Актуальность и цели. Успех в достижении технологического суверенитета и лидерства, экологического благополучия государства неразрывно связан с реализацией экологической промышленной политики и переходом на наилучшие доступные технологии.
Материалы и методы. Методология разработки модели предиктивной системы контроля выбросов, а также ее испытаний и поверок основывается на сравнении данных косвенных измерений выбросов (полученных через моделирование) и прямых измерений выбросов (выполненных с использованием временно устанавливаемой автоматической измерительной системы).
Результаты. Рассмотрены принципы построения предиктивных систем контроля выбросов загрязняющих веществ производственных процессов на основе математических моделей, разрабатываемых с использованием технологических данных. Кратко рассмотрены правовые основы применения таких систем на промышленных предприятиях в России и за рубежом. Проанализированы особенности технологических процессов, уровни их автоматизации, а также характерные загрязняющие вещества, выбрасываемые в атмосферный воздух в составе отходящих газов, для ключевых отраслей российской промышленности: теплоэнергетики, черной и цветной металлургии, переработки углеводородного сырья, производства минеральных удобрений, производства цемента. Рассмотрено понятие платформы предиктивной аналитики, показана актуальность ее развития, в том числе в части создания предиктивных систем контроля выбросов, в контексте промышленной и технологической политики Российской Федерации.
Выводы. Преимущество использования больших объемов данных о процессе может быть реализовано на практике для получения полезной информации.
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Экономика
Успех в достижении технологического суверенитета и лидерства, экологического благополучия государства неразрывно связан с реализацией экологической промышленной политики и переходом на наилучшие доступные технологии.
Список литературы
1. Шкодинский С. В., Продченко И. А., Матюхин В. Н. Контуры современной промышленной политики России в обеспечении технологического суверенитета страны // Вестник евразийской науки. 2024. Т. 16, № 1. С. 111-121. EDN: GLGUKA
2. Сухарев О. С. Технологический суверенитет России: формирование на базе развития сектора “экономика знаний” // Вестник Института экономики Российской академии наук. 2024. № 1. С. 47-64. DOI: 10.52180/2073-6487_2024_1_47_64 EDN: GBHZQW
3. Потапцева Е. В., Акбердина В. В., Пономарева А. О. Концепция технологического суверенитета в современной государственной политике России // AlterEconomics. 2024. Т. 21, № 4. С. 818-842. DOI: 10.31063/AlterEconomics/2024.21-4.9 EDN: QMSCPH
4. Crespi F., Caravella S., Menghini M., Salvatori C. European Technological Sovereignty: An Emerging Framework for Policy Strategy // Intereconomics. 2001. Vol. 56. P. 348-354. DOI: 10.1007/s10272-021-1013-6 EDN: PZRMRP
5. Edler J., Blind K., Kroll H., Schubert T. Technology sovereignty as an emerging frame for innovation policy. Defining rationales, ends and means // Research Policy. 2023. Vol. 52, is. 6. P. 104765. DOI: 10.1016/j.respol.2023.104765 EDN: JFINLC
6. Конопелько Л. А., Попов О. Г., Кустиков Ю. А. [и др.]. Контроль промышленных выбросов автоматическими измерительными системами. М: ТРИУМФ, 2021. 288 с. EDN: LIDLLG
7. Стороженко П. А., Скобелев Д. О., Малявин А. С. [и др.]. Международный и российский опыт нормативно-правового регулирования применения систем автоматического контроля выбросов загрязняющих веществ промышленных предприятий // Экология и промышленность России. 2022. Т. 26, № 4. С. 37-43. DOI: 10.18412/1816-0395-2022-4-37-43 EDN: QZLBGR
8. Мешалкин В. П., Скобелев Д. О., Попов А. Ю. Автоматический контроль выбросов: опыт применения предсказывающих систем // Компетентность. 2020. № 9-10. С. 15-21. DOI: 10.24411/1993-8780-2020-10902 EDN: YIRDOK
9. Грачев В. А., Скобелев Д. О., Попов А. Ю. Развитие предиктивных систем контроля выбросов загрязняющих веществ // Экология и промышленность России. 2020. Т. 24, № 10. С. 43-49. DOI: 10.18412/1816-0395-2020-10-43-49 EDN: YCQYBR
10. Zhang H. [et al.]. Dynamic prediction of in-situ SO2 emission and operation optimization of combined desulfurization system of 300 MW CFB boiler // Fuel. 2022. Vol. 324. P. 124421. DOI: 10.1016/j.fuel.2022.124421 EDN: YWCZYE
11. Eslick J. C. [et al.]. Predictive modeling of a subcritical pulverized-coal power plant for optimization: Parameter estimation, validation, and application // Applied Energy. 2022. Vol. 319. P. 119226. DOI: 10.1016/j.apenergy.2022.119226 EDN: OAMIFU
12. Hu Z., Jiang E., Ma X. Numerical simulation on NOx emissions in a municipal solid waste incinerator // Journal of Cleaner Production. 2019. Vol. 233. P. 650-664. DOI: 10.1016/j.jclepro.2019.06.127
13. Belošević S. [et al.]. Numerical prediction of processes for clean and efficient combustion of pulverized coal in power plants // Applied Thermal Engineering. 2015. Vol. 74. P. 102-110. DOI: 10.1016/j.applthermaleng.2013.11.019
14. Lisandy K. Y. [et al.]. Prediction of unburned carbon and NO formation from low-rank coal during pulverized coal combustion: Experiments and numerical simulation // Fuel. 2016. Vol. 185. P. 478-490. DOI: 10.1016/j.fuel.2016.08.026
15. Li R. [et al.]. Real-time prediction of SO2 emission concentration under wide range of variable loads by convolution-LSTM VE-transformer // Energy. 2023. Vol. 269. P. 126781. DOI: 10.1016/j.energy.2023.126781 EDN: CTXXJW
16. Tan P. [et al.]. Dynamic modeling of NOx emission in a 660 MW coal-fired boiler with long short-term memory // Energy. 2019. Vol. 176. P. 429-436. DOI: 10.1016/j.energy.2019.04.020
17. Yang G., Wang Y., Li X. Prediction of the NOx emissions from thermal power plant using long-short term memory neural network // Energy. 2020. Vol. 192. P. 116597. DOI: 10.1016/j.energy.2019.116597 EDN: NYQWTQ
18. Thieu V. In-depth numerical analysis of combustion and NOx emission characteristics in a 125 MWe biomass boiler // Fuel. 2023. Vol. 332. P. 125961. DOI: 10.1016/j.fuel.2022.125961 EDN: ORMYJP
19. Wang Z. [et al.]. A dynamic modeling method using channel-selection convolutional neural network: A case study of NOx emission // Energy. 2024. Vol. 290. P. 130270. DOI: 10.1016/j.energy.2024.130270 EDN: AUNUYZ
20. Wu Y. A novel data-driven approach for coal-fired boiler under deep peak shaving to predict and optimize NOx emission and heat exchange performance // Energy. 2024. Vol. 304. P. 132106. DOI: 10.1016/j.energy.2024.132106 EDN: KRRHBL
21. Dirik M. Prediction of NOx emissions from gas turbines of a combined cycle power plant using an ANFIS model optimized by GA // Fuel. 2022. Vol. 321. P. 124037. DOI: 10.1016/j.fuel.2022.124037 EDN: PJRBMK
22. Liou J.-L., Liao K.-C., Wen H.-T., Wu H.-Yu. A study on nitrogen oxide emission prediction in Taichung thermal power plant using artificial intelligence (AI) model // International Journal of Hydrogen Energy. 2024. Vol. 63. P. 1-9. DOI: 10.1016/j.ijhydene.2024.03.120 EDN: DCAGGR
23. Yu H., Gao M., Zhang H., Chen Y. Dynamic modeling for SO2-NOx emission concentration of circulating fluidized bed units based on quantum genetic algorithm - Extreme learning machine // Journal of Cleaner Production. 2021. Vol. 324. P. 129170. DOI: 10.1016/j.jclepro.2021.129170 EDN: SGJRDQ
24. Tang Z. [et al.]. Auto-encoder-extreme learning machine model for boiler NOx emission concentration prediction // Energy. 2022. Vol. 256. P. 124552. DOI: 10.1016/j.energy.2022.124552 EDN: LSLFYS
25. Wang X., Liu W., Wang Y., Yang G. A hybrid NOx emission prediction model based on CEEMDAN and AM-LSTM // Fuel. 2022. Vol. 310. P. 122486. DOI: 10.1016/j.fuel.2021.122486 EDN: YYIZBM
26. Han Z., Xie Y., Moinul Hossain Md., Xu C. A hybrid deep neural network model for NOx emission prediction of heavy oil-fired boiler flames // Fuel. 2023. Vol. 333. P. 126419. DOI: 10.1016/j.fuel.2022.126419 EDN: XCEFMW
27. Si M., Du K. Development of a predictive emissions model using a gradient boosting machine learning method // Environmental Technology & Innovation. 2020. Vol. 20. P. 101028. DOI: 10.1016/j.eti.2020.101028 EDN: CDBBMO
28. Chen J. [et al.]. Dynamic prediction of SO2 emission based on hybrid modeling method for coal-fired circulating fluidized bed // Fuel. 2023. Vol. 346. P. 128284. DOI: 10.1016/j.fuel.2023.128284 EDN: AKRLOZ
29. An B. [et al.]. Dynamic NOx Prediction Model for SCR Denitrification Outlet of Coal-Fired Power Plants Based on Hybrid Data-Driven and Model Ensemble // Industrial & Engineering Chemistry Research. 2023. Vol. 62, is. 36. P. 14286-14299. DOI: 10.1021/acs.iecr.3c01559 EDN: NSWDBO
30. Wang Y. An Ensemble Deep Belief Network Model Based on Random Subspace for NOx Concentration Prediction // ACS Omega. 2021. Vol. 6, is. 11. P. 7655-7668. DOI: 10.1021/acsomega.0c06317 EDN: ZFNNLO
31. Li Q. [et al.]. Dynamic NOx Emission Modeling in a Utility Circulating Fluidized Bed Boiler Considering Denoising and Multi-Frequency Domain Information // Energies. 2025. Vol. 18. P. 790. DOI: 10.3390/en18040790 EDN: DWVNDJ
32. Wang Z. [et al.]. A predictive model with time-varying delays employing channel equalization convolutional neural network for NOx emissions in flexible power generation // Energy. 2024. Vol. 306. P. 132495. DOI: 10.1016/j.energy.2024.132495 EDN: SGCGQE
33. Yuan Z. [et al.]. Prediction of NOx emissions for coal-fired power plants with stacked-generalization ensemble method // Fuel. 2021. Vol. 289. P. 119748. DOI: 10.1016/j.fuel.2020.119748 EDN: EBLUTZ
34. Xie P. [et al.]. Dynamic modeling for NOx emission sequence prediction of SCR system outlet based on sequence to sequence long short-term memory network // Energy. 2020. Vol. 190. P. 116482. DOI: 10.1016/j.energy.2019.116482 EDN: OVNYSV
35. Wang Y., Chen X., Zhao C. A data-driven soft sensor model for coal-fired boiler SO2 concentration prediction with non-stationary characteristic // Energy. 2024. Vol. 300. P. 131522. DOI: 10.1016/j.energy.2024.131522 EDN: UKFBCY
36. Heryuano B. T., Nazaruddin Y. Y., Hadisupadmo S. Predicting Sulfur Content of Desulfurizer using Data-Driven based Inferential Measurement: An Ammonia Plant Case // 2020 IEEE 8th Conference on Systems, Process and Control (ICSPC): Melaka. Malaysia, 2020. P. 178-183. DOI: 10.1109/ICSPC50992.2020.9305785
37. Bonavita N., Ciarlo G. Inferential sensors for emission monitoring: An industrial perspective // Frontiers in Environmental Engineering. 2014. Vol. 3. P. 21-28.
38. Ciarlo G., Bonavita N. Fulfilling evolving end-users expectations for site-wide emission monitoring: The role of PEMS // 12th International Conference and Exhibition on Emission Monitoring. Lisbon, 2016.
39. Cheng A. M., Hagen G. F. An accurate predictive emissions monitoring system (PEMS) for an ethylene furnace // Environmental Progress. 1996. Vol. 15, is. 1. P. 19-27. DOI: 10.1002/ep.670150115
40. Saiepour M. [et al.]. Development and Assessment of Predictive Emission Monitoring Systems (PEMS) Models in the Steel Industry // AISTech 2006: Proceedings of the Iron & Steel Technology Conference. Cleveland, Ohio, 2006.
41. Seol Y. [et al.]. An Interpretable Time Series Forecasting Model for Predicting NOx Emission Concentration in Ferroalloy Electric Arc Furnace Plants // Mathematics. 2024. Vol. 12 (6). P. 878. DOI: 10.3390/math12060878 EDN: UKDUIG
42. Öztürk B., Öztürk O., Karademir A. NOx emission modeling at cement plants with co-processing alternative fuels using ANN // Environmental Engineering Research. 2022. Vol. 27 (5). P. 210277. DOI: 10.4491/eer.2021.277 EDN: WWPDBE
43. Okoji A. I. [et al.]. Evaluation of adaptive neuro-fuzzy inference system-genetic algorithm in the prediction and optimization of NOx emission in cement precalcining kiln // Environmental Science and Pollution Research. 2023. Vol. 30. P. 54835-54845. DOI: 10.1007/s11356-023-26282-0 EDN: PIJAHW
44. Zhang Y. [et al.]. ANN-GA approach for predictive modelling and optimization of NOx emissions in a cement precalcining kiln // International Journal of Environmental Studies. 2017. Vol. 74 (2). P. 253-261. DOI: 10.1080/00207233.2017.1280322
45. Zheng J., Du W., Lang Z., Qian F. Modeling and Optimization of the Cement Calcination Process for Reducing NOx Emission Using an Improved Just-In-Time Gaussian Mixture Regression // Industrial & Engineering Chemistry Research. 2020. Vol. 59, is. 1. P. 4987-4999. DOI: 10.1021/acs.iecr.9b05207 EDN: KMJVNS
46. Usman M., Ahmad I., Ahsan M., Caliskan H. Prediction and optimization of emissions in cement manufacturing plant under uncertainty by using artificial intelligence-based surrogate modeling // Environment, Development and Sustainability. 2024. DOI: 10.1007/s10668-024-05068-5 EDN: YNAORI
47. Guo Y., Mao Z. A long sequence NOx emission prediction model for rotary kilns based on transformer // Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems. 2024. Vol. 251. P. 105151. DOI: 10.1016/j.chemolab.2024.105151 EDN: UHSCUC
48. Hao X. [et al.]. Multi-objective prediction for denitration systems in cement: an approach combining process analysis and bi-directional long short-term memory network // Environmental Science and Pollution Research. 2023. Vol. 30. P. 30408-30429. DOI: 10.1007/s11356-022-24021-5 EDN: OAWGOY
49. Моисеев Н. Н. Математические задачи системного анализа. М.: Наука, 1981. 488 c. EDN: KYNNLE
50. Скобелев Д. О., Ганявин В. А., Куцевич Н. А. Предиктивная аналитика как инструмент повышения эффективности промышленного предприятия // Автоматизация и IT в нефтегазовой отрасли. 2023. № 3 (53). EDN: HYGJPJ
Выпуск
Другие статьи выпуска
Актуальность и цели. Вычисление и сравнительный анализ параметров вариабельности сердечного ритма и вариативности является актуальной задачей классификации аритмичных и нормальных сигналов электрокардиограммы (ЭКГ). Целью являются сравнительный анализ статистических показателей вариабельности сердечного ритма и вариативности сигналов ЭКГ двумя методами и оценка различий параметров на разных видах сигнала.
Материалы и методы. В качестве исходных данных выбраны две группы сигналов из открытой базы данных PhysioNet: полученные от здоровых людей и людей, у которых наблюдаются аритмические нарушения. Для данных сигналов были построены гистограммы распределений плотности вероятности их амплитудных характеристик и относительных приращений ряда кардиоинтервалов. Рассчитаны площади несовпадения гистограмм в качестве метрик их различия.
Результаты. Проведена оценка различия показателей вариативности сигнала ЭКГ и вариабельности ритма сердца на основе усредненных гистограмм распределений значений сигналов ЭКГ для каждой группы и вычисления отношения площади области несовпадения к общей площади гистограммы, при этом соотношение для первого метода составило 48 %, а для второго - от 33 до 38 % для различных показателей. Выводы. Полученные данные показывают потенциальную применимость обоих методов для анализа сигналов ЭКГ на предмет наличия признаков аритмии.
Актуальность и цели. Поднимается проблема снижения статистической погрешности при формировании параметров проецирования оптико-электронных изображений космических объектов с использованием трехмерной оптико-геометрической модели, поскольку применение существующих методов построения таких моделей ограничивается неопределенностью ракурса космического объекта и размеров его геометрических примитивов, что приводит к ошибкам совмещения, выходящим за пределы статистической погрешности.
Материалы и методы. Для преодоления указанных ограничений при формировании параметров проецирования изображений предлагается вариант построения проективной конфигурации, основанный на использовании механизма восприятия глубины сцены при ее отображении на плоскость изображения.
Результаты. Разработан алгоритм определения коэффициентов диффузного отражения, основанный на формальном представлении векторов оптических характеристик элементов конструкции космического объекта и приводящий к снижению неопределенности при разбиении поверхностей на классы эквивалентности по коэффициенту диффузного отражения.
Выводы. Принципиальное отличие предлагаемого подхода заключается в качественно иной инструментальной поддержке определения коэффициентов диффузного отражения за счет анализа топологии элементов конструкции космического объекта.
Актуальность и цели. Выделена необходимость модификации традиционных статистических методов, которые основываются на предположении о нормальности распределения котировок и не учитывают более сложные динамические характеристики финансовых активов. Предложена новая методология, включающая бинарный подход к выбору активов в портфель, где основанием для принятия решения служат отклики, полученные от многопрофильных методов прогнозирования. Цель исследования - повышение эффективности инвестиционных решений за счет разработки комплексной методологии поддержки принятия решений на основе трансформации, комбинирования и синтеза статистических и спектральных методов прогнозирования временных рядов.
Материалы и методы. Комплексная методология включает в себя методы прогнозирования ARIMA/ARMA, ARIMA/GARCH и разложение Фурье, модифицированные автором. Для принятия решений на основе разработана общая модель и ее частные случаи - алгоритмы модифицированного случайного леса и Adaboost.
Результаты. Валидация моделей, входящих в методологию, была осуществлена в сравнении с классической моделью Марковитца на четырех мировых индексах за разные временные промежутки. В подавляющем большинстве случаев предложенные модели показали лучший результат, чем классическая модель.
Выводы. Комплексная методология поддержки принятия инвестиционных решений является более гибкой в сравнении с существующими за счет адаптации к характеру временных рядов и позволяет повысить эффективность инвестиций, что было показано при валидации. В дальнейшем планируется апробация методологии на российском рынке с расчетом экономического эффекта.
Актуальность и цели. Задача нахождения равновесного состава сложной многокомпонентной системы выполняется путем определения минимума приведенной энергии Гиббса при ограничениях, связанных с учетом баланса массы.
Материалы и методы. Рассмотрен выбор методов перехода от задачи условной оптимизации к задаче безусловной оптимизации. Сравнивались методы неопределенных множителей Лагранжа и метод штрафных функций с различными параметрами. Выбор метода перехода от задачи безусловной оптимизации к задаче условной оптимизации повлиял на вид целевой функции приведенной энергии Гиббса.
Результаты. При изменении целевой функции потребовалась модификация алгоритма определения первых и вторых производных в методе Ньютона - Рафсона, который используется для решения системы нелинейных алгебраических уравнений.
Выводы. Проведен сравнительный анализ двух программных реализаций метода штрафных функций (с постоянным значением штрафа и с монотонно возрастающим значением штрафа) и метода множителей Лагранжа.
Актуальность и цели. Рассматривается разработка нейросетевого бинарного классификатора рентгеновских изображений грудной клетки, позволяющего обнаружить характерные признаки пневмоний, вызванных COVID-19. Приведены доводы в пользу применения рентгенографии как альтернативы компьютерной томографии при выявлении изменений в легких, характерных для COVID-19. Проведен анализ публикаций в области автоматической классификации рентгеновских изображений с признаками COVID-19 пневмоний.
Материалы и методы. Для обучения и тестирования модели использовался авторский набор данных, состоящий из 1240 рентгеновских изображений грудной клетки. Обучающая часть набора данных была подвергнута процедуре аугментации. Предложена оригинальная четырнадцатислойная модель классификатора. Обучение модели проходило в течение 20 эпох.
Результаты. Оценка качества классификации проведена при помощи стандартных метрик. Были получены следующие значения метрик: Sensitivity (Recall) - 95,4 %, Specificity - 97,8 %, Accuracy - 96,7 %, Precision - 96,6 %, F1-scope - 96 %. Дополнительное тестирование модели было проведено на 228 изображениях базы COVID-19 Radiography Database платформы Kaggle, при этом получены следующие значения метрик: Sensitivity (Recall), Specificity, Accuracy - 96 %, Precision - 93 %, F1-scope - 94 %.
Выводы. Качество классификации рентгеновских изображений грудной клетки разработанной моделью соответствует современному уровню и достаточно близко к врачебному. Разработанный классификатор может быть использован в практической рентгенологии в качестве нейросетевого ассистента врача-рентгенолога.
Актуальность и цели. Рассматривается актуальная проблема организации технического обслуживания и ремонта современной медицинской техники в условиях низкой доступности комплектующих и запасных частей и ограниченного ресурса.
Материалы и методы. Впервые предложена модель декомпозированного ресурса и изложен опыт ее использования на практике для организации технического обслуживания и ремонта медицинской техники с учетом современных требований и условий эксплуатации. Mодель декомпозированного ресурса основана на иерархическом разбиении единицы медицинского оборудования (устройства) на составляющие по критерию автономности и периодичности обслуживания и ремонта. Автономность означает реализуемость раздельного обслуживания и ремонта комплектующих с учетом требований надежности и безопасности оборудования. Определено требование необходимости и достаточности обслуживания единицы медицинского оборудования в виде требования единства покрытия событиями технического обслуживания и ремонта его комплектующих.
Результаты. Предложено использовать указанную модель декомпозированного ресурса при решении задачи управления техническим обслуживанием и ремонтом при переходе от планирования по регламенту к планированию по ресурсу. Разработанная модель декомпозированного ресурса была реализована при планировании технического обслуживания и ремонта некоторых видов медицинской техники в клиниках Самарского государственного медицинского университета для случаев невозможности регламентного обеспечения запасными частями и комплектующими.
Выводы. Предложенная модель декомпозированного ресурса позволяет реализовать адаптивные методы планирования и управления техническим обслуживанием и ремонтом медицинской техники в системах поддержки принятия решений по эксплуатации оборудования с ограниченным ресурсом.
Актуальность и цели. Рассматривается применение алгоритма муравьиной колонии для решения задачи составления расписания для цеха единичного производства со сборочными операциями (assembly job shop). Он дает хорошие результаты, однако из-за высокой вычислительной сложности слабо подходит для решения реальных практических задач с размерностью в сотни и тысячи операций.
Материалы и методы. Предлагается метод существенного повышения вычислительной эффективности данного алгоритма применительно к многостаночной задаче - наиболее часто встречающемуся на практике случаю. Он состоит в разделении единой очереди работ на отдельные очереди по типам используемых станков и применении алгоритма муравьиной колонии к каждой из них по отдельности.
Результаты. Показывается, что на крупных (тысячи операций) задачах временные затраты сокращаются в 10 и более раз без потери качества находимых решений.
Выводы. Предложенная модификация позволяет существенно улучшить производительность алгоритма муравьиной колонии при практическом применении для решения производственных задач машиностроительных предприятий.
Актуальность и цели. На современном этапе темпы роста региональных экономик во многом определяются эффективностью инновационных проектов в электроэнергетической отрасли. Последняя функционирует в условиях высокого износа электрических сетей и оборудования, роста потребления электрической энергии потребителями, недостаточных объемов финансирования инвестиционных программ. Существующие модели оценки экономической эффективности инновационных проектов в электроэнергетике не обеспечивают приемлемую точность оценки потенциальных инновационных проектов с учетом параметров действующей инфраструктуры конкретного энергетического объекта.
Материалы и методы. Для анализа современных оценочных подходов при рассмотрении инновационных проектов приняты во внимание их особенности и ограничения с учетом региональной составляющей и операционных факторов. Методологическую основу исследования составил комплексный подход, объединивший логический анализ для выявления причинно-следственных связей, экономический расчет эффектов и статистическую верификацию гипотез. Обработка данных включала консолидацию технико-экономических показателей ПАО «Россети Северо-Запад» за 2023 г. (потери энергии, тарифы, режимные характеристики) и последующий расчет эффектов с агрегацией в интегральный показатель.
Результаты. Предложена модель оценки эффективности инновационных проектов в электроэнергетической отрасли, смещающая фокус оценки с неопределенных прогнозов на измеримые параметры и базирующаяся на определении увеличения капитальных затрат и снижения эксплуатационных и операционных затрат в условиях реализации проекта.
Выводы. Использование модели позволит пересмотреть традиционные подходы к оценке инновационных проектов по внедрению интеллектуальных электрических систем в условиях недостаточных сведений об их возможной окупаемости.
Актуальность и цели. Устойчивое развитие экономической системы страны является функцией системы национальных интересов, реализация которых во многом определяется степенью эффективности функционирования международных экономических институтов. Целью исследования являются установление природы конфликта международных механизмов реализации национальных интересов и анализ порождающих его проблем функционирования современных международных экономических институтов.
Материалы и методы. Для достижения данной цели использовались общенаучные и специальные методы: агрегирования, абстрагирования, систематизации анализируемого материала, группировки. Методология исследования базируется на институционально-эволюционной концепции и системном подходе.
Результаты. Представлена концепция зависимости реализации национальных экономических интересов от степени эффективности функционирования международных экономических институтов.
Выводы. Разрешение противоречий, успешный ответ на угрозы и вызовы, спровоцированные для международных экономических институтов современной геоэкономической ситуацией, являются необходимыми условиями преодоления конфликта международных механизмов реализации национальных экономических интересов, сохранения национального суверенитета и обеспечения устойчивого развития национальной экономической системы.
Актуальность и цели. В последнее время усиливается влияние ценовых колебаний на социально-экономическую устойчивость субъектов Российской Федерации, особенно в условиях глобальной турбулентности и санкционного давления. Целью исследования стало выявление механизмов, способных смягчить инфляционное давление и стабилизировать экономику регионов.
Материалы и методы. В работе используется комплексный подход, сочетающий элементы экономического анализа, исторических параллелей и критического осмысления современных мер регулирования.
Результаты. Проведен анализ влияния инфляции на ключевые сектора региональной экономики, рассмотрены примеры прошлого (в том числе 1990-х гг.) и дана оценка инструментов антикризисного реагирования на уровне субъектов. Особое внимание уделено региональной специфике: различиям в структуре экономики, уровне зависимости от центра, социальной чувствительности населения.
Выводы. Эффективность влияния на кризисные процессы во многом зависит от согласованности фискальной и социальной политики, открытости регионов к инновациям и гибкости административных решений. Данные исследования могут быть полезны для разработчиков антикризисных стратегий, органов управления и научного сообщества, исследующего механизмы устойчивости регионов в условиях инфляционных шоков.
Актуальность и цели. Товарные биржи играют важную роль в развитии экономики страны. Они дают возможность определить емкость рынка и условия конкуренции, обменяться информацией и способствуют оптимальному ценообразованию. Цены, установленные на бирже, служат ориентиром для других рынков. Раскрывается роль биржевых торгов щебнем как перспектива развития рынка строительных материалов. Цель работы состоит в исследовании необходимости организации биржевых торгов строительных материалов с целью формирования прозрачной системы ценообразования и повышения собираемости налогов в бюджет.
Материалы и методы. Проведен анализ ценообразования на ряд позиций строительных материалов, выявлена необходимость развития биржевых торгов как источника информации для регулирования со стороны государства, в частности налоговых органов. При проведении исследования были применены общенаучные методы исследования: индукция, анализ и обобщение данных.
Результаты. Проведена классификация потенциального биржевого товара - щебня, которая поможет покупателям выбрать нужную марку в зависимости от ее предназначения. Принятая классификация, отражающая свойства и назначение щебня, не только будет способствовать прозрачности сделок, но и предотвратит уклонение от уплаты налогов.
Выводы. Развитие биржевой торговли как единого центра ценообразования на рынке строительных материалов создаст множество удобств для участников рынка и для государства.
Актуальность и цели. В 2020 г. регионы РФ по-разному реагировали на внешние шоки ввиду наличия специфических отраслевых эффектов пандемии COVID-19. Исследование факторов устойчивого развития региональных экономик продолжает находиться в фокусе исследовательского интереса. Предметом данной работы является обоснование отраслевых детерминант, которые способны значимо определять устойчивость российских регионов к пандемическому шоку 2020 г. Гипотеза исследования: на основе анализа отраслевой динамики в сочетании с динамикой валового регионального продукта (ВРП) возможно определение направлений повышения устойчивости региональных социально-экономических систем.
Материалы и методы. Были использованы общенаучные методы анализа и синтеза, сравнения и обобщения информации, компаративный, монографический, а также специальные методы экономико-статистических исследований (группировка, корреляционно-регрессионный анализ).
Результаты. В результате исследования сделан вывод о том, что шоки, имевшие место в 2020 г., негативно сказываются на отраслях, связанных с качеством жизни и человеческим капиталом.
Выводы. В качестве рекомендаций предложено реализовать системные трансформационные изменения в экономике российских регионов с целью изменения характера взаимосвязи между этими отраслями и динамикой ВРП в долгосрочном горизонте. Целесообразны также институциональные воздействия, которые в краткосрочном горизонте должны купировать негативные тенденции.
Издательство
- Издательство
- ПГУ
- Регион
- Россия, Пенза
- Почтовый адрес
- 440026, Пензенская обл, г Пенза, Первомайский р-н, ул Красная, д 40
- Юр. адрес
- 440026, Пензенская обл, г Пенза, Первомайский р-н, ул Красная, д 40
- ФИО
- Гуляков Александр Дмитриевич (РЕКТОР)
- Контактный телефон
- +7 (___) _______
- Сайт
- https://pnzgu.ru/