Всеукраїнська науково-практична конференція



Сторінка43/60
Дата конвертації11.05.2018
Розмір3.74 Mb.
1   ...   39   40   41   42   43   44   45   46   ...   60

ОКУНЕНКО В.М., КОВАЛЕНКО К.О.


ЧЕРНІВЕЦЬКИЙ ФАКУЛЬТЕТ НТУ «ХПІ» (УКРАЇНА)

ІНФОРМАЦІЙНІ СИСТЕМИ ВИМІРЮВАННЯ ЗНАЧЕНЬ СКЛАДУ РЕЧОВИН, ЯКІ

ЗАБРУДНЮЮТЬ НАВКОЛИШНЄ СЕРЕДОВИЩЕ ПРИ ЕКСПЛУАТАЦІЇ

ПРОМИСЛОВИХ АГРЕГАТІВ

Промислові технологічні агрегати при виготовленні продукції завжди мають відходи, які забруднюють навколишнє середовище, в тим числі і забруднення повітря складом димових газів.

На теплоагрегатах, які виробляють гарячу воду та пар такі параметри, як: температура, тиск, рівень, витрати вимірюються прямим способом за яких значення вимірюваної величини визначається безпосередньо показуючими та реєструючими пристроями. А параметри складу димових газів в CO, CO2, NOx, CH4, O2 та інші виміряються відповідними газоаналізаторами і проблеми забезпечення промисловості газоаналізаторами відомі. Вони складаються з надійністю і точністю вимірювання та значними витратами на їх придбання та експлуатацію. Тому стає необхідним та доцільним використовувати також інші способи вимірювання значень складу газів. Таким способом може бути опосередковані вимірювання, за яких значення вимірюваної величини визначається за допомогою відомих математичних залежностей між цією величиною і величиною, або декількома величинами, які визначаються прямими вимірюваннями (1).

Тому використання комп’ютерних систем в ідентифікації промисловими об’єктами економічна доцільність визначається забезпеченням отримання математичних залежностей по кожному параметру складу димових газів від вхідних параметрів теплоагрегатів: витрат води, газу, повітря та значень температури і тиску, які визначаються прямими вимірюваннями. А використовую ці математичні залежності забезпечується визначення значень параметрів складу димових газів опосередковими вимірювання.

За умов того, що відомих математичних рівнянь, які можливо було б використовувати при опосередкованих вимірюваннях різних параметрів технологічних агрегатів теплоенергетичній, хімічній, цукрової та інших галузей виробництва, особливо параметрів якості продукції та складу речовин, які забруднюють навколишнє середовище (складу димових газів) тощо, практично немає. Тому важливою задачею у опосередкованих вимірюваннях є першочергова задача отримання таких адекватних математичних рівнянь, для вимірювання значень кожного параметра для яких прямі вимірювання не можуть бути застосовані .

Для отримання математичних залежностей по визначенню значень величини параметра, який буде вимірюватися опосередкованими вимірюваннями необхідно задовольнити умови для статичних вимірювань при яких протягом певного проміжку часу вимірювана величина параметрів, які впливають на відповідний параметр майже не змінюється або ж їх значення змінюється на величину менше значення похибки вимірюваного пристрою. Такі вимірювання визначаються - статичні вимірювання, які використовуються як правило, для встановлення взаємозв’язку між фізичними величинами конкретного об’єкту дослідження.

Для забезпечення умов проведення статичних вимірювань автором розроблені комп’ютерні технології, основною перевагою яких є наявність ряду процедур, що дозволяють без проведення на промисловому об'єкті планових активних експериментів одержання якісної матриці спостереження, рядки якої забезпечують неперевищення заданого граничного значення похибки вимірювань кожного досліду. Завдяки цьому у таблицю експериментів заносяться тільки ті значення вхідних і вихідних параметрів, що дійсно відображають істотні властивості статичних режимів досліджуваного промислового об'єкта. Введення в комп'ютерний метод ідентифікації цих процедур дозволяє цілком виключити ті значення, які виміряні зі значною похибкою, а також значень параметрів, що характеризують динамічний режим. Крім того, у матрицю спостереження , заносяться не миттєві дійсні значення параметрів, що належать до статичних режимів, а усереднені, як дійсні значення параметрів за визначений час перебування досліджуваного процесу у кожному статичному режимі. Метод включає обов’язкові процедури, що забезпечують одержання достатньої кількості необхідної інформації для визначення адекватної математичної моделі у вигляді полінома заданого порядку, який описує досліджуваний промисловий об'єкт із заданим числом контрольованих і керованих змінних параметрів при заданому допустимому інтервалі їх варіювання. Сюди включено також процедури перевірки наявності в матриці по кожному вхідному параметру значень, близьких до їх мінімального і максимального значень інтервалу варіювання.

Реалізація запропонованого методу ідентифікації здійснюється в режимі нормальної експлуатації промислового об'єкта і функціонування комп’ютерних систем по розв’язанню задач контролю способом опосередкованими вимірюваннями (2).


Перелік літератури

1. Ю.Г. Масікевич і інші. Методи вимірювання параметрів навколишнього середовищаґ Навчальний посібник. Чернівці: Зелена Буковина, 2005. – 344 с.

2. В.М. Окуненко. Комп’ютерні технології ідентифікації виробничих агрегатів, Всеукраїнський науково-технічний журнал «Автоматизація виробничих процесів», №1(8), Київ, 2004р. – с.18-21.

УДК 314.4+519.248

РОГОЗИНСЬКА Н.С., КОЗАК Л.М.


МННЦ ІТІС НАН І МОН УКРАЇНИ (УКРАЇНА)

МОДЕЛІ ДИНАМІКИ КОМПЛЕКСНИХ ІНДИКАТОРІВ ОЦІНКИ ПРИЧИННОЇ

СМЕРТНОСТІ ДЛЯ ДОСЛІДЖЕННЯ СТАНУ НАСЕЛЕННЯ РЕГІОНІВ УКРАЇНИ



Для дослідження стану населення різних регіонів України щодо смертності внаслідок найбільш небезпечних хвороб нами запропоновано комплексний індикатор «оцінка смертності внаслідок захворювання з урахуванням існуючого рівня захворюваності». В даній роботі показано, що комплексний індикатор є інформативним для дослідження динаміки стану населення регіонів, за умови формалізації аналізу шляхом математичного моделювання.
ВСТУП. Для дослідження стану населення щодо смертності населення внаслідок найбільш поширених хвороб і хвороб-основних причин смертності доцільно розглядати захворюваність, поширеність і смертність внаслідок певного захворювання в єдиному комплексі. Нами запропоновано комплексний індикатор «оцінка смертності внаслідок захворювання з урахуванням існуючого рівня захворюваності» [1], що характеризує ризик причинної смертності за даного рівня захворюваності.

ПОСТАНОВКА ПРОБЛЕМИ. Для розрахунку значень комплексного індикатора застосовано стандартні показники медичної статистики:



,

де ЕDdis – комплексний індикатор «оцінка смертності внаслідок захворювання», на 100 тис. населення; DRdis – смертність внаслідок захворювання, на 100 тис. населення; DIS – поширеність захворювання, на 100 тис. населення; DISnew – захворюваність на дану хворобу, на 100 тис. населення.

Порівняння рівнів комплексного індикатора є інформативним для аналізу загрози смертності населення внаслідок певних захворювань [1]. Однак дослідження динаміки стану населення різних адміністративно-територіальних одиниць України щодо захворюваності та причинної смертності є мало інформативним без формалізації аналізу. Використання регресійних моделей є одним зі шляхів формалізації, який дозволить виконати порівняння зміни рівнів оцінки смертності в різних регіонах.

МЕТА РОБОТИ: порівняльний аналіз динаміки стану населення різних адміністративно-територіальних одиниць України щодо захворюваності та смертності внаслідок хвороб-основних причин смертності та найбільш розповсюджених захворювань із застосуванням регресійних моделей комплексних індикаторів оцінки смертності.

ЗАВДАННЯ:

1. Визначення переліку захворювань, що є найбільш поширеними та основними причинами смертності населення України.

2. Розрахунок значень комплексного індикатора для 24 областей України, АР Крим і України в цілому впродовж 2004-2011 рр. за вибраними нозологіями.

3. Побудова регресійних моделей динаміки комплексного індикатора і визначення моделей, достовірних для більшості досліджуваних адміністративно-територіальних одиниць.

4. Порівняльний аналіз за параметрами визначених регресійних моделей.

МАТЕРІАЛИ І МЕТОДИ. Для дослідження використано дані медичної статистики МОЗ України [2]. Сформовано вибірки щодо захворюваності, поширеності і смертності внаслідок захворювань у 26 адміністративно-територіальних одиницях України за 2004-2011 рр. Проведено первинний статистичний аналіз вибірок. Значення, що випадають, замінено шляхом усереднення сусідніх значень або лінійної апроксимації. Вибірки прийнято однорідними за оцінкою варіації. Розподілу імовірності є подібним до нормального (за критерієм Колмогорова-Смірнова).

Регресійні моделі динаміки значень комплексного індикатора розраховано за методом найменших квадратів із використанням інструментарію програмного пакету SPSS 13.0.

ОБГОВОРЕННЯ РЕЗУЛЬТАТІВ. Перелік захворювань, які є найбільш поширеними і основними причинами смертності населення України визначено за основними публікаціями щодо медичної та демографічної статистики [2, 3]. До нього увійшли: хвороби системи кровообігу, органів дихання, сечостатевої системи, злоякісні новоутворення, всі форми активного туберкульозу, цукровий діабет, хвороби нервової системи і хвороби органів травлення.

Найбільш достовірно (R ≥ 0,6; p ≤ 0,05) динаміку комплексних індикаторів для більшості досліджуваних регіонів описують експоненціальні регресійні моделі для перших п’яти з перелічених нозологій:

,

де ЕDdis – комплексний індикатор «оцінка смертності внаслідок захворювання»; a, b – параметри регресійних моделей, що визначають відповідно рівень і прискорення зміни комплексного індикатора; t – час, роки (t = 1..8 для періоду 2004-2011 рр.).

Під час порівняльного аналізу динаміки оцінки смертності внаслідок захворювань системи кровообігу виявлено, що у Миколаївській обл. рівень оцінки смертності у 2004 р. є найнижчим серед розглянутих регіонів, проте підвищується впродовж досліджуваного періоду, на відміну від інших регіонів. У Вінницькій обл. навпаки – один з найвищих рівнів оцінки смертності внаслідок захворювань системи кровообігу зменшується зі швидкістю, що є однією з найвищих серед розглянутих регіонів.

За параметрами моделей динаміки оцінки смертності внаслідок хвороб органів дихання видно, що в усіх регіонах відбувається зменшення загрози смертності внаслідок захворювань цієї нозології, причому в регіонах з найвищими рівнями комплексних індикаторів і швидкість їх зниження є найвищою.

В усіх розглянутих регіонах відбувається зменшення оцінки смертності внаслідок захворювання на злоякісні новоутворення, однак у Запорізькій обл. зменшення з одного з найбільших початкових рівнів відбувається з найменшою серед розглянутих значень швидкістю. На відміну від цього, у Одеській обл. швидкість зменшення рівня оцінки смертності є однією з найвищих, як і початковий рівень, що свідчить про спрямоване покращення ситуації в цьому регіоні.

За параметрами моделей динаміки оцінки смертності внаслідок захворювання на всі форми активного туберкульозу можна визначити, що в Херсонській обл. зниження з найвищого рівня оцінки смертності відбувається з найвищою швидкість серед усіх регіонів. Крім того, можна відзначити динаміку показників Хмельницької обл. – значення комплексного індикатора зменшуються з одного з найнижчих початкових рівнів із однією з найвищих швидкостей. Можна сказати, що впродовж 2004-2011 рр. саме в цій області склалася найкраща ситуація щодо смертності та захворюваності на туберкульоз.

За параметрами моделей динаміки оцінки смертності внаслідок хвороб сечостатевої системи можна визначити, що найвищі рівні оцінки смертності на початку досліджуваного періоду спостерігались для Дніпропетровської, Хмельницької та Кіровоградської обл. При цьому, у Кіровоградській та Хмельницькій обл. відбувається зниження цих рівнів зі з найвищими швидкостями серед інших регіонів, а у Дніпропетровській області ситуація не виправляється – зниження проходить з однією з найнижчих швидкостей серед розглянутих регіонів.

ВИСНОВКИ. Запропонований комплексний індикатор є інформативним для дослідження динаміки стану населення різних регіонів щодо захворюваності та смертності внаслідок найбільш поширених і соціально-небезпечних захворювань. Однак формалізація дослідження за допомогою регресійних моделей можлива не для всіх адміністративно-територіальних одиниць та нозологій.


ПЕРЕЛІК ЛІТЕРАТУРИ

1. Козак Л.М., Рогозинская Н.С. Исследование причинной смертности населения Украины с использованием комплексного информативного показателя // Клиническая інформатика и телемедицина. – 2012. – Т. 8. – Вып. 9. – С. 178-179.

2. Показники здоров’я населення та використання ресурсів охорони здоров’я в Україні (2004-2005, 2006-2007, 2008-2009, 2010-2011 рр.) МОЗ України і Центру медичної статистики МОЗ України.

3. Щорічна доповідь про стан здоров’я населення України та санітарно-епідемічну ситуацію. 2010 рік: [монографія] / за ред. О. В. Аніщенко. – К.: МОЗ України, ДУ «УКРАЇНСЬКИЙ ІНСТИТУТ СТРАТЕГІЧНИХ ДОСЛІДЖЕНЬ МОЗ УКРАЇНИ», 2011. – 461.




Поділіться з Вашими друзьями:
1   ...   39   40   41   42   43   44   45   46   ...   60


База даних захищена авторським правом ©wishenko.org 2017
звернутися до адміністрації

    Головна сторінка