Pages Navigation Menu
Submit scientific paper, scientific publications, International Research Journal | Meždunarodnyj naučno-issledovatel’skij žurnal

ISSN 2227-6017 (ONLINE), ISSN 2303-9868 (PRINT), DOI: 10.18454/IRJ.2227-6017
ЭЛ № ФС 77 - 80772, 16+

DOI: https://doi.org/10.23670/IRJ.2021.107.5.014

Download PDF ( ) Pages: 87-92 Issue: № 5 (107) Part 1 () Search in Google Scholar
Cite

Cite


Copy the reference manually or choose one of the links to import the data to Bibliography manager
Protsenko I.G., "A SIMULATION MODEL OF CATCH PROCESSING OPTIMIZATION AT A FISHING ENTERPRISE". Meždunarodnyj naučno-issledovatel’skij žurnal (International Research Journal) № 5 (107) Part 1, (2021): 87. Fri. 04. Jun. 2021.
Protsenko, I.G. (2021). IMITACIONNAYA MODELY OPTIMIZACII OBRABOTKI ULOVA NA RYBOPROMYSHLENNOM PREDPRIYATII [A SIMULATION MODEL OF CATCH PROCESSING OPTIMIZATION AT A FISHING ENTERPRISE]. Meždunarodnyj naučno-issledovatel’skij žurnal, № 5 (107) Part 1, 87-92. http://dx.doi.org/10.23670/IRJ.2021.107.5.014
Protsenko I. G. A SIMULATION MODEL OF CATCH PROCESSING OPTIMIZATION AT A FISHING ENTERPRISE / I. G. Protsenko // Mezhdunarodnyj nauchno-issledovatel'skij zhurnal. — 2021. — № 5 (107) Part 1. — С. 87—92. doi: 10.23670/IRJ.2021.107.5.014

Import


A SIMULATION MODEL OF CATCH PROCESSING OPTIMIZATION AT A FISHING ENTERPRISE

ИМИТАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ ОПТИМИЗАЦИИ ОБРАБОТКИ УЛОВА
НА РЫБОПРОМЫШЛЕННОМ ПРЕДПРИЯТИИ

Научная статья

Проценко И.Г.*

Камчатский государственный технический университет, Петропавловск-Камчатский, Россия

* Корреспондирующий автор (ip1954[at]list.ru)

Аннотация

В статье предлагается использование имитационной модели в задаче оптимизации доставки уловов с рыболовных участков и последующей обработки на рыбообрабатывающем заводе. Приведено описание процесса обработки уловов на примере предприятия с несколькими рыболовными участками. Предполагается, что модель возможно использовать для оптимизации работы рыбопромышленного предприятия. Проведенные численные эксперименты, подтверждают целесообразность развития предложенного подхода. Модель потребует доработки исходя из промысловой ситуации и производственной платформы, поэтому для расчетов в реальном масштабе времени планируется выбрать за основу базовое предприятие, имеющее завод и несколько рыболовных участков в Камчатско-Курильской подзоне в период июль-сентябрь 2021 года.

Ключевые слова: рыболовные участки, добыча и обработка рыбы, имитационная модель, численные эксперименты.

A SIMULATION MODEL OF CATCH PROCESSING OPTIMIZATION AT A FISHING ENTERPRISE

Research article

Protsenko I.G.*

Kamchatka State Technical University, Petropavlovsk-Kamchatsky, Russia

* Corresponding author (ip1954[at]list.ru)

Abstract

The article proposes using a simulation model when optimizing the delivery of fish caught from fishing areas and its subsequent processing at a fish processing facility. The study describes the processing of the fish based on the operation of an enterprise with several fishing areas. It is assumed that the model can be used in optimizing the operation of a fishing enterprise. The numerical experiments conducted in this research confirm the feasibility of developing the proposed approach. The model will require further development based on the fishing situation and the production platform, therefore, for real-time calculations, it is planned to choose a basic enterprise that has a plant and several fishing sites in the Kamchatka-Kuril subarea in the period from July to September of 2021.

Keywords: fishing areas, fish production and processing, simulation model, numerical experiments.

Введение в предметную область

На Камчатке в прибрежном морском промысле тихоокеанских лососей в основном используются ставные невода, которые устанавливаются на рыболовных участках [1], [2]. Рыболовный участок представляет собой водный объект или его часть и выделяется для осуществления рыболовства в целях хозяйственной деятельности, организации любительского рыболовства и др. Как правило морской рыболовный участок включает в себя акваторию и часть берега моря (между участками расстояние около 2-х км) на котором обычно устанавливается невод или другие орудия лова [3], [4].

Ставной невод – это стационарное рыболовное орудие, принцип действия которого основан на установке на пути рыбы неподвижного препятствия «крыла», которое направляет её в ловушку. Рыба, пойманная ставным неводом, остаётся неповреждённой и долгое время сохраняется живой внутри ловушки. Садки ставных неводов предназначены для концентрации рыбы. Размеры ловушек и садков зависят, главным образом, от глубины места установки и объекта лова. При интенсивном ходе рыбы и частых переборках невода, чтобы разрешить вопрос о выливке улова и транспортировке рыбы, невода снабжают садками в виде сетных ящиков. При переборке рыбу перегоняют в садок и оставляют в нем до подхода транспортного судна.

Постановка ставного невода обычно производится перед началом путины. Любое дополнительное время нахождения ставного невода в развернутом состоянии сопряжено с опасностью разрушения конструкции невода под воздействием сильного волнения (шторма). Поэтому это операцию необходимо начать и быстро закончить перед самым началом промысла. После установки невода рыбаки следят за ходом рыбы.

Промысел. Рыба, упираясь в сетное полотно крыла, следует далее по нему, заходит в ловушку и находится там, так как не может сразу найти выход. Но долгое нахождение рыбы в ловушке нежелательно, и поэтому при первой возможности (за этим следит ответственный бригадир рыбаков) рыбу из ловушки переливают (переборкой сетного полотна) в садки, откуда рыба выйти уже не может и находится там до выливки улова в прорезь.

Выливка и транспортировка улова. Когда в садках накапливается достаточно рыбы, из садков рыба переливается в прорезь – плавсредство, в котором предусмотрены емкости для рыбы, заполненные водой. Прорезь используется только для транспортировки рыбы, так как места для рыбы там совершенно нет, в отличие от садка. Чтобы перелить рыбу из садка в прорезь, рыбаки береговой команды перебирают сетное полотно садков, перегружают рыбу из садка в прорезь.

После заполнения прорези дается команда судну (МРС, катер), которые подходят, цепляют прорезь и тянут её либо к судну-переработчику улова, либо на берег, где перегружают рыбу из прорези (сначала на автомобиль, потом) на рыбообрабатывающий завод.

Попав на предприятие, рыба отправляется в цех переработки. На первом этапе рыба претерпевает разделку по стандарту или по желанию заказчика. После разделки идет этап сортировки по виду рыбы, по размеру, осуществляется взвешивание поступающего сырца. После этапа сортировки рыба подлежит переработке. Примером переработки может быть: шоковая заморозка или копчение. После этапа переработки, готовую продукции еще раз взвешивают и отправляют на упаковку. Затем продукция отправляется на склад для хранения.

По готовой продукции составляется отчет об объеме расходованного сырца, количестве произведенной продукции и вырабатываются рекомендации для дальнейшего производства. Данные об уловах, доставке рыбы и производстве рыбной продукции в виде промысловой отчетности [5]. направляются в информационную систему «Рыболовство» (отраслевую систему мониторинга – ОСМ [6]).

Постановка задачи

Объемам добычи рыбы на рыболовных участках присуща волатильность, связанная с ходом рыбы и метеоусловиями. На завод, в свою очередь, поступает рыба с нескольких рыболовных участков. Диспетчеризация процесса доставки рыбы с участков на завод не может обеспечить планомерную загрузку обрабатывающих мощностей завода. В любом случае рыба передерживается в садках ставных неводов или, что еще хуже, ожидает обработки находясь в прорези, которую к заводу подвезли. Задержка обработки рыбы существенно влияет на качество продукции, часто приводит к невозможности её выпуска вообще. Да и простаивающие производственные мощности для предприятия весьма накладны. Таким образом стоит задача оптимизации и оперативного изменения графика доставки рыбы с наименьшими экономическими потерями.

В отличие от исследований алгоритмов автоматизации отчетности [6] задачам оптимизации и оперативного управления промыслом на рыболовных участках уделено не так много внимания [7], [8]. Однако эту задачу можно решить, построив математическую модель, которая будет описывать процесс выливки улова и доставки его на завод по заданному графику, оценивать показатели эффективности работы предприятия. Меняя параметры модели можно исследовать разные режимы организации обработки уловов и выбрать наилучший вариант для практического применения.

Программная среда

Модель организации обработки уловов разработана в MATLAB/Simulink 2017. MATLAB/Simulink – является инструментальной средой моделирования сложных динамических систем, а также основным инструментом для модельно-ориентированного проектирования [9], [10].

На рис.1. приведена схема работы предприятия, реализованная на базе имитационной модели в программной среде MATHLAB/Simulink.

04-06-2021 10-38-34

Рис. 1 – Схема движения улова

 

Все производство разбито на блоки. Первым блоком стоит добыча, где имитируется изъятие рыбы из ловушек и ее отправка на обработку. Второй блок показывает суда, транспортирующие сырую рыбу на завод. Задача данного блока состоит в вычислении количества пройденных миль судном для определения расхода топлива, данный параметр суммарно войдет в общую величину затрат. Третий блок содержит этап переработки сырой рыбы в готовую рыбную продукцию, в нем производится расчет остальных материальных затрат.

На рис.2 представлен блок «добыча», где на графиках показан объем рыбы, находящейся в ловушках. По степени заполняемости ловушек определяется, когда ее нужно изымать и отправлять на завод.

04-06-2021 10-38-47

Рис. 2 – Блок «добыча»

 

После блока «добычи» идет блок «доставка». В данном блоке происходит расчет доставки рыбы, а также выявляется: какой маршрут будет более выгодным для предприятия по затратам топлива за 1 рейс. На рис.3. представлен блок «доставки» и, как пример, код функции блока «доставка» (рис.4.), содержащий модуль расчета пройденного пути.

04-06-2021 10-39-15

Рис. 3 – Блок «доставка»

m_merged22

Рис. 4 – Код функции блока «доставка»

 

Последним крупным блоком представлен блок «завод». Блок разбит на подсистемы «Цех№1», «Цех№2» и блок распределения сырца по цехам. На данном этапе сырец перерабатывается готовую продукцию, а в подсистемах «Цех№1» и «Цех№2» высчитывается величина затрат на обработку сырца (см.рис.5-6.)

04-06-2021 10-41-27

Рис. 5 – Блок «завод»

04-06-2021 10-41-43

Рис. 6 – Блок «Цех№1»

 

В конце всей системы идут блоки, позволяющие выводить конечные результаты в рабочее поле MATLAB, где они будут сохранены. В остальных блоках по полученным данным (объем переработанной рыбы, затраты, рейсы судов) выводятся диаграммы, по которым можно будет судить о работе предприятия в целом.

m_merged77

Рис. 7 – Блок «результаты»

 

Заключение

Предложенную модель возможно использовать для оптимизации работы рыбопромышленного предприятия. Конкретизацию модели предполагается провести в путину 2021. Конечно, модель потребует доработки исходя из промысловой ситуации и производственной платформы. Предполагается выбрать за основу предприятие, имеющее завод и несколько рыболовных участков в Камчатско-Курильской подзоне в период июль-сентябрь 2021 года.

Конфликт интересов

Не указан.

Conflict of Interest

None declared.

Список литературы / References

  1. Баранов Ф.И. К вопросу о биологических основаниях рыбного хозяйства / Ф.И. Баранов // К вопросу о динамике рыбного промысла. Избранные труды, Т.З.М.: Пищевая промышленность, 1971.
  2. Норинов Е.Г. Принципы управления и технические средства регулирования в системе прибрежного рыболовства / Е.Г. Норинов // Материалы Междунар. науч.-практ. конф. «Рыбохозяйственное образование в XXI веке». Петропавловск-Камчатский: КамчатГТУ, 2002
  3. Бекяшев К.А. Морское и рыболовное право, охрана природы / К.А. Бекяшев и др. М.: Агропромиздат, 1990, 368с.
  4. Биологические ресурсы гидросферы. Вопросы экономики. под ред. Лемешева М.Я. М.: Наука, 1985, 262 с.
  5. Белов В.С. Информационно-аналитическая компьютерная система учета использования водных биоресурсов / В.С. Белов, И.Г. Проценко // Рыбное хозяйство, N5, 1993, стр.38-40.
  6. Мониторинг рыболовства-2005: инструкции и рекомендации экипажам промысловых судов и судовладельцам / Л.А. Кошкарева, Ф.А. Образцов, И.Г. Проценко  и др.; под общ. ред. д.т.н. Проценко. И.Г. – Петропавловск-Камчатский: Новая книга, 2005.
  7. Информационные технологии моделирования процессов управления экономикой: учебное пособие / Гринберг А.С. – , 2003.
  8. Норинов Е.Г. Статистические модели, используемые при обработке экспериментальных данных селективности буксируемых орудий лова / Е.Г. Норинов // Вестник КамчатГТУ. – 2002. – №1. С.5-12.
  9. MATLAB // Simulink [Электронный ресурс]. URL: https://www.mathworks.com/products/simulink.html (дата обращения: 12.02.2021).
  10. Exponenta // Документация [Электронный ресурс]. URL: https://docs.exponenta.ru/R2020a/documentation-center.html (дата обращения: 12.02.2021).

Список литературы на английском языке / References in English

  1. Baranov F. I. K voprosu o biologicheskikh osnovanijakh rybnogo khozjajjstva. K voprosu o dinamike rybnogo promysla. Izbrannye trudy, T.3.M. [On the Biological Basis of Fisheries. On the Issue of the Dynamics of Fishing. Selected Works, Vol. 3] / F. I. Baranov. M.: Pishchevaya promyshlennost, 1971 [in Russian]
  2. Norinov E. G. Principy upravlenija i tekhnicheskie sredstva regulirovanija v sisteme pribrezhnogo rybolovstva [Principles of Management and Technical Means of Regulation in the System of Coastal Fisheries] / E. G. Norinov // Materialy Mezhdunar. nauch.-prakt. konf. «Rybokhozjajjstvennoe obrazovanie v XXI veke» [Proceedings of the International Scientific and Practical Conference. “Fisheries Education in the 21th Century”]. Petropavlovsk-Kamchatsky: KamchatGTU, 2002 [in Russian]
  3. Bekyashev K. A. Morskoe i rybolovnoe pravo, okhrana prirody [Marine and Fishing Law, Nature Protection] / K. A. Bekyashev, Moscow: Agropromizdat, 1990, 368 p. [in Russian]
  4. Biologicheskie resursy gidrosfery. Voprosy ehkonomiki [Biological Resources of the Hydrosphere. Economic Issues]. Edited by Lemesheva M. Ya. Moscow: Nauka, 1985, 262 p. [in Russian]
  5. Belov V. S. Informacionno-analiticheskaja komp’juternaja sistema ucheta ispol’zovanija vodnykh bioresursov [Information and Analytical Computer System for Accounting for the Use of Aquatic Bioresources] / V. S. Belov, I. G. Protsenko Rybnoe khozyaystvo [Fisheries], N5, 1993, pp. 38-40 [in Russian]
  6. Monitoring rybolovstva-2005: instrukcii i rekomendacii ehkipazham promyslovykh sudov i sudovladel’cam [Monitoring of Fishing-2005: Instructions and Recommendations to the Crews of Fishing Vessels and Ship Owners] / Koshkareva L. A., Obraztsov F. A., Protsenko I. G. et al.; Edited by Holder of an Advanced Doctorate (Doctor of Science) in Engineering Sciences, I. G. Protsenko — Petropavlovsk-Kamchatsky: Novaya kniga, 2005 [in Russian]
  7. Informacionnye tekhnologii modelirovanija processov upravlenija ehkonomikojj: uchebnoe posobie [Information Technologies for Modeling Economic Management Processes: A Textbook] / A. S. Grinberg -, 2003 [in Russian]
  8. Norinov E. G. Statisticheskie modeli, ispol’zuemye pri obrabotke ehksperimental’nykh dannykh selektivnosti buksiruemykh orudijj lova [Statistical Models Used in the Processing of Experimental Data on the Selectivity of Towed Fishing Gear] / E. G. Norinov // Vestnik KamchatGTU [Bulletin of Kamchatka State Technical University]. – 2002. – №1, pp. 5-12 [in Russian]
  9. MATLAB // Simulink [Electronic resource]. URL: https://www.mathworks.com/products/simulink.html (accessed: 12.02.2021).
  10. Exponenta // Documentation [Electronic resource]. URL: https://docs.exponenta.ru/R2020a/documentation-center.html (accessed 12.02.2021) [in Russian]

Leave a Comment

Your email address will not be published. Required fields are marked *

Лимит времени истёк. Пожалуйста, перезагрузите CAPTCHA.