Алгоритм параллельного вычисления быстрого преобразования Фурье для сигнальных процессоров

Основной цикл запускается с заданным количеством исполнений (по количеству окон, рассчитанному ранее). На каждой итерации цикла происходит отбор данных для образования окна нужной ширины. С окном производятся специальные манипуляции, такие как расчёт спектров в зависимости от рассчитываемых корреляционных функций. Далее данные окна умножаются на соответствующие значения оконной функции, вид которой выбирается параметром Win (функциональные зависимости используемых оконных функций приведены в приложении А). Путём накопления производится расчёт нужных усреднённых спектров, с целью оптимизации работы с памятью.

После выхода из основного цикла имеем необходимые значения усреднённых спектров. Используя тривиальные поэлементные арифметические операции, получаем функции фазовой и классической когерентности. Распараллеливание проводилось с использованием технологий OpenMP и Intel Threading Building Blocks (TBB).

Выбор OpenMP обусловлен пространственной локализованностью данных, а Intel TBB используется для рекурсивного обхода графа «бабочки» при вычислении быстрого преобразования Фурье с прореживанием по времени по алгоритму Кули-Тьюки, поскольку подобный подход к вычислению подразумевает использование схемы проведения параллелизма по задачам, а не по данным [22]. Встроенная графическая подсистема используется как дополнительный сопроцессор с целью проведения расчётов общего назначения путём использования технологии Intel OpenMP.

Для оценки производительности параллельных вычислений было создано экспериментальное программное обеспечение и проведен ряд тестов на модельных примерах. Результаты приведены в таблицах 14-16.

Таблица 14

Временные замеры для ЦП Intel Core i5 - 4120U

SizeWin	N	Ts, с.	Tp, с.
32768	524288	0,80457928	0,28703061
	1048576	1,51614394	0,53027460
	2097152	2,78362333	1,14019359
	4194304	5,12695822	2,24324965
65536	524288	0,75473047	0,29546225
	1048576	1,61795367	0,54134352
	2097152	2,72291506	1,16609220
	4194304	4,36228267	2,31716907
131072	524288	0,85269453	0,31004782
	1048576	1,73769563	0,60892330
	2097152	3,34658725	1,15567652
	4194304	6,54859115	2,37563113

Таблица 15

Временные замеры для ЦП Intel Core i7-4720HQ

SizeWin	N	Ts, с.	Tp, с.
32768	524288	0,18011336	0,06227640
	1048576	0,36039675	0,12418487
	2097152	0,74134472	0,25413144
	4194304	1,46739944	0,50571588
65536	524288	0,19276437	0,06430376
	1048576	0,38751110	0,13071008
	2097152	0,78156630	0,25861896
	4194304	1,56047757	0,52064883
131072	524288	0,20895459	0,06924143
	1048576	0,40615569	0,13826469
	2097152	0,82452341	0,27257492
	4194304	1,63163761	0,51953247

Таблица 16

Временные замеры для ЦП AMD FX-9590

SizeWin	N	Ts, с.	Tp, с.
32768	524288	0,26451463	0,09230106
	1048576	0,52766624	0,18308529
	2097152	1,04821798	0,37058183
	4194304	2,10990890	0,74039652
65536	524288	0,27907796	0,09873728
	1048576	0,55590394	0,19390509
	2097152	1,10396199	0,38616820
	4194304	2,20264976	0,78220013
131072	524288	0,30077998	0,11703537
	1048576	0,59171828	0,21650298
	2097152	1,17503651	0,42139986
	4194304	2,33823134	0,78220013

2.3.2 Анализ эффективности распараллеливания функций когерентности

Результаты расчёта показателей эффективности для параллельной реализации функций когерентности приведены в таблицах 17-19.

Таблица 17

Показатели качества распараллеливания вычисления функций когерентности для ЦП Intel Core i5 - 4120U

SizeWin	N	S	E, %	T0, c.
32768	524288	2,80312	70,078	0.34509
	1048576	2,85917	71,479	0.60785
	2097152	2,44136	61,034	1.78158
32768	4194304	2,28551	57,138	3.84997
65536	524288	2,55441	63,860	0,42856
	1048576	2,98878	74,719	0,55061
	2097152	2,33508	58,377	1,94502
	4194304	1,88259	47,065	4,91163
131072	524288	2,75020	68,755	0,38819
	1048576	2,85372	71,343	0,69946
	2097152	2,89578	72,395	1,28100
	4194304	2,75657	68,914	2,95785

Таблица 18

Показатели качества распараллеливания вычисления ВКФ для ЦП Intel Core i7-4720HQ

SizeWin	N	S	E, %	T0
32768	524288	2,89217	36,152	0,31905
	1048576	2,90210	36,276	0,63432
	2097152	2,91718	36,465	1,29432
	4194304	2,90163	36,270	2,58187
65536	524288	2,99773	37,472	0,32272
	1048576	2,96467	37,058	0,66000
	2097152	3,02208	37,776	1,28995
	4194304	2,99718	37,465	2,60850
131072	524288	3,01778	37,722	0,34608
	1048576	2,93753	36,719	0,70194
	2097152	3,02495	37,812	1,35893
	4194304	3,14059	39,257	2,52850

Таблица 19

Показатели качества распараллеливания вычисления ВКФ для ЦП AMD FX-9590

SizeWin	N	S	E, %	T0
32768	524288	2,86579	35,822	0,47492
	1048576	2,88208	36,026	0,93769
	2097152	2,82857	35,357	1,91739
	4194304	2,84970	35,621	3,81458
65536	524288	2,82647	35,331	0,51141
	1048576	2,86689	35,836	0,99600
	2097152	2,85876	35,734	1,98620
	4194304	2,81597	35,200	4,05595
131072	524288	2,56999	32,125	0,63600
	1048576	2,73307	34,163	1,14091
	2097152	2,78841	34,855	2,19689
	4194304	2,98930	37,366	3,92037

Зависимости ускорения от размера выборки при различных значениях SizeWin показаны на рисунках 23-25.

Рисунок 23 - Зависимость ускорения от размера исходного анализируемого сигнала (SizeWin = 32768)

Рисунок 24 - Зависимость ускорения от размера исходного анализируемого сигнала (SizeWin = 65536)

Рисунок 25 - Зависимость ускорения от размера исходного анализируемого сигнала (SizeWin = 131072)

Ускорение на исследуемых процессорах обладает постоянным значением, не зависящим от размера исходной анализируемой выборки, однако для процессора Intel Core i5-4120U при размере окна 65536 отмечено убывание этой величины при увеличении размера исходной анализируемой выборки. Более глубокое исследование происходящих процессов в момент вычислений в профилировщике Visual Studio показало неэффективность выделения памяти стандартным аллокатором языка C++, к тому же он не обладает параллелизмом, что в соответствии со вторым законом Амдала, накладывает ограничение на величину максимального ускорения.

На рисунках 26-28 приведены зависимости эффективности использования вычислительных ресурсов от количества отсчётов анализируемого сигнала.

Рисунок 26 - Зависимость эффективности использования вычислительных ресурсов от размера исходного анализируемого сигнала (SizeWin = 32768)

Размещено на http://www.Allbest.Ru/

Рисунок 27 - Зависимость эффективности использования вычислительных ресурсов от размера исходного анализируемого сигнала (SizeWin = 65536)

Рисунок 28 - Зависимость эффективности использования вычислительных ресурсов от размера исходного анализируемого сигнала (SizeWin = 131072)

Анализ по показателю эффективности использования подтверждает выводы, сделанные ранее.

Зависимость показателя «ускорение» от размера окна Sw приведена на рисунке 29.

Рисунок 29 - Зависимости ускорения от размера окна

Исследуем балансировку нагрузки в параллельной реализации расчёта функций когерентности. Установим N = 16777216, SizeWin = 1048576.

Рисунок 30 - Исследование балансировки загрузки

Кривая зависимости загруженности ЦП (при задействовании всех ядер) практически симметричная относительно центрального значения, что свидетельствует о том, что загрузка между вычислительными ядрами распределена равномерно.

Алгоритм способен использовать не менее 60% всей производительности ЦП. Не способность достигнуть абсолютного пика загрузки может быть объяснена последовательной работой средств выделения области памяти в ОЗУ.

2.3.3 Оптимизация работы с памятью при расчёте функций когерентности

Будем использовать scalable_malloc из библиотеки Intel TBB с выравниванием в памяти на 32 байта (так как текущая реализация компилируется под архитектуру x86), поскольку значения, выравненные на 32 байта, уже является также выравненными и на 16 байт (что необходимо для повышения производительности при работе с векторными регистрами и инструкциями процессора [20]). К тому же выравнивание на 32 байта возможно увеличит вероятность попадания значений в кэш-память [19]. Дополнительно, будем принудительно упреждающе записывать каждое требуемое значение заранее на 32 итерации в кэш-память первого уровня в каждом цикле.

Установим N = 16777216, SizeWin = 1048576.

Зависимость загруженности ЦП от времени приведена на рисунке 31.

Рисунок 31 - Исследование балансировки нагрузки с модифицированным аллокатором памяти

Повторим временные замеры для ЦП Intel Core i7 - 4720HQ. Результаты приведены в таблице 20.

Таблица 20

Временные замеры на ЦП Intel Core i7 - 4720HQ

SizeWin	N	Tp
32768	524288	0,05387115
	1048576	0,10767615
	2097152	0,21659516
	4194304	0,42772376
65536	524288	0,05543773
	1048576	0,11245164
	2097152	0,21920781
	4194304	0,43542581
131072	524288	0,05826731
	1048576	0,11609173
	2097152	0,22765786
	4194304	0,45038703

Показатели эффективности распараллеливания указаны в таблице 21.

Таблица 21

Показатели качества распараллеливания

SizeWin	N	S	E, %	T
32768	524288	3,34341	41,793	0,25134
	1048576	3,34705	41,838	0,50185
	2097152	3,42272	42,784	0,99299
	4194304	3,43072	42,884	1,95607
65536	524288	3,47714	43,464	0,25137
	1048576	3,44603	43,075	0,51337
	2097152	3,56541	44,568	0,97343
	4194304	3,58380	44,797	1,92458
131072	524288	3,58614	44,827	0,25783
	1048576	3,49858	43,732	0,52359
	2097152	3,62177	45,272	0,99795
	4194304	3,62275	45,284	1,97298

Сравнение показателя «ускорение» оптимизированной и неоптимизированной версий вычисления функций когерентности для ЦП Intel Core i7-4720HQ приведено на рисунках 32-34.

Рисунок 32 - Сравнение показателя «ускорение» оптимизированной и неоптимизированной версий вычисления функций когерентности (SizeWin = 32768)

Рисунок 33 - Сравнение показателя «ускорение» оптимизированной и неоптимизированной версий вычисления функций когерентности (SizeWin = 65536)

Рисунок 34 - Сравнение показателя «ускорение» оптимизированной и неоптимизированной версий вычисления функций когерентности (SizeWin = 131072)



Сравнение показателя «эффективность использования вычислительных ресурсов» оптимизированной и неоптимизированной версий вычисления функций когерентности для ЦП Intel Core i7-4720HQ приведено на рисунках 35-37.

Рисунок 35 - Сравнение показателя «эффективность использования вычислительных ресурсов» оптимизированной и неоптимизированной версий вычисления функций когерентности (SizeWin = 32768)

Рисунок 36 - Сравнение показателя «эффективность использования вычислительных ресурсов» оптимизированной и неоптимизированной версий вычисления функций когерентности (SizeWin = 65536)

Рисунок 37 - Сравнение показателя «эффективность использования вычислительных ресурсов» оптимизированной и неоптимизированной версий вычисления функций когерентности (SizeWin = 131072)

Таким образом, оптимизация работы с памятью позволили добиться большего значения ускорения.

2.4 Исследование частотно-временных корреляционных функций

2.4.1 Последовательная и параллельная реализация расчёта частотно-временных корреляционных функций

По алгоритму, описанному в пункте 1.2, реализовано последовательное вычисление частотно-временных корреляционных функций.

Вычисление ЧВ ВКФ в параллельной реализации представлено в шаблоне библиотеки Intel TBB как логическая задача класса tbb::task, которая в свою очередь порождает другие вычислительные логические задачи в момент разбиения исходной анализируемой последовательности. После объединения последовательностей, соответственно созданные задачи уничтожаются.

Экспериментальные исследования были проведены на модельных примерах с размером выборки 4-131072 отсчётов. Массив входных данных состоял преимущественно из действительных чисел. Экспериментальные исследования проведены на трех процессорах фирмы Intel: Core 2 Quad 6700,

Xeon® 5160, Core i5-750 и на двух процессорах фирмы AMD: A10-4600M и FX-9590.

В таблицах 22-23 приведены временные результаты вычисления частотно-временной корреляционной функции в реализации без распараллеливания.



Таблица 22

Результаты последовательного вычисления частотно-временных корреляционных функций (1000 частотных полос) для ЦП Intel

Размер выборки	Intel Core 2 Q6700, c.	Intel Xeon 5160, c.	Intel Core i5 -750, c.
1024	0,37522401	0,34205255	0,20875792
2048	0,83770059	0,76673627	0,45174448
4096	1,84954072	1,69726724	0,97763759
8192	4,04512468	3,73354079	2,12497795
16384	8,79411361	8,14678978	4,60709123
32768	19,09070662	17,88018213	9,91254109
65536	41,3693051	39,70323124	21,21207162
131072	89,86807574	87,79038799	45,51895855

Таблица 23

Результаты последовательного вычисления частотно- временных корреляционных функций (1000 частотных полос) для ЦП AMD

Размер выборки	AMD A10-4600M, c.	AMD FX-9590, c.
1024	0,31700037	0,26504610
2048	0,70612201	0,58812347
4096	1,55315259	1,30066356
8192	3,40376491	2,83458472
16384	7,38124004	6,14085837
32768	15,93636503	13,22242726
65536	36,75824680	28,39136582
131072	86,34868082	62,39874054

Временные результаты параллельного вычисления частотно-временной корреляционной функции приведены таблицах 24-25.

Таблица 24

Результаты параллельного вычисления частотно- временных корреляционных функций (1000 частотных полос) для ЦП Intel

Размер выборки	Intel Core 2 Q6700, c.	Intel Xeon 5160, c.	Intel Core i5 -750, c.
1024	0,19744368	0,20158487	0,11358053
2048	0,38273431	0,45008678	0,22350668
4096	0,76731942	0,96564048	0,45304404
8192	1,57414678	2,09013712	0,93635633
16384	3,28289086	4,48290647	1,98189645
32768	6,93412055	9,53532586	4,12308193
65536	14,81615122	21,40685781	8,65529025
131072	32,02688490	47,06267879	18,33355527

Таблица 25

Результаты параллельного вычисления частотно-временных корреляционных функций (1000 частотных полос) для ЦП AMD

Размер выборки	AMD A10-4600M, c.	AMD FX-9590
1024	0,24690543	0,15469641
2048	0,45161624	0,26108315
4096	0,87601115	0,48204926
8192	1,76552369	1,00310963
16384	3,59892007	1,82349723
32768	7,55086905	3,75116423
65536	17,21847357	7,62997268
131072	42,09437554	18,27601009

Полный анализ эффективности распараллеливания вычисления частотно-временной корреляционной функции проведён в приложении В.

2.4.2 Применение архитектурных и компиляторных оптимизаций к вычислению частотно-временных корреляционных функций

К реализации из предыдущего пункта были применены компиляторные и архитектурные оптимизации, описанные в приложении Б. После этого были проведены экспериментальные исследования на модельных примерах с размером выборки 1024-131072 отсчётов. Массив входных данных состоял из действительных чисел. Экспериментальные исследования проведены на трех процессорах фирмы Intel: Core 2 Quad 6700, Xeon® 5160, Core i5-750 и на двух процессорах фирмы AMD: A10-4600M и FX-9590.



Таблица 26

Результаты вычисления частотно-временных корреляционных функций (1000 частотных полос) для ЦП Intel

Размер выборки	Intel Core 2 Q6700, c.	Intel Xeon 5160, c.	Intel Core i5 -750, c.
1024	0,11391602	0,08779794	0,08634294
2048	0,17460825	0,19882001	0,12526308
4096	0,36175736	0,45307406	0,26666284
8192	0,74962168	0,90002299	0,57323308
16384	1,56582589	1,89916685	1,24281177
32768	3,27783766	4,05206762	2,58491180
65536	7,08605081	8,96783183	5,43658593
131072	15,97687966	25,52360190	11,47536066

Таблица 27

Результаты вычисления частотно-временных корреляционных функций (1000 частотных полос) для ЦП AMD

Размер выборки	AMD A10-4600M, c.	AMD FX-9590
1024	0,15021017	0,09788834
2048	0,22342631	0,14719692
4096	0,50893134	0,30391408
8192	1,15088279	0,61332728
16384	2,33132857	1,20747645
32768	4,76656027	2,44402585
65536	10,58352126	5,04210340
131072	29,29356572	10,10045927

На рисунке 38 представлено отношение времени выполнения реализации алгоритма ЧВ ВКФ без использования архитектурных и компиляторных оптимизаций (t₁) ко времени выполнения реализации алгоритма ЧВ ВКФ с использованием компиляторных и архитектурных оптимизаций (t₂).



Рисунок 38 - Зависимость отношения t₁/t₂ от размера выборки

Отметим, что при N?2048 наблюдается прирост в производительности расчёта.



3. Финансовый менеджмент, ресурсоэффективность и ресурсосбережение

3.1 Оценка коммерческого потенциала и перспективности с позиции ресурсоэффективности и ресурсосбережения

3.1.1 Потенциальные потребители результатов исследования

Продукт: течепоисковый комплекс (высокопроизводительный мобильный), использующий оригинальный математический аппарат частотно-временных корреляционных функций для обработки данных, поступающих с обследуемого трубопровода. Целевой рынок: нефтеперерабатывающие предприятия, коммунальное хозяйство.

	Виды течеискателей
	Портативные	Универсальные	Высоко-производительные мобильные	Высоко-производительные - консольные
Размер компании	Крупные
	Средние
	Мелкие
	PFEIFFER		VACUUM		GUTERMANN

Рисунок 39 - Карта сегментирования рынка течеискателей по их типу

Таким образом, основными конкурентами является компании PFEIFFER VACUUM и GUTERMANN

3.1.2 Анализ конкурентных технических решений

Таблица 28

Оценочная карта для сравнения конкурентных технических решений

Критерии оценки	Вес критерия	Баллы	Конкурентоспособность
		Бф	Бк1	Бк2	Кф	Кк1	Кк2
1	2	3	4	5	6	7	8
Технические критерии оценки ресурсоэффективности
1. Повышение производительности труда пользователя	0,09	5	4	4	0,45	0,36	0,36
2. Удобство в эксплуатации (соответствует требованиям потребителей)	0,18	5	4	4	0,90	0,72	0,72
3. Надежность	0,13	5	3	4	0,65	0,39	0,52
4, Простота эксплуатации	0,12	4	5	5	0,48	0,60	0,60
5. Качество интеллектуального интерфейса	0,09	5	4	4	0,45	0,36	0,36
Экономические критерии оценки эффективности
1. Конкурентоспособность продукта	0,08	5	4	4	0,40	0,32	0,32
2. Уровень проникновения на рынок	0,07	3	5	5	0,21	0,35	0,35
3. Цена	0,09	5	3	4	0,45	0,27	0,36
4. Предполагаемый срок эксплуатации	0,08	5	3	4	0,40	0,24	0,32
5. Послепродажное обслуживание	0,07	5	4	4	0,35	0,28	0,28
Итого	1	47	39	42	4,74	3,89	4,19

Использование высокопроизводительных технологий параллельного программирования и архитектуры x86-x64 позволяет добиться более высоких технических и экономических оценок эффективности.

3.1.3 SWOT-анализ

SWOT - Strengths (сильные стороны), Weaknesses (слабые стороны), Opportunities (возможности) и Threats (угрозы) - представляет собой комплексный анализ научно-исследовательского проекта [24].

Таблица 29

SWOT-анализ

	Сильные стороны научно- исследовательского проекта: С1. Заявленная экономичность и энергоэффективность технологии. С2. Экологичность технологии. С3. Более низкая стоимость производства по сравнению с другими технологиями. С4. Квалифицированный персонал.	Слабые стороны научно- исследовательского проекта: Сл1. Отсутствие у потенциальных потребителей квалифицированных кадров Сл2. Отсутствие инжиниринговой услуги, способной обучить работать в рамках проекта Сл3. Отсутствие необходимого оборудования для проведения испытания опытного образца Сл4. Большой срок поставок материалов и комплектующих, используемых при проведении научного исследования
Возможности: В1. Использование инновационной инфраструктуры ТПУ В2. Появление дополнительного спроса на новый продукт В3. Снижение таможенных пошлин на сырье и материалы, используемые при научных исследованиях В4. Повышение стоимости конкурентных разработок	СиУ: Разработка течепоискового комплекса, обладающего более высокими показателями качества, по сравнению с теми, что представлены на рынке (в частности, более высокая надежность и быстродействие) с целью получения готового продукта с конкурентными преимуществами с оптимальной себестоимостью, высоким качеством и инжиниринговой услугой.	СЛиВ: 1. Повышение квалификации кадров у потенциальных потребителей 2. Создание инжиниринговой услуги с целью обучения работе с готовым продуктом 3.Приобретения необходимого оборудования для проведения испытания опытного образца 4.Сокращение поставок или смена поставщика
Угрозы: У1. Отсутствие спроса на новые технологии производства У2. Развитая конкуренция технологий производства У3. Введение дополнительных государственных требований к сертификации продукции	СВиУ: 1. Продвижение программы с целью создания спроса 2. Создание конкурентных преимуществ готового продукта 3. Сертификация и стандартизация продукта	СЛиУ: 1. Повышение квалификации кадров у потенциальных потребителей 2. Создание инжиниринговой услуги с целью обучения работе с готовым продуктом 3. Приобретения необходимого оборудования для проведения испытания опытного образца 4. Сокращение поставок или смена поставщика 5. Продвижение программы с целью создания спроса 6. Создание конкурентных преимуществ готового продукта 7. Сертификация и стандартизация продукта



3.2 Определение возможных альтернатив проведения научных исследований

Исполнение 1 - течепоисковый программный комплекс с использованием графических видеокарт для проведения массивно- параллельных математических вычислений.

Исполнение 2 - течепоисковый программный комплекс с использованием многоядерных центральных процессоров для проведения массивно-параллельных математических вычислений.

Исполнение 3 - течепоисковый программный комплекс с использованием DSP-плат расширения для проведения массивных математических вычислений.

3.3 Планирование научно-исследовательских работ

3.3.1 Структура работ в рамках планируемого исследования

Таблица 30

Перечень этапов, работ и распределение исполнителей

Основные этапы	№раб.	Содержание работ	Должность исполнителя
Подготовительный этап	1	Определение и постановка целей	НР
	2	Составление технического задания	НР, Магистрант
	3	Подбор и изучение литературы и технологий	Магистрант
Исследование и анализ предметной области	4	Определение функций системы	НР, Магистрант
	5	Изучение и оценка существующих решений	Магистрант
	6	Формулирование основных принципов программной реализации продукта (математическое обеспечение - алгоритмы)	Магистрант
	7	Выбор технологий и архитектурных принципов реализации (техническое обеспечение)	Магистрант
Разработка продукта	8	Программная реализация	Магистрант
	9	Тестирование и отладка (поиск и исправление ошибок в программном коде)	НР, Магистрант
Оформление документации и подготовка к Представлению разработки	10	Составление пояснительной записки (эксплуатационно-технической документации)	Магистрант
	11	Написание отчёта о проделанной работе	Магистрант
	12	Оформление графического материала	Магистрант

3.3.2 График проведения научного исследования

Произведём расчёт коэффициента календарности исходя из:

- количества календарных дней в году T_кал = 365;

- количества выходных и праздничных дней в году T_вых+T_пр = 124.

Временные показатели проведения научного исследования приведены в таблице 31.

преобразование фурье спектральный программный течепоисковый



Таблица 31

Временные показатели проведения научного исследования

Название работы	Трудоёмкость работ	Исполнители	Длительность работ в рабочих днях Tpi	Длительность работ в календарных днях Tкi
	tmin, чел-дни	tmax, чел-дни	tождi, чел-дни
	Исп. 1	Исп. 2	Исп. 3	Исп. 1	Исп. 2	Исп. 3	Исп. 1	Исп. 2	Исп. 3	Исп. 1	Исп. 2	Исп. 3	Исп. 1	Исп. 2	Исп. 3	Исп. 1	Исп. 2	Исп. 3
Определение и постановка целей	2	2	2	3	3	3	2,4	2,4	2,4	1	1	1	2-3	2-3	2-3	3-4	3-4	3-4
Составление технического задания	1	0,5	1	1,5	1	1,5	1,2	0,7	1,2	2	2	2	2-3	1-2	2-3	3-4	2-3	3-4
Подбор и изучение литературы и технологий	20	15	30	25	20	35	22	17	32	1	1	1	20-25	15-20	30-35	30-38	23-30	46-53
Определение функций системы	0,5	0,5	0,5	1	1	1	0,7	0,7	0,7	2	2	2	1-2	1-2	1-2	2-3	2-3	2-3
Изучение и оценка существующих решений	1	1	1	2	2	2	1,4	1,4	1,4	1	1	1	1-2	1-2	1-2	2-3	2-3	2-3
Формулирование основных принципов программной реализации продукта	2	1	2	3	2	3	2,4	1,4	2,4	1	1	1	2-3	1-2	2-3	3-4	2-3	2-3
Выбор технологий и архитектурных принципов реализации	1	1	1	2	2	2	1,4	1,4	1,4	1	1	1	1-2	1-2	1-2	2-3	2-3	2-3
Программная реализация	28	20	32	35	28	42	30,8	23,2	36	1	1	1	28-35	20-28	32-42	43-53	30-43	48-65
Тестирование и отладка	3,5	1	4	4,5	2,5	4,5	3,9	1,6	4,2	2	2	2	7-9	2-5	8-9	11-14	3-8	12-14
Составление пояснительной записки	6	6	6	8	8	8	6,8	6,8	6,8	1	1	1	6-8	6-8	6-8	9-12	9-12	9-12
Написание отчёта о проделанной работе	4	4	4	8	8	8	5,6	5,6	5,6	1	1	1	4-8	4-8	4-8	6-12	6-12	6-12
Оформление графического материала	1	1	1	2	2	2	1,4	1,4	1,4	1	1	1	1-2	1-2	1-2	2-3	2-3	2-3

Календарный план-график проведения НИОКР по теме исследования приведён в таблице 32.

Таблица 32

Календарный план-график проведения НИОКР по теме

	№работ Вид работ Исполнители Tki, кал. дн.		д.	Продолжительность выполнения работ
				январь	февраль	март	апрель	май	июнь
			3	2	1	2	2	2	2	2
1	Определение и постановка целей	НР	4
2	Составление технического задания	НР, Магистрант	4
3	Подбор и изучение литературы и технологий	Магистрант	53
4	Определение функций системы	НР, Магистрант	3
5	Изучение и оценка существующих решений	Магистрант	3
6	Формулирование основных принципов программной реализации продукта	Магистрант	3
7	Выбор технологий и архитектурных принципов реализации	Магистрант	3
8	Программная реализация	Магистрант	65
9	Тестирование и отладка	НР, Магистрант	14
10	Составление пояснительной записки	Магистрант	12
11	Написание отчёта о проделанной работе	Магистрант	12
12	Оформление графического материала Научный руководитель (НР)	Магистрант	3

Таблица 33

Ожидаемая итоговая трудоёмкость работ

Вид исполнения	Ожидаемая итоговая трудоёмкость работ, чел-дни
Исполнение 1	80,0
Исполнение 2	63,6
Исполнение 3	95,5

3.3.3 Бюджет научно-технического исследования

Расчёт материальных затрат научно-технического исследования

Примем коэффициент, учитывающий транспортно-заготовительные расходы k_T = 0,18.

Таблица 34

Материальные затраты

Наименование	Единица измерения	Количество	Цена за ед., руб.	Затраты на материалы, (З м), руб.
		Исп. 1	Исп. 2	Исп. 3	Исп. 1	Исп. 2	Исп. 3	Исп. 1	Исп. 2	Исп. 3
Тетрадь (48 листов)	шт.	2	2	2	54	54	54	127,44	127,44	127,44
Бумага для офисной техники (500 листов)	пачка	1	1	1	156	156	156	184,08	184,08	184,08
Тонер для лазерного принтера HP LJ 1200 AQC (флакон, 150 гр.)	шт.	1	1	1	110	110	110	129,8	129,8	129,8
Электроэнергия	кВтЧч	233	78	75	2,76	2,76	2,76	758,84	254,03	244,26
Итого:	1200,16	695,35	685,58

Расчёт затрат на специальное оборудование



Таблица 35

Расчёт бюджета затрат на приобретение спецоборудования для научных работ

№п/п	Наименование оборудования	К-во единиц оборудования	Цена единицы оборудования, тыс. руб.	Общая стоимость оборудования, тыс. руб.
	Исп. 1	Исп. 2	Исп. 3	Исп. 1	Исп. 2	Исп. 3	Исп. 1	Исп. 2	Исп. 3	Исп. 1	Исп. 2	Исп. 3
1	Процессор AMD FX-4300	Процессор AMD FX-9590	Процессор AMD FX-4300	1	1	1	2,79	11,653	2,79	2,79	11,653	2,79
2	Кулер Cooler Master Hyper TPC 812	Кулер Cooler Master Hyper TPC 812	Кулер Cooler Master Hyper TPC 812	1	1	1	3,398	3,398	3,398	3,398	3,398	3,398
3	Мат. плата Gigabyte GA-990FXA-UD7	Мат. плата Gigabyte GA-990FXA-UD7	Мат. плата Gigabyte GA-990FXA-UD7	1	1	1	8,887	8,887	8,887	8,887	8,887	8,887
4	Накопитель SSD ADATA 256GM-C	Накопитель SSD ADATA 256GM-C	Накопитель SSD ADATA 256GM-C	1	1	1	6,22	6,22	6,22	6,22	6,22	6,22
5	Блок питания Corsair HX1050	Блок питания Corsair HX1050	Блок питания Corsair HX1050	1	1	1	7,655	7,655	7,655	7,655	7,655	7,655
6	Корпус Miditower Corsair 300R	Корпус Miditower Corsair 300R	Корпус Miditower Corsair 300R	1	1	1	3,029	3,029	3,029	3,029	3,029	3,029
7	Память DDR3 Crucial 8Gb 1600 Mhz	Память DDR3 Crucial 8Gb 1600 Mhz	Память DDR3 Crucial 8Gb 1600 Mhz	1	1	1	2,703	2,703	2,703	2,703	2,703	2,703
8	Видеокарта ASUS GTX-760	Видеокарта ASUS GTX-760	Видеокарта ASUS GTX-760	3	1	1	9,2	9,2	9,2	27,6	9,2	9,2
9			Плата расширения DSP KX-TDE0111			1			38,06			38,06
Итого:	62,282	52,745	81,942
Итого с учётом затрат по доставке и монтажу (15% от общей цены):	71,624	60,657	94,233

Основная заработная плата исполнителей темы

Среднедневная заработная плата рассчитывается по формуле [26]:

F_д - действительный годовой фонд рабочего времени научно-технического персонала, раб. дн (таблица 36);

M - количество месяцев работы без отпусков в течении года:

при отпуске в 24 раб. дня M = 11,2 месяца, 5-дневная неделя;

при отпуске в 48 раб. дней M = 10,4 месяца, 6-дневная неделя;

Таблица 36

Баланс рабочего времени

Показатели рабочего времени	Руководитель	Инженер-программист
Календарное число дней	365	365
Количество нерабочих дней: выходные дни; праздничные дни.	124	124
Потери рабочего времени: отпуск; невыходы по болезни.	24	24
Действительный годовой фонд рабочего времени	217	217

Месячный должностной оклад работника рассчитывается по формуле [24]:

где З_ТС - заработная плата по тарифной ставке, руб.;

k_ПР - премиальный коэффициент, равный 0,3;

k_Д - коэффициент доплат и надбавок, примем равным 0,15 (за профессиональное мастерство);

k_Р - районный коэффициент, равен 1,3 для г. Томска.

Заработная плата по тарифной ставке определяется из произведения тарифной ставки работника 1-го разряда T_ci = 4330 руб. (согласно единой тарифной сетке по оплате труда работников бюджетных организаций, финансируемых из бюджетов регионального и муниципального уровней с 1 января 2009 г.) на тарифный коэффициент k_Т и учитывается по единой для бюджетных предприятий тарифной сетке [24].

Для инженера-программиста 6-го разряда k_Т = 1,407 [25].

Произведём расчёт заработной платы по тарифной ставке, месячного должностного оклада, среднедневной заработной платы для инженера- программиста 6-го разряда:

Месячный оклад руководителя от ТПУ без учёта районного коэффициента составляет 23264,86 руб. согласно [26].

С учётом регионального коэффициента:

Расчёт основной заработной платы для всех исполнителей приведён в таблицах 37 и 38 соответственно.

НР - научный руководитель;

И - инженер-программист (студент-дипломник)

Дополнительная заработная плата исполнителей темы

Расчёт дополнительной заработной платы ведётся по следующей формуле [24]:

где k_доп - коэффициент дополнительной заработной платы (на стадии проектирования принимается равным 0,15).

Размер дополнительной заработной платы приведён в таблице 39.

Таблица 37

Расчёт основной заработной платы для инженера-программиста (студента-дипломника)

№п/п	Наименование этапов	Исполнители по категориям	Трудоёмкость, чел-дн.	Заработная плата, приходящаяся на один чел. -дн., тыс. руб.	Всего заработная плата по тарифу (окладом), тыс. руб.
	Исп. 1, Исп. 2. Исп. 3	Исп. 1	Исп. 2	Исп. 3	Исп. 1	Исп. 2	Исп. 3	Исп. 1	Исп. 2	Исп. 3	Исп. 1	Исп. 2	Исп. 3
2	Составление технического задания	НРИ	НРИ	НРИ	1,2	0,7	1,2	0,592	0,592	0,592	0,7104	0,4144	0,7104
3	Подбор и изучение литературы и технологий	И	И	И	22	17	32	0,592	0,592	0,592	13,024	10,064	18,944
4	Определение функций системы	И	И	И	0,7	0,7	0,7	0,592	0,592	0,592	0,4144	0,4144	0,4144
5	Изучение и оценка существующих решений	И	И	И	1,4	1,4	1,4	0,592	0,592	0,592	0,8288	0,8288	0,8288
6	Формулирование основных принципов программной реализации продукта	И	И	И	2,4	1,4	2,4	0,592	0,592	0,592	1,4208	0,8288	1,4208
7	Выбор технологий и архитектурных принципов реализации	И	И	И	1,4	1,4	1,4	0,592	0,592	0,592	0,8208	0,8208	0,8208
8	Программная реализация	И	И	И	30,8	23,2	36	0,592	0,592	0,592	18,2336	13,7344	21,312
9	Тестирование и отладка	НРИ	НРИ	НРИ	3,9	1,6	4,2	0,592	0,592	0,592	2,3088	0,9472	2,4864
10	Составление пояснительной записки	И	И	И	6,8	6,8	6,8	0,592	0,592	0,592	4,0256	4,0256	4,0256
11	Написание отчёта о проделанной работе	И	И	И	5,6	5,6	5,6	0,592	0,592	0,592	3,3152	3,3152	3,3152
12	Оформление графического материала	И	И	И	1,4	1,4	1,4	0,592	0,592	0,592	0,8288	0,8288	0,8288
Итого:	45,9392	36,2304	55,1152



Таблица 38

Расчёт основной заработной платы для научного руководителя (руководителя от ТПУ)

№п/п	Наименование этапов	Исполнители по категориям	Трудоёмкость, чел-дн.	Заработная плата, приходящаяся на один чел. -дн., тыс. руб.	Всего заработная плата по тарифу (окладом), тыс. руб.
	Исп. 1, Исп. 2, Исп. 3	Исп. 1	Исп. 2	Исп. 3	Исп. 1	Исп. 2	Исп. 3	Исп. 1	Исп. 2	Исп. 3	Исп. 1	Исп. 2	Исп. 3
1	Определение и постановка целей	НР	НР	НР	2,4	2,4	2,4	1,561	1,561	1,561	3,7464	3,7464	3,7464
2	Составление технического задания	НРИ	НРИ	НРИ	1,2	0,7	1,2	1,561	1,561	1,561	1,8732	1,0927	1,8732
4	Определение функций системы	НРИ	НРИ	НРИ	0,7	0,7	0,7	1,561	1,561	1,561	1,0927	1,0927	1,0927
9	Тестирование и отладка	НРИ	НРИ	НРИ	3,9	1,6	4,2	1,561	1,561	1,561	6,08769	2,4976	6,5562
Итого:	12,8002	8,4294	13,2685



3.3.3.1 Таблица 39

Размер дополнительной заработной платы

Исполнитель	Основная заработная плата, тыч. руб.	Дополнительная заработная плата, тыч. руб.
	Исп. 1	Исп. 2	Исп. 3	Исп. 1	Исп. 2	Исп. 3
Руководитель от ТПУ	12,8002	8,4294	13,2685	1,92	1,26441	1,99027
Студент-дипломник	45,9392	36,2304	55,1152	6,89088	5,43456	8,26728
Итого:	58,7394	44,6598	68,3837	8,81088	6,69897	10,25755

Отчисления во внебюджетные фонды (страховые отчисления)

Величина отчислений во внебюджетные фонды определяется исходя из следующий формулы [24]:

где k_внеб - коэффициент отчислений на уплату во внебюджетные фонды.

На 2016 г. в соответствии с Федеральным законом от 24.07.2009 №212-

Ф3 установлен размер страховых взносов равный 30%. На основании пункта 1 ст. 58 закона №212-Ф3 для учреждений, осуществляющих образовательную и научную деятельность с 2014 г. вводится пониженная ставка - 27,1% [27].

Размер отчислений во внебюджетные фонды приведён в таблице 40.

Таблица 40

Отчисления во внебюджетные фонды

Исполнитель	Основная заработная плата, тыс. руб.	Дополнительная заработная плата, тыс. руб.
	Исп. 1	Исп. 2	Исп. 3	Исп. 1	Исп. 2	Исп. 3
Руководитель от ТПУ	12,8002	8,4294	13,2685	1,92	1,26441	1,99027
Студент-дипломник	45,9392	36,2304	55,1152	6,89088	5,43456	8,26728
Коэффициент отчислений во внебюджетные фонды	0,271
Итого
Исполнение 1	(12,8002+1,92+45,9392+6,89088)*0,271 = 18,30612 тыс. руб.
Исполнение 2	(8,4294+36,2304+1,26441+5,43456)*0,271 = 13,91823 тыс. руб.
Исполнение 3	(13,2685+1,99027+55,1152+8,26728)*0,271 = 21,31178 тыс. руб.

Накладные расходы

Накладные расходы рассчитываются по следующей формуле [24]:

З_накл = (сумма статей 1ч7)Чk_нр,

где k_нр = 0,16 - коэффициент, учитывающий накладные расходы.

Таблица 41

Накладные расходы

Вид исполнения	Величина накладных расходов, руб.
Исполнение 1	(1200,16+71624+58739,4+8810,88+18306,12+0+0)*0,16 = 25388,89
Исполнение 2	(695,35+60657+44659,8+6698,97+13918,23+0+0)*0,16 = 20260,70
Исполнение 3	(685,58+94233+68383,7+10257,55+21311,78+0+0)*0,16 = 31179,46

Формирование бюджета затрат научно-исследовательского проекта

Таблица 42

Расчёт бюджета НТИ

Наименование статьи	Сумма, руб.	Примечание
	Исп. 1	Исп. 2	Исп. 3
1. Материальные затраты НТИ	1200,16	695,35	685,58	Пункт 3.3.3.1
2. Затраты на специальное оборудование для научных (экспериментальных работ)	71624	60657	94233	Пункт 3.3.3.2
3. Затраты по основной заработной плате исполнителей темы	58739,4	44659,8	68383,7	Пункт 3.3.3.3
4. Затраты по дополнительной заработной плате исполнителей темы	8810,88	6698,97	10257,55	Пункт 3.3.3.4
5. Отчисления во внебюджетные фонды	18306,12	13918,23	21311,78	Пункт 3.3.3.5
6. Затраты на научные и производственные командировки	0	0	0
7. Контрагентские расходы	0	0	0
8. Накладные расходы	25388,89	20260,70	31179,46	Пункт 3.3.3.6
9. Бюджет затрат НТИ	184069,45	146890,05	226051,07	Сумма всех статей

3.4 Определение ресурсной (ресурсосберегающей), финансовой, бюджетной, социальной и экономической эффективности исследования

3.4.1 Расчёт интегральных показателей финансовой эффективности

Интегральный финансовый показатель определяется как [24] стоимость i-го варианта исполнения;

- стоимость i-го варианта исполнения;

Ф_max - максимальная стоимость научно-исследовательского проекта.

Полученная величина интегрального финансового показателя разработки отражает соответствующее численное увеличение бюджета затрат разработки в разах (значение больше единицы), либо соответствующее численное удешевление стоимости разработки в разах (значение меньше единицы, но больше нуля).

Из анализа интегральных финансовых показателей следует, что самой дешёвой разработкой является исполнение 2.



3.4.2 Расчёт интегральных показателей ресурсоэффективности

Расчёт производится в соответствии с формулой

,

где Ipj-интегральный показатель ресурсоэффективности для j-го варианта исполнения разработки; a_i - весовой коэффициент i-го критерия оценки для j-го варианта исполнения разработки; b_i - бальная оценка по i-ому критерию j-го варианта исполнения разработки; n - число параметров сравнения.

Расчёт интегрального показателя ресурсоэффективности проведём в форме таблицы (Таблица 43).

Таблица 43

Сравнительная оценка характеристик вариантов исполнения проекта

Объект исследования / Критерии	Весовой коэффициент параметра	Исп. 1	Исп. 2	Исп. 3
1. Повышение производительности труда пользователя	0,1	5	5	5
2. Удобство в эксплуатации (соответствует требованиям потребителей)	0,15	5	5	4
3. Надежность	0,15	3	4	5
4. Простота эксплуатации	0,20	5	5	5
5. Качество интеллектуального интерфейса	0,25	5	5	5
6. Энергосбережение	0,15	3	5	4
ИТОГО	1	26	29	28



3.4.3 Расчёт интегральных показателей эффективности вариантов исполнения разработки

Сравнение интегрального показателя эффективности вариантов исполнения разработки позволит определить сравнительную эффективность проекта и выбрать наиболее целесообразный вариант из предложенных [24].

Произведём расчёт сравнительной эффективности проекта для различных исполнений:

Таблица 44

Сравнительная эффективность разработки

№ п/п	Показатели	Исп. 1	Исп. 2	Исп. 3
1	Интегральный финансовый показатель разработки	0,814	0,65	1
2	Интегральный показатель ресурсоэффективности разработки	4,4	4,85	4,7
3	Интегральный показатель эффективности	5,405	7,462	4,7
4	Сравнительная эффективность вариантов исполнения	Эср1-2 = 0,724; Эср1-3 = 1,15.	Эср2-1 = 1,38; Эср2-3 = 1,588.	Эср3-1 = 0,869; Эср3-2 = 0,63.



Таким образом, из таблицы 44 следует, что с позиции финансовой и ресурсной эффективности исполнение 2 является самым эффективным.

3.5 Оценка научно-технического уровня научно-исследовательской работы

В связи с тем, что данная работа предполагает получение результатов, предназначенных для использования в дальнейшем, в основном, при разработке программно-аппаратных течепоисковых комплексов и комплексов вибродиагностики, в качестве основного критерия ее эффективности принят производимый научно-технический эффект. Уникальность применяемых подходов подробно поясняется в приложении Г.

Известно, что оценка научно-технического уровня работы осуществляется с помощью бального метода. При этом, по существующим критериям производится бальная оценка таких характеристик работы как уровень новизны, теоретический уровень и возможность реализации. Характеристики признаков НИР приводятся в таблице 45.

Таблица 45

Общие затраты на выполнение НИР

Признак научно-технического эффекта НИР	Характеристика признака НИОКР	???? (весовой коэффициент
Уровень новизны	Систематизируются, обобщаются имеющиеся сведения, устанавливаются новые связи между известными факторами.	0,4
Теоретический уровень	Разработка алгоритма. Его использование для проведения вычислительных экспериментов	0,1
Возможность реализации	Время реализации в течение первых лет	0,5
Масштабы реализации	Несколько отраслей народного хозяйства: жилищно-коммунальное хозяйство; транспортировка нефти и нефтепродуктов.

Результаты бальной оценки признаков НИР и их обоснование приводятся в таблице 46. Стоит отметить, что оценка по признаку «Масштабы реализации» не производятся в связи с тем, что она не является аккумулятивной по отношению к оценке признака «Возможность реализации».

Таблица 46

Сводная таблица оценки научно-технического уровня НИР

Фактор НТУ	Вес	Уровень фактора	Балл	Обоснование выбранного балла
Уровень новизны	0,4	Относительно новая	4	Производится исследование эффективности оригинального способа обработки сигналов для решения практических задач, а также его сравнение с традиционными способами.
Теоретический уровень	0,1	Разработка алгоритма	6	Для исследования были разработаны алгоритмы анализа и генерации сигналов. Среда разработки и структура алгоритмов были выбраны таким образом, чтобы максимально упростить дальнейшее использование.
Возможность реализации	0,5	В течении первых лет	10	Данная работа является необходимым этапом реализации проекта, направленного на разработку корреляционного течеискателя. При условии наличия минимального финансирования, прототип устройства может быть создан в течении двух лет.

Более подробное обоснование выбранных баллов приводится далее.

На основании бальных оценок, приведенных в таблице 46, был рассчитан коэффициент научно-технического уровня НИР с учетом весовых коэффициентов.

Таблица 47

Расчет коэффициента научно-технического уровня

Фактор	Балл	Вес	Вклад в технический уровень
Уровень новизны	4	0,4	1,6
Теоретический уровень	6	0,1	0,6
Возможность реализации	10	0,5	5,0
Итоговый результат:	7,2

Исходя из значения результирующего значения коэффициента, можно сделать вывод о том, что проведенная работа характеризуется выше, чем средним научно-техническим уровнем, следовательно производимый ей научно-технический эффект делает ее выполнение целесообразным.

3.6 Оценка экономического эффекта

Как отмечалось выше, данная НИР является этапом реализации проекта, ставящего своей целью разработку корреляционного течеискателя. В настоящее время, корреляционные течепоисковые комплексы представляют собой наиболее эффективные и универсальные средства обнаружения утечек, применяемые в сфере жилищно-коммунального хозяйства. Основным преимуществом использования корреляционных течеискателей при обследовании трубопроводов является точность (до 2 м, в условиях городских шумов) и оперативность (процедура поиска занимает около 2-3 ч) локализации утечки. Недостатками корреляционных течеискателей является их относительно высокая стоимость и сложность эксплуатации специалистами без специальной подготовки. В связи с этим, передвижные лаборатории водоканалов, как правило, укомплектованы более дешевыми российскими корреляционными течеискателями, имеющими более низкие эксплуатационные характеристики и меньшие функциональные возможности, что сказывается на результативности обследования трубопроводов. Разработка корреляционного течеискателя, применяющего аппарат частотно-временного корреляционного анализа, позволит ввести на рынок устройство, характеристики которых не уступают зарубежным аналогам при значительно более низкой стоимости.

Таким образом, экономический эффект заключается в следующем:

1) уменьшение стоимости обследования трубопроводов, достигаемое за счет снижения продолжительности диагностических мероприятий; 2) увеличение точности обнаружения мест истечения жидкости и снижение вероятности обнаружения «ложных» течей позволят минимизировать затраты на устранение аварий, связанные с обеспечением доступа к трубопроводам.

Поскольку масштаб коммунальных трубопроводных сетей в России колоссален, а их состояние - неудовлетворительное, возможность своевременного устранения всех аварийных ситуаций отсутствует. Таким образом, внедрение более эффективных средств диагностики позволит не только более оперативно осуществлять обнаружение утечек с крупным расходом, но и обнаруживать малые повреждения и врезки, тем самым минимизируя потери по воде и тепловой энергии.



4. Социальная ответственность

Введение

Данная квалификационная работа является необходимым этапом реализации проекта, предусматривающего разработку течепоискового комплекса, использующего оригинальные способы частотно-временного корреляционного анализа для обработки данных, поступающих с обследуемого трубопровода. Работа предполагает исследование свойств частотно-временных корреляционных функций, применительно к решению таких задач как обнаружение утечек в трубопроводах и диагностика машинного оборудования. В связи с тем, что на данном реализации проекта в целом, отсутствуют условия для проведения физических экспериментов (в частности, прототип устройства находится в разработке), основным подходом к проведению запланированных исследований является компьютерное моделирование и программирование. Таким образом, основными рабочими средствами, задействованными в данной работе, являются ПК.

4.1 Производственная безопасность

Производственные условия на рабочем месте характеризуются наличием различных опасных и вредных производственных факторов, оказывающих негативное влияние на работников. Под вредными факторами, понимают такие факторы трудового процесса и рабочей среды, которые характеризуются потенциальной опасностью для здоровья, в частности способствуют развитию каких-либо заболеваний, приводят к повышенной утомляемости и снижению работоспособности. При этом, вредные факторы проявляются при определенных условиях таких как интенсивность и длительность воздействия. Опасные производственные факторы способны моментально оказать влияние на здоровье работника: привести к травмам, ожогам или к резкому ухудшению здоровья работников в результате отравления или облучения [28].

4.1.1 Анализ вредных производственных факторов и санитарных

Как отмечалось ранее, важным этапом обеспечения производственной

безопасности является анализ вредных производственных факторов и изучение вопроса производственной санитарии. В силу того, что специфика выполнения данной работы, предполагает продолжительную работу исполнителей с ПК, могут быть выделены следующие вредные производственные факторы:

Повышенный уровень электромагнитных и электростатических полей;

Повышенный уровень шума;

Отклонения показателей микроклимата;

Недостаточное освещение рабочей зоны;

Вредные психофизиологические факторы.

Далее производится анализ влияния перечисленных факторов и оценка их влияния на трудовой процесс, с учетом производимых мероприятий.

а) Повышенный уровень электромагнитных излучений, электростатических полей

Как правило, в качестве источника интенсивных электромагнитных полей рассматриваются токоведущие части действующих силовых установок. Однако в данном случае источниками электромагнитного излучения являются монитор и системный блок персонального компьютера. Вопрос о существенности влияния электромагнитного излучения современных персональных компьютеров на здоровье пользователя в настоящее время является дискуссионным и не находит однозначного ответа в научной и медицинской средах [29].

Действующими нормативными документами приводятся следующие требования к уровню электромагнитных полей при работе с компьютером [28].

Таблица 48

Временные допустимые уровни ЭМП, создаваемых ПЭВМ

Наименование параметров	ВДУ ЭМП
Напряженность электрического поля	в диапазоне частот 5 Гц - 2 кГц	25 В/м
	в диапазоне частот 2 кГц - 400 кГц	2,5 В/м
Плотность магнитного потока	в диапазоне частот 5 Гц - 2 кГц	250 нТл
	в диапазоне частот 2 кГц - 400 кГц	25 нТл
Напряженность электростатического поля	15 кВ/м
Электростатический потенциал экрана видеомонитора	500 В

В силу принципиальных и конструктивных особенностей жидкокристаллических мониторов, наличие ионизирующего излучения исключается в связи с отсутствием потока электронов, обладающих высокой энергией (источник изображения мониторов с электронно-лучевой трубкой). Электростатический потенциал жидкокристаллических мониторов, так же является пренебрежимо малым (по оценкам в том числе, разработчиков серии стандартов TCO) и не требует проведения таких мероприятий как увлажнение поверхности экрана или повышение влажности воздуха в помещении.

Для снижения воздействия существующих типов излучения рекомендуется применять мониторы с пониженным уровнем излучения, соответствующих современным, распространенным в мире экологическим стандартам (таким как MRP-II, TCO-99). В случае невозможности замены устройств, комплектовать имеющиеся защитными экранами. В качестве организационных мер, направленных на минимизацию негативного воздействия на здоровье работников, рекомендуется регламентировать и соблюдать режимы труда и отдыха [28]. Для снижения влияния излучения, источником которого являются соседние рабочие места, размещение соседних ПК должны осуществляется на расстоянии не менее чем 1,2 м.

б) Регламентирование режимов труда и отдыха при организации работы

Несоблюдения режимов труда и отдыха при работе за компьютером может привести к перенапряжению зрительного аппарата, нарушению сна, возникновению болезненных ощущений в глазах, пояснице, шеи и руках. В связи с этим, санитарные нормы [29] регламентирует длительность перерывов при работе за компьютером в зависимости от продолжительности рабочей смены, видов и категорий трудовой деятельности с видеодисплейным терминалом и персональным ЭВМ.

Таблица 49

Время регламентированных перерывов при работе на компьютере

Категория работы с ВДТ или ПЭВМ	Уровень нагрузки за рабочую смену при видах работы с ВДТ	Суммарное время регламентированных перерывов, мин
	Группа А, количество знаков	Группа Б, количество знаков	Группа В, часов	При 8-часовой смене	При 12-часовой смене
I	до 20 000	до 15 000	до 2,0	30	70
II	до 40 000	до 30 000	до 4,0	50	90
III	до 60 000	до 40 000	до 6,0	70	120

Выполнение исследований предусмотренных данной работы, может быть классифицировано как относящееся к группе В («творческая работа в форме диалога с ПК»). Так как выполнение задач предполагает значительное время работы с ПК, нагрузка соответствует категории II. Таким образом, через2 часа после работы, регламентируются 10 минутные перерывы каждый последующий час [29]. При выполнении работ рекомендуется перерывы сочетать с выполнением ряда расслабляющих упражнений для глаз, с целью повышения эффективности отдыха и снижения негативного влияния на зрительную систему.

в) Повышенный уровень шума

Вредным производственным фактором также является шум, что связано с его негативным воздействием на организм человека. Под воздействием шума снижается концентрация внимания, нарушаются физиологические функции, появляется усталость в связи с повышенными энергетическими затратами и нервно-психическим напряжением, ухудшается речевая коммутация. Все перечисленное является причиной снижения работоспособности человека и приводит к падению производительности [31].

В соответствии с [30], при разработке ПО корреляционного течеискателя на ПК (ПЭВМ) уровень шума на рабочем месте не должен превышать 50 дБ А. Согласно [32] защита от шума должна обеспечиваться разработкой и применением шумобезопасной техники, применением средств и методов коллективной защиты, применением средств индивидуальной защиты. В частности, для снижения уровня шума стены и потолки помещений могут быть облицованы звукопоглощающими материалами.

г) Отклонение показателей микроклимата

Одним из необходимых благоприятных условий труда является обеспечение в помещениях нормальных метеорологических условий, оказывающих существенное влияние на тепловое самочувствие человека. Метеорологические условия в производственных помещениях (микроклимат), зависят от ряда особенностей технологического процесса, а также внешних условий (климата, сезона, условий вентиляции и отопления).

Микроклимат производственных помещений определяется следующими показателями: температурой, относительной влажностью и скоростью движения воздуха. Оптимальное сочетание перечисленных параметров обеспечивает нормальный теплообмен человека с окружающей средой и оказывает позитивное влияние на его самочувствие [31]. Оптимальные значения перечисленных параметров для работ с ПК, установленные санитарными нормами [29, 33], приведены в таблице 50.

Таблица 50

Оптимальные значения показателей микроклимата

Период года	Температура воздуха, °С	Температура поверхностей, °С	Относительная влажность воздуха, %	Скорость движения воздуха, м/с
Холодный	22-24	19-26	40-60	0,1
Теплый	23-25	20-29	40-60	0,1

д) Эргономические требования к рабочему месту

Рабочее место и взаимное расположение всех его элементов должно соответствовать антропометрическим, физическим и психологическим требованиям с учетом характера выполняемой работы. В частности, при организации рабочего места инженера-программиста должны быть соблюдены следующие основные условия: оптимальное размещение оборудования, входящего в состав рабочего места и достаточное рабочее пространство, позволяющее осуществлять все необходимые движения и перемещения.

В частности, эргономическими аспектами проектирования рабочих мест являются [34]:

высота рабочей поверхности;

размеры пространства для ног;

требования к расположению документов на рабочем месте (наличие и размеры подставки для документов, возможность различного размещения документов, расстояние от глаз пользователя до экрана, документа, клавиатуры и т.д.);

характеристики рабочего кресла;

требования к поверхности рабочего стола;