ПАРАМЕТРЫ И РЕЖИМЫ ЭКСПЛУАТАЦИИ ТРАЛОВОЙ СИСТЕМЫ ПРОМЫСЛА АЗОВО-ЧЕРНОМОРСКОГО БАССЕЙНА

1. Анализ литературных исследований. Постановка проблемы.

Черноморский шпрот занимает одно из ведущих мест в добыче Азово-Черноморского бассейна. В связи с этим, несмотря на существенные успехи в теории и проектировании технологии разноглу­бинного тралового лова, техника и технология тралового лова черномор­ского шпрота требует научного и инженерного совершенствования.

Актуальность данной работы определяется практической потреб­ностью в рекомендациях по проектированию траловой системы для промысла черноморского шпрота и её эксплуатации, при обеспечении её наибольшей уловистости и ловящей характеристики. Такие рекомендации должны базироваться на результатах исследования, как самого черномор­ского шпрота, так и процессов эксплуатации траловой системы для его промысла, чему и посвящена данная работа.

2. Цель настоящих исследований заключается в научном обосно­вании проектно – конструкторских мер и режимов эксплуатации траловой системы для промысла черноморского шпрота для повышения её уловистости и ловящей характеристики.

Для достижения поставленной цели необходимо было решить следующие задачи: анализ данных по характеристикам распределения промысловых скоплений черноморского шпрота и его биометрическим параметрам; структуризация и идентификация конструкции и характе­ристик тралов, используемых на промысле черноморского шпрота, выполненная в функции располагаемой мощности траулера; много­факторная имитационная модель уловистости и ловящей характеристики шпротного трала в зависимости от его конструктивно – технических характеристик и параметров режима траления; рекомендации по обоснованию основных эксплуатационных и проектно-конструкторских характеристик шпротного трала на ранних стадиях проектирования.

3. Методы и материалы исследований

Под качеством траловой системы согласно определению В.Н. Мельникова будем понимать совокупность её свойств, которые характеризуют соответствие траловой системы требованиям её постройки и эксплуатации. Основные показатели качества траловой системы определены следующими классами: – показатели назначения или промысловые; показатели надёжности; показатели технологичности; экономические показатели. Данные исследования проведены для обосно­вания основных конструкторских характеристик траловой системы. Рассмотрим первую группу показателей – показатели назначения.

4. Результаты исследований.

Произведена оценка характеристик распределения промысловых скоплений черноморского шпрота и его промысловых биометрических характеристик. Произведён анализ конструктивно – технических характеристик тралов, используемых при промысле черноморского шпрота, и дана методика обоснования их параметров.

Несмотря на то, что активный промысел черноморского шпрота ведётся с середины 50–х годов, в литературе на сегодняшний день отсутствует систематизированная и обладающая полнотой информация об особенностях его поведения и распределения. Промысел черномор­ского шпрота ведётся судами с разной мощностью главного двигателя (в дальнейшем ГД), тралами различной конструкции. Такое положение препятствует оптимизации траловой системы и определению таких её параметров и режимов эксплуатации, при которых достигалась бы наилучшая производительность.

Рисунок 1. Законы распределения горизонтальной протяжённости косяка черноморского шпрота в районе м. Опуук – м. Меганом

Характеристики черноморского шпрота, а также характеристик распределения промысловых скоплений черноморского шпрота пред­ставляют собой случайные величины, поэтому их определение было сведено к решению статистических задач. На графиках, приведённых на рисунках 1, 2, представлено распределение параметров черноморского шпрота.

Используя критерий Пирсона – Романовского было доказано, что распределение параметров черноморского шпрота соответствует нормальному закону распределения (Таблица 1).

Рисунок 2. Законы распределения горизонтальной протяжённости косяка черноморского шпрота в районе м. Лукулл – м. Меганом

Таблица 1.

Проверка параметров по критерию Пирсона-Романовского

После этого был произведён расчет характеристик распределения скоплений черноморского шпрота.

При определении характеристик распределения промысловых скоплений черноморского шпрота на основании эхограмм следует учесть, что получаемые данные имеют завышенное значение из–за ширины полярной диаграммы эхолота. Однако на практике существует две методики [4], позволяющие учесть возникающую погрешность. Авторы предлагают совершенно разный подход к определению погрешностей измерений. Результаты обработки статистического материала и учёт всех погрешностей измерения позволили получить следующие значения характеристик черноморского шпрота (Таблицы 2).

Таблица 2.

Биометрические характеристики черноморского шпрота

Таким образом, в результате обработки статистического материала были получены данные, в которых отражены как биометрические характеристики черноморского шпрота, так и параметры его распре­деления в пространстве.

Проблема неопределенности данных информационных систем промыслового флота (ИСПФ) обусловлена существованием случайности как формы проявления необходимости и неполноты каждого акта отражения реальных явлений. В результате реализации крупно­масштабных хранилищ данных (КХД), целесообразно построить пространство данных, которое представляет собой блочный вектор, содержащий множество информационных понятий предметной области, разделенное на три блока: структурированных данных, полу структури­рованных данных и не структурированных данных. Математическое моделирование осуществимо современными программными пакетами [5-10].

5. Выводы

1. Выполнен анализ развития техники и тактики лова черно­морского шпрота. В качестве основных показателей, которые определяют производительность траловой системы, предлагается рассматривать уловистость и ловящую характеристику. Определены биометрические характеристики черноморского шпрота, имеющие значение для тралового лова.
2. Основным элементом интеллектуального анализа данных в консолидированном хранилище взаимосвязанных данных параметров, является их кластеризация, результатом которой является множество групп, объединяющие сходных по условиям и сходных по профес­сиональным направлениям.

Список литературы:

1. Баранов Ф.И. Техника промышленного рыболовства. – М.: Пищепромиздат, 1969. – 656 с.
2. Виноградов К.А. Очерки по истории отечественных гидробиологических исследований на Черном море / К.А. Виноградов. – М.: Изд-во АН УССР, 1958. – 153 с.
3. Вылканов А., ред. Черное море. – Л.: Гидрометеоиздат, 1983. – 408 с.
4. Долин Г.М., Толкунов А.Е. Оптимизация траловой системы для промысла черноморского шпрота // Рыбпром. 2009. № 3. С. 18 – 20.
5. Соколов С.С., Нырков А.П., Чёрный С.Г., Жиленков А.А. Устройство контроля остойчивости судна. Патент на полезную модель RUS 169161 14.06.2016.
6. Чёрный С.Г., Будник В.Ю. Кластер проблематики в навигационных аспектах прохождения судов в акватории крымского моста // В сборнике: Транспорт России: проблемы и перспективы - 2017 Материалы Международной научно-практической конференции. ФГБУН Институт проблем транспорта им. Н.С. Соломенко Российской академии наук. 2017. С. 271-275.
7. Nyrkov A.P., Zhilenkov A.A., Sokolov S.S., Chernyi S.G. Hard- and software implementation of emergency prevention system for maritime transport // Automation and Remote Control. 2018. Т. 79. № 1. С. 195-202.
8. Жиленков А.А., Титов И.Л., Черный С.Г. Моделирование процесса повы­шения надежности автоматических систем управления в автономных системах объектов морского транспорта // Вестник государственного университета морского и речного флота им. адмирала С.О. Макарова. 2015.№ 4 (32). С. 198-207.
9. Черный С.Г. Применение технологии экспертного оценивания в задачах развития сценариев на примере транспортно-энергетической отрасли // Вестник государственного университета морского и речного флота им. адмирала С.О. Макарова. 2014.№ 4 (26). С. 139-150.
10. Доровской В.А., Черный С.Г. Нечеткие методы и модели управления интеллектуальными системами подводной добычи полезных ископаемых в условиях риска // Вестник государственного университета морского и речного флота им. адмирала С.О. Макарова. 2014.№ 5 (27). С. 184-191.