Оптимізація системи управління зменшення наслідків забруднення акваторій в умовах кризи

Рейтинг користувача:  / 0
ГіршийКращий 

Authors:


C. В. Kотенко, orcid.org/0000-0003-2977-095X, Інститут проблем ринку та економіко-екологічних досліджень Національної Академії Наук України, м. Одеса, Україна, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

Н. Д. Маслій, orcid.org/0000-0002-3472-5646, Інститут проблем ринку та економіко-екологічних досліджень Національної Академії Наук України, м. Одеса, Україна; Одеський національний університет імені І. І. Мечникова, м. Одеса, Україна, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

В. A. Касьянова, orcid.org/0000-0002-6302-366X, Одеський технологічний університет «Шаг», м. Одеса, Україна, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

М. Г. Безпарточний, orcid.org/0000-0003-3765-7594, Національний аерокосмічний університет імені М. Є. Жуковського «Харківський авіаційний інститут», м. Харків, Україна, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

І. І. Надточій, orcid.org/0000-0003-0693-8000, Херсонська філія Національного університету кораблебудування імені адмірала Макарова, м. Херсон, Україна, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.


повний текст / full article



Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu. 2021, (6): 118 - 123

https://doi.org/10.33271/nvngu/2021-6/118



Abstract:



Мета.
Дослідження спрямоване на оптимізацію та зменшення затримок у кризових ситуаціях роботи систем підтримки прийняття рішень щодо ліквідації наслідків забруднення акваторій.


Методика.
У представленому дослідженні використані фундаментальні положення сучасної науки щодо пошуку оптимального рішення у кризових ситуаціях. Методи абстрагування й математичної формалізації були використані для вирішення задачі мінімізації часу затримки інформаційних пакетів у наданні критично важливої інформації за умов перевантаження інформаційних каналів.



Результати.
Доведено, що зменшення обсягів збитків можливе у разі ефективного управління ліквідацією забруднення, оперативної мінімізації його наслідків. Установлено, що ефективність керування по мінімізації наслідків аварії обумовлюється ефективністю інформаційної системи, значною мірою залежить не тільки від релевантної інформації, але й від своєчасності її отримання суб’єктом прийняття рішень. Створена математична модель і алгоритм оптимізації інформаційних потоків, що забезпечують мінімальні затримки в отриманні інформації навіть в умовах надзвичайного навантаження інформаційної системи. Доведено, що задачу ефективного управління інформаційною системою можна звести до мінімізації часу затримки в наданні критично важливої інформації. У результаті проведеного дослідження встановлено, що для великої інформаційної системи, яка включає більше сорока субблоків і сателітних систем, використання запропонованого підходу забезпечує зменшення затримки відповіді на інформаційний запит до часу, що не перевищує хвилини.


Наукова новизна.
Для запобігання затримок у роботі інформаційної системи управління ліквідацією забруднення акваторій запропоновано науково-прикладний підхід оптимізації інформаційної системи, що використовує теорію графів і Ant Colony Optimization Algorithm та реалізує ефективне управління інформаційним потоком. Розроблена математична модель і оригінальний алгоритм, що дозволяють зменшити затримки в роботі й забезпечити коефіцієнт використання ресурсів краще, ніж наявні аналоги.


Практична значимість.
Представлений підхід дозволить збільшити ефективність і надійність інформаційних систем управління техногенним навантаженням на акваторії за кризових ситуацій, зменшити час надання потрібної інформації і, тим самим, зменшити наслідки забруднення й витрати, що пов’язані з їх нейтралізацією. Отримані під час дослідження дані апроксимовані поліноміальним рівнянням, що надає можливість оцінити ефективність використання запропонованого методу в залежності від кількості вузлів інформаційної системи та вимог до обмеження часу затримки інформації.


Ключові слова:
техногенне навантаження, морське середовище, управління, інформаційна система, алгоритм

References.


1. Burkinsky, B. V., Ilchenko, S. V., Rubel, O. E., & Kotenko, S. V. (2020). Information and analytical support for the protection of the marine environment from man-made impact, according to the general ed. Burkinsky B. V.; NAS of Ukraine, Inst. market and econ.-ecol. research. Odesa: IPREED NASU.

2. Bezsonov, Ye., Andreev, V., & Smyrnov, V. (2016). Assessment of safety index for water ecological system. Eastern-Еuropean journal of enterprise technologies, 6/10(84), 24-34. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2016.86170.

3. Udod, V., Madzhd, S., & Kulynych, Ya. (2017). Regional features of structural and functional properties of technogenically transformed aquatic ecosystems. Transactions of Kremenchuk M. Ostrohradskyi National University, 3(1), 93-99.

4. Uberman, V., & Vaskovets, L. (2018). Approximation of the system of determination, assessment and regulation of surface water quality to EU law. Sustainable Development – state and prospects: proceedings of the international scientific symposium SDEV‘2018, 63-66. Retrieved from http://ena.lp.edu.ua:8080/handle/ntb/43230.

5. Iduk, U., & Nitonye, S. (2015). Effects and Solutions of Marine Pollution from Ships in Nigerian Waterways. International Journal of Scientific and Engineering Research, 6(9), 81-90.

6. Özdemir, Ü., & Yilmaz, H. E. (2016). Investigation of Marine Pollution Caused by Ship Operations with DEMATEL Method. International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation, 10(2), 315-320. https://doi.org/10.12716/1001.10.02.14.

7. Mokhtari, S., Hosseini, S. M., Danehkar, A., Azad, M. T., Kadlec, J., Jolma, A., & Naimi, B. (2015). Inferring spatial distribution of oil spill risks from proxies: Case study in the north of the Persian Gulf. Ocean & Coastal Management, 116, 504-511. https://doi.org/10.1016/j.ocecoaman.2015.08.017.

8. Nevalainen, M., Helle, I., & Vanhatalo, J. (2017). Preparing for the unprecedented − Towards quantitative oil risk assessment in the Arctic marine areas. Marine Pollution Bulletin, 114, 90-101. https://doi.org/10.1016/j.marpolbul.2016.08.064.

9. Byrnes, T. A., & Dunn, R. J. K. (2020). Boating- and Shipping-Related Environmental Impacts and Example Management Measures: A Review. Journal of Marine Science and Engineering, 8(11), 908. https://doi.org/10.3390/jmse8110908.

10. Grasso, R., Cococcioni, M., Mourre, B., Chiggiato, J., & ­Rixen, M. (2012). A maritime decision support system to assess risk in the presence of environmental uncertainties: the REP10 experiment. Ocean Dynamics, 62, 469-493. https://doi.org/10.1007/s10236-011-0512-6.

11. Moroni, D., Pieri, G., & Tampucci, M. (2019). Environmental Decision Support Systems for Monitoring Small Scale Oil Spills: Existing Solutions, Best Practices and Current Challenges. Journal of Marine Science and Engineering, 7(19), 1-17. https://doi.org/10.3390/jmse7010019.

12. Jolma, A., Lehikoinen, A., Helle, I., & Venesjärvi, R. (2014). A software system for assessing the spatially distributed ecological risk posed by oil shipping. Environmental Modelling & Software, 61, 1-11. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2014.06.023.

13. Zodiatis, G., De Dominicis, M., Perivoliotis, L., Radhakrishnan, H., Georgoudis, E., Sotillo, M., ..., & Clementi, E. (2016). The Mediterranean Decision Support System for Marine Safety dedicated to oil slicks predictions. Deep Sea Research Part II: Topical Studies in Oceanography, 133, 4-20. https://doi.org/10.1016/j.dsr2.2016.07.014.

14. Alves, T. M., Kokinou, E., Zodiatis, G., Radhakrishnan, H., Panagiotakis, C., & Lardner, R. (2016). Multidisciplinary oil spill modeling to protect coastal communities and the environment of the Eastern Mediterranean Sea. Scientific Reports, 6, 36882. https://doi.org/10.1038/srep36882.

15. Kriazhych, O. O., & Kovalenko, O. V. (2015). Some issues of sustainability of information technologies of technogenic safety management. Decision support systems. Theory and practice, 170-173.

16. Ievdin, Ye. O. (2015). Methodology of integration of mathematical models of the environment into decision-making support systems. Decision support systems. Theory and practice, 74-77.

17. Kopeichykov, V. V., & Kovtun, V. A. (2015). Features of assessment of efficiency of distributed networks of situation centers in state administration. Decision support systems. Theory and practice, 135-138. Retrieved from http://conf.atsukr.org.ua/conf_files/conf_dir_24/Kopeychykov_sppr2015.pdf.

18. Sreznevsky, B. (2019). Central Geophysical Observatory. Review of the state of environmental pollution on the territory of Ukraine according to the observations of hydrometeorological organizations in 2019. Retrieved from http://cgo-sreznevskyi.kyiv.ua/index.php?fn=u_zabrud&f=ukraine.

19. DHI (2021). Marine Environment Decision Support. Retrieved from http://www.waterforecast.com/forecastservices/marineenvironmentdecisionsupport.

20. lanas-Sitja, I., Deneubourg, J.-L., Gibon, C., & Sempo, G. (2015). Group personality during collective decision-making: a multi-level approach. Proceedings of the Royal Society B, 282, 20142515, 1-9. https://doi.org/10.1098/rspb.2014.2515.

21. Dayal, U., Wilkinson, K., Simitsis, A., Castellanos, M., & Paz, L. (2012). Optimization of Analytic Data Flows for Next Generation Business Intelligence Applications. In: Nambiar, R., & Poess, M. (Eds.) Topics in Performance Evaluation, Measurement and Characterization. TPCTC 2011. Lecture Notes in Computer Science, 7144, 46-66. Berlin, Heidelberg: Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-642-32627-1_4.

22. Ilchenko, S. V., Kotenko, S. V., & Kasianova, V. A. (2020). Theoretical-applied principles of formation of information and analytical support of protection of the marine environment from vessel pollution, Economic innovation, 22(4(77)), 73-82. https://doi.org/10.31520/ei.2020.22.4(77).73-82.

 

Наступні статті з поточного розділу:

Попередні статті з поточного розділу:

Відвідувачі

4223674
Сьогодні
За місяць
Всього
778
70842
4223674

Гостьова книга

Якщо у вас є питання, побажання або пропозиції, ви можете написати їх у нашій «Гостьовій книзі»

Реєстраційні дані

ISSN (print) 2071-2227,
ISSN (online) 2223-2362.
Журнал зареєстровано у Міністерстві юстиції України.
Реєстраційний номер КВ № 17742-6592ПР від 27.04.2011.

Контакти

49005, м. Дніпро, пр. Д. Яворницького, 19, корп. 3, к. 24 а
Тел.: +38 (056) 746 32 79.
e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.
Ви тут: Головна Про журнал UkrCat Архів журналу 2021 Зміст №6 2021 Оптимізація системи управління зменшення наслідків забруднення акваторій в умовах кризи