Методика расчета резервов времени при планировании продолжительности сооружения АЭС

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Введение. Рассматриваются вопросы возникновения в процессе строительства атомных электростанций рисковых и проблемных ситуаций, а также методики реагирования и предотвращения таких сценариев. Анализируются имеющиеся аналоги разработанной системы среди известных информационных систем, осуществляющих расчеты календарно-сетевых моделей и построение прогнозов завершения строительства.Материалы и методы. В частности, освещена методика создания системы резервирования времени при формировании и утверждении календарно-сетевых графиков производства строительно-монтажных работ. Приводится поэтапный план подготовки исходных данных, необходимого статистического анализа и непосредственного расчета резервов времени по методу Монте-Карло с использованием одноименного, разработанного в рамках текущего научного исследования, программного комплекса. В качестве исходных сведений применяется информация анализа срыва сроков уже завершенных работ на референтных АЭС, имеющих определенную классификацию, а также результаты проведения экспертного опроса о влиянии внутренних и внешних факторов на продолжительность сооружения станции.Результаты. Показаны примеры использования разработки в рамках процесса управления сроками строительства АЭС «Эль-Дабаа» в Арабской Республике Египет. Указана возможность применения данной методики на различных уровнях управления проектом.Выводы. Сформулировано обобщенное заключение о вопросе определения продолжительности строительства атомных электростанций с учетом формирования резервов времени для графиков производства работ, поэтапном плане расчета резервов времени и положительной апробации методики при сооружении АЭС.

Об авторах

А. С. Павлов

Национальный исследовательский Московский государственный строительный университет (НИУ МГСУ)

Email: building2020@inbox.ru
ORCID iD: 0000-0001-6638-5554
SPIN-код: 5456-5717

Р. В. Островский

Атомстройэкспорт (АСЭ)

Email: rchkp@rambler.ru
ORCID iD: 0000-0001-7886-4659
SPIN-код: 3023-6358

Список литературы

  1. Филимонова Т.П. Продвижение российской атомной энергетики на глобальный рынок: тенденции и новые возможности // Актуальные вопросы современной экономики. 2023. № 5. С. 559–568. doi: 10.34755/IROK.2023.66.16.033. EDN ASGYUN.
  2. Томашевская Е.С., Семенов Е.В. Зарубежный портфель проектов Госкорпорации «Росатом» // Синергия Наук. 2020. № 54. С. 488–506. EDN DGJRTE.
  3. Островский Р.В. Сравнение длительностей сооружения АЭС по российским и зарубежным проектам // Научно-техническое развитие России и мира : сб. ст. XV Междунар. науч.-практ. конф. 2023. С. 60–69.
  4. Соловьева А.П., Харитонов В.В., Шмаков О.Г. Влияние задержек в строительстве АЭС на эффективность инвестиций // Известия высших учебных заведений. Ядерная энергетика. 2018. № 3. С. 52–62. doi: 10.26583/npe.2018.3.05. EDN YYCGKT.
  5. Сааков Э.С. Инжиниринг при вводе в эксплуатацию новых энергоблоков АЭС // АТОМЕКС-Северо-Запад : форум поставщиков атомной отрасли. АТОМЭКСПО 2012. 2012.
  6. Назарова В.В., Морозова Е.В. Сценарный анализ рисков проекта строительства жилой недвижимости // Вестник НГУЭУ. 2014. № 2. С. 71–83. EDN SMFQGR.
  7. Алексеева Н.С. Метод имитационного моделирования Монте-Карло при инвестировании в проекты «зеленого» строительства // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Экономика. Социология. Менеджмент. 2020. Т. 10. № 1. С. 241–252. EDN KNOOBS.
  8. Адамюк И.А. Оценка риска (экономической привлекательности) инвестиционного проекта, на примере строительства жилых домов, методом Монте-Карло // Экономика и управление в XXI веке: тенденции развития. 2011. № 3. С. 150–156. EDN RKZHAP.
  9. Никоноров С.В., Мельник А.А. Повышение организационно-технологической надежности строительства в современных условиях // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Строительство и архитектура. 2019. Т. 19. № 3. С. 19–23. doi: 10.14529/build190303. EDN JQRUNE.
  10. Кучумова Ю.В., Букалова А.Ю. Постановка задачи исследования оценки организационно-технологических рисков в строительстве // Современные технологии в строительстве. Теория и практика. 2019. Т. 1. С. 160–165. EDN WJTPBE.
  11. Гридус А.Ю., Боков И.И., Иванчук Е.В. Анализ программ для календарного планирования в строительстве // Академическая публицистика. 2017. № 10. С. 15–22. EDN ZSGMXP.
  12. Шипулина А.С., Мозгова Я.Г. Обзор и анализ возможностей использования программ по управлению проектами для автоматизации календарного планирования в строительстве // Ползуновский альманах. 2020. № 2–1. С. 186–189. EDN RWTUWQ.
  13. Малых Е.Б. Мировой опыт управления рисками инвестиционных проектов в области строительства многоквартирных домов по методу Монте-Карло с использованием приложения для Microsoft Excel Oracle Crystal Ball // Экономика и управление. 2018. № 11 (157). С. 92–97. EDN VVPDMF.
  14. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2022681527 РФ. Сетевая модель строительства с применением метода Монте-Карло «Monte Carlo Network» / Павлов А.С., Островский Р.В.; патентообл. Национальный исследовательский Московский государственный строительный университет; заявл. № 2022680826 от 03.11.2022, опубл. 15.11.2022. EDN CJHJBQ.
  15. Павлов А.С., Островский Р.В. Анализ сроков выполнения работ при сооружении атомных электростанций // Промышленное и гражданское строительство. 2023. № 1. С. 75–80. doi: 10.33622/0869-7019.2023.01.75-80. EDN TZYWUH.
  16. Бондаренко Ю.В., Васильчикова Е.В. Математические методы поддержки сетевого анализа проекта и оценки риска планирования при нечеткой информации о продолжительностях работ // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Системный анализ и информационные технологии. 2023. № 2. С. 100–111. doi: 10.17308/sait/1995-5499/2023/2/100-111. EDN ULOXXK.
  17. Kalugin Yu.B. Universal method for calculation of reliable completion times // Magazine of Civil Engineering. 2016. Nо. 7 (67). Pp. 70–80. doi: 10.5862/MCE.67.7. EDN YFWGLB.
  18. Ostrovskii R. Development of a Model for Managing the Terms of NPP Construction Projects Based on Production Control // Lecture Notes in Civil Engineering. 2022. Vol. 231. Pp. 405–413. doi: 10.1007/978-3-030-96206-7_42. EDN BKBVPB.
  19. Voronkov I., Ostrovskii R. Structure of realised risks of projects for construction nuclear power plant by Rosatom State Corporation in 2010-2020 // E3S Web of Conferences. 2021. Vol. 258. P. 09081. doi: 10.1051/e3sconf/202125809081
  20. Демидов Л.П. Исследования по применению метода экспертных оценок при анализе потенциала строительной площадки // Технология и организация строительного производства. 2014. № 1. С. 51–53. EDN SASIRN.
  21. Кузьмин К.А., Грыжов Е.В. Приложение метода экспертных оценок при обработке анкет эффективности ведения строительно-монтажных работ // Естественные и математические науки в современном мире. 2014. № 16. С. 73–79. EDN RWVQXP.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».