Б.И. Кудрин

ЭЛЕКТРООБЕСПЕЧЕНИЕ ПРОКАТНОГО ПРОИЗВОДСТВА

 

Дана оценка объёмов электропотребления для обеспечения нужд прокатного производства. Рассмотрены изменение общих и удельных расходов электроэнергии по основным видам продукции по отрасли с 1970 г. по 2000 г. На основе анализа сообществ установленных прокатных станов (техноценозов) и статистики удельных и общих расходов электроэнергии по всем прокатным станам России (СССР) сделан вывод о необходимости использования ценологического подхода к нормированию удельных расходов электроэнергии. Показана оптимизация структуры технических сообществ и обеспечением их энергоресурсами, на основе технетики – науки о сегодняшней технической реальности. Проверка правильности ценологической теории, проведённой по величине характеристического показателя для чугуна, стали, проката. Сжато изложена методология применения гиперболических Н-распределений в видовой форме, используемой для анализа дискретно установленного оборудования, и в ранговой по параметру, которая применяется для анализа энергозатрат и других величин, имеющих непрерывный характер.

 

Металлургическое производство в ХХ1 веке должно удовлетворять требованиям рынка к производителям металла о поставке проката высокого качества при низкой стоимости, разными по объёму ценологически оптимизируемыми партиями и в короткие сроки, соответствовать требованиям по защите окружающей среды, минимуме всевозможных твёрдых, газо- и жидкофазных выделений, рециркуляции ресурсов, эффективном использовании энергии, сопутствующих продуктов и отходов производства. Реализация любого из этих требований влечёт за собой использование электрической энергии как для целей электропривода, электротермии, освещения, создания комфортных условий труда и отдыха, так и для осуществления менеджмента (где на первый план выходит не столько объём, сколько качество электроэнергии). Чёрная металлургия остаётся и крупнейшим потребителем топливно-энергетических ресурсов, потребив 58,7 млрд кВтч в 2001 г. (86,1 % общероссийского потребления; 15,8 % - общепромышленного). В целом же в электропотреблении страны доля чёрной металлургии медленно уменьшается (1965 г. – 9,9 % от вырабатываемой в СССР, 1970 – 9,8, 1975 – 9,4, 1980 – 9,1, 1985 – 8,8, 1990 – 8,4 %). Но в последние годы доля затрат на электроэнергию в себестоимости продукции росла, став значимой и побуждая к энергосбережению (затраты на энергию и топливо всех видов в себестоимости заводов с полным металлургическим циклом составляет 15-35 %, в том числе электроэнергия 4-11 %).

Обращаясь к удельным расходам электроэнергии А_уд на основные виды металлургической продукции за достаточно длительный период (табл.1 и 2), можно констатировать, что они в целом не снижались. В 30-80-е годы (за исключением военного времени, когда А_уд упали) увеличение объясняли автоматизацией и механизацией технологических процессов, ухудшением качества сырья, расширением сортамента и повышением качества продукции, другими объективными причинами [1,2]. Но всё это не объясняет очевидного факта, что энергоёмкость ВВП в России высока.

Если обратиться к электропотреблению собственно прокатного производства (за 21 год по заводам отрасли [3]), очевидна зависимость этой величины от объёмов выпуска проката.  В прокатных цехах металлургических предприятий полного цикла потребление первичных электроресурсов может достигать 20 % от общих их расходов по предприятию, электроэнергии – несколько меньше (пример распределения электроэнергии по производствам для завода с полным циклом сортового направления: аглоизвестковое – 13 %; доменное – 4 %; коксохимическое – 9 %; прокатное – 16 %; сталеплавильное – 5 %; энергетика – 47 %; механика и проч. – 6 %). Для крупных заводов энергоёмкость, кг ут/т, составила в 2000 г.: НЛМК – 659; ЗСМК – 684; Северсталь – 687; ММК – 719; НТМК – 797; КМК – 861; Мечел – 932; ОХМК – 920.

В зависимости от типа стана удельные суммарные энергозатраты составляют от 1500 до 5000 МДж/т. Столь большой диапазон объясняется спецификой сортамента заготовок и готового проката по размерам, маркам стали и назначению, которые определяют энергозатраты как в основном технологическом потоке производства, так и при отделочных операциях (меньшая требуемая вытяжка металла обуславливает более низкие затраты электроэнергии для прокатки на обжимных станах по сравнению с сортовыми и листовыми, на крупносортных – по сравнению с мелкосортными и проволочными, на толстолистовых – по сравнению с широкополосными станами).

Говоря об установившемся годовом производстве проката в России на уровне 42-45 млн т/год, можно утверждать о годовой потребности 6,7-7,2 млрд кВтч, при требующейся генераторной мощности в максимуме около 1,2 млн кВт (новое строительство генерирующего 1 кВт оценивается в 1000 долл., ежемесячная оплата 1 кВт в часы прохождения максимума в энергосистеме порядка 200 руб., стоимость электроэнергии на уровне 60-100 коп/кВтч). Всё это актуализирует проблемы определения объёмов расхода электроэнергии на различных временных интервалах (от смены, суток – до месяца, квартала, года и на перспективу до пяти и более лет), разработки действенных норм расхода электроэнергии на прокат в целом и на отдельные технологии (цеха).

Для целей энергосбережения и для совершенствования процесса управления прокатным производством в целом существующую систему прокатного производства в целом можно рассматривать двояко: 1) изучать и обосновывать правильность (ошибочность) каждого проектного, конструкторского, монтажно-строительного, эксплуатационного, прогнозного и иного решения и 2) отвлечься от каких-либо причин сложившегося, ограничившись фактом существующего состояния производства проката, и просто зафиксировать и описать объективными параметрами каждое предприятие, каждый прокатный цех, суточный (сменный, месячный, квартальный, годовой) выпуск проката как единицу, нечто индивидуальное и особенное (особь). Тогда можно говорить о сообществе заводов, производящих прокат, сообществе прокатных станов, сообществе агрегатных месячных удельных расходов электроэнергии, видов (наименований) продукции и объёмов производств, а введя термин техноценоз (фр. biocénose – биоценоз; англ. biocenosis – сообщество организмов: только введение этого понятия в 1877 г., биогеоценоз – в 1940 г. сделало экологию наукой), опираться на ценологические законы, руководствуясь гиперболическими Н-ограничениям (наука о технических ценозах и общих законах развития техногенного мира называется технетикой [4]).

В частности, жёсткое стремление к унификации, характерное для плановой экономики, не могло отменить ценологическое действие закона информационного отбора [5], а лишь несколько деформировало параметры гиперболического Н-распределения, характеризующего разнообразие. Закон распространяется на все объекты технической реальности, на все стадии проектирования и создания, эксплуатации и ликвидации технического объекта. Другими словами, во-первых, существует некоторое обязательное разнообразие, неуничтожимое никакими директивными или иными методами и стимулируемое – рыночными; во-вторых, это разнообразие по основным технологическим и электрическим параметрам не может быть охарактеризовано средним (математическим ожиданием), если необходимо принять решение, относящееся к конкретному прокатному производству (цеху, заводу).

Применительно к сообществу прокатных станов страны (собственно и являющемуся техноценозом) предполагается договорённость (конвенционность): что такое стан (производство); возможность поштучного выделения (описания) каждого стана как некоторой индивидуальности (U - особи) в классификации, например, сортовых станов (универсальный балочный, рельсобалочный, крупносортный, проволочный и др.) и возможность отнесения каждого стана к какому-либо типоразмеру (виду – S: блюминг 1100 и 1300 принимались разных видов), конструктивно-технологическое различие которого существенно при строительстве и эксплуатации; конвенционность выделения собственно проката (или необходимость выделения ещё и трубной подотрасли) как единого целого; слабость связей и зависимостей функционирования отдельного стана от остальных, установленных в стране или в мире (такие связи – жёсткие или корреляционно значимые – обязательны и действуют в пределах одного предприятия) и определяемых, в частности, конъюнктурой рынка, положением с сырьём, электроэнергией; значительность различия результатов технико-экономической деятельности двух цехов с одинаковыми (близкими) основными техническими данными оборудования. Другими словами, принимаемые усреднённые проектные данные в реальности отличаются сколь угодно значительно (это, конечно, теоретически, но и практически различие максимума и минимума от среднего значительны, см. табл.3).

Проведём ценологическую оценку множества прокатных станов СССР и главных электроприводов прокатных станов Магнитки (табл. 4). Заметим, что ключевым для теории является определение вида. Например, одного или нескольких видов следует считать трубопрокатные агрегаты с трёхвалковым раскатным станом, классифицируемые на микро-, мини-, малый, средний, большой, соответственно с мощностью главного привода прошивного стана: 50, 200, 850, 2000, 3500 кВт.

В таблице: S – количество видов (типоразмеров, габаритов); U – количество установленных штук станов или двигателей (особей); А – доля видов, каждый из которых представлен конкретным станом (одной особью), уникальные станы (ноева каста, состоящая из 211 станов, каждый из которых существовал в одном экземпляре – второго такого стана в стране не было); γ – характеристический показатель гиперболического Н-распределения

Ω(х)=А/х^1+α ;                                        (1)

γ=1+α; 0≤α≤2; Н-показатель разнообразия Шеннона Н=Σ(u_i/u) ln(u_i/ u), где u_i – количество штук (особей) одного вида. Повторяемость станов d=U/S=2,42.

Хорошо ли и правильно ли это? Выражение (1) интерпретируется Н-гиперболой, параметры которой подтверждают гипотезу, что сообщество прокатных станов образует техноценоз, т.е. возможно использование ценологических критериев и ограничений. Разнообразие установленного (как и ремонтируемого механического, электрического и оборудования других семейств) определяет закон информационного отбора. Можно говорить, что система прокатных станов страны самоорганизовалась. Ценологический подход был использован для проверки самодостаточности металлургии каждой из стран бывшего СССР по Н-критериям. В сегодняшних условиях оказалось, что только Россию и Украину по объёмам выпуска и сортаменту металлопродукции можно рассматривать как независимые металлургические державы. Казахстан, Грузия, Молдавия и другие страны СНГ, производящие прокат, к самодостаточным металлургическим не относятся.

Функцию W(х) следует использовать как в качестве ограничительной, определяющей решения о перспективах развития прокатной подотрасли, так и при разработке (установке) отдельных станов или реконструкции существующих на конкретном заводе. Во всех случаях критерием является улучшение (не ухудшение) значения характеристического показателя γ. Этим обеспечивается бόльшая устойчивость (конкурентоспособность) системы в целом и рациональность использования данного прокатного агрегата в некоторой эко-нише (стан лучше вписывается в окружающую производственную и сбытовую систему). Значения же ноевых каст: А – относительное количество станов, представленных строго уникальными, т.е. каждый на всю страну в одном экземпляре, показывает достаточность разнообразия (теоретически оно должно быть 40-60 %).

Итак, перед нами факт существования устойчивого разнообразия, требующего теоретического осмысления. Другими словами, необходимо рассмотреть фундаментальные основы научного и инженерного мировоззрения. Система образования ХХ в., включая высшее (а это все ныне работающие поколения специалистов), основывалась на даже не обсуждавшемся убеждении, что каждое движение, явление, событие, реакция могут быть описаны системой дифференциальных или интегральных уравнений (химических взаимодействий), решение которых даёт однозначный ответ при одних исходных данных. Это и есть первая [6,7] научная (физическая, механическая) картина мира (табл.5). Привычная, тривиальная, всеми усвоенная, она порождает уверенность в устойчивости окружающего мира: есть мировые константы, есть законы механики и электротехники, которые позволяют однозначно выбрать мощность, например, главных приводов стана 450. Именно на это мировоззрение и опиралась поддерживаемая десятилетиями система нормирования и лимитирования.

Но инженерная практика сразу столкнулась с отклонениями от классических вычислений. Считаясь с возможностью разброса параметров, начали вводить различные «поправочные» коэффициенты. И если в разных справочниках указаны разные параметры одного и того же сплава, то это списывали на разные условия опыта или разную точность измерений. Теоретически всё это описывалось (укладывалось) в класс гауссовых распределений (как температура плавления железа 1539 ±1 ^оС). Для прокатного производства это нормальное распределение было особенно важно, потому что не только определяло брак по геометрии, но и позволяло работать с минусовыми допусками. Инженерные решения стали опираться на вычислимое математическое ожидание и конечную дисперсию (в ряде случаев стало возможным говорить о 10 %-ной ошибке как инженерно допустимой и неизбежной). Так в 50-60-е годы начал осуществляться оставшийся массово незамеченным переход ко второй, вероятно-статистической картине мира (см.табл.5). Действительно, какая  инженеру разница, если идеальные условия всё равно недостижимы, а вероятностные расчёты не приводят к аварийным или иным непредвиденным обстоятельствам.

Поясним различие классического и вероятностного подходов, заметив, что при выполнении любых НИОКР, связанных с механикой и электроприводом, классические взгляды и расчёты являются превалирующими. Ныне речь идёт о переходе от расчётов потребности в ресурсах для единичного оборудования к определению ресурсов для таких единиц, как участок, отделение, цех, производство, завод в целом. Именно эта проблема встала с началом индустриализации, и решали её хронометражом всех операций технологического процесса. Но это не решило проблему лимитов на уровне цех-завод.

Установим конкретный станок-изделие на конкретном предприятии. Определим его электроэффективность, начав с расхода электроэнергии (мощности). Обратимся к [8,9], где полагалось, что потребляемая (расчётная) мощность Р_р зависит от производительности Q. Это общее и правильное утверждение дополнялось тем, что Р=f(Q) должна быть рассчитана для каждой машины, для каждого режима процесса подачи, величины обжатия по всем выпускаемым деталям с конкретизацией по каждой деталь-операции, по каждому исполнительному механизму, на каждый сорт продукции, на каждую технологическую операцию в общем потоке выпуска деталей. При этом должна быть определена полезная работа (чистая работа обжатия или резания) и отдельно определены потери (в подшипниках, промежуточных передачах, на подаче смазочно-охлаждающей эмульсии).

Этот же механический подход считался единственно верным и для прокатки [10,11], где исследовали расход энергии при разной температуре прокатки, разном содержании углерода, числе проходов, степени обжатия, величине полного удлинения, скорости прокатки, управлении паузами, трении в подшипниках, качестве смазочных, степени зажатия шеек, расходе воды на охлаждение и смыв окалины, вентиляцию. Требование доводить исследования «до отдельных составляющих» показано на различии в удельных расходах, например, для малоуглеродистой стали с фиксированными размерами по массе слитка, ширине и толщине, по среднеуглеродистой стали той же массы. Для листопрокатного производства предполагалось определять удельный расход электроэнергии для всей номенклатуры слитков, например, весом от 1210 до 1620 кг, шириной от 410 до 610 мм, толщиной от 130 до145 мм. Была твёрдая убеждённость, что технологическая норма может быть определена по исследованию общего числа последовательных операций, образующих весь комплекс технологического процесса производства данной физической единицы готовой продукции. Поскольку задача расчета норм на каждый вид продукции с учетом многих действующих факторов крайне трудоемка и практически неосуществима, а проверить правильность норм трудно, тем более, что планирование велось от достигнутого.

Расчет норм электропотребления на единицу продукции решают две основные задачи: 1) прогнозирование режимов электропотребления цеха или предприятия в целом, составление электробалансов; 2) контроль эффективности использования электроэнергии в каждом технологическом процессе, на каждой единице оборудования.. Обычно при расчете норм электропотребления пытаются решить обе поставленные задачи одновременно, хотя с нашей точки зрения подходы и методы расчета должны быть различны. Следует различать понятия удельных расходов электроэнергии на единицу продукции и норм расхода электроэнергии. Под удельным расходом будем понимать фактически полученное значение затрат электроэнергии на единицу продукции или технологическую операцию. Норма электропотребления - это усредненная расчетная величина, обычно директивно устанавливаемая и используемая для прогноза или анализа электропотребления, а также для стимулирования энергосбережения.

Расход электроэнергии по каждому выделенному счетчику должен быть соотнесён с конкретным потребителем, определенным документально (здание, цех, участок, отдельный агрегат). На каждом таком объекте должны быть люди, несущие административную ответственность за режим электропотребления. Это могут быть технóлоги, которые непосредственно влияют на режимы работы оборудования, и могут выбирать наиболее экономичный режим. Именно они должны постоянно контролировать расход электроэнергии, сравнивать его с характерными показателями, выявлять причины перерасхода и принимать меры к его устранению. Ошибочно думать, что эти функции должны выполнять сотрудники отдела главного энергетика, ведь они не могут повлиять на технологический процесс. В их обязанности может входить лишь периодический контроль правильности работы счетчиков и электрооборудования.

Целевые показатели электропотребления могут быть представлены в виде общих или удельных расходов электроэнергии. Удельный расход электроэнергии на единицу продукции удобно использовать в тех случаях, когда расход электроэнергии прямо пропорционален выпуску основного вида продукции. Для получения удельных характерных показателей применяют следующий подход: по данным об общих расходах электроэнергии и выпуске основной продукции рассчитывают удельные расходы электроэнергии на единицу продукции. Строят распределение удельных расходов, которое теоретически должно быть близко к нормальному (гауссову) распределению, рассчитывают математическое ожидание и дисперсию. По этим данным строят интервал удельных расходов электроэнергии для выделенного объекта. Таким образом, расчетно-статистическим методом устанавливают некоторую норму расхода электроэнергии с доверительным интервалом. Такой целевой показатель получен на основе экспериментальных данных и поэтому может быть реально достигнут, что стимулирует выполнение этих норм.

Вероятно-статистические методы в сочетании с опытом и интуицией производственного персонала используют на всех металлургических предприятиях. Особенности подхода можно проиллюстрировать, если выделить факторы, характеризующие работу прокатных цехов. Это прежде всего: расход электроэнергии, количество прокатанного металла, коэффициент использования оборудования во времени, количество порезанного металла, количество отгруженного металла, величина относительного обжатия, конечная ширина проката, длина сляба, температура начала прокатки, температура конца прокатки, предел прочности металла, содержание углерода в металле, содержание кремния в металле.

В частности, рассмотрение особенностей листопрокатного производства ОАО «ММК» [12] выявило четыре критерия для нахождения оптимальных технологических режимов: минимум расхода электроэнергии, природного газа, выхода проката с нарушением технологии (качество) и максимум производительности по готовому прокату. Критерии противоречивы: максимальное производство проката возможно при значительной интенсификации процесса, что ведёт к увеличению энергозатрат и связано с увеличением потребляемой мощности механизмов и повышенным расходом газа. Повышение качества сопровождается снижением производительности стана и увеличением числа перевалок.

Прокатное производство представляет собой сложную систему с взаимосвязью теплотехнических, механических, энергетических и организационных процессов. Характер этих процессов определён не полностью, поэтому теоретические методы первой научной картины мира не могут быть использованы для математического описания процесса. Природа процессов обработки металлов давлением носит вероятно-статистический характер, обусловленный наличием случайных колебаний основных параметров и неуправляемых случайных возмущений. Для получения целевых функций могут быть рекомендованы методы математико-статистического анализа данных пассивного эксперимента, накопленных в процессе нормальной эксплуатации.

При построении моделей решали вопросы выбора единицы наблюдений, выделения существенных факторов и выбора формы зависимостей [12]. В результате анализа автокорреляционных функций предпочтение было отдано суточным наблюдениям, принята линейная форма зависимости и выбраны следующие факторы: производственные характеристики процесса: х₁ – выпуск передельного проката, т; х₂ – выпуск экспортной продукции, т; х₃ – выпуск товарного проката, т; х₄ – количество отгруженного металла, т; х₅ – количество прокатанных слябов, шт; характеристики технологического режима: х₆ – коэффициент использования оборудования, ед.; х₇ – величина относительного обжатия, %; х₈ – температура прокатки, град; х₉ – длительность перевалки, ч; х₁₀ – ширина слябов, мм; характеристики готовой продукции: х₁₁ – ширина листа, мм; х₁₂ – содержание углерода в металле, %; х₁₃ – длина слябов, м; х₁₄ – средний вес партии; выходные показатели процесса: х₁₅ – расход электроэнергии, тыс. кВтч; х₁₆ – расход газа, тыс.м³; х₁₇ – объём производства проката, т; х₁₈ – выпуск некондиционного металла, т.

Целевая функция расхода электроэнергии F₁ найдена как линейная регрессия:

F₁(х)=29,85х₁+34,17х₃+38,95х₂+1,781х₄+7,031х₉-2,432Е4х₁₃-39,28х₁₁-

-519х₁₄-2433х₈-7,397Е5х₁₂+9,356Е4х₇-5,849Е6,                                              (2)

с достоверностью 0,921 (при 5 %-ном доверительном интервале).

Анализ уравнения (2) позволяет сформулировать теоретическую тонкость, имеющую определяющее значение для практики и заключающуюся в том, что ни один из численных коэффициентов не может быть применён для другого завода, даже если прокатные станы – одного вида (а формулы усилий прокатки – применимы). Коэффициенты изменяются во времени: полученное статистически на основе ретроспективы можно использовать на текущий и следующий годы, но не на перспективу хотя бы в 2-3 года, не говоря уже о сроках, скажем, в 10 лет.

Неприменимость уравнения (2) как некоторой общности не говорит об ошибочности вероятно-статистической методологии. Просто здесь другая вероятность, отличная от периода полураспада радиоактивного вещества или допуска по величине веса одного погонного метра трубы. Уравнение (2) действительно, если, во-первых, выявляет тенденции, абстрактное представление которых предлагает критерии оптимизации; во-вторых, даёт количественные результаты, адекватные чётко оговорённым условиям; в-третьих, осуществляет согласование динамики изменения факторов и условий, предлагая своеобразный технический анализ. В этом случае создаётся система, охватывающая все производства и все уровни иерархии. Вероятно-статистический метод, опирающийся на технический и регрессионный анализы, на корреляционные и многофакторные модели, и сейчас остаётся пока теоретически главным. Метод должен заменить планирование расхода электроэнергии от достигнутого, использующего внутризаводские или иные медленно заменяемые нормативы. Будущее же за нормированием, в основе которого лежат ценологические представления, опирающиеся на иерархическую информационную базу; на «портреты» каждого расхода электроэнергии на выпуск каждого профиля, стана, цеха, завода; на кластер-анализ и нейронный сети, на теорию распознавания образов, соединённую с гауссовой и гиперболической Н-статистикой.

Рассмотрим (техно)ценологическую теорию и практику на примере удельных расходов электроэнергии и нормирования объёмов электропотребления на прокат. Теория проверяется видовым разнообразием установленного оборудования (исследуют повторяемость станов при отнесении каждого к какому-либо виду, подобно табл. 5). Но та же теория используема, если перейти от дискретных «штук» к непрерывному параметру. Обратимся к удельному расходу электроэнергии за 1970-1990 гг. по 207 предприятиям Минчермета СССР (данные из отраслевого информационного банка «Черметэлектро», мой копирайт 1995 г.) и отраслевым данным по России за 1990-2000 гг., охватывающим 67 заводов отрасли и включающим все прокатные производства (независимо от их технического состояния, применяемой технологии, используемых материалов, получаемой продукции, образующихся выбросов и сбросов). Это фактические отчётные сведения, ретроспективно представляющие «электрический» портрет прокатного производства страны за 21 год. Данные характеризуются существенным отличием от среднего и в несколько раз - по отношению max/min. Но если различие в объемах производства понятно, то различие в удельных расходах электроэнергии А_уд требует пояснения.

1. При определении класса создаваемых в ХХ в. технических систем (практически бесконечное количество элементов-штук, конвенционность выделения и системы, и самого элемента как особи и как вида, слабые связи и зависимости между особями и лишь единичные из них – сильные, например, в пределах одного предприятия) различие в разы по основным параметрам – неизбежное ценологическое свойство. Это относится и к электрическому хозяйству предприятия (при рассмотрении цехов – по электрооборудованию; множество установленного электрооборудования - по разнообразию), к предприятиям одной отрасли или одного региона по параметрам электропотребления.

2. Удельный расход электроэнергии на единицу продукции А_уд по отрасли в целом (в среднем) - величина относительно устойчивая. Она представляет интерес для организаций, подобных Минэкономики, Минэнерго, Госстату, при общегосударственной (отраслевой) оценке и сравнении с мировым уровнем потребности в электроэнергии и электроэффективности. Но показатель А_уд по отрасли неприменим к конкретному предприятию, а из полного перечня значений А_уд нельзя получить результат ни классическими методами, ни вероятностными, в пределе сводящимися к Гауссу.

Существо обязательных ценологических ограничений заключается в том, что локально принимаемое решение явно или неявно диктуется некоторыми внешними факторами. Упрощённо говоря, установка любого прокатного стана в России в какой-то степени определена уже действующими прокатными производствами и некоторой общей техноэволюционной тенденцией. Тогда решение по обеспечению электроэнергией прокатного производства следует детализировать на уровне подотрасли, цеха, отдельного стана или агрегата. Существуют некоторые общие ценологические закономерности, которые совмещаются (образуют композицию) с нормальным законом распределения. В качестве общего вывода по результатам математической обработки можно утверждать, что отклонения от среднего (нормального, по Гауссу) велики и объясняются наличием техноценологической составляющей. Для её оценки необходимо использование новых инструментальных средств - ценологических моделей в видовой [5] или ранговидовой формах [6].

Использование ранговых распределений предполагает в качестве первого шага ранжирование данных по объёму выпуска проката, величине А_уд и др. Расположим в порядке убывания (если строго, то - невозрастания) по годам объёмы электропотребления (производства) и удельный расход электроэнергии. Обозначим номер предприятия по оси х числом r=1, 2, 3, ... . Правило ранжирования имеет математическую запись в виде неравенства N(r) >N(r+1) и r - это ранг.

В более общем случае в решении задачи регрессионного анализа после процедуры сортировки произвольного исследуемого физического (технического) параметра при определении линии регрессии используют метод ранговых распределений как рядовую процедуру сжатия данных, когда линию регрессии ищут в виде

Λ(r)=В/r^b,                                                                         (3)

где r - ранг или номер по порядку; r=[x], Λ=f(r); В ≈ В₁ - значение первой точки (наибольшее значение параметра для r=1), b>0 - константы рангового распределения. Это означает, что ряды эмпирических данных в несколько десятков позиций сжимаются до двух параметров (В, b) и неформализованного остатка в виде линейной или квадратичной разности, в зависимости от модели аппроксимации. Метод ранговых распределений используют в рамках ценологических моделей.

Особенность техноценологического аппарата (1), (3) заключается в том, что его применяют, когда среднее не может быть использовано. Разброс удельных расходов электроэнергии значителен, следовательно, оперирование средним может привести к большой ошибке.

Другими словами, надо иметь в виду, что существует техническое решение, когда принимающее решение лицо может опираться на классические представления металлургической технологии, механики, электротехники и др. Но имеются случаи, когда требуется взгляд на систему в целом. Тогда среднее может быть неприменимо, следовательно, необходим техноценологический подход [4,6], который характеризуется устойчивыми параметрами рангового коэффициента b и первой точкой В - максимальным удельным электропотреблением. Устойчивость b по годам даёт критерий, повышающий точность прогноза и нормирования. Иллюстрацией этого положения является табл.6, где приведены характеристический показатель и значение первой точки В для чугуна, конвертерной стали и проката.

Следует отметить, что техноценологический подход за последнее время получил самое широкое распространение в развитых странах в самых различных науках и известен там как теория самоорганизации, теория фрактальности, теория бесконечно делимых распределений (интерпретируемых нами как гиперболические Н-распределения), распределений Парето, Ципфа, Мандельброта, Бредфорда, Лотки и др. [4]. В технических системах это научное направление, применяемое для оптимизации состава цеха по установленному оборудованию, сортаменту проката, стоимостным и штатным показателям, расходу материальных и энергетических ресурсов, только в последние годы получает распространение.

Каким образом, не упуская из виду опытный и вероятно-статистический подходы, по-новому организовать систему нормирования и последовательность её осуществления? После анализа прокатного производства и сортамента выпускаемой продукции по каждому цеху (стану, см. табл.7) формируют информационную базу, служащую основой рангового анализа. Он даёт возможность выполнить ценологический прогноз электропотребления на заданный временной интервал, выделить «аномальные» объекты (простои, перевалки, ремонт, освоение нового профиля, аварии и др.), перейдя затем  к нормированию. Вначале строят гиперболическое распределение, где ранг объекта – та временнáя единица (смена, …, год) или агрегат (стан), для которого выполняют прогноз. Далее все объекты делят на классы (касты), где среднее рассчитываемо: среднего нет для всей совокупности, но есть для группы объектов одного вида (с близким значением параметров). В результате получают стандарт нормы при прокатке данного профиля на данном агрегате в данном цехе. Этот стандарт может быть сопоставлен с нормой на другом агрегате такого же вида.

Вывод

Усложнение управления технологическими процессами и необходимость энергосбережения требуют нового мышления – подхода к нормированию и энергосбережению, который, в данном случае, заключается в применении математического аппарата Н-распределений.

 

Список литературы

1. Кудрин Б.И. Проблемы электрификации черной металлургии// Сталь, 1981. №8. С.88-91.

2. Кудрин Б.И. Проектное обеспечение реструктуризации электрического хозяйства чёрной металлургии//Сталь, 2001. №2. С.84-88.

3. Авдеев В.А., Кудрин Б.И., Якимов А.Е. Информационный банк «Черметэлектро». М.: Электрика, 1995. 400 с.

4. Кудрин Б.И. Введение в технетику. Томск: Изд-во ТГУ, 1993. 552 с.

5. Кудрин Б.И. Применение понятий биологии для описания и прогнозирования больших систем, формирующихся технологически. В кн. Электрификация металлургических предприятий Сибири. Вып.3. - Томск: Изд-во Томск. гос. ун-та, 1976, с.171-204.

6. Философские основания технетики. Материалы VI Междунар. науч. конфер. по философии техники и технетике (Москва, 24–26 января 2001 г.). Вып. 19. «Ценологические исследования».  – М.: Центр системных исследований, 2001. – 628 с.

7. Кудрин Б.И. Ещё раз о третьей научной картине мира. – Томск: Изд-во Том. ун-та, 2001. – 76 с.

8. Авдеев В.А., Друян В.М., Кудрин Б.И. Основы проектирования металлургических заводов. Справочник. – М.: Интермет Инжиниринг, 2002. - 464 с.

9. Тайц А.А. К вопросу о методике нормирования удельных расходов электрической энергии. – Промышленная энергетика, 1944, N4, с.1-3.

10. Шпунберг Я.Н. Экономия и нормирование электроэнергии, потребляемой прокатным станом//Промышленная энергетика. 1946. N1.

11. Розенман Е.А. Нормирование электроэнергии в листопрокатном производстве// Промышленная энергетика, 1944, N4-5, с.8-10.

12. Никифоров Г.В., Олейников В.К., Заславец Б.И. Энергосбережение и управление электропотреблением в металлургическом производстве. М.: Энергоатомиздат, 2003. 480 с.

Таблицы

 

1. Удельные расходы электроэнергии (по СССР) на производство основных видов продукции чёрной металлургии, кВт на 1 т (или 1000 м³)

 

Продукция	1965	1970	1975	1980	1985	1990
Чугун	11.1	9.7	10.8	13.1	12.9	15.2
Мартеновская сталь	8.6	9.9	12.5	13.9	14.5	14.9
Кислородно-конвертерная сталь	13.4	21	26.2	29.3	32.2	33
Электросталь	648.1	673.9	983.1	683.3	727.2	723
Прокат	96.6	104	109	113	115.5	126
Стальные трубы	126	133	135	137	140.5	146
Кокс	28	29.6	30.9	33.5	36.6	42
Агломерат	26	29.3	33.5	35.5	37.7	39.1
Кислород	740	510	433.9	483.9	494.6	534
Сжатый воздух	101	104	102.1	102.1	100.7	102
Вода	326.9	346.1	343.9	345	354.9	374
Железная руда	35.8	50.6	60.89	71.8	82.5	90.6
Окатыши	91	61.7	62.1	68.7	65.8	65.9

 

2. Электропоказатели чёрной металлургии России

 

Наименование	1990	1991	1992	1993	1994	1995	1996	1997	1998	1999	2000
Электропотребление всего, млрд кВтч, в том числе:	71,9	69,1	64,5	58,4	53,0	53,1	50,4	49,1	50,1	51,5	59,2
сталь, всего	7,7	7,6	7,5	7,4	5,5	6,2	5,8	5,8	4,8	6,3	7,5
Электросталь	6,2	6,1	6,1	6,0	4,2	4,9	4,5	4,5	3,6	5,0	6,1
Прокат	9,6	9,5	9,4	9,3	6,0	6,6	6,3	5,8	5,2	6,0	6,7
Тепло, Гкал, всего	69,6	70,1	67,7	60,0	63,9	61,1	60,3	57,1	56,5	60,2	60,0
Удельный расход электроэнергии, кВтч/т
ККЦ	37,5	37,9	38,1	38,0	50,2	43,1	42,0	38,1	39,0	37,4	34,4
электросталь	717,3	751,6	760,8	735,0	755,5	781,5	770,9	771,3	779,8	750,1	714,1
прокат	140,4	150,0	157,2	143,9	168,3	168,6	165,9	154,7	159,9	154,4	151,7
кислород			430,6	436,6	511,9	522,0	546,9	591,0	560,8	548,0	498,9

 

3. Средние и предельные значения удельных расходов электроэнергии чёрной металлургии

 

Aуд	Значения Ауд по годам, кВтч/
	1975	1980	1985	1990
Руда железная
Отраслевая норма (среднее) Максимальное Минимальное	60.9 105.2 13.1	69.8 112.5 12.1	82.5 118.7 14.8	93.3 145.4 28.7
Агломерат
Отраслевая норма (среднее) Максимальное Минимальное	33.5 111.0 14.8	35.8 203.1 14.5	37.7 73.4 18.2	39.2 77.0 11.3
Кокс
Отраслевая норма (среднее) Максимальное Минимальное	30.9 67.3 17.4	33.0 90.5 16.9	36.6 67.5 14.6	41.1 70.7 20.9
Чугун
Отраслевая норма (среднее) Максимальное Минимальное	10.8 23.1 3.0	13.1 49.2 3.2	12.9 41.5 3.6	15.2 43.3 3.5
Конвертерная сталь
Отраслевая норма (среднее) Максимальное Минимальное	26.2 38.1 17.7	29.0 50.0 12.7	32.3 54.0 13.7	33.0 49.7 13.1
Электросталь
Отраслевая норма (среднее) Максимальное Минимальное	683 1394 544	692 1385 524	727 1341 522	723 1310 484
Прокат
Отраслевая норма (среднее) Максимальное Минимальное	198 1882 38.4	112 2969 37.3	111 2222 36.5	126 3033 40.4
Метизы
Отраслевая норма (среднее) Максимальное Минимальное	295.2 1087.8 42.2	320.9 992.1 39.8	340.9 4036.0 40.8	360.1 2933.6 35.9

 

4. Параметры разнообразия дискретных объектов черной металлургии

Наименование техноценоза	S	U	A	γ	H
Прокатные станы, СССР, 1978 г.	149	360	0.587	1.78	1.38
Основные электроприводы прокатных станов ММК, 1974 г.	187	490	0.508	1.54	1.63

6. Ранговый коэффициент по переделам черной металлургии

 

 

7. Агрегатные месячные удельные расходы электроэнергии

 

Стан 450			Стан 250
Наименование продукции	Удельный расход, кВтч/т	Объём производства, т	Наименование продукции	Удельный расход, кВтч/т	Объём производства, т
Профиль 40	90	1516	Профиль 16	76	24743
Швеллер 10	84	9815	Круг 16	62	1819
Швеллер 16	75	11599	Профиль 18	70	280
Уголок 75x6	93	640	Круг 20	53	901
Уголок 75x8	85	1916	Круг 22	48	276
Профиль 50	100	17689	Профиль 25	64	14561
Квадрат 60	54	5168	Круг 24	45	1878
Квадрат 40	90	11624	Бунты	93	250

 

5. Научные картины мира (будет русская версия)

First picture	Second picture	Third picture
Postulates
Classical (physical) C-postulates   1C. Relativity and impossibility principles are right: in generation instant two identical products-items (individuals of the same species), made by the same technology and with the same technique, from the same materials, are indistinguishible within the limits of species ratings, including ecological effect (wastes)       2C. Item-species (tecnique and technology in operation, materials used, output production, wastes appeared) is completely and uniquely determined by finite set of parameters in point of time under review         3C. Space is infinitely, absolutely, uniformly and isotropic, and time expresses existence duration; Newton mechanics and Maxwell electrodynamics equations are reversible	Probably-statistical P-postulates   1P. Event probability exists as the number, bounded with these event such that probabilites enters a theoretical model as free parameters, and one can speak about numerical practical certainty, which determines the difference or invisibility of individuals (objects) of the same and not the same species by means of law of large numbers and central limit theorem   2P. Parameters of a number of item of the same species are determined by distribution law (which is normal in limit) such as average of distribution and dispersion (or standard deviation – error) exists and are computable at consistent, unbiased and effective estimate, and accepted confidence probability   3P. Space can be of any compute-acceptable dimension and any geometry, and time is just an event mark, entered by observer and bounded or not with the real time, but characterizing state transition sequency or duration of anything	Cenological (technetical) T-postulates   1T. Sufficiently a lot of bases can be suggested, two cenosises can be equivalent or not with regard to, and systems itself are different by knowledge objectivity, which is fixed documentally and reflects ontologically physical, biological, technetical, informational and cocial realities         2T. At each fixed point of time cenosis state isn’t determined identically exactly by each indices system specified in advance: the more parameters exists and the more precisely each of them are determined convectionally, the less precisely cenosis describes for each point of time   3T. Development direction in bounded nonhomogeneous Euclidean space and phenomenological time, conceptually exsclusive reversibility, time absolutivity and uniformity is exist for cenosis
Abstract (ideal) objects of investigation and management
Bodies (fields) and motion (trajectories)	Processes and systems	Cenosises and structures
Nodal locations of  scientific and technological progress
Research and experimental design effort and making (creation) of single technique, technology, material, finite production, emission appearance (ecological effect)	Investment designing and construction (creation) of economy fields objects (manufacture, service, consumption), including dwelling construction on the basis of unfit	Informational selection of research and experimental design effort and items, investment projects and operative cenosises on the basis of total estimate of each technetical, informational, cocial individual and each decision as species
Preferred scope in science and electricity application practice, and mathematical apparatus
Electrical engineering   Single electrical devices, complexes and finite electrical chains; differential and integral calculus, Newton mechanics and Maxwell electrodynamics, principle of least action in mathematical form of Lagrange and Hamilton	Power industry   Mains and electric power systems, conditions, stability estimation; probability theory and mathematical statistics, cybernetics, big or complex systems theory, systems analysis, operations research, technical analysis; multi-objective optimization	Electrics   Electrical economy, electrical engineering and power industry supplying with electrical energy savings estimation; hyperbolic H-distributions, fractal geometry, cenological analysis, self-organization limits, structurally topological optimization