СИСТЕМЫ АНАЛИЗА И ОБРАБОТКИ ДАННЫХ

В статье предлагается новый подход к оценке ресурсного потенциала объектов системы переработки нефтесодержащих отходов (НСО) на основе метода Data Envelopment Analysis (DEA) с учетом постоянного и переменного эффекта масштаба и сравнительный анализ показателей масштабирования, используемых при выборе наилучших объектов системы переработки НСО в процессе принятия обоснованных управленческих решений. Разработан четырехэтапный алгоритм расчета, в котором на первом этапе определяются оценки ресурсной ценности НСО в хранилищах. На втором и третьем этапах рассчитываются оценки ресурсного потенциала комбинаций «хранилище НСО – технология переработки» с учетом постоянного и переменного эффекта масштаба соответственно, а также эффект масштаба (постоянный, возрастающий или убывающий), характеризующий качественную оценку масштабных свойств объектов системы переработки НСО. На четвертом этапе определяется оценка эффективности масштабирования, которая характеризует величину влияния масштаба технологических операций на эффективность переработки НСО в анализируемой системе, и оптимальная последовательность переработки НСО в хранилищах по критерию повышения ресурсного потенциала объектов системы с учетом показателей масштабирования.

На примере системы переработки НСО в Самарском регионе рассчитаны оценки ресурсной ценности НСО в хранилищах, оценки ресурсного потенциала комбинаций «хранилище НСО – технология переработки» и соответствующие показатели масштабирования (эффект масштаба и оценка эффективности масштабирования). Проведено сравнение двух оптимальных последовательностей по критерию повышения ресурсного потенциала объектов системы с учетом постоянного и переменного эффекта масштаба и показано, каким образом показатели масштабирования могут влиять на принятие обоснованных управленческих решений.

1. Окружающая среда. Отходы производства и потребления: официальная статистика // Федеральная служба государственной статистики РФ: сайт. – URL: https://rosstat.gov.ru/folder/11194 (дата обращения: 29.08.2023).

2. СП 2.1.7.1386-03. Санитарные правила по определению класса опасности токсичных отходов производства и потребления.

3. Крапивский Е.И. Нефтешламы: уничтожение, утилизация, дезактивация. – М.; Вологда: Инфра-Инженерия, 2021. – 432 с.

4. О состоянии и об охране окружающей среды Российской Федерации в 2021 году. Государственный доклад. – М.: Минприроды России: МГУ им. М.В. Ломоносова, 2022. – 684 с.

5. ГОСТ Р 56828.43–2018. Наилучшие доступные технологии. Утилизация и обезвреживание нефтесодержащих отходов. Показатели для идентификации. – М.: Стандартинформ, 2018.

6. Ghisellini P., Cialani C., Ulgiati S. A review on circular economy: the expected transition to a balanced interplay of environmental and economic systems // Journal of Cleaner Production. – 2016. – Vol. 114. – P. 11–32. – DOI: 10.1016/j.jclepro.2015.09.007.

7. Comprehensive characterization of an oily sludge from a petrol refinery: A step forward for its valorization within the circular economy strategy / S. Jerez, M. Ventura, R. Molina, M.I. Pariente, F. Martínez, J.A. Melero // Journal of Environmental Management. – 2021. – Vol. 285. – P. 112124. – DOI: 10.1016/j.jenvman.2021.112124.

8. Circular economy potential and contributions of petroleum industry sludge utilization to environmental sustainability through engineered processes – A review / A.H. Jagaba, S.R.M. Kutty, I.M. Lawal, A.H. Birniwa, A.C. Affam, N.S.A. Yaro, A.K. Usman, I. Umaru, S. Abubakar, A. Noor, U.B. Soja, A.S. Yakubu // Cleaner and Circular Bioeconomy. – 2022. – Vol. 3. – P. 100029. – DOI: 10.1016/j.clcb.2022.100029.

9. Мазлова Е.А., Мещеряков С.В. Проблемы утилизации нефтешламов и способы их переработки. – М.: Ноосфера, 2001. – 56 с. – EDN YOLGSO.

10. Отходы нефтегазового комплекса в дорожном строительстве / Г.Г. Ягафарова, А.Х. Сафаров, А.В. Московец, Л.Р. Акчурина, Ю.А. Федорова, Д.Х. Акчурина // Защита окружающей среды в нефтегазовом комплексе. – 2014. – № 8. – С. 9–11. – EDN SJMXVV.

11. Тимрот С.Д., Гурылёва Н.Л., Яманина Н.С. Использование нефтесодержащих отходов в производстве керамзита // Известия высших учебных заведений. Серия: Химия и химическая технология. – 2010. – Т. 53, № 5. – С. 117–118. – EDN OWYJTV.

12. Яковлев С.И. Создание экотехнопарка по безотходной утилизации нефтесодержащих отходов с получением технического грунта и котельных (печных) топлив // Экологический вестник России. – 2020. – № 4. – С. 18–20. – EDN IKWCNK.

13. Ефимова С.Б., Калинина Е.В. Оценка возможности использования остатков после пиролиза нефтесодержащих отходов в производстве керамических изделий // Химия. Экология. Урбанистика. – 2020. – Т. 1. – С. 83–87. – EDN BXEEKW.

14. Цокур О.С. Повышение ресурсосбережения утилизацией нефтесодержащих отходов реагентным способом с получением экологически безопасных продуктов: автореф. дис. … канд. техн. наук: 03.02.08. – Краснодар, 2015. – 22 с. – EDN ZPOYPL.

15. Ратнер С.В. Практические приложения анализа среды функционирования (Data Envelopment Analysis) к решению задач экологического менеджмента. – М.: Инфра-М, 2020. – 231 с. – (Научная мысль). – ISBN 978-5-16-015288-2. – EDN JWZFUS.

16. Simulation and multi-objective evaluation of reuse potential of waste recycling system for oil and gas industry / M. Derevyanov, Y. Pleshivtseva, A. Afinogentov, A. Mandra, A. Pimenov // 2019 XXI International Conference Complex Systems: Control and Modeling Problems (CSCMP). – Samara, 2019. – P. 429–434. – DOI: 10.1109/CSCMP45713.2019.8976783. – EDN ONLVML.

17. Деревянов М.Ю., Плешивцева Ю.Э. Анализ ресурсной ценности и ресурсного потенциала объектов системы переработки нефтесодержащих отходов на основе DEA-метода // Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Технические науки. – 2022. – № 4 (216). – С. 27–34. – DOI: 10.17213/1560-3644-2022-4-27-34. – EDN QJNFRG.

18. Dellnitz A, Rödder W. Returns to scale as an established scaling indicator: always a good advisor? // Jahrbücher für Nationalökonomie und Statistik. – 2021. – Vol. 241 (2). – P. 173–186. – DOI: 10.1515/jbnst-2019-0058.

19. Examination on level of scale efficiency in public hospitals in Tanzania / F. Fumbwe, R. Lihawa, F. Andrew, G. Kinyanjui, E. Mkuna // Cost Effectiveness and Resource Allocation. – 2021. – Vol. 19. – Art. 49. – DOI: 10.1186/s12962-021-00305-4.

20. Оценка ресурсного потенциала тяжелых нефтяных остатков на основе DEA-метода / П.М. Тюкилина, П.Е. Красников, М.Ю. Деревянов, А.А. Пименов, Ю.Э. Плешивцева // Нефтехимия. – 2019. – Т. 59, № 6. – С. 652–658. – DOI: 10.1134/S0028242119060145. – EDN OUBWQL.

21. Effect of scale on water users’ associations’ performance in Tunisia: nonparametric model for scale elasticity calculation / A. Frija, J. Buysse, S. Speelman, A. Chebil, G. Van Huylenbroeck // 2010 AAAE Third Conference/AEASA 48th Conference, September 19–23, 2010. – Cape Town, South Africa, 2010. – DOI: 10.22004/ag.econ.95982. –  URL: https://ideas.repec.org/p/ags/aaae10/95982.html (accessed: 29.08.2023).

22. Плешивцева Ю.Э., Казаринов А.В., Деревянов М.Ю. Многофакторный анализ процессов производства дорожных битумов путем окисления продуктов нефтепереработки // Вестник Самарского государственного технического университета. Серия: Технические науки. – 2021. – Т. 29, № 3 (71). – С. 52–66. – DOI: 10.14498/tech.2021.3.3. – EDN QYHQKK.

23. Using DEA models to measure the efficiency of energy saving projects / M.Y. Derevyanov, Y.E. Pleshivtseva, L.S. Kordyukova, A.V. Rapoport // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. – 2019. – Vol. 552. – P. 012020. – DOI: 10.1088/1757-899X/552/1/012020.

24. Charnes A., Cooper W.W., Rhodes E. Measuring the efficiency of decision-making units // European Journal of Operation Research. – 1978. – Vol. 6 (2). – P. 429–444.

25. Banker R.D., Charnes A., Cooper W.W. Some models for estimating technical and scale inefficiencies in data envelopment analysis // Management Science. – 1984. – Vol. 30 (9). – P. 1078–1092.

26. Cooper W.W., Seiford L.M., Tone K. Super-efficiency models // Data envelopment analysis. – New York: Springer, 2007. – DOI: 10.1007/978-0-387-45283-8_10.

27. Сравнительная оценка ресурсной ценности объектов хранения нефтесодержащих отходов на основе DEA-метода / Ю.Э. Плешивцева, М.Ю. Деревянов, Д.В. Каширских, А.А. Пименов, А.В. Керов, В.К. Тян // Нефтяное хозяйство. – 2018. – № 11. – С. 139–144. – DOI: 10.24887/0028-2448-2018-11-139-144. – EDN YPXNTN.

28. Лисситcа А., Бабичева Т. Aнализ оболочки данных (DEA) – современная методика определения эффективности производства // Discussion Paper. Institute of Agricultural Development in Central and Eastern Europe. – 2003. – N 50. – URL: http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:3:2-23263 (accessed: 29.08.2023).

29. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2022669216 Российская Федерация. Многокритериальная оптимизация комплексной переработки нефтесодержащих отходов по системным критериям качества: № 2022669013: заявл. 18.10.2022: опубл. 18.10.2022 / Ю.Э. Плешивцева, А.А. Афиногентов, М.Ю. Деревянов, А.Г. Мандра, А.А. Пименов; заявитель Самарский государственный технический университет. – EDN NXBOFR.

30. MaxDEA 8 Basic: Free DEA software. – URL: http://maxdea.com/MaxDEA.htm (accessed: 29.08.2023).

31. Глинский В.В., Ионин В.Г. Статистический анализ. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Филинъ, 1998. – 264 с. – ISBN 5-89568-089-5. – EDN RBDWUL.