- предварительное дозирование компонентов;

- последующее тщательное перемешивание полученной смеси;

- технологическое выдерживание этого промежуточно продукта в состоянии постоянного насыщения его кислородом воздуха.

Влагопоглощающие материалы (торф, кора, опилки) укладывают в две ленты произвольной длины на расстоянии 4-5 метров одна от другой. Между лентами укладывают перерабатываемые отходы. Затем смесителем-аэратором производят смешение компонентов с одновременной укладкой в бурт треугольного сечения высотой 1,0–1,5 м с одной пологой гранью. Такой бурт легко насыщается воздухом, что обеспечивает протекание биотермических процессов. Далее вдоль границ перерабатываемого материала снова загружают торф, отходы и путем смешивания их поднимают высоту бурта до 2,0-2,5м. За несколько таких циклов высота бурта вырастает до максимальной (3,5–4,0м) при треугольном сечении. После этого слои смеси укладывают на относительно пологую грань под углом 35-400 без увеличения высоты бурта. Таким образом формируется бурт трапецеидального сечения неограниченной ширины.

Толщина каждого слоя не должна превышать 0,8м, а цикличность нанесения слоёв должна быть не менее 4 суток [28].

Такая технология обеспечивает:

- достаточно высокую степень однородности смешивания отходов с торфом;

- протекание биотермических процессов по всему объёму смеси;

- сокращение площади площадок компостирования более чем на 50%.

Рис. 1.8. Технологическая схема получения компоста использования на очистных сооружениях.

2. Использование вторичных ресурсов — сельскохозяйственная биотехнология (Институт водных и экологических проблем ДВО РАН, Россия).

Обрабатываемые материалы — отходы пивоварения, травянистые остатки, сухие осадки бытовых сточных вод, отходы грибоводства, пищевые остатки и продукт — органические удобрения.

Такая технология предполагает создание микробных заквасок, обладающих предсказуемой активностью, что приводит к 2-3 кратному ускорению процесса компостирования с получением высококачественного гумуса со свойствами: зернистая структура с большой влагоёмкостью и водостойкостью, обилие доступных форм NPK (азот, калий, фосфор).

3. Технология компостирования растительных отходов городского зеленого хозяйства в смеси с осадками сточных вод (НИКТИ Городского Хозяйства, Украина).

сооружений; растительные отходы городских зеленых насаждений (тонкомер, ветки, листья, трава), получаемый продукт — компост. Эта технология, обоснование которой приводится в работе [36], используется для полевого компостирования смеси ОСВ с растительными отходами.

Измельченные до размеров 20-50мм древесные отходы (щепа) и растительные остатки (сечка) в соотношении 1:2 подаются на смешение, где к ним добавляются обезвоженные ОСВ, минеральные добавки, мелиоранты и др.

Смешанную компостную массу укладывают в бурты высотой 3,5м, шириной 10м, длиной 100м. Бурты периодически (через 3-5 дней) перелопачивают смесителями-аэраторами, поддерживая температуру внутри буртов 60-700 С. Об окончании процесса компостирования свидетельствует стабилизация и понижение температуры внутри бурта.

Рис. 1.9. Технология компостирования растительных отходов городского зеленого хозяйства в смеси с осадками сточных вод 4. Технология рекультивации городских земель (Казанский Государственный технологический университет). Обрабатываемые материалы — осадки сточных вод и техногеннозагрязненные почвы и грунты перерабатываются в ликвидный продукт — грунты для садово-паркового хозяйства.

Особенности этой технологии в том, что в результате процесса детоксикации и рекультивации происходит связывание токсичных форм тяжелых металлов (Zn, Pb, As, Cr, Ni, Cu) в безопасные нерастворимые комплексы и обезвреживание органических экотоксикантов. Достигается снижение содержания углеводородов нефти и нефтепродуктов до показателей ПДК, что создает условия для стимуляции роста полезной почвенной флоры.

Составные элементы подобных грунтов — реагенты, бактерии и органический компост, минеральные удобрения и торф.

5. Высокоэффективное экологически чистое «Суперудобрение» (ГУП «Ресурсная фирма Станкоснаб»), когда обрабатываемые материалы — это неделовая часть мусороперерабатывающих комплексов, подлежащих захоронению.

Переработка органической части отходов в экологически чистый высокоплодородный почвообразующий слой, а также высокоэффективное экологически чистое «Суперудобрение». Основу его составляют активные центры, предающие ему почвообразовательные свойства за счёт применения биодобавки «Альфа-2».

«ПромЭкоПроект», Москва).

Обрабатываемые материалы — активный ил и кек очистных сооружений бытовых стоков, осадки прудов-отстойников, отходы животноводческих ферм.

Такая технология состоит из стадий:

- первая — щелочной гидролиз (при рН более 9,5) с применением кальциевой извести и с получением омыленных белковых и жировых соединений; это является обеззараживанием перерабатываемой массы.

- вторая — иммобилизация тяжелых металлов с помощью глинистых веществ.

- третья — смешение с торфом.

Для кислых почв удобрения могут иметь рН от 7,5 до 8,5, а для щелочных — уровень рН становится близким к нейтральному. Полученные таким способом удобрения содержат все элементы жизни — азот, фосфор, калий, кальций и микроэлементы в доступной для растений форме. Причем важным считается правильное размещение этих элементов по поверхности обрабатываемых территорий [18], что предполагает превентивную защиту от постепенного загрязнения подземных вод.

На основании проведенного анализа составлена таблица 1.1, которая наглядно показывает особенности технологий, применяемых на различных отечественных предприятиях [35].

Таблица 1.1. Существующие технологии компостирования отходов высококачествен- Санкт-Петербург – животноводства и 2. Переработка Институт водных и Отходы пивоварения, Органичесвторичных экологических травянистые остатки, кие 3. Компостирование НИКТИ Городского Осадки сточных вод Компост растительных Хозяйства, Украина городских сооружений;

сточных вод городских земель Государственный техногеннозагрязнен- садовотехнологический ные почвы и грунты паркового высокоэффективно фирма Станкоснаб» мусороперерабатываю удобрений из «ПромЭкоПроект», очистных сооружений Методы статистики востребованы при исследовании различных социально-экономических процессов: безработицы, инфляции, численности населения и т.д. Английский профессор Артур Боули высказал следующую мысль: «Знание статистики — подобно знанию иностранных языков или алгебры: оно может пригодиться в любое время и при любых обстоятельствах»

[54].

Термин «статистика» может употребляться в нескольких значениях (рис. 2.1).

Прикладная статистика – это наука о том, как обрабатывать данные [41].

Технические исследования, экономика, теория и практика управления (менеджмента), социология, медицина, геология, история — области, где активно применяются методы прикладной статистики. Специалисты, имеющие дело с результатами наблюдений, измерений, испытаний, опытов, с их анализом, работают в разных отраслях практической деятельности, почти во всех областях теоретических исследований [31].

В нашей стране прикладная статистика начала активно развиваться с начала 1980-х годов. Основными исследователями данного вопроса считаются Б.Г. Гнеденко, Л.Н. Большев, В.В. Налимов, А.Н. Колмогоров, Н.В. Смирнов, А.И.Орлов.

Методы прикладной статистики – это методы анализа достаточно большого количества данных, которые имеют различную природу.

Исторически самыми ранними были два вида данных (рис. 2.2).

Первый вид этих данных можно найти в статистических сборниках Росстата РФ. Данные такого вида называют категоризованными, так как известна категория, в которую попадает каждый из рассматриваемых объектов.

Например, информация Росстата РФ о населении страны, с разделением по полу и возрасту. Очень часто при составлении таблиц игнорируют информацию, заменяя точное значение измеряемой величины на указание интервала группировки, в которую это значение попадает. Например, используют один из указанных в таблице возрастных интервалов вместо точного возраста человека.

Второй наиболее распространенный вид данных — количественные данные, рассматриваемые как действительные числа. Таковы результаты измерений, наблюдений, испытаний, опытов, анализов. Количественные данные обычно описываются набором чисел (выборкой), а не таблицей.

Например, мнения экспертов часто выражены в порядковой шкале, т.е.

эксперт может сказать и обосновать, что один показатель качества продукции более значим, чем другой, первый технологический объект более эффективен, чем второй, и т.д. Но он не может сказать, на сколько или во сколько раз более значим, соответственно, более эффективен. Часто перед экспертами стоит задача дать ранжировку (упорядочение) объектов экспертизы, т.е. расположить их в порядке возрастания (или убывания) интенсивности интересующей организаторов экспертизы характеристики. Ранг — это номер объекта экспертизы в упорядоченном ряду значений характеристики у различных объектов. Такой ряд в статистике называется вариационным [41]. Формально ранги выражаются числами 1, 2, 3,..., но с этими числами нельзя делать привычные арифметические операции. Например, в арифметике 1 + 2 = 3, но нельзя утверждать, что для объекта, стоящего на третьем месте в упорядочении, интенсивность изучаемой характеристики равна сумме интенсивностей объектов с рангами 1 и 2. Для изучения и анализа подобного рода качественных данных существует теория, дающая базу для разработки, изучения и применения конкретных методов расчета, теория измерений [12].

Оценки экспертов часто измеряются в порядковой шкале. Пример такой шкалы — задачи ранжирования и классификации промышленных объектов, подлежащих экологическому страхованию.

Мнения экспертов выражаются в порядковой шкале, так как опытным путем выявлено, что человек более правильно (и с меньшими затруднениями) отвечает на вопросы качественного, например, сравнительного, характера, чем количественного [16]. Эксперту легче сказать, какой из двух предметов тяжелее, чем указать их примерную массу.

Основными шкалами качественных признаков являются порядковая шкала и шкала наименований, во многих конкретных областях результаты качественного анализа можно рассматривать как измерения по этим шкалам.

Статистика нечисловых данных — это направление в прикладной статистике, в котором в качестве исходных статистических данных (результатов наблюдений) рассматриваются объекты нечисловой природы [26].

Объектами нечисловой природы называют объекты, которые нецелесообразно описывать числами, в частности элементы нелинейных пространств. В качестве примера можно привести бинарные отношения (ранжировки, разбиения, толерантности и др.), результаты парных и множественных сравнений, множества, нечеткие множества, измерение в шкалах, отличных от абсолютных и т.д. Выше перечисленный список складывался постепенно, в зависимости от того, как развивались теоретические исследования в области статистики нечисловых данных и расширялся опыт применения этого направления прикладной статистики.

теоретических и прикладных исследованиях по экономике, менеджменту и другим проблемам управления, в частности управления качеством продукции, в технических науках, социологии, психологии, медицине и т.д., а также практически во всех отраслях народного хозяйства [22].

Метод парных сравнений был введен Г.Т. Фехнером в 1860 году для решения задач психофизики. В настоящее время модели парных сравнений применяются в экспертных и экспериментальных процедурах выбора и упорядочивания: выбора наилучшего объекта, в планировании и анализе сравнительных испытаний и экспериментов, изучении предпочтений при выборе [40].

Каждый из k экспертов попарно сравнивает n альтернатив (вариантов, объектов и т.д.) T1, T2,…, Tn. Всего возможных пар для сравнения может быть где n — количество вариантов (объектов, альтернатив и т.д.).

Первым этапом построения модели парных сравнений является составление матрицы парных сравнений размером n n, где n — количество альтернатив (вариантов, объектов и т.д.), правила заполнения которой зависят от выбранного алгоритма. В общем виде матрицу парных сравнений можно представить следующим образом (таблица 2.1).

На главной диагонали матрицы проставляются прочерки или единицы, так как сам с собой объект не сравнивается. Для матрицы парных сравнений существует несколько характеристик:

Асимметричность: если на пересечении i-й строки и j-ого столбца стоит 1 (0), то на пересечении j-й строки и i-ого столбца должен стоять 0 (1).

Это означает, что вариант tij более предпочтителен для эксперта, чем tji.

Соответственно, вариант tji будет менее предпочтительным, чем tij, и, на пересечении j-й строки и i-ого столбца матрицы должна стоять обратная оценка.

2. Транзитивность: если первый вариант (объект) нравится эксперту больше, чем второй, а второй больше, чем третий, то первый вариант (объект) будет нравиться ему больше, чем третий.

Важным элементом модели парных сравнений является определение оценочной шкалы. Для разных алгоритмов существуют свои оценки вариантов (альтернатив, объектов).

1. Для алгоритма Т. Саати матрица заполняется по следующим правилам (таблица 2.2).

Таблица 2.2. Правила заполнения матрицы парных сравнений для алгоритма i-й вариант совсем немного предпочтительнее j-го i-й вариант немного более предпочтительнее j-го i-й вариант значительно предпочтительнее j-го Если i-й вариант менее предпочтителен, чем j-й, то указываются обратные оценки (1/3, 1/5, 1/7, 1/9). Оценки (2, 4, 6, 8 и 1/2, 1/4, 1/6, 1/8) являются промежуточными, могут выставляться наравне с основными. На главной диагонали ставятся единицы.

2. Матрица парных сравнений для группы экспертов заполняется по следующим правилам. Степень предпочтения указывается в долях единицы.

Если i-я альтернатива лучше j-й, то tij > 0,5 (чем больше превосходство i-й альтернативы над j-й, тем ближе tij к единице). Если i-я альтернатива хуже j-й, то tij < 0,5 (чем больше превосходство j-й альтернативы над i-й, тем ближе tij к нулю). На главной диагонали ставятся прочерки.

Алгоритм Т. Саати основан на сравнении альтернатив, выполняемом одним экспертом, для каждой пары альтернатив эксперт указывает, в какой степени одна из них предпочтительнее другой [52].

Эксперт заполняет матрицу парных сравнений по правилам, указанным в таблице 2.2. Вычисления выполняются следующим образом.

1. Находим средние геометрические строк матрицы — цены альтернатив, т.е. элементы строки перемножаются, и из их произведения извлекается корень n-ой степени:

2. Находим сумму цен альтернатив:

3. Находим веса альтернатив:

Наиболее предпочтительным, по мнению эксперта, является вариант, имеющий максимальный вес.

Для данного алгоритма возможна проверка экспертных оценок на непротиворечивость. Проверка позволяет выявить ошибки, которые мог допустить эксперт при заполнении матрицы парных сравнений. Ошибки (противоречия) могут быть следующими: например, эксперт указывает, что 1-й вариант хуже 2-го, 2-й хуже 3-го, и в то же время 1-й вариант лучше 3-го.

1. Найдем суммы элементов столбцов матрицы парных сравнений:

2. Рассчитаем вспомогательную величину L путём суммирования произведений сумм столбцов матрицы на веса альтернатив:

3. Находим величину, называемую индексом согласованности ( I C ):

4. Найдем величину случайной согласованности ( S C ), которая зависит от размерности матрицы парных сравнений. Значения S C приведены в таблице 2.3.

матрицы 5. Найдем отношение согласованности:

Если отношение согласованности превышает 0,2, то требуется уточнение матрицы парных сравнений.

2.4. Алгоритм метода парных сравнений для группы Алгоритм парных сравнений для группы экспертов основан на сравнении пар вариантов, выполняемом группой экспертов. Каждый из экспертов выполняет сравнение вариантов независимо друг от друга, для каждой пары вариантов эксперт указывает, в какой степени дин из них предпочтительнее другого [44].

Каждый эксперт независимо друг от друга заполняет матрицу парных сравнений по правилам, описанным выше. Затем производятся вычисления.

Определим оценки предпочтения альтернатив по мнению каждого эксперта. Оценки предпочтения альтернатив (S) рассчитываются как сумма строк матриц для каждого эксперта:

Определим обобщенные оценки предпочтения альтернатив, учитывая мнения всех экспертов:

где k — количество экспертов.

Найдем сумму всех оценок:

Найдем веса альтернатив:

Наиболее предпочтительным, по мнению эксперта, является вариант, имеющий максимальный вес.

2.5. Использование программных продуктов для решения Статистика — мультидисциплиная дисциплина, часто использует методы и принципы, используемые в других дисциплинах. Теоретической базой для формирования статистической дисциплины являются знания из социологии и экономической теории. Статистика помогает оценить масштаб того или иного явления, а также разработать систему методов для анализа и изучения.

Статистика неразрывно связана с математикой, так как для выявления закономерностей, оценки и анализа объекта исследования необходим ряд математических операций, методов и законов, а систематизация результатов находит отражения в виде графиков и таблиц [55]. Широкий спектр исследований в различных областях науки — в социологии, экономике, медицине, биологии и др. основан на использовании методов математической статистики и компьютерных программ, объединенных единым понятием «анализ данных». Применение анализа данных в каждой области имеет соответствующие особенности, связанные со структурой информации, содержанием задач и интерпретацией результатов [34].

Для упрощения и ускорения, а также для улучшения качества расчетов, современные ученые, занимающиеся решением задач статистики используют различные программные продукты, как специально созданные для решения статистических задач, так и имеющие более широкий спектр.

1. Microsoft Excel — табличный редактор для работы с электронными таблицами, который предоставляет возможности для экономикостатистических расчетов, графические инструменты для визуализации полученных результатов. Электронные таблицы Microsoft Excel — удобное средство, с помощью которого можно выполнять разнообразные повседневные вычисления [38].

2. MathCAD — приложение для решения математических, технических и экономических задач [20]. Средства MathCAD позволяют пользователю получать результаты решения основных математических задач, а также задач, сводящихся к ним, за минимальное время. В данной программе вычисления производятся как с действительными, так и с комплексными числами, величинами, имеющими размерность [53].

3. STATISTICA — программный продукт для статистического анализа, в котором возможна реализация функции анализа данных, управления данных, добычи данных, визуализации данных с привлечением статистических методов.

В состав данного программного пакета включены различные статистические модули. В процессе решения конкретной задачи в пакете STATISTICA необходимо вызвать требуемый модуль, ввести исходные данные, установить необходимые параметры и выбрать выходную форму с полученными результатами [12].

4. SPSS Statistics (англ. Statistical Package for the Social Sciences — «статистический пакет для социальных наук») — универсальная система для анализа данных, может считывать данные практически любого типа и использовать их для создания табличных отчетов, диаграмм, графиков распределений и трендов, вычисления итожащих показателей, проведения статистического анализа и построения моделей [51].

Для решения задач данного магистерского исследования применим табличный редактор Microsoft Excel в силу его широкого распространения на территории Российской Федерации, а также доступности и относительной простоты его использования.

3. Определение наиболее эффективной технологии компостирования отходов методом парных сравнений Жизнедеятельность человека и появление огромного количества разнообразных отходов неразрывно связаны между собой. В последние десятилетия рост потребления привел к значительному увеличению объемов образования бытовых отходов [23].

При бесконтрольном размещении отходы жизнедеятельности человека засоряют и загрязняют окружающую природную среду, являются источником поступления вредных химических веществ в атмосферу, почву и водные объекты, что является определенной угрозой для здоровья и жизни населения [49].

В последние годы первостепенное значение приобретает решение проблемы переработки отходов.

Образование, использование, обезвреживание, хранение и захоронение отходов в Российской Федерации непроработанные вопросы, которым стоит уделять должное внимание на самом высоком уровне, нерациональное использование природных ресурсов представляет реальную угрозу здоровью современных и будущих поколений страны [45].

Решение проблемы обезвреживания и переработки отходов — одна из основных задач в области охраны окружающей среды практически для всех субъектов Российской Федерации. К данному вопросу добавляется еще и проблема недостаточности финансирования экологических проектов государством, таким образом, важную роль играет выбор более эффективной технологии переработки отходов [27].

Для выбора наиболее эффективной технологии переработки сточных осадков используем Приложение 1 данного магистерского исследования.

Эксперты будут выбирать эффективную технологию среди шести технологий, используя средства прикладной статистики, описанные во второй главе магистерской диссертации, проведем расчеты и определим наиболее эффективную технологию переработки осадков.

Получение высококачественных компостов — Т биотехнология — Т Компостирование растительных отходов городского зелёного хозяйства в смеси с осадками сточных вод — Т Рекультивация городских земель — Т «Суперудобрения» — Т Производство удобрений из органических отходов — Т Решение о предпочтении той или иной технологии принимается на основе консультации с экспертом.

1. Матрицу парных сравнений размером n n, где n — количество вариантов (в нашем случае n 6 ), заполняет эксперт.

Таблица 3.1. Матрица парных сравнений, заполненная экспертом Таким образом, t14=9, означает, что, по мнению эксперта, технология получения высококачественных компостов явно более эффективна, чем технология рекультивации городских земель, предлагаемая Казанским Государственным технологическим университетом. Элемент t51=1/5 означает, Эксперт — специалист ОАО Мосводоканал со стажем работы не менее 5 лет.

высококачественных компостов. Элемент t34=7 означает, что технология компостирования растительных отходов городского зелёного хозяйства в смеси рекультивации городских земель.

2. Находим средние геометрические строк матрицы.

3. Находим сумму цен альтернатив:

4. Находим веса альтернатив:

Наиболее предпочтительным, по мнению эксперта, является вариант, имеющий максимальный вес.

Вывод: по мнению эксперта наиболее эффективной является технология получения высококачественных компостов, разработанная СЗНИИМЭСХ, следующая за ней технология производства удобрений из органических отходов от ООО «ПромЭкоПроект», следующая — технология получения «Ресурсная фирма Станкоснаб», следующая — переработка вторичных ресурсов — сельскохозяйственная биотехнология, разработанная Институтом компостирование растительных отходов городского зеленого хозяйства в смеси с осадками сточных вод от НИКТИ Городского Хозяйства, наименее эффективна технология рекультивации городских земель от Казанского Государственного технологического университета. Графически полученные результаты представлены на рисунке 3.1.

Рис. 3.1. Распределение технологий переработки отходов по степени Примечание: авторские данные.

Проведем проверку экспертных оценок на непротиворечивость.

1. Найдем суммы элементов столбцов матрицы парных сравнений:

2. Рассчитаем вспомогательную величину L:

L R1V1 R2V2 R3V3 R4V4 R5V5 R6V6 1,987 0,43 20,476 0, 19,143 0,056 38 0,02 9,733 0,137 4,756 0,286 6,83.

3. Находим индекс согласованности ( I C ):

4. Найдем величину случайной согласованности. Значения S C приведены в таблице 2.3.

5. Найдем отношение согласованности:

Если отношение согласованности превышает 0,2, то требуется уточнение матрицы парных сравнений. В результате вычислений получилось OC 0,134.

Таким образом, уточнение экспертных оценок в данном случае не требуется.

3.2. Применение алгоритма для группы экспертов Рассмотрим метод парных сравнений для группы экспертов с целью выбора более эффективной технологии переработки отходов. Обозначения технологий переработки идентичны с обозначениями, принятыми при использовании алгоритма Т.Саати.

принимается с участием трех экспертов.

Первый эксперт расположил технологии в следующем порядке:

1. Переработка вторичных ресурсов — сельскохозяйственная биотехнология.

2. Получение высококачественных компостов.

3. Компостирование растительных отходов городского зелёного хозяйства в смеси с осадками сточных вод.

«Суперудобрения».

5. Производство удобрений из органических отходов.

6. Рекультивация городских земель.

Второй эксперт расположил технологии в следующем порядке:

«Суперудобрения».

2. Производство удобрений из органических отходов.

3. Переработка вторичных ресурсов — сельскохозяйственная биотехнология.

4. Получение высококачественных компостов.

5. Компостирование растительных отходов городского зелёного хозяйства в смеси с осадками сточных вод.

6. Рекультивация городских земель.

Третий эксперт расположил технологии в следующем порядке:

1. Получение высококачественных компостов.

2. Производство удобрений из органических отходов.

«Суперудобрения».

биотехнология.

5. Компостирование растительных отходов городского зелёного хозяйства в смеси с осадками сточных вод.

6. Рекультивация городских земель.

Для принятия решения об эффективности технологии переработки отходов каждый эксперт заполняет матрицу парных сравнений размером где Матрицы парных сравнений, заполненные экспертами, представлены в таблице 3.2.

Таблица 3.2. Матрицы парных сравнений, составленные экспертами Эксперты — специалисты ОАО Мосводоканал со стажем работы не менее лет.

Определим оценки предпочтения альтернатив по мнению каждого эксперта.

Определим обобщенные оценки предпочтения альтернатив, учитывая мнения всех экспертов: C1 3 2,7 3,6 9,3.

Таким образом, по мнению экспертов наиболее эффективной является технология получения высококачественных компостов, разработанная СЗНИИМЭСХ, следующая за ней технология производства удобрений из органических отходов от ООО «ПромЭкоПроект», следующая — технология получения высокоэффективного экологически чистого «Суперудобрения» от ГУП «Ресурсная фирма Станкоснаб», следующая — переработка вторичных ресурсов — сельскохозяйственная биотехнология, разработанная Институтом водных и экологических проблем ДВО РАН, менее эффективна технология компостирования растительных отходов городского зеленого хозяйства в смеси с осадками сточных вод от НИКТИ Городского Хозяйства, наименее эффективна технология рекультивации городских земель от Казанского Государственного технологического университета. Графически полученные результаты представлены на рисунке 1.

Рис. 3.2. Распределение технологий переработки отходов по степени Примечание: авторские данные.

3.3. Решение задачи с помощью табличного редактора Решение задачи определения эффективности технологии пререработки отходов можно автоматизировать с помощью табличного редактора Microsoft Excel, который помимо описанных выше преимуществ, обладает простотой и универсальностью использования.

Для алгоритма Т.Саати вычисления будут выглядеть следующим образом (рис. 3.3).

Рис. 3.3. Вычисления алгоритма Т.Саати в Microsoft Excel Матрица парных сравнений, заполняемая экспертом, переносится в электронную форму таблицы Excel, а затем производятся вычисления.

Проверка на непротиворечивость проводится также в электронной таблице, где задается ячейка, показывающая верность расчетов (рис. 3.4.). Для этого в Excel существуют логические функции [33], программа автоматически проверяет меньше ли полученный результат, чем 0,2. В нашем примере получается 0,134 < 0,2, соответственно в ячейке, показано слово «истина».

Рис. 3.4. Проверка экспертных оценок на непротиворечивость в Microsoft Excel Затем строится диаграмма, отображающая визуально рузультаты вычислений (рис. 3.5). Выбираем точечную диаграмму, так как она наиболее наглядно демонстрирует полученные результаты.

Рис. 3.5. Результаты вычислений в Microsoft Excel Для метода парных сравнений для группы экспертов проводим аналогичные расчеты. Каждый эксперт заполняет выданную ему форму, где располагает варианты в порядке убывания, а также заполняет таблицу (матрицу) парных сравнений, где попарно сравнивает варианты. На рисунке 3. показано, как может выглядеть, так называемый, опросный лист для каждого эксперта.

Рис. 3.6. Форма Microsoft Excel, заполненная первым экспертом Эксперты действуют независимо друг от друга, заполняя каждый свою форму, и не знают, каким образом распределил варианты другой эксперт.

Расчеты проводятся на другом листе Microsoft Excel, результаты выводятся в виде диаграммы, где показано, как расположены варианты в порядке убывания (рис. 3.7 и 3.8).

Рис. 3.7. Расчеты в Microsoft Excel Рис. 3.8. Диаграмма, полученная в Microsoft Excel 3.4. Комбинирование двух методов для получения более Для более точного и достоверного результата возможно применения двух алгоритмов и сравнение результатов индивидуальной и коллективной оценки.

Решение выполнено с использованием табличного редактора Microsoft Excel (рис. 3.9).

Рис. 3.9. Решение задачи выбора эффективной технологии переработки осадков Результаты вычислений можно представить графически в виде диаграмм и сравнить полученные ответы (рис. 3.10).

Таким образом, результаты экспертов совпали, что говорит об объективности и независимости их оценок. Выбор технологии переработки осадков сточных вод сложная задача, решение которой требует значительных затрат, но полученный результат окупается полностью. Решение экологических проблем, предотвращение техногенных катастроф, наносящих непоправимый вред природе, лишь небольшая часть того огромного положительного потенциала, который несет в себе метод парных сравнений.

Метод разработан для принятия решений различного уровня и используется в различных областях экономики, управления, системного анализа. В данном случае предложен вариант использования метода для принятия решения при выборе более эффективной технологии переработки осадков сточных вод, что позволит в дальнейшем рационально использовать материальные ресурсы при внедрении технологии. Данный алгоритм можно применять для сравнения и анализа различного количества альтернатив:

- выбор места расположения очистных сооружений;

- выбор технологии очистки сточных вод;

- выбор более эффективного способа применения продуктов, полученных в результате переработки осадков сточных вод.

Сложившаяся в Российской Федерации ситуация в области образования, использования, обезвреживания, хранения и захоронения отходов ведет к опасному загрязнению окружающей среды, нерациональному использованию природных ресурсов, значительному экономическому ущербу и представляет реальную угрозу здоровью современных и будущих поколений страны.

Согласно статистическим данным в стране накоплено более 80 млрд. т твердых отходов и более 40 млн. т отходов биологической очистки сточных вод [56].

Практически для всех субъектов Российской Федерации одна из основных задач в области охраны окружающей среды – решение проблем обезвреживания и переработки отходов [30].

Предложенные в данной магистерской диссертации варианты применения метода парных сравнений для определения наиболее эффективной технологии переработки осадков сточных вод, возможно использовать и для решения других проблем в области экологии. В настоящее время система жилищно-коммунального хозяйства в Российской Федерации находится в состоянии далеком от идеального, поэтому необходимо искать пути выхода из ситуаций близких к критическим. Опираясь на мнение экспертов в области переработки отходов, в строительстве и прочих областях можно решать проблемы, возникающие при строительстве очистных сооружений, применяя новые технологии.

Метод парных сравнений, используемый для решения экологических проблем, может предотвратить потери при проектировании и строительстве различных сооружений системы ЖКХ. Учитывая экспертное мнение можно рассчитать:

- какая технология переработки осадков сточных вод будет наиболее эффективной в том или ином случае;

- в каком месте расположить очистные сооружения, чтобы сократить возможные негативные последствия для населения и окружающей среды;

- необходимо ли строить новые очистные сооружения или достаточно переоборудовать и модернизировать старые мощности;

- целесообразно ли использовать ту или иную технологию переработки сточных осадков на уже работающих станциях очистки.

Методы прикладной статистики, а именно метод парных сравнений, применяются для решения выше описанных проблем. Также, учитывая мнения экспертов, можно:

- сократить временные и финансовые затраты на принятие решения;

- исключить ненужные риски при выборе технологии переработки осадков;

- принять обоснованное и взвешенное решение, опираясь на мнение опытных и независимых экспертов.

Метод, разработанный для принятия решения в области экономики, управления, системного анализа, в данном случае используется для решения задач экологии и охраны окружающей среды. В этом состоит инновационный подход к решению проблем системы ЖКХ в области переработки сточных осадков, что положительно влияет на состояние окружающей среды, а соответственно, и на уровень жизни и социальной активности населения.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

3. Российская Федерация. Законы. О санитарно-эпидемиологическом благополучии населения [Текст]: федер. закон: принят Гос. Думой 12.03.99 г.

4. Российская Федерация. Законы. Об охране окружающей среды [Текст]: федер. закон: принят Гос. Думой 10.01.2002 г.

5. ГОСТ Р 17.4.3.07 – 2001 «Требования к свойствам осадков сточных вод при использовании их в качестве удобрений» [Текст] 6. ГОСТ Р ИСО 14001 — 98. Системы управления окружающей средой.

Требования и руководство по применению [Текст]. - М.: ИПК Изд-во стандартов, 7. ГОСТ Р ИСО 14004 — 98. Системы управления окружающей средой.

Общие руководящие указания по принципам, системам и средствам обеспечения функционирования [Текст]. — М.: ИПК Изд-во стандартов, 8. ГОСТ Р ИСО 14031 — 2001. Управление окружающей средой.

Оценивание экологической эффективности. Общие требования [Текст]. — Госстандарт России. — 9. О системе экологического аудирования [Текст]: Приказ Гос. комитета РФ по охране окружающей среды № 453 от 16.10.97 г.

10. СанПиН 2.1.7.573 – 96 Гигиенические требования к использованию сточных вод и их осадков для орошения и удобрения [Текст] 11. СНиП 2.04.03-85. Канализация. Наружные сети и сооружения [Текст] вероятностей и математическая статистика [Текст]: учебник. - СПб.: Питер, 2004. - 461с.

Болгов, И.В., Агарков, А.П. Техническая эксплуатация зданий и инженерного оборудования жилищно-коммунального хозяйства [Текст]:

учебное пособие/И.В. Болгов, А.П. Агарков.- М.: Издательский центр "Академия", 2009. - 208с.

Васильев, Г.В. Очистка сточных вод предприятий текстильной промышленности [Текст]. - М.: Легкая индустрия, 1969. - 236с.

Ветошкин, А.Г. Процессы и аппараты защиты окружающей среды [Текст]: учебное пособие/А.Г. Ветошкин. - М.: Высш. шк., 2008. - 639с.

Гобарева, Я.Л., Городецкая, О.Ю., Золотарюк, А.В. Технология экономических расчетов средствами MS EXCEL [Текст]: учебное пособие/Я.Л.

Гобарева, О.Ю. Городецкая, А.В. Золотарюк. - М.: КНОРУС, 2006. - 344с.

Гринин, А.С., Новиков, В.Н. Промышленные и бытовые отходы:

Хранение, утилизация, переработка [Текст]. - М.: ФАИР-ПРЕСС, 2002. - 336с.

Губанов, Н.Н., Иванов, В.А., Литвиненко, А.А. Метод пластики рельефа в территориальном планировании подземных коммуникаций [Электронный ресурс] // Сервис в России и за рубежом № 1 (48), Губанов, Н.Н., Чукалина, Е.М., Иванов, В.А. Совершенствование способов утилизации осадков сточных вод [Текст] // Современные проблемы туризма и сервиса: материалы Всероссийской научной конференции аспирантов и молодых учёных. – М.: ФГБОУ ВПО «РГУТиС», 2013. – с. Гурский, Д.А. Вычисления в MathCAD [Текст]. - Мн.: Новое знание, 2003. - 814с.

Девисилов, В.А. Охрана труда [Текст]: учебник. - 3-е изд., испр. и доп. - М.: ФОРУМ, ИНФРА-М, 2007. - 448с.

планирование в сфере сервиса [Текст]: учебное пособие. - М.: КНОРУС, 2004. с.

Есипов, В.Е. Этнологическая экспертиза для промышленных объектов на базе инновационных технологий [Текст] // Инновационная экономика: информация, аналитика, прогнозы, 2010, №1(2). – с. 38- Есипов, В.Е., Иванов, В.А. Методология оценки потенциала земельных ресурсов [Текст] // Инновации в предпринимательстве. 2011, № 4 (5) Есипов, В.Е., Комаров, Н.М., Сумзина, Л.В., Крымская, Е.Я.

Водные ресурсы как инвестиционный фактор устойчивого развития услуг ЖКХ [Электронный ресурс] // Интернет-журнал «Науковедение». 2013, № высокоэластичных материалов на предприятиях бытового обслуживания [Текст]:

Автореферат на соискание ученой степени кандидата технических наук - Москва, 2005. – 26 с.

предприятий по результатам экономической и финансовой деятельности [Текст] // Транспортное дело России. 2009, №12. С. 49- Иванов, В.А., Есипов, В.Е. Инновации в проведении экологической экспертизы [Текст] // Инновации в предпринимательстве. 2011, № 2(3). С. 35- Иванов, В.А., Комаров, Н.М., Крымская, Е.Я., Панова, М.В. Водные ресурсы России, модели метода их сохранения и вызовы проекта [Электронный ресурс] // Науковедение. 2013, № 6 (19) возможностей [Текст] // Электротехнические и информационные комплексы и системы. 2012, № 2, т. 8. С.2- Ильин, В.А., Куркина, А.В. Высшая математика [Текст]: учебник е изд., перераб. и доп. - М.: Проспект, 2009. - 608 с.

Инженерная защита поверхностных вод от промышленных стоков [Текст]: учебное пособие/ Д.А. Кривошеин, П.П. Кукин, В.Л. Лапин и др. - М.:

Высшая школа, 2003. - 344с.

Карлберг, Конрад. Управление данными с помощью Microsoft Excel [Текст]: Пер. с англ. - М.: Издательский дом "Вильямс", 2005. - 448с.

Ковалёва, Г.Д., Ростовцев, П.С. Анализ социологических данных с применением статистического пакета SPSS [Текст]: учебно-методическое пособие - УМП, 2002. - 160с.

технологического процесса компостирования осадков сточных вод городского хозяйства. Доклад XVIII Международной научно-практической конференции «НАУКА – СЕРВИСУ» (26 ноября 2013 года) Крымская, Е.Я. Условия использования осадков сточных вод предприятий коммунального хозяйства после переработки [Текст] // Инновационная экономика. 2013, № 3 (8). С. 3- переработанных осадков сточных вод [Текст] // European Social Science Journal (Европейский журнал социальных наук). 2013, № 9, том 1. – с. 444- Ларсен Рональд, У. Инженерные расчеты в Excel [Текст]: Пер. с англ. - М.: Издательский дом "Вильямс", 2002. - 544с.

Назаров, С.В., Мельников, П.П. Программирование на MS Visual Basic [Текст]: учебное пособие/Под ред. С.В. Назарова. - М.: Финансы и статистика, 2003. - 320с.

Орлов, А.И. Основные этапы становления статистических методов [Электронный http://ej.kubagro.ru/2014/03/pdf/86.pdf Орлов, А.И. Прикладная статистика [Текст]. Учебник. / А.И.Орлов.

- М.: Издательство «Экзамен», 2004. - 656 с.

Очистка сточных вод предприятий легкой промышленности [Текст]/ А.Я Ефимов, И.М. Таврткиладзе, Л.И. Ткаченко; под общ. ред.

Ефимова А.Я. - К.:Технiка, 1985. - 232с.

Очистка сточных вод [Текст]: Пер. с англ./ Хенце М., Армоэс П., Ля-Кур-Янсен Й., Арван Э. М.:Мир, 2004. - 480с.

Павленко, К.В. Количественный анализ социологических данных:

практикум [Электронный ресурс]/ К.В. Павленко. - Омск: Изд-во Ом. гос. ун-та, 2013. - 72с.

Панова, М.В. Определение эффективности технологий переработки осадков сточных вод методом парных сравнений. Доклад Студенческой научно-практической конференции факультета сервиса «Молодёжь, наука, сервис — XXI век» (10 апреля 2014 года) Панова, М.В., Габуния, Г.Р. Экспертное мнение при выборе технологии очистки отходов. Доклад Всероссийской научной конференции аспирантов и молодых учёных «Современные проблемы туризма и сервиса» ( апреля 2014 года) Панова, М.В., Соломатенко, А.В. Проект энергосберегающего тепло и водоснабжения предприятия по производству бутилированной воды «АкваЛёд» для организаций дошкольного и школьного питания. Доклад Студенческой научно-практической конференции факультета сервиса «Молодёжь, наука, сервис — XXI век» (5 апреля 2013 года) Погодина, Л.В. Инженерные сети, инженерная подготовка и оборудование территорий, зданий и стройплощадок [Текст]: учебник/Л.В.

Погодина. - 3-е изд. - М.: Издательско-торговая корпорация "Дашков и К", 2010. - 476с.

Пугачев, Е.А. Методы и средства защиты окружающей природной среды в легкой промышленности [Текст]. - М.: Легпромбытиздат, 1988. - 240с.

Родионов, А.И., Клушин, В.Н., Систер, В.Г. Технологические процессы экологической безопасности/Основы энвайронменталистики [Текст]/:Учебник для студентов технических и технологических специальностей. 3-е изд., перераб. и доп. - Калуга: Издательство Н.Бочкаревой, 2000. - 800 с.

Руководство пользователя по базовой системе Statistics 20 [Текст]. IBM Corporation, 2011. - 475с.

Саати, Т. Л. Принятие решений при зависимостях и обратных связях: Аналитические сети [Текст]. Пер. с англ. / Науч. ред. А.В. Андрейчиков, О.Н. Андрейчикова. — М.: Издательство ЛКИ, 2008. — 360 с.

математику [Текст]. - М.: Издательско-торговая корпорация "Дашков и К", 2002. - 204с.

Статистика [Текст]: учебник / И.И. Елисеева, А.В. Изотов, Е.Б.

Капралова [и др.]; под ред. И.И. Елисеевой. - М.: КНОРУС, 2009. - 552с.

Статистика [Текст]: учебник для бакалавров/М.В. Боченина [и др.];

под. ред. И.И. Елисеевой. - М.: Издательство Юрайт, 2011. - 483 с.

Шубов, Л.Я., Борисова, О.Н., Доронкина, И.Г. Повышение экоэффективности технологии очистки сточных вод [Электронный ресурс]// Сервис в России и за рубежом. 2014, № 1 (48) http://www.gks.ru/ [Электронный ресурс]: сайт Федеральной службы государственной статистики http://www.mosvodokanal.ru/ [Электронный ресурс]: сайт ОАО Мосводоканал http://www.rosaro.ru/focus/decisions/p209/ [Электронный ресурс]:

Новый взгляд на коммунальные отходы 60. http://xn----8sbagkvaigbfoqilbg3b8a8g.xn--p1ai/ ресурс]: сайт МУП "Пушкинский "Водоканал" Существующие технологии компостирования отходов высококачествен- Санкт-Петербург – животноводства и 2. Переработка Институт водных и Отходы пивоварения, Органичесвторичных экологических травянистые остатки, кие 3. Компостирование НИКТИ Городского Осадки сточных вод Компост растительных Хозяйства, Украина городских сооружений;

сточных вод городских земель Государственный техногеннозагрязнен- садовотехнологический ные почвы и грунты паркового высокоэффективно фирма Станкоснаб» мусороперерабатываю удобрений из «ПромЭкоПроект», очистных сооружений Опросный лист эксперта Опросный лист, заполненный экспертом № бутилированной воды «Аква-Лёд»

для организаций дошкольного и школьного питания воды «Аква-Лёд»

для организаций дошкольного и школьного питания сохранения и вызовы проекта вод методом парных сравнений