Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1 . Анализ современных методов управления охраной окружающей среды на промышленных предприятиях московской области 8
1.1. Государственное регулирование обращения с промыишенпылш отходами 9
1.2. Основные результаты комплексного анализа существующей практики обращения с отходами в промышленном комітексе Московской области 14
1.3. Анализ подходов к интеграции методов моделирования с общую систему автоматизированного управления производствами 25
1.4. Цели и задачи исследования 29
ГЛАВА 2 . Развитие метода оценки жизненного цикла продукции как основы динамического моделирования производственных процессов 31
2.1. Существующие информационные технологии поддержки систем управления производством . 31
2.2. Развитие концепции оценки жизненного цикла применительно к системам охраны окружающей среды 40
2.3. Моделирование ятзиенного цикла продукции 44
2.4. Выводы по второй главе 59
ГЛАВА 3 . Разработка модели управления отходами в системе управления производством 60
3.1. Анализ источников неопределенности, ее снижение при экспертной оцеикеи анализ чувствительности при моделировании 60
3.2. Фактические данные используемые при моделировании 68
3.3. Выводы по третьей главе S6
ГЛАВА 4 Использование моделей управления отходами на предприятиях 87
4.1. Применение моделирования управления отходами в управлении производством (подсистема управления отходами) 87
4.2. Рекомендованные технические решения, принятые на основании анализа результатов люделирования, и ихреализация 110
4.2.1. ООО Корпорация «Агрегат» НО
4.2.2. ООО КБ «Даймонд Сервис» 111
4.2.3. ООО «Контракт М» Ш
4.3. Выводы по четвертой главе 113
Общие выводы и рекомендации 115
Список литературы 116
Приложения 121
- Государственное регулирование обращения с промыишенпылш отходами
- Существующие информационные технологии поддержки систем управления производством
- Анализ источников неопределенности, ее снижение при экспертной оцеикеи анализ чувствительности при моделировании
- Применение моделирования управления отходами в управлении производством (подсистема управления отходами)
Введение к работе
Диссертация посвящена исследованиям и развитию информационного обеспечения систем управления малых и средних промышленных предприятий, в части влияния экологических факторов, применительно к сфере контроля образования, утилизации и повторного использования отходов.
Актуальность проблемы исследования.
К фундаментальным проблемам XXI века принято относить менеджмент, качество объектов и систем, охрану и управление окружающей средой (далее ОС) и технологическими процессами. Эти понятия объединяются в концепции всеобщего управления качеством (TQM). Идеи TQM достаточно быстро проникают из области чистого производства в предоставление услуг, образование, научные исследования. В том числе возникает задача эффективного и действенного управления качеством ОС: ее защиты, определения комплексного влияния экологических факторов на построение и управление технологическими процессами, с целью последующего прогнозирования наиболее эффективной технологии производства.
Общим подходам, рассматривающим различные аспекты менеджмента качества окружающей среды, как составной части системы всеобщего менеджмента качества посвящены исследования следующих авторов: В.Н. Бурков [2], В.Г. Игнатов, А.В. Кокин [16], В.А. Коптюг [30, 31], Э.М. Короткое [32, 33], Ю.Г. Марков [36], Г.А. Недоступенко [52], Е.В. Пашков [56], Ю. Хубер [77] и другие. Экологические аспекты управления технологической средой рассматривались в работах Л.Э. Шварцбурга, М.Ю. Худощиной. Имеются также сравнительно немногочисленные работы по динамическому моделированию задач менеджмента качества объектов и систем: И.Г. Кантаржи [19-26], В.А. Фатуев, В.И. Бушинский [72], A. Ford [111], М. Purvis [134] и др.
Внедрение новых стандартов и подходов к управлению качеством ОС вызвало появление новых требований к информационной поддержке систем управления, в том числе и система управления технологическими процессами производства. До последнего времени основное внимание уделялось CALS - технологиям (непрерывное развитие и поддержка жизненного цикла), обеспечивающим
Однако, системы управления предприятием, неразрывно связаны с различными вопросами качества ОС и множеством экологических факторов, поэтому требуют информацию в виде прогнозов поведения объектов управления (организации) в связи с реализацией принятой стратегии управления. В том числе это относится к динамике ЖЦ продукции и его устойчивости. Под устойчивым ЖЦ понимается такое управление потоками материалов и энергии через различные стадии производства, потребления и утилизации, которое обеспечивает оптимальное повторное использование и замкнутость потоков, минимизацию отходов и предотвращение исчерпания природных ресурсов.. Для этой цели необходимы специальные модели динамики объектов и систем управления. Такие модели могут быть реализованы с помощью известной технологии системно-динамического моделирования, т.е. с получением новой информации - сценариев реализации политики организации в области охраны окружающей среды (далее ООС). Применение такого моделирования для поддержки систем управления качеством ОС соответствует требованиям стандартов экологического менеджмента (серии ИСО 14000) в части системности и процессного подхода.
Важнейшей составной частью сохранения уровня качества ОС является обеспечение проектировщиков, конструкторов и технологов достаточно простыми и доступными методиками для расчета потоков вещества и энергии на каждой из стадий ЖЦ, включая закупку сырья и вспомогательных материалов, производство продукции, ее обращение, использование и утилизацию. Главная задача заключается в том, чтобы на соответствующих этапах управления производством наряду с обеспечением основных функциональных свойств продукции осуществлялась оценка объема основных и вспомогательных расходных материалов, электроэнергии, воды, топлива, удельных выбросов вредных и ядовитых веществ.
Таким образом, разработка и развитие информационных моделей, состояния и динамики влияния тех или иных экологических факторов, в частности, контроля, образования утилизации и повторного использования отходов в производственной системе, которые могли бы обеспечить необходимой информацией системы управления качества ОС промышленного предприятия как части общей системы управления производством, представляется актуальной. управления качества ОС промышленного предприятия как части общей системы управления производством, представляется актуальной.
Целью работы является обеспечение экологических стандартов обращения с промышленными отходами на предприятиях на основе применения информационных моделей, позволяющих прогнозировать состояние и динамику образования, утилизации и повторного использования отходов.
Личный вклад автора
Автору принадлежат постановка задачи исследования, сбор и анализ необходимой исходной информации, конструирование и применение моделей, разработка методики их применения и анализ полученных результатов.
Автор самостоятельно обобщил и оформил результаты работы.
Диссертационное исследование тесно связано с выполнением работ по проектам «Разработка и внедрение научно обоснованных подходов к управлению отходами производства и потребления для хозяйствующих субъектов Московской области», а также ряду других консалтинговых проектов в области ООС и УО, по которым автор являлся одним из ответственных исполнителей. Именно поэтому вся фактура практических данных представлена на предприятиях Московской области.
Кроме того, диссертационное исследование связано с участием автора в ряде международных научно исследовательских проектов, по которым автор занимался разработками информационных моделей влияния зкологичесішх факторов на состояние производственной системы, методиками их применения и анализом полученных данных. Так, основные результаты по системно-динамическому моделированию были получены в 2003-2004 гг. в рамках работы над проектом NATO SCIENCE PROGRAMME Cooperative Science and Technology Sub-Programme COLLABORATIVE LINKAGE GRANT (SA(EST.CLG.979.490), «Динамическое моделирование использования энергии в жизненном цикле продукции».
Новым в работе является: > Разработка модели жизненного цикла продукции, включающего образование, утилизацию и повторное использование промышленных отходов.
У Разработка базовой информационной модели контроля образования, утилизации и повторного использования отходов. > Метод уменьшения неопределенностей, возникающих при моделировании контроля образования, утилизации и повторного использования отходов в системах управления производством.
Государственное регулирование обращения с промыишенпылш отходами
По мнению большого, числа экспертов и специалистов в области ООС и промышленной экологии, одной из основных экологических проблем Б РФ в настоящее время является возрастающая антропогенная нагрузка на ОС в результате накопления, неэффективного управления отходами производства и потребления. Так на территории РФ в хранилищах, накопителях, складах, могильниках, а также на полигонах, свалках и других объектах накоплено свыше 2,6 млрд.т промышленных отходов. В связи с недостаточностью полигонов для складирования захоронения промышленных отходов распространена практика их размещения в местах неорганизованного сісладирования (на несашщионированных свалках, на временных площадках на территории самих предприятий), что представляет существенную опасность для ОС [84-88] Среди аспектов этой проблемы: Технологические; Социально-экономические; Управленческие; Технологические аспекты связаны с использованием устаревших, материалоемких технологий. Так, на современном этапе экономическое развитие в РФ характеризуется ростом промышленного производства после кризиса 90-х годов прошлого века, однако при использовании устаревших, энерго и материалоемких технологий это неизбежно сопровождается увеличением количества образования отходов производства и потребления. По данным федерального государственного статистического наблюдения [68], в 2004 г. на территории РФ образовалось 2 613 млн. т отходов производства и потребления, что по сравнению с предыдущим годом больше на 22,1 %. При этом отходы V и IV классов опасности представлены в основном крупнотоннажными отходами добывающей и перерабатывающей промышленности (Таблица 1.1.). Таблица 1.1. «Образование, использование и обезвреживание отходов производства и потребления в 2004 г.» Наибольшие объемы образования отходов отмечены в: топливной промышленности; черной и цветной металлургии; промышленности строительных материалов; химической промышленности. При этом использовано и обезврежено от 3,03 % отходов (электроэнергетика) до 71,86 % (топливная промышленность). Высокий показатель утилизации отходов в машиностроении и металлообработке обусловлен исключительно вовлечением во вторичный оборот лома черных и цветных металлов, образовавшихся в предыдущие годы.
Социально-экономические аспекты проблемы загрязнения ОС отходами связаны с недостаточным развитием инженерной инфраструктуры. В РФ ощущается резкая нехватка полигонов для экологически безопасного обращения с отходами, а также технологий, мощностей и соответствующих предприятий для их обезвреживания и использования.
Причиной этого в первую очередь является нехватка финансовых ресурсов для строительства таких объектов. Решение о завершении в 2004 г. подпрограммы «Отходы» Федеральной целевой программы «Экология и природные ресурсы России», принятое постановлением Правительства РФ от 17.09.2004, создает угрозу для реализации инвестиционных проектов по обеспечению экологически безопасного обращения с отходами. [84-88]
Управленческие аспекты проблемы связаны с отсутствием в РФ стратегических подходов к УО, нет концепции и единой государственной политики управления их потоками, что приводит к несбалансированности мер по регулированию обращения с отходами, принимаемых различными органами государственной власти. Отдельные функции по организации обращения с отходами распределены между различными органами управления федерального, регионального и муниципального уровней. Несогласованность действий на всех уровнях приводит к дублированию функций, либо вообще к отсутствию регулирования. Проблема обращения с опасными отходами, как и иные экологические проблемы, создает отрицательные внешние эффекты (экстерналии) для экономического развития. Правовые основы регулирования экологически безопасного обращения с отходами закреплены ФЗ «Об отходах производства и потребления», принятым в 1998 г. [72] К настоящему времени сформирована система подзаконных актов, регламентирующих порядок исполнения основных требований указанного ФЗ (рисунок 1.1./ Практикующие специалисты в области ООС и эксперты выделяют в действующей правовой базе следующие основные недостатки: избыточность ряда норм (например, отсутствие ограничений по объектам лицензирования деятельности по обращению с опасными отходами); несоответствие определений, используемых в российском законодательстве и применяемых в международных правовых актах (Базелъская конвенция и др.); отсутствие разграничения функций по охране здоровья и ООС (согласно п. 6 ст. 2 Федерального закона «Об охране окружающей среды» [71] такие функции должны быть разделены); недостаточное развитие правовых норм в части экономического стимулирования деятельности по организации экологически безопасного обращения с отходами и развития внутрипроизводственных систем УО; Р- отсутствие нижнего предела для установления лимита; не определен временной критерий для разграничения операций по «хранению» и «захоронению» отходов (кроме периода временного размещения отходов на 1 год, упоминаемого в постановлении Правительства РФ от J2.06.2003 № 344 «О нормативах платы ...
Существующие информационные технологии поддержки систем управления производством
Современные тенденции развития информационных технологий (ИТ) связаны с переключением внимания со слова «технологии» на слово «информационные». На протяжении первых 50 лет информатизации в центре ИТ были данные, их сбор, хранение, передача и представление. В последние годы центр тяжести в аббревиатуре ИТ переносится на «И» - информационные [113, 114]. Главный вопрос, ведущий к кардинальному переопределению задач, возложенных на информацию, состоит в следующем: «В чем смысл информации и каково ее назначение?».
Проблема ИТ состоит в том, что информация практически не участвует в принятии решений. Эта постановка задачи идет из бизнеса, где ИТ кардинальным образом изменили бухучет, но практически не повлияли на принятие решений по вопросам бизнес менеджмента, какие рынки осваивать, какие товары предлагать, и пр. Т.е. ИТ играют роль поставщика сведений, а не источника информации. ИТ не ставят новых и неожиданных вопросов и не предлагают новых и уникальных стратегий.
Ситуация в управлении и проектировании технологических процессов производства подобна. Система управления организации собирает и предоставляет необходимую информацию для анализа ситуации, но для принятия решений, в нашем случае, нужна информация другого типа. В частности, именно такую информацию могут предоставлять результаты моделирования сценариев взаимодействия организации с ОС.
Моделирование технических систем с учетом техногенного загрязнения развивалось в течение ряда лет. Во-первых, следует упомянуть глобальные модели ОС, предназначенные для исследования и прогнозов глобальных изменений, вызываемых загрязнениями - модель потепления климата, модель потери стратосферного озона и пр. [43, 44] В разработку подобных моделей значительный вклад был внесен российскими учеными, специалистами в области динамики атмосферы и глобальной экологии. Далее можно назвать модели природных систем, находящихся под техногенной нагрузкой. Например, модели водного объекта - речного бассейна, озера и т.д. [111,38] На моделях такого рода изучают и влияние отбора природного ресурса для техногенных целей. Существуют и развиваются в последнее время так называемые CALS или технологии [16], реализующие единое информационное пространство (ЕИП) для поддержки процессов ЖЦ изделия. Однако, эти ЙТ в большей степени относятся к базам данных, чем к моделям. Для поддержки эффективного управления организацией и предприятий в целом важны все эти виды моделей. Однако необходимы также модели, позволяющие прогнозировать влияния экологических факторов при принятии определенной стратегии развития предприятия и управления технологическими процессами и производствами. В качестве метода создания таких моделей может применяться так называемое «системно-динамическое моделирование». Фундаментальная идея такого моделирования не является новой, она была разработана параллельно, примерно в начале 60-х годов прошлого века Форрестером и его коллегами из Школы менеджмента Слоана Массачусетского технологического института в США и советскими учеными из Вычислительного центра АН СССР, лидером которых был академик Н.Н. Моисеев. Среди первых публикаций по этому направлению «Промышленная динамика» и «Динамика городов» Форрестера [112, 113]. Советские публикации более поздние, что связано с засекреченным характером работ [43, 44]. Интересно, что в качестве первых глобальных задач моделирования, как американской, так и советской группами были поставлены, по существу, задачи моделирования экологических систем. Для американцев это были задачи развития промышленных систем во взаимодействии с ОС. Эти модели позднее превратились в модели развития мировой экономики с учетом деградации ОС и стали основой известных прогнозов Римского клуба [38]) об ограниченности ресурсов планеты. Советская группа ученых занималась прогнозированием так называемой «ядерной зимы» - последствий для ОС, к которым может привести новый глобальный военный конфликт с применением ядерного оружия.
Для динамического моделирования характерно исследование изменения динамических систем со временем. Фундаментальное поведение динамических систем может иметь характер роста, уменьшения или осцилляции. Капитал компании может экспоненциально расти, если определенная доля прибыли компании постоянно направляется на внутренние инвестиции. Аналогично, экспоненциальное уменьшение характерно для систем, скорость уменьшения которых пропорциональна текущей величине системы. Примеры экспоненциального роста или уменьшения для экономико-экологических систем хорошо известны из работ Медоуса и др. [38], где рассматривались пределы роста в связи с исчерпанием природных ресурсов. Отметим также, что эти работы, в значительной степени стимулировали содержательные аспекты концепции устойчивого развития. На рисунке 6 показаны принципиальные основные типы поведения системы, которые анализируются в результате моделирования сценариев.
Во многих случаях системы могут проявлять осциллирующее поведение. Область возможностей в этом случае характеризуется следующими четырьмя случаями [111]): - Устойчивые осцилляции, амплитуда и частота которых не меняется со временем. - Затухающие осцилляции, обычно с постоянным периодом, но с уменьшающейся частотой. Если система не разрушается, она может вернуться в состояние покоя. - Возрастающие осцилляции характерны для неустойчивых систем, не характерны для природных систем, но могут наблюдаться в некоторых ситуациях. - Ограниченные циклы наблюдается, когда растущие амплитуды осциллирующей системы превосходят некоторые пределы. Затем наблюдается нерегулярное поведение системы, например, осцилляции с переменными амплитудой и частотой вокруг пределов. Некоторые системы имеют склонность проявлять трудно предсказуемое поведение. Вместе с тем, «сложные системы», как правило, имеют предсказуемое поведение, хотя состоят из большого числа взаимодействующих элементов. Необычное поведение системы иногда называют детерминированным хаосом [118]). Слово «хаос» относится к случайному характеру возможных осцилляции в системе, а «детерминированный» - к возможности описывать математически случайное поведение детерминированными моделями.
Анализ источников неопределенности, ее снижение при экспертной оцеикеи анализ чувствительности при моделировании
Проблема снижения неопределенностей является одной из важнейших при моделировании сложных систем. В настоящем разделе, предваряющем описание практического применения разработанных моделей, делается попытка рассмотреть основные виды неопределенностей и показать пути их уменьшения. Современные методы моделирования, в том числе используемая и развиваемые в диссертационной работе, уделяют большое внимание неопределенностям. Соответствующие оценки принципиально важны, поэтому рассматриваются в настоящем разделе более подробно.. Их делят на две основные группы: неопределенность данных, которая относнтск к техническим проблемам измерения и оценка параметров. Этот тип неопределенностей называют операционными, выражаемыми вариацией результатов вычислений, которая, в свою очередь, вызывается вариацией входящих факторов. Такай неопределенность формализуется. Оценки неопределенностей данных выражаются соответствующими их стандартными отгслснениями.
И второй тип неопределенностей - неопределенность моделирования, которая относится к проблемам корректности построения моделей. Иногда говорят о принципиальных неопределенностях. Они отражают неправильный выбор пути при конструировании модели. Модельные неопределенности труднее представить в виде диапазона вариабельности: модель корректна или нет. Таким образом, можно рассматривать два основных типа неопределенностей: L Операционные или неопределенность данных, связанные є техническими неопределенностями количественной информации. Этот тип неопределенностей сравнительно легко документируется добавлением характеристик статистического распределения данных (стандартного отклонения). 2. Фундаментальные или модельные неопределенности, вызываемые неправильными выборами основ модели (в толі числе этическими). Добавление ои диапазонов вариации вычисляемых параметров не покрывает этот тип неопределенностей. Для операционных неопределенностей приведение стандартного отклонения целесообразно для всех факторов. По [117] используется стандартное отклонение o-2s, предполагающее логнормальное распределение. Эта характеристика выражает изменения между наилучшей оценкой и верхней (97,5%) и нижней (2,5%) доверительными границами. Для определения 95% доверительного интервала используется следующее соотношение: [наилучшая oifeuKaja2g, наилучшая оценкаxc J (4.1) Для модельных неопределенностей можно указать различные альтернативы (выборы), ведущие к неопределенностям. Например: Что должно быть включено в модель или исключено из нее? Какова степень доказательности для теории или гипотезы? Какой принимается масштаб времени? Принимается ли, что проблемы здоровья молодых людей так же серьезны, как для более пожилых людей? Отсроченные эффекты валены также как немедленные или могут не учитываться?
Стандартные элементы управления отходами, которые применяются автоматически при правильном менеджменте, являются менее важными или долоісньї учитываться наряду с другими при выборе менеджмента? Поэтому важен субъективный подход на каждом шаге моделирования. Один из возможных подходов дается в [134, 135]. Базовые величины определяются на основе рассмотрения связи людей с их группой (ближайшим окружением) и со степенью зависимости человеческой жизни от внешних обстоятельств («клетки»). Комбинации позиции каждого индивида в группе с влиянием среды создает жизненный путь. Предполагается, что эта комбинация очень валена в системе ценностей индивида и группы. Такой подход берет свое начало от так называемой «культурной теории» [142], которая используется, для анализа группового поведения, в том числе, при анализе отличий в поведении экспертов. Наиболее существенные комбинации поведения индивида в группе объединяются в пять типов поведения - рисунке 3.1. Естественно, они не покрывают всего разнообразия субъективного поведения. Практически ни один индивид не соответствует точно одному типу, а его поведение лежит между ними. Пять выделяемых типов поведения характеризуются следующим образом: 1. Индивидуалисты, которые равно свободны от связей в группе и в обществе. Все ограничения являются для них условными и могут не учитываться. Интересно, что, будучи свободными, от контроля других, индивидуалисты часто стараются управлять окружающими. 2. Эгоцентристы, которые имеют сильные связи в группе, но слабо связаны с внешним окружением. В группе часто отсутствует дифференциация ролей, высоки индивидуальные амбиции, связи членов группы имеют конфликтный характер. 3. Иерархисты - сильны связи и в группе и с внешним окружением. В таких группах сильным является контроль индивидов и контроль каждого индивида других членов группы. Иерархия создает высокую устойчивость в группе. 4. Фаталисты - сильная связь с окружением, не внутри группы. Действуют индивидуально, но легко поддаются контролю. 5. Автономисты - обычно манипулируют и внутри группы и внешним окружением. Не имеют социальных связей и легко «плавают» по другим типам поведения. Два последних типа поведения не применимы для оценок характера выбора модели. Фаталисты не имеют предпочтений, они действуют так, как сказали другие. Автономисты могут повести себя как угодно, они абсолютно независимы. Для приведения модельных неопределенностей в систему при моделировании используется разделение моделей на три основных вида: Е (точка зрения egalitarian - поборника равноправия): долгосрочная перспектива, учитываются любые научно обоснованные факты даже при минимальном обосновании;
Применение моделирования управления отходами в управлении производством (подсистема управления отходами)
Применение разработанных в диссертационном исследовании моделей не носит исключительно исследовательский и презентативный характер. Во многом, разработка моделей и выводы сделанные на основании проведенного моделирования легли в основу конкретных технических решений (раздел 4.2.), подтверждениями которым могут служить акты внедрения и справки с конкретных предприятий. Это обусловлено в основном тем, что данные предприятия так или иначе были задействованы и участвуют на данный момент в раде проектов проводимых под эгидой программ экологического оздоровления Московской области и различных консалтинговых исследований, проводимых ЗАО «Фирма Геополис», по которым автор являлся одним из ответственных исполнителей Т.о, эти предприятия проявили как минимум заинтересованность в результатах проделанной работы и перед исполнителями были поставлены конкретные задачи, которые заключались в разработке моделей управления отходами, на основании которых должны быть предложены конкретные технические решения направленные на оптимизацию технологического процесса, с одной стороны с учетом увеличения объема производства, а другой стороны не превышения установленных лимитов временного накопления и минимизации отходов производства.
Для применения разработанных моделей в целях оптимизации образования, утилизации и повторного использования промышленных отходов разработаны три версии модели применительно к конкретным предприятиям, которые с полной уверенностью можно отнести к типовым предприятиям Московской области. Соответственно на основании результатов описанных в разделе 1.2., настоящей работы, такими предприятиями были выбраны относящиеся к: машиностроительной промышленности; У химической промышленности; машиностроительной промышленности; химической промышленности; пищевой промышленности. В связи с важностью контролирования не только общего количества образуемых в ЖЦ отходов, но и распределения отходов по классам опасности, модели были дополнены соответствующими переменными. Численные соотношения между классами опасности отходов для различных предприятий были получены на основе фактических данных и представлены в таблице 4.1., а также на рисунках 4.1.-4.1.
Кроме того, контрольные панели модели дополнены панелью для контроля накопления отходов различного класса опасности. Вид этой панели показан на рис.4.3. Он включает таблицу, позволяющую контролировать накопление отходов по классам опасности через заданные промежутки времени (в данном случае 6 месяцев) и индикатор, который можно использовать для любого класса опасности на весь период моделирования (временной горизонт). Таблица 4.1. «Доли отходов по классам опасности для типовых предприятий Московской области» -чДоля в общем количестве ч образующихся \ отходов (%)Предприятие \ ОтходыI классаопасности ОтходыII классаопасности Отходы III класса опасности Отходы IVкласса опасности ОтходыV классаопасности ООО Копрорация «Агрегат»Машиностроениеи металлообработка 0,69 4,60 16,00 44,43 53,44 ООО «КБ Даймонд Сервис»Химическая промышленность 1,04 5,10 6,16 11,66 87,07 ООО «Контракт-М»Пищевая промышленность 0,0062 0,9050 0,283 0,690 99,18 Относительно рассматриваемых предприятий можно сказать их отходы полностью соответствуют среднестатистическому набору промышленных отходов, характерных для предприятий, каждой из рассматриваемых отраслей промышленности. Для внесения ясности приводится таблица из приказа N 511 от 15.06.2001 г. «Об утверждении критериев отнесения опасных отходов к классу опасности для окружающей природной среды» [140] Класс опасности отходов (см. таблицу 4.2.) устанавливается по степени возможного вредного воздействия на окружающую природную среду (далее -ОПС) при непосредственном или опосредованном воздействии опасного отхода на нее. Таблица 4.2. «Класс опасности отходов» Класс опасности Степеньвредноговоздействия наокружающуюсреду Критерии отнесения опасных отходовк классу опасности для окружающейприродной среды Класс опасностиотхода дляокружающейприродной среды 1 Очень высокая Экологическая система необратимо нарушена. Период восстановления отсутствует 1-ый класс-чрезвычайно опасные 2 Высокая Экологическая система сильно нарушена Период восстановления не менее 30 лет после полного устранения источника вредного воздействия 2-ой класс -высокоопасные 3 Средняя Экологическая система нарушена.Периодвосстановления не менее 10 лет послеснижениявредного воздействия отсуществующего источника 3-ий класс умеренно опасные 4 Низкая Экологическая система нарушена. Период самовосстановления не менее 3-х лет 4- ый класс малоопасные 5 Очень низкая Экологическая система не нарушена 5-ый класспрактическинеопасные Так к примеру: на предприятии ООО корпорация «Агрегат» (предприятие машиностроительной отрасли) о в качестве отходов 1-ого класса опасности, наиболее узко представленного по тоннажу и объемам образования, выделяются исключительно отработанные люминесцентные лампы; о в качестве отходов 2-ого класса опасности официально декларируются отработанные индустриальные масла; о в качестве отходов 3-его класса опасности - (ветошь хлопчатобумажная обтирочная замасленная, эмульсии и СОЖ отработанные, нефтешлам, осадок очистки сточных вод, Фильтрующая загрузка отработанная); о в качестве отходов 4-ого класса опасности - (лом абразивных кругов, Абразивная пыль и шламы, окалина и сварочный шлам, лом черных металлов, лом цветных металлов, стружка металлическая, отходы электродов, древесные опилки чистые, древесные отходы (стружка), древесные отходы(обрезки пиломатериалов), отходы блока общественного питания); о в качестве отходов 5-ого класса опасности, или как их еще часто называют нетоксичных отходов - (макулатура необработанная бумажная, макулатура необработанная картонная, ремонтно-строительные отходы, стеклобой бесцветный, отходы, приравненные к бытовым). на предприятии 000 «КБ Даймонод Сервис» (предприятие химической промышленности) о в качестве отходов 1-ого класса опасности, наиболее узко представленного по тоннажу и объемам образования лампы люминесцентные и лампы ртутные отработанные; о в качестве отходов 2-ого класса опасности декларируются (электролит кислотный отработанный, электролит гцелочной отработанный, отработанные трансформаторные масла (не содержащие ПХБ и ПХТ), масло индустриальное отработанное, масло компрессорное отработанное, масло моторное отработанное); о в качестве отходов 3-его класса - (ветошь обтирочная замасленная, опилки древесные замасленные, масляные фильтры отработанные, аккумуляторы кислотные отработанные, аккумуляторы щелочные отработанные); о в качестве отходов 4-ого класса опасности - (паль абразивная, отработанные абразивные круги, бумага наждачная отработанная, огарки электродов, окалина, сварочный шлак, обрезъ пиломатериалов, стружка древесная чистая, тормозные накладки отработанные, отходы полиэтилена, отходы пластика, изделия резинотехнические изношенные, сорбенты отработанные КУ2-8, сорбенты отработанные (сулъфа-уголъ), невозвратная деревянная тара, лом черных металлов, стружка металлическая, отработанные покрышки с текстильным кордом, а/камеры изношенные, отходы полиэтилена, опилки древесные чистые); о в качестве отходов 5-ого класса опасности (макулатура смешанная необработанная, смет с территории, отходы приравненные к бытовым, строительные отходы). на предприятии ООО «Контракт М» (предприятие пищевой промышленности) о в качестве отходов 1-ого класса опасности, наиболее узко представленного по тоннажу и объемам образования лампы люминесцентные отработанные; о к качестве отходов 2-ого класса опасности — (масла компрессорные отработанные, масла МИО отработанные); о в качестве отходов 3-его класса - (ветошь обтирочная замасленная ; о в качестве отходов 4-ого класса опасности - (отходы полистирола, отходы пенополи-пролилена, отходы полиэтилена, ветошь обтирочная не замасленная, изделия резинотехнические изношенные, лом черных металлов);
Похожие диссертации на Контроль образования, утилизации и повторного использования отходов в системах управления производствами
