Prognozowanie powierzchniowo-czasowe jako podstawa w podejmowaniu decyzji rozwojowych i operacyjnych organizacji

• Autorzy: Namysłowska-Wilczyńska Barbara , Wilczyński Artur

Warianty tytułu

EN

Areal and areal-temporal forecasting as the basis for development and operation decision making by organizations

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Ważnym elementem zarządzania organizacją jest planowanie jej rozwoju i działań operacyjnych. W procesie podejmowania decyzji związanych z tymi działaniami w przypadku wielu przedsiębiorstw niezbędne jest wykonywanie prognoz obszarowo-czasowych, z krótszym lub dłuższym wyprzedzeniem czasowym. Dotyczy to przede wszystkim tych przedsiębiorstw, których działalność obejmuje duże obszary lub zjawiska stanowiące podstawę do podejmowania racjonalnych decyzji, w odniesieniu do rozwiązywanych zagadnień, rozwijających się w układzie powierzchniowym, powierzchniowo-czasowym, a także przestrzennym. Przykładem mogą tutaj być kopalnie surowców mineralnych, instytucje zajmujące się badaniem i ochroną środowiska naturalnego, przedsiębiorstwa sieciowe, np. telekomunikacyjne czy energetyczne. Przedstawiono metodykę badawczą wykorzystującą metody geostatystyki liniowej i nieliniowej, zastosowanej do modelowania, szacowania i prognozowania (2D, 3D) wartości parametrów opisujących różnorodne zmienne zregionalizowane. Dane wejściowe do analiz przestrzennych stanowiły wartości parametrów geologicznych, pochodzące z opróbowania wyrobisk górniczych w kopalniach rud miedzi, tj. zawartość Cu, miąższość i zasobność złoża (bilansowego), oraz wartości mocy elektrycznej w węzłach sieciowych najwyższych napięć 220 i 400 kV dla obszaru Polski. Zastosowane techniki pozwoliły na szczegółowe odwzorowanie zróżnicowania wartości badanych parametrów, wydzielenie anomalnych stref, określenie przedziałów ufności na odpowiednim poziomie ryzyka, oszacowanie niepewności i analizę zmienności tego ryzyka.

EN

A major element of managing an organization is the planning of its development and operations. As part of the relevant decision making process it is necessary for many enterprises to make areal-temporal forecasts more or less ahead of time. This particularly applies to enterprises whose activity covers large areas or phenomena, which constitute the basis for making rational decisions concerning the problems being solved, developing in the areal system, the areal-temporal system as well as in the spatial system. Industrial mineral mines, institutions studying and protecting the natural environment and network (telecommunications or power) companies are examples here. A research methodology using methods of linear and non-linear geostatistics applied to the (2D, 3D), modelling, estimating and forecasting of the values of parameters describing various regionalized variables is presented. The input data for the spatial analysis were the values of the geological parameters: Cu content, (recoverable) deposit thickness and endowment coming from the sampling of mine workings in copper ore mines and electric power values in the nodes of 220 and 400 kV ultra-high voltage distribution networks for area of Poland. Thanks to the above techniques the variation in the values of the investigated parameters was mapped in detail, anomalous zones were distinguished, confidence levels at an appropriate risk level were determined, uncertainty estimated and the variation of the risk was analysed.

Słowa kluczowe

PL

analiza przestrzenna; geostatystyka; zmienność; złoże rud miedzi; moc elektryczna; przedziały ufności; niepewność

EN

spatial analyses; geostatistics; variation; copper ore deposit; electrical power; confidence intervals; uncertainty

• Wydawca: Wydawnictwo Uczelni Jana Wyżykowskiego
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe Uczelni Jana Wyżykowskiego. Studia z Nauk Technicznych
• Rocznik: 2019
• Tom: Nr 8
• Strony: 117--144
• Opis fizyczny: Bibliogr. 17 poz., wykr.

Twórcy

autor

Namysłowska-Wilczyńska Barbara

• Politechnika Wrocławska

autor

Wilczyński Artur

• Uczelnia Jana Wyżykowskiego

Bibliografia

• [1] Armstrong M., Basic Linear Geostatistics, Springer, Berlin 1998.
• [2] Clark I., Harper W.V., Practical Geostatistics 2000, Ecosse North America Llc, Columbus Ohio, USA, 2001.
• [3] Mucha J., Nieć M., Struktura zmienności parametrów złoża, [w:] A. Piestrzyński (red.), Monografia KGHM Polska Miedź SA, Lubin 1996, s. 195-200.
• [4] Namysłowska-Wilczyńska B., Zmienność złóż rud miedzi na monoklinie przedsudeckiej w świetle badań geostatystycznych, „Prace Naukowe Instytutu Geotechniki i Hydrotechniki Politechniki Wrocławskiej” 1993, t. 64, s. 207.
• [5] Namysłowska-Wilczyńska B., Wilczyński A., Tymorek A., „Modelowanie powierzchniowe obrazu zmian obciążeń elektrycznych z zastosowaniem krigingu lognormalnego, „Elektroenergetyka” 2004, nr 1, s. 1-15.
• [6] Namysłowska-Wilczyńska B., Wilczyński A., Funkcja wariogramu jako narzędzie badania zmienności obciążeń elektrycznych w układzie powierzchniowym, „Elektroenergetyka” 2003, nr 4, s. 18-34.
• [7] Namysłowska-Wilczyńska B., Wilczyński A., Spatial Electrical Loads Modeling Using the Geostatistical Methods, International CODATA Conference 2004, „The Information Society: New Horizons for Science”, Berlin, Germany 7-10 November 2004, p. 25. pdf paper. http://www.codata.org/04conf/paper/Namyslowska-Wilczynska-paper,
• [8] Namysłowska-Wilczyńska B., Geostatystyka - teoria i zastosowania, Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej, Wrocław 2006, s. 356.
• [9] Namysłowska-Wilczyńska B., Wilczyński A., Conditional turning bands simulation in (2D, 3D) forecasting of various regionalized phenomena. Ekonometria, Economterics 32, Publishing House of Wroclaw University of Economics, Wroclaw 2011, s. 48-68.
• [10] Namysłowska-Wilczyńska B., Geostatistical methods used to estimate Sieroszowice copper ore deposit parameters. Zeitschrift fur Geologische Wissenschaften, „Journal for the Geological Sciences” 2012, Band 40, Heft 6, s. 329-361.
• [11] Namysłowska-Wilczyńska B., Uncertainty estimation through geostatistical simulations, GEOMIN 2013. 3rd International Seminar on Geology for the Mining Industry, Santiago, Chile, July 24-26, 2013.
• [12] Namysłowska-Wilczyńska B., Application of turning bands technique to simulate values of copper ore deposit parameters in Rudna mine (Lubin - Sieroszowice region in SW part of Poland), „GEORISK: Assessment and Management of Risk for Management and Engineered Systems and Geohazards” 2015. Vol. 9, Issue 4, s. 224-241.
• [13] Namysłowska-Wilczyńska B., Filtration of Components of Sieroszowice Mine Copper Ore Deposit Variogram Models by Means of Estimation Ordinary Kriging Technique, „Geoinformatics & Geostatistics: An Overview” 2018, s.. 1-19.
• [14] Wackernagel H., Multivariate Geostatistics, An Introduction with Applications, Springer, Berlin 1998, s. 256.
• [15] Wilczyński A., Modelowanie powierzchniowe obciążeń elektrycznych z wykorzystaniem krigingowej metody estymacyjnej, „Archiwum Energetyki” 2004, nr 1-2, 2004, s. 31-50.
• [16] Wilczyński A., Namysłowska-Wilczyńska B., Kamińska A., Metodyka planowania rozwoju sieci przesyłowych i rozdzielczych z uwzględnieniem wymogów bezpieczeństwa elektroenergetycznego. Cz. 1. Prognozowanie obszarowo-czasowe obciążeń elektrycznych, Projekt Badawczy Zamawiany Nr PBZ-MEiN-1/2/2006. Zadanie 1, temat 1.2.1.B, PN 2,3, Politechnika Wrocławska, Wrocław 2007.
• [17] Willis H.L., Spatial Electric Load Forecasting, Marcel Dekker, Inc., New York-Basel 2002.

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa Nr 461252 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2020).