утепление окон, тройное и вакуумное остекление, модернизацию систем отопления, вентиляции­ и ГВС.

Указанные мероприятия должны периодически проводиться (по мере их необходимости). Снижение теплопотребления в жилых домах, а также в зданиях социально-значимых объектов (детские сады, школы и т. д.) требует особого подхода. На данных объектах нельзя снижать до минимального теплопотребление, так как внутренняя температура воздуха в помещениях должна соответствовать комфортному самочувствию людей, находящихся в помещении.

Расчеты за оказание услуг теплоснабжения абонентами с энергоснабжающими организациями осуществляются на основании данных приборов учета тепловой энергии, установленных и допущенных в эксплуатацию. Установка и ввод в эксплуатацию приборов учета тепловой энергии осуществляется в соответствии с требованиями правил коммерческого учета тепловой энергии,теплоносителя,утв.постановлениемПравительстваРФ от 18 ноября 2013 г. N 1034.

Приборы учёта теплопотребления могут выполняют сразу несколько функций, например, таких как: измерение, накопление, хранение, отображение данных о количестве полученной тепловой энергии­ , давления теплоносителя, температуре, времени работы и многих других функций.

Как показывает практика, расчетные тепловые нагрузки на отопление зданий, в большинстве случаев, по отношению к фактическому тепловому потреблению завышены.

Одной из причин такого расхождения является то, что расчет тепловых нагрузок на отопление зданий проводится исходя из значений температур наружного воздуха, приведенных в СНИП 23-01-99 (с изменениями от 01.01.2013 г.). Данные нормы были утверждены с 1 января 2013 г. и не учитывают тенденцию изменения климата.

94

Рисунок. Фактические данные по погоде за 2017–2019 гг. по городу Чита

Анализируя фактические данные по температуре наружного воздуха г. Чита за 2017–2019 гг. (рисунок) можно сделать вывод, что значения, приведенные в СНИП 23-01-99*, занижены в среднем на 1,9 оС. Максимальное отклонение (6,6 оС) от значений СНиП наблюдалось в январе 2019 года.

ВнастоящеевремявсфереЖКХнаблюдаетсяактивноевнедрение приборов учета тепловой энергии и теплоносителя. После оборудования узла учета тепловой энергии происходит сокращение затрат за тепловую энергию и ГВС в соответствии с фактическим теплопотреблением.

Список литературы

1.Методика определения потребности в топливе, электрической энергии и воде при производстве и передаче тепловой энергии и тепло- носителейвсистемахкоммунальноготеплоснабжения(МДК4-05.2004), утвержденная Приказом Госстроя России от 12.08.2003 г.

2.НекрасовА.С.,ВоронинаС.А.Состояниеиперспективыразвития теплоснабжения в России [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.abok.ru/ (дата обращения: 20.12.2019).

3.Правила коммерческого учета тепловой энергии, теплоносителя, утвержденные постановлением Правительства РФ от 18.11.2013 г. № 1034.

4.СП 131.13330.2012. Строительная климатология. Актуализированная редакция СНиП 23-01-99* (с Изменениями № 1, 2).

Научный руководитель – А. Г. Батухтин, канд. техн. наук, доцент,зав.кафедройЭнергетикиЗабайкальскогогосударственногоуниверситета.

95

К. К. Бизяев,

студент гр. ИВТ-18-1, энергетический факультет ЗабГУ

Машинное обучение

На практике получение алгоритма для обработки данных аналитическим путем бывает крайне сложно из-за большого числа параметров и связей между ними, и здесь на помощь приходит машинное обучение. Отличие машинного обучения от классического программирования заключается в том, что имея данные и результаты их обработки можно найти сложные зависимости между данными и результатом, в итоге получив алгоритм, который уже можно использовать на данных, результат которых заранее неизвестен. [2]

Некоторые области применения машинного обучения: поисковые и рекомендательные системы, аннотирование изображений, интеллектуальная обработка текста. Данные в машинном обучении чаще всего представляют в виде таблиц, где строки – объекты, а столбцы – признаки или же свойства объекта (см. табл. 1). Также выделяют целевой признак – результат, который мы хотим получить в будущем на новых данных.

Признаки обладают разной природой и это накладывает некоторые ограничения. Типы признаков: числовые (количественные), область значений таких признаков – это вещественные числа; порядковые – если признак задает некоторый порядок на объектах; номинальные (категориальные) – признак не имеет числовой природы и число возможных значений ограничено.

В табл. 1 представлена выборка по студентам с 5 известнымипризнаками.Ростивесявляютсячисловымипризнаками,пол игруппакрови–категориальными,местонаолимпиаде–поряд- ковым.

96

Чтобы проверить работу алгоритма и настроить его параметры все данные делят на обучающую и тестовую выборку. На обучающейся алгоритм (модель) обучается, подбирает параметры, а на тестовой проверяется, насколько хорошо модель может предсказать значение целевого признака [1].

Перечислим основные задачи машинного обучения:

– Восстановление пропущенных или поврежденных дан-

ных.

–Поиск выбросов. Найти все аномальные объекты в некотором множества объектов.

–Поискновизны.Длямножестваобъектовтребуетсяопределить: является ли другой объект похожим на объекты из этого множества?

–Кластеризация. Разбиение множества объектов на несколько групп (кластеров), состоящих из похожих друг на друга объектов.

–Предсказание. На основе множества объектов с известным значением некоторого признака требуется найти значение этого признака для нового объекта.

Кластеризация позволяет работать с каждой из групп отдельно, вычислять степени сходства объектов, искать аномальные значения, сокращать объем данных [2]. Алгоритмы кластеризации делятся на две группы: разбивающие данные на заданноечислокластеров(числокластеровявляетсявходнымпараметром) и алгоритмы, в которых число кластеров не определено заранее и вычисляется самим алгоритмом.

Предсказание – это нахождение значения признака для нового объекта. Если признак количественный, то такое предсказаниеназываетсязадачейрегрессии,апредсказаниеноминального признака называется задачей классификации [2]. В целом, алгоритмы классификации вычисляют схожесть нового объекта с уже имеющимися и на основе этого предсказывают класс [2]. Чтобы оценить, насколько хорошо работает модель классификации, вычисляют метрики – характеристики качества предсказания модели [1].

97

Втаблице2представленаматрицаошибокдляслучая,когда классов всего два. Значения «1» и «0» – метки классов. Чтобы вычислить значение TP нужно посчитать все случаи, когда объекты имели класс «1» и модель тоже предсказала класс «1», по аналогии можно вычислить и остальные значения в таблице. Приведём две метрики

.

Precision (точность) – это доля объектов, названных классификатором «1» и при этом действительно являющиеся «1» [1]. Recall (полнота) показывает, какую долю объектов класса «1» из всех объектов класса «1» нашел алгоритм [1].

Список литературы

1.Флах П. Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных. М.: ДМК Пресс, 2015. 400 с.

2.Рашка С. Python и машинное обучение. М.: ДМК-Пресс, 2017.

418 с.

Научный руководитель – С. В. Ветров, старший преподаватель кафедры ИВТ и ПМ Забайкальского государственного университета.

98

Д. С. Щастная,

студент гр. ИВТ-16, энергетический факультет ЗабГУ

Электронный дневник студент

Статья рассматривает особенности введения электронного дневника студента в высшем учебном заведении. Описывается процесс проведения анализа предметной области и разработки программного обеспечения для описанной задачи.

В данный момент на рынке существует большое количество компаний, предоставляющих сервис электронных дневников. Каждая из них обладает своими достоинствами и недостатками. Восновном,этиресурсыпредназначеныдляшкол,адлявысших учебных заведений, где несколько иная специфика, каждому ВУЗу приходится действовать самостоятельно и разрабатывать свою систему.

Проанализировав способы работы со студентами в ЗабГУ, было принято решение реализовать электронный дневник в целяхудобства,атакженаписатьданнуюстатью,вкоторойрассказывается о проделанной работе.

Приложение позволяет добавлять в созданную базу данных информацию о студентах, преподавателях, также прикреплять файл к сообщению, это может быть файл с заданием, с решением, рекомендациями и т. д., создавать различные отчеты, например, по посещаемости, которые можно было импортировать в файл с расширением xls. Кроме того, программа должна в режиме администрирования предоставлять возможность редактировать перечень студентов, дисциплин, групп, преподавателей, а так же редактировать расписание группы, если это необходимо.

Так как предусмотрено четыре уровня доступа к данным, уместно было разделить пользователей на четыре группы. На диаграмме вариантов использования их можно представить в виде четырех различных действующих лица, которым доступные разные варианты использования: студент, преподаватель, родители, администратор.

На рис. 1 показана диаграмма вариантов использования приложения для студента.

99

Рис. 1. Диаграмма вариантов использования для студента

Пользователь с правом студента перед началом работы проходит авторизацию в системе, сообщив системе свой логин и пароль. Далее в ходе авторизации система определяет его уровень доступа. После этого он может просмотреть свою успеваемость, посещаемость, расписание, когда и во сколько будет прием долгов, а также загрузить файл с решением какого-либо задания.

На рис. 2 показана диаграмма вариантов использования приложения преподавателя.

Рис. 2. Диаграмма вариантов использования для преподавателя

100