Б. Форма диффузионных затуханий

К неэкспоненциальным диффузионным затуханиям может приводить ряд причин: молекулярно-массовое распределение диффузанта [6], неоднородность свойств пористой среды, если СД изучается в системе жидкость-среда [9,12] и другие. Нефть – это совокупность широкого круга углеводородных соединений: парафинов, нафтенов, олефинов, ароматических веществ, а также гетероорганических, включающих кислород, азот, серу и других наиболее высокомолекулярных компонент [1,15]. Компоненты нефти, сильно различаясь по молекулярной массе, должны отличаться и своей способностью к трансляционным молекулярным перемещениям. Поэтому суммарное ДЗ, характеризующее весь образец в целом, будет определяться совокупностью вкладов от составляющих компонент со своими КСД. В результате наблюдаемые экспериментально ДЗ должны иметь неэкспоненциальную форму (см. рис.1, табл.2).

Наблюдаемое во всех исследуемых системах увеличение параметра ширины распределения ln ² σ при уменьшении ω₁ является, по-видимому, результатом усиливающегося проявления силового взаимодействия молекул компонентов нефтей с поверхностью твердых частиц по мере возрастания доли последних. Заметим, что в работе [17] исследовалось трансляционное движение молекул мономолекулярной жидкости (тридекана) в модельной пористой среде (фракционированные пески) и был получен аналогичный результат. Тот факт, что ln ² σ в системах ИН-1 и ИН-2-каолинит, возрастает значительно резче с уменьшением ω₁, чем в образцах с тяжелыми фракциями нефти (см. табл.2), может служить [12] подтверждением существования в природном каолините неоднородности его свойств, которая наиболее ярко проявляется при переходе части используемого диффузанта в газоподобное состояние.

 

 

1. Хант Д. Геохимия и геология нефти и газа. - М.: Мир. 1982. - 703с.

2. Stejskal Е. О., Tanner J.E. J. Chem. Phys. 1985. V.42. - P.288-292.

3. Maklakov A.I., Dvoyashkin N.K.,Tyurin V.A. Georesources. № 1 [4], К SU, 2001. - P.32-34.

4. Tanner J.E. J. Chem. Phys. 1970. V.52. - P.2523-2526.

5. Идиатуллин Д.Ш. ЯМР релаксация и спиновая диффузия в сегментированных полиуретанах. – Дисс. … канд. физ.-мат. наук.-Казань, 1996.- 142с.

6. Maklakov A.I., Skirda V.D., Fatkullin N.F. Encyclopedia of fluid mechanics. V.9. Polym. Flow engineering. Ed.N.P. Cheremisinoff. Gulf Publishing Comp. 1990. - P.105.

7. Дзисько В.А., Карнаухов А.П., Тарасов Д.В. Физико-химические основы синтеза окисных катализаторов. – Новосибирск: Наука. 1978. - 384с.

8. Овчаренко Ф.Д. Гидрофильность глин и глинистых минералов. Изд-во АН СССР. - Киев. 1961. - 292с.

9. Двояшкин Н.К., Маклаков А.И., Хузиахметов Р.Х. Коллоидный журнал. 1992. Т.54. №5. - С.72-78.

10. D`Orazio F., Bhattacharja S., Halperin W.P., Gerhard R. Phys. Rev. Letters. 1989. V.63. - P.43-46.

11. Wang J.H. J.Chem. Phys. 1954. V.19. - P.4755-4765.

12. Двояшкин Н.К., Маклаков А.И., Скирда В.Д., Белоусова М.В., Валиуллин Р.Р., Дорогиницкий М.М. Исследование самодифузии углеводородов в каолините методом ЯМР. 1990. 15 с. Рук. Деп. в ВИНИТИ. №255- В 90 от 15.01.90 г.

13. Двояшкин Н.К., Маклаков А.И. Коллоидный журнал. 1991. Т.53. №4. - С.631-637.

14. Маклаков А.И., Двояшкин Н.К., Хозина Е.В. Коллоидный журнал. 1993. Т.55. №1. - С.96-100.

15. Сюняев З.И. Химия нефти. - Л.: Химия. 1984. - 360с.

16. Гун Р.Б. Нефтяные битумы. - М.: Химия. 1989. -152с.

17. Маклаков А.И., Фаткуллин Н.Ф., Двояшкин Н.К. ЖЭТФ. 1992. Т.101.Вып.3.- С.901-912.

 

Сведения об авторах

Двояшкин Н. К., д.ф-м.н., профессор, декан факультета нефти и газа, Альметьевский государственный нефтяной институт, тел.: [phone]

Морякова С. С., старший преподаватель, кафедра физики, Альметьевский государственный нефтяной институт, тел.: [phone]

Moryakova S.S., Senior Teacher, Department of Physics, Almetiev State Oil Institute,            phone: [phone]

Dvoyashkin N.K., DHpil, professor, Dean of the Department of Oil and Gas, Almetiev State Oil Institute, phone: [phone]

 

 

(18) Тема 2009-3-123 С. Математическая модель прогнозирования сбалансированной системы показателей.

Моргунов А.В. Временные ряды в прогнозировании сбалансированной системы показателей на предприятиях // Известия высших учебных заведений. Нефть и газ. 2009,. № 3. С. 123 – 127

УДК 519.86

ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ В ПРОГНОЗИРОВАНИИ СБАЛАНСИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ ПОКАЗАТЕЛЕЙ НА ПРЕДПРИЯТИЯХ

 

 

UDC 519.86

Time series in forecasting the balanced system of parameters at enterprises. Morgu-         nov A.V.     

The main problem of domestic business development is a deficiency of the administrative technologies adapted to the market economy changing conditions (competition strengthening, a high level of unpredictability of the external and internal environment). The example of the changes management is the balanced system of parameters developed by R.S.Kaplan and D.P.Norton in the 90th of the last century in America. When planning parameters it is necessary to predict them and work out the strategy of enterprise development on their basis. The author applies the time series (the area of mathematical statistics) at definition of parameters (BSP). The achieved accuracy of the parameters (BSP) forecasting has allowed the machine building enterprises and the gas industry to introduce the described method in the strategic planning practice. Fig. 7, table 1, ref. 2.

 

И

зучим возможность прогнозирования при планировании показателей сбалансированной системы с помощью математической модели на конкретных предприятиях отрасли машиностроения и металлообработки ЗАО «Промстальконструкция», ЗАО «Регион-Снаб», а также предприятия газовой отрасли             ОАО «Сибэлектотерм» из Ассоциации «Сибдальвостокгаз».

Одной из главных проблем динамического развития отечественного бизнеса является дефицит управленческих технологий, адаптированных к постоянно изменяющимся условиям рыночной экономики (усиление конкуренции, высокий уровень непредсказуемости среды и т.д.). Любой инструмент корпоративного управления, успешно апробированный в условиях мировой экономики, привлекает внимание российского менеджмента. Искусство управления должно соответствовать понятию «управление изменениями». Образец инструмента корпоративного управления разработан Р.С.Капланом и Д.П. Нортоном в Америке в начале 1990 годов, сейчас является наиболее известной парадигмой, позволяющей обеспечить соответствие текущей деятельности компании стратегическим целям и назван «Сбалансированной системой показателей эффективности деятельности предприятия». Основной упор в сбалансированной системе показателей (ССП) делается на достижение четырех критериев: финансового, человеческого потенциала компании, операционной эффективности и взаимоотношений с потребителями. В настоящее время качественная быстрая информация и умение быстро реагировать необходимо предприятиям. Применяемая ранее технология планирования показателей на ЗАО «Промстальконструкция» г. Новосибирска», ЗАО «Регион-Снаб» и предприятия газовой отрасли ОАО «Сибэлектотерм», применявшие ранее системы бюджетирования, не соответствовала сегодняшним требованиям (трудоемка из-за часто изменяющихся внутренних и внешних причин). В планировании необходимы прогнозирование и разработанные стратегии. Прогнозирование - это процесс формирования научно-обоснованного суждения о возможных состояниях рассматриваемого объекта в будущем и (или) альтернативных путях и сроках их достижения. Для предприятия практическое значение при принятии управленческих решений приобретают методы анализа и систематизированные формализованные алгоритмы с экономико-математическим моделированием возможных ситуаций. На ЗАО «Промстальконструкция», ЗАО «Регион-Снаб», предприятия газовой отрасли ОАО «Сибэлектотерм» автором статьи внедрена система сбалансированных показателей (ССП) и методика прогнозирования этих показателей, основанная на временных рядах, которая предполагает возможность оценки будущих значений ряда с помощью прошлых значений. Так как под исследование попало три вышеназванных объекта за ряд последовательных моментов (периодов) времени (12 кварталов) без сезонных колебаний с 2004 по 2006 годы, то модель, построенная по указанному типу называется моделью временных рядов. Одним из наиболее распространенных способов моделирования тенденции временного ряда является построение аналитической функции, характеризующей зависимость уравнений ряда от времени, или тренда. На исследуемых предприятиях проведен расчет и коэффициентный анализ экономических показателей: ликвидности, финансовой устойчивости, деловой активности 9с нахождением коэффициента оборачиваемости кредиторской задолженности), рентабельности за 2004-2006 гг., то есть 12 кварталов. Динамика названных показателей определена с помощью тренда. Поскольку зависимость от времени может принимать разные формы, для её формализации использовали различные виды функций: линейную, параболическую, логарифмическую и т.д.

Линейный тренд – у = а_о + в₁ t.

Параболический тренд – у = а_о + в₁ t + в₂ t ² …+ в_к t ^к.

Логарифмический тренд - у = а_о + в₁ lnt.

На примере показателя коэффициента оборачиваемости кредиторской задолженности за 12 кварталов и, воспользовавшись Microsoft Exel по ЗАО «Промстальконструкция» получил следующую динамику коэффициента оборачиваемости К₃.

На основании данных предприятия (бухгалтерского баланса, отчета о прибылях и убытках) приведем график расчета коэффициента оборачиваемости за 12 кварталов                           2004-2006 г. (рис.1-3).

 

Наибольшее значение коэффициента детерминации имеет экспотенциальный, поэтому он лучше описывает поведение коэффициента оборачиваемости кредиторской задолженности в течение рассматриваемого периода (2004-2006 гг.). Значения коэффициента детерминации для линейного и экспоненциального трендов близки между собой, поэтому отдадим предпочтение более простой из этих моделей, а именно: линейной. В дальнейшем также будем использовать в качестве тренда линейную модель.

При сравнении коэффициентов детерминации R² по различным функциям делаем вывод, что лучше всего отражает динамику линейная функция. Коэффициент детерминации R² = 0,8024. Поэтому для прогнозирования показателей ССП использовали в качестве тренда линейный тренд. Мною сделан прогноз показателей по предприятию на 1 и 2 кварталы 2007 года (рис.4 - 7).

За указанный период данные прогнозируемых и фактических показателей по исследуемым предприятиям имели погрешность весьма небольшую. Вычисляли среднее абсолютное отклонение по формуле [1]:

MAD = S | l |/n и

среднеквадратическую ошибку

MSE = S l_t² /n,

где l_t = разность фактического и прогнозного значений в момент времени t, n – число наблюдений.

В качестве характеристики точности прогноза так же определили среднюю ошибку аппроксимации, которая выражается в процентах относительно фактических значений признака и определяется по формуле вида [2]:

_n

E=1/n S |y_t-y_t|/y_t х 100%,

^t=1

где y_t - фактическое значение исследуемого показателя, Yt- прогнозное значение показателя.

Интерпретация оценки точности прогноза [2] на основе данного показателя представлена в таблице.

 

l, %	Интерпретация точности
Менее 10	Высокая
10 – 20	Хорошая
20 – 50	Удовлетворительная
> 50	Неудовлетворительная

 

По всем исследуемым предприятиям показатель е – оказался менее 10 %, что означает высокую точность прогнозируемых показателей.

Таким образом, по уравнению тренда и прошлым данным предприятия убедились в точности прогнозных плановых показателей и внедрили данный метод прогнозирования показателей в практику стратегического планирования показателей ССП.

 

 

 

1. Просветов ГИ Эконометрический анализ: Задачи и решения. Учебно-практическое пособие. -М.:                  Альфа-ПРЕСС, 2008 г.- С.11.

2. Садовникова Н.А., Шмойлова Р.А. Анализ временных рядов и прогнозирование. Вып. 2. Московские международный институт эконометрики информатики финансов и права 2002.

Сведения об авторах

Моргунов А.В., аспирант, Сибирский государственный университет телекоммуникаций и информатики, г. Новосибирск, [e-mail]

Morgunov A.V., graduate student, Siberian State University of Telecommunications and Information Science, Novosibirsk, phone: [e-mail]

 

(19) Тема 2009-4-96 С. Расчёт пространственной формы защитных оболочечных ограждений.

Якимова И.В., Миронов В.В. Расчёт пространственной формы защитных оболочечных ограждений различного назначения // Известия высших учебных заведений. Нефть и газ. 2009,. № 4. С. 96 – 101

УДК 502.51:504.5