Скорая лесная техпомощь: сервисное обслуживание и ремонт техники

Лесозаготовители в процессе работы нередко забираются на своих мощных машинах в саму гущу событий, точнее, леса. В итоге, оказавшись полностью оторванными от цивилизации, они подвергаются особому риску: техника может сломаться в любой момент, а ведь даже кратковременный простой в денежном эквиваленте окажется очень ощутимым. Надежная сервисная поддержка – вот что спасет и машины, и кошелек владельца бизнеса.

Мы не откроем Америку сказав, что в сейчас, в динамичной коммерческой среде основным условием эффективности современных высокомеханизированных лесозаготовок и, как следствие, успешности компании, является непрерывная и безотказная работа сложной и дорогой техники. По данным экспертов, при сложных лесозаготовительных работах время простоев в ремонте может составлять до 25 % сменного времени. Важно понимать, что машины работают в связке, и одна вышедшая из строя единица останавливает работу всей системы, повисая мертвым грузом и тормозя процесс. А ведь еще стоит учитывать и затраты на ремонт.

   В связи с этим основой рентабельной работы считается надежность конструкции машины, а вместе с ними и непосредственно организации стабильного технического обслуживания и ремонта. В том случае, когда прибыль и убытки зависят в первую очередь от способности завершить проект в срок, данные показатели становятся еще важнее.

  К основным эксплуатационным свойствам машин относятся: надежность, топливная экономичность, динамичность (скоростность) и безопасность движения. В результате длительной эксплуатации машины количественные показатели параметров указанных свойств снижаются, и как следствие, ухудшается техническое состояние машины, что приводит к частичной или полной потере ее работоспособности.

   Остановимся подробнее на надежности. Для современных лесозаготовительных машин этот показатель считается удовлетворительным в том случае, если техническая готовность их в зависимости от типа составляет 75-85 %. Показатель технической готовности в свою очередь сейчас уже является неотъемлемой частью технической характеристики машин. Чтобы не быть голословными, в качестве примера проведем по данным АРА анализ средних внутрисменных затрат времени в часах в течение года установки для дробления целых деревьев в щепу при работе ее в смешанных насаждениях на лесосеке при довольно высокой технической готовности 80 % и использовании 60 % (годовая выработка машины – 25 тыс. т щепы в год): 

• Общая продолжительность внутрисменного времени.
• Время производительной работы.
• Внутрисменный ремонт.
• Внутрисменное обслуживание.
• Простои оборудования.
• Простои по вине персонала.
• Внутрисменные переезды.
• Прочие затраты времени 

Большое значение имеет приспособленность машин к проведению обслуживания и ремонта, удобный доступ к узлам, легкость замены масел, заправки и т. п., что позволяет сократить простои при выполнении этих операций. По данным анализа известно, что час простоя при среднем ремонте лесозаготовительной машины обходился около 100 долларов (1977 г. ), что соответствует примерно 15 м3 древесины, уложенной у дороги. 
  

  Согласно данным многочисленных исследований, затраты времени на ремонт, вызванный износом деталей, составляют 15 %. Порядка 56 % поломок происходит по причине дефектов в изготовлении деталей, 42 % вызваны случайными причинами. Неисправности, возникшие по вине обслуживающего персонала, составляют максимум 15 % по вине оператора и 7 % – по вине механика. 

   Как правило, успешная работа лесозаготовительных предприятий, применяющих технику, связывается с хорошо налаженной системой технического обслуживания, наличием эффективных программ ТО и развитых систем связи. 
Основой таких программ является определение срока службы основных узлов машин и их восстановление до поломки.

 Особенности условий работы лесозаготовительных предприятий, такие как рассредоточенность лесных машин, удаленность мест работы машин от основной ремонтной базы и другие причины требуют принятия специальных мер в области организации их технического обслуживания и ремонта. Это особенно важно при крупных масштабах лесозаготовительных работ, когда содержание большого количества лесных машин требует значительных затрат, связанных с созданием производственной базы, с привлечением большого числа ремонтных рабочих.

   Значительную роль в организации правильной эксплуатации машин, их технического обслуживания и ремонта играют непосредственно производители техники. Их задачи не ограничиваются только разработкой рекомендаций по уходу и правилами эксплуатации. Немаловажный пласт составляет и организация обучения механиков, проведения консультаций на местах и др. Сервисная политика производителей лесных машин является одним из эффективных инструментов расширения рынка. Организация сервисного обслуживания и ремонта дает возможность изготовителю оперативно получать сведения об отказах лесной машины и их причинах, которые в свою очередь позволяет производителям разработать и внедрить технологические инструкции по устранению возникающих отказов.

   И хоть большинство лесозаготовительных компаний имеют собственные ремонтные цехи с соответствующим оборудованием, в которых приводится техническое обслуживание и ремонт машин, если необходимо провести крупный ремонт, машины или узлы доставляют в центральные мастерские производителей или дилеров техники. Врочем, такое решение целесообразно и при небольших поломках. Во-первых, играет роль опыт и квалификация механиков, зачастую проходящих обучение непосредственно на заводе-производителе. Во-вторых, у дилерских центров обычно имеется достаточное количество оригинальных запасных частей и оперативная доставка их в течение 24 ч из своих запасов или с завода-изготовителя. Также в большинстве случаев есть мобильные выездные бригады, которые осуществляют диагностику, обслуживание и ремонт техники непосредственно на объекте, что позволяет в значительной степени сократить простои и финансовые потери.

   Богатый опыт работы многих лесозаготовителей показывает, что наиболее приемлемой является система планово-предупредительного технического обслуживания и ремонта, предусматривающая проведение работ по смешанному принципу: принудительно и по фактической потребности. В лесной промышленности эта система базируется на Положении о техническом обслуживании и ремонте лесозаготовительного оборудования, которое является нормативно-техническим документом, устанавливающим принципиальные основы технического обслуживания и ремонта и содержащим перечень обязательных операций ТО новых лесосечных машин, нормативы периодичности, трудоемкости и продолжительности обслуживания и текущего ремонта, нормативы денежных затрат на ТО, рекомендации по планированию и учету работы машины, составу и оснащению ремонтно-обслуживающей базы, организации проведения ТО и Р.

  Согласно данному документу, предусмотрены следующие виды технического обслуживания: ежесменное (ЕО), первое техническое обслуживание (ТО-1), второе техническое обслуживание (ТО-2), третье техническое обслуживание (ТО-3), сезонное (СО) техническое обслуживание, отличающиеся периодичностью, номенклатурой и трудоемкостью выполнения работ.

  ЕО предназначено для подготовки машины к работе и обеспечения ее работоспособности в течение смены. ЕО позволяет своевременно выявлять и предупреждать неисправности, поддерживать машину в работоспособном состоянии. Поскольку ЕО обеспечивает безотказную работу машин в течение рабочей смены, оно является одним из основных видов ТО.

  Периодические технические обслуживания (ТО-1, ТО-2, ТО-3) выполняются в обязательном порядке после определенной наработки машин. Главная цель их —предотвратить преждевременный износ и поломку деталей и узлов машин, проверить и восстановить регулировку узлов и рабочих органов, обеспечить экономичность и безопасность работы.

    Сервисное обслуживание производится два раза в год при переходе от весенне-летнего периода эксплуатации машин к осенне-зимнему и обратно. Заблаговременно, до наступления соответствующего сезона в предприятиях разрабатываются организационно-технические мероприятия, в которых предусматривают задания различным службам по обеспечению предприятия необходимыми топливно-смазочными материалами, подготовке средств заправки, предпусковой подготовки, определяются конкретные сроки выполнения СО, текущих и капитальных ремонтов, постановки техники в резерв и т. д. По времени проведения СО совмещается с очередными ТО-2 или ТО-3. В объем СО входят замена масел и рабочих жидкостей в соответствии с наступающим периодом эксплуатации, промывка системы питания и охлаждения, доведение плотности электролита в аккумуляторных батареях до зимней или летней нормы, проверка работы пускового подогревателя и системы отопления кабины (при подготовке машин к зиме). СО обеспечивает безаварийную работу машин в предстоящем сезоне. В последние годы из-за возросшей конструктивной сложности новой техники все большее распространение получает диагностирование машин при выполнении технического обслуживания и ремонта. Диагностирование позволяет свести до минимума простои высокопроизводительных машин в процессе работы по причине невыявленных дефектов при проведении технических обслуживаний, сократить время нахождения техники в ремонте.

   В передвижных пунктах технического обслуживания на местах эксплуатации машин рекомендуется производить ЕО, ТО-1 (а в случаях удаленности мест работы лесозаготовителей более 90 км от рабочего поселка — и ТО-2) и несложный TP при затратах времени не более 8 ч. ЕО лесных машин выполняется машинистами. Устранение неисправностей, обнаруженных при ЕО или в процессе работы и требующих специального инструмента, периодические ТО и TP машин на местах эксплуатации производятся при помощи передвижных ремонтных мастерских J1B-8A, СРПМ-ЗА и автозаправщика МА-4А.

   Строгое выполнение требований планово-предупредительной системы технического обслуживания и ремонта, внедрение централизованной формы организации данных сервисных мероприятий в сочетании со своевременным и полным обеспечением производственных участков запасными частями и материалами позволяют обеспечить постоянную техническую готовность до 85 … 90% парка лесных машин при минимальных затратах трудовых и материальных ресурсов и вместе с тем высокую эффективность лесозаготовительного производства.

   Придавая важное значение качеству и своевременности проведения обязательных операций ТО, при современном уровне лесозаготовительной техники эксперты не исключают необходимости выполнения большого объема ремонтных работ по устранению отказов. Отказы, носящие случайный характер, появление которых может быть предсказано, как правило, только проведением углубленной диагностики машины, узла, агрегата, требуют применения для их устранения специальных инструментов, приборов, высокой квалификации ремонтных рабочих, надлежащего материального обеспечения. Текущий ремонт — это наиболее трудоемкий и дорогостоящий из всех видов работ в технической эксплуатации лесозаготовительных машин и оборудования. Так, при работе валочно-пакетирующей машины ЛП-19 нормативная удельная трудоемкость ремонта за 100 моточасов ее работы составляет 56 чел./ ч или в два раза больше, чем затраты труда на ТО за тот же период. Суммарные затраты труда, материальных и денежных средств на TP во много раз превышают аналогичные затраты на КР.  

  Во многих лесозаготовительных предприятиях в основе программы ТО и ремонта лежит система предупредительного ремонта. По данным подсчетов, затраты на внеплановый ремонт тормозов автотранспортного средства на 11 % превышают общую стоимость планового ремонта из-за большой стоимости запчастей, непредвиденных
простоев транспортного средства и связанной с этим задержки груза, затрат времени на осмотр автомобиля и т.п. В автотранспортных фирмах считается минимальной доля ТО по графику — 30 %, а необходимой цифрой называется 70 %. В результате увеличения доли плановых работ должна уменьшаться общая сумма затрат на техобслуживание. 

  Важное место в системе технического обслуживания и ремонте эксперты отводят диагностике, разработке новых способов ТО и специальных приборов. К методам технической диагностики, обычно не требующим полной разборки обследуемых механизмов или предусматривающим лишь незначительный демонтаж, относится внешний осмотр, испытание на ходу, обследование с применением соответствующих приборов и т. п. 

   Во многом правила эксплуатации и обслуживания зависят конкретно от типа техники. К примеру, харвестер –  это сложная в техническом устройстве машина с автоматизированным управлением. Ее главный элемент – захватывающий механизм под названием харвестерная головка. Поскольку даже малейшие неисправности могут нарушить работу таких операций как удаление сучьев, раскряжевка и раскладывание сортимента, техническое состояние механизма требует постоянного контроля. Особое внимание необходимо уделять и пилящему механизму, который всегда должен быть в исправном состоянии и грамотно подготовлено к работе, а также гидравлике и автоматике.

  Еще одна востребованная лесная машина – форвардер.  При помощи данного гидравлического манипулятора и осуществляется захватывание и перемещение сортимента. Очень важно не перегружать его в процессе эксплуатации, для чего стоит учитывать максимальную нагрузку при выборе длины стрелы. Стабильность и долгий срок службы гидравлической системы зависит от своевременной замены и качества масла, а также исправного состояния рукавов высокого давления и элементов гидравлической системы.

   Особо стоит коснуться зимнего обслуживания, так как в России лесозаготовительным компаниям нередко приходится работать при пониженных температурах, что создает сложности не только при эксплуатации, но и при ремонте машин. Поэтому в суровом климате места сосредоточения техники в лесу оборудуются передвижными мастерскими, помещениями специальной конструкции, передвижными навесами различных размеров, демонтаж/монтаж которых осуществляется в течение нескольких минут. 

   В зимнее время года все задействованные на лесосеке машины оборудуются встроенными электронагревателями и на стоянках подключаются к электропитанию, вырабатываемому дизель-генераторами. Еще один метод прогрева двигателей машин — это подключение вводного и выводного шлангов системы охлаждения двигателя к аналогичным шлангам работающей автомашины техобслуживания. 
Обслуживание техники является обязательным и проводится только после нормативной выработки или пробега при тщательном учете выполняемых работ.

404 Cтраница не найдена

Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта МГТУ и большего удобства его использования. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь.
Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом ФГБОУ ВО «МГТУ» и согласны с нашими правилами обработки персональных данных.

Размер:

AAA

Изображения

Вкл.
Выкл.

Обычная версия сайта

К сожалению запрашиваемая страница не найдена.

Но вы можете воспользоваться поиском или картой сайта ниже

Понимание случайного леса.

Как работает алгоритм и почему это так… | Тони Ю

Фото Skitterphoto с сайта Pexels Опубликовано в

·

Чтение: 9 мин.

·

12 июня 2019 г. (она же группа) наблюдение принадлежит. Возможность точной классификации наблюдений чрезвычайно ценна для различных бизнес-приложений, таких как прогнозирование того, купит ли конкретный пользователь продукт, или прогнозирование дефолта по данному кредиту.

Наука о данных предоставляет множество алгоритмов классификации, таких как логистическая регрессия, метод опорных векторов, наивный байесовский классификатор и деревья решений. Но в верхней части иерархии классификаторов находится классификатор случайного леса (есть также регрессор случайного леса, но это тема для другого дня).

В этом посте мы рассмотрим, как работают базовые деревья решений, как отдельные деревья решений объединяются в случайный лес, и в конечном счете выясним, почему случайные леса так хороши в том, что они делают.

Давайте быстро рассмотрим деревья решений, поскольку они являются строительными блоками модели случайного леса. К счастью, они довольно интуитивно понятны. Готов поспорить, что большинство людей использовали дерево решений, сознательно или нет, в какой-то момент своей жизни.

Пример простого дерева решений

Вероятно, гораздо проще понять, как работает дерево решений, на примере.

Представьте, что наш набор данных состоит из чисел вверху рисунка слева. У нас есть две единицы и пять нулей (единицы и нули — это наши классы) и мы хотим разделить классы, используя их функции. Особенности — это цвет (красный против синего) и то, подчеркнуто ли наблюдение или нет. Итак, как мы можем это сделать?

Цвет кажется довольно очевидной функцией для разделения, так как все 0, кроме одного, синие. Таким образом, мы можем использовать вопрос: «Это красное?» чтобы разделить наш первый узел. Вы можете думать об узле в дереве как о точке, в которой путь разделяется на две части: наблюдения, соответствующие критериям, идут по ветви «да», а те, которые не идут по ветви «нет».

Ветвь «Нет» (синяя) теперь содержит все 0, так что мы закончили, но нашу ветку «Да» можно еще разделить. Теперь мы можем использовать вторую функцию и спросить: «Это подчеркнуто?» сделать второй раскол.

Две подчеркнутые единицы идут вниз по подветви «Да», а неподчеркнутый 0 идет по правой подветви, и все готово. Наше дерево решений смогло использовать две функции для идеального разделения данных. Победа!

Очевидно, что в реальной жизни наши данные не будут такими чистыми, но логика, используемая деревом решений, остается прежней. В каждом узле он будет спрашивать —

Какая функция позволит мне разделить имеющиеся наблюдения таким образом, чтобы результирующие группы максимально отличались друг от друга (и члены каждой результирующей подгруппы были максимально похожи друг на друга). другое по возможности)?

Случайный лес, как следует из его названия, состоит из большого количества отдельных деревьев решений, которые работают как ансамбль. Каждое отдельное дерево в случайном лесу выдает прогноз класса, и класс с наибольшим количеством голосов становится прогнозом нашей модели (см. рисунок ниже).

Визуализация модели случайного леса Создание прогноза

Фундаментальная концепция случайного леса проста, но мощна — мудрость толпы. С точки зрения науки о данных причина, по которой модель случайного леса работает так хорошо, заключается в следующем:

Большое количество относительно некоррелированных моделей (деревьев), работающих как комитет, превзойдут любую из отдельных составляющих моделей.

Ключевым моментом является низкая корреляция между моделями. Подобно тому, как инвестиции с низкой корреляцией (например, акции и облигации) объединяются, чтобы сформировать портфель, который больше, чем сумма его частей, некоррелированные модели могут давать ансамблевые прогнозы, которые более точны, чем любые отдельные прогнозы. Причина этого чудесного эффекта в том, что деревья защищают друг друга от своих индивидуальных ошибок (пока они не ошибаются постоянно в одном направлении). В то время как некоторые деревья могут быть неправильными, многие другие деревья будут правильными, поэтому деревья в группе могут двигаться в правильном направлении. Таким образом, предварительные условия для хорошей работы случайного леса:

1. В наших функциях должен быть какой-то фактический сигнал, чтобы модели, построенные с использованием этих функций, работали лучше, чем случайное угадывание.
2. Прогнозы (и, следовательно, ошибки), сделанные отдельными деревьями, должны иметь низкую корреляцию друг с другом.

Прекрасные эффекты множества некоррелированных моделей — настолько важная концепция, что я хочу показать вам пример, чтобы помочь вам лучше понять ее. Представьте, что мы играем в следующую игру:

• Я использую равномерно распределенное случайное число. генератор для получения числа.
• Если число, которое я генерирую, больше или равно 40, вы выигрываете (т.е. у вас есть 60% шансов на победу), и я плачу вам немного денег. Если меньше 40, я выигрываю, и вы платите мне столько же.
• Теперь я предлагаю вам следующие варианты. Мы можем:

1. Игра 1 — сыграть 100 раз, каждый раз делая ставку 1 доллар.
2. Игра 2 — сыграть 10 раз, каждый раз делая ставку 10 долларов.
3. Игра 3 — сыграть один раз, поставив $100.

Что бы вы выбрали? Ожидаемое значение каждой игры одинаково:

Ожидаемое значение игры 1 = (0,60*1 + 0,40*-1)*100 = 20

Ожидаемое значение игры 2= (0,60*10 + 0,40*-10)* 10 = 20

Ожидаемая стоимость игры 3 = 0,60*100 + 0,40*-100 = 20

Результат Распределение 10 000 симуляций для каждой игры

Что насчет распределений? Давайте визуализируем результаты с помощью симуляции Монте-Карло (мы запустим 10 000 симуляций каждого типа игры; например, , мы будем симулировать в 10 000 раз больше 100 игр 1 ). Взгляните на диаграмму слева — какую игру вы бы выбрали? Несмотря на то, что ожидаемые значения одинаковы, распределения результатов сильно различаются, начиная от положительного и узкого (синего) до бинарного (розового).

Игра 1 (где мы играем 100 раз) предлагает наилучшие шансы заработать немного денег — из 10 000 симуляций, которые я провел, вы зарабатываете деньги в 97% из них! Для игры 2 (в которую мы играем 10 раз) вы зарабатываете деньги в 63% симуляций, резкое снижение (и резкое увеличение вероятности потери денег). И в игре 3, в которую мы играем только один раз, вы, как и ожидалось, зарабатываете деньги в 60% симуляций.

Вероятность получения денег в каждой игре

Таким образом, несмотря на то, что игры имеют одинаковое математическое ожидание, их распределение результатов совершенно различно. Чем больше мы разделяем нашу ставку в 100 долларов на разные игры, тем больше мы можем быть уверены, что заработаем деньги. Как упоминалось ранее, это работает, потому что каждая игра независима от других.

Случайный лес такой же — каждое дерево похоже на одну игру в нашей предыдущей игре. Мы только что увидели, как наши шансы заработать деньги увеличивались, чем больше раз мы играли. Точно так же в случае модели случайного леса наши шансы сделать правильный прогноз увеличиваются с увеличением количества некоррелированных деревьев в нашей модели.

Если вы хотите запустить код для моделирования игры самостоятельно, вы можете найти его на моем GitHub здесь.

Так как же случайный лес гарантирует, что поведение каждого отдельного дерева не слишком коррелирует с поведением любого другого дерева в модели? Он использует следующие два метода:

Бэггинг (Bootstrap Aggregation) — деревья решений очень чувствительны к данным, на которых они обучаются — небольшие изменения в обучающем наборе могут привести к значительному изменению древовидной структуры. Случайный лес использует это преимущество, позволяя каждому отдельному дереву случайным образом выбирать из набора данных с заменой, в результате чего получаются разные деревья. Этот процесс известен как бэггинг.

Обратите внимание, что при мешковании мы не разбиваем обучающие данные на более мелкие фрагменты и не обучаем каждое дерево на отдельном фрагменте. Скорее, если у нас есть выборка размера N, мы по-прежнему снабжаем каждое дерево обучающим набором размера N (если не указано иное). Но вместо исходных обучающих данных мы берем случайную выборку размера N с заменой. Например, если наши обучающие данные были [1, 2, 3, 4, 5, 6], то мы могли бы дать одному из наших деревьев следующий список [1, 2, 2, 3, 6, 6]. Обратите внимание, что оба списка имеют длину шесть и что «2» и «6» повторяются в случайно выбранных обучающих данных, которые мы даем нашему дереву (потому что мы делаем выборку с заменой).

Разделение узлов в модели случайного леса основано на случайном подмножестве признаков для каждого дерева.

Случайность признаков — В обычном дереве решений, когда приходит время разделить узел, мы рассматриваем все возможные признаки и выбираем тот, который дает наибольшее разделение между наблюдениями в левом узле и наблюдениями в правом узле. Напротив, каждое дерево в случайном лесу может выбирать только из случайного подмножества признаков. Это вызывает еще большую вариацию среди деревьев в модели и в конечном итоге приводит к более низкой корреляции между деревьями и большей диверсификации.

Давайте рассмотрим наглядный пример — на картинке выше традиционное дерево решений (выделено синим цветом) может выбирать из всех четырех функций при принятии решения о том, как разделить узел. Он решает использовать Feature 1 (черный и подчеркнутый), поскольку он разбивает данные на максимально разделенные группы.

Теперь давайте посмотрим на наш случайный лес. В этом примере мы рассмотрим только два дерева леса. Когда мы проверяем дерево случайного леса 1, мы обнаруживаем, что оно может учитывать только функции 2 и 3 (выбранные случайным образом) для своего решения о разделении узлов. Из нашего традиционного дерева решений (обозначено синим цветом) мы знаем, что функция 1 лучше всего подходит для разделения, но дерево 1 не может видеть функцию 1, поэтому оно вынуждено использовать функцию 2 (черная и подчеркнутая). Дерево 2, с другой стороны, может видеть только признаки 1 и 3, поэтому оно может выбрать признак 1.

Итак, в нашем случайном лесу мы получаем деревья, которые не только обучаются на разных наборах данных (благодаря бэггингу), но и используют разные функции для принятия решений.

И это, мой дорогой читатель, создает некоррелированные деревья, которые буферизуют и защищают друг друга от ошибок.

Случайные леса — мой фаворит. Исходя из мира финансов и инвестиций, святой Грааль всегда заключался в том, чтобы построить кучу некоррелированных моделей, каждая с положительной ожидаемой доходностью, а затем объединить их в портфель, чтобы получить огромную альфу (альфа = рыночная доходность). Легче сказать, чем сделать!

Случайный лес является эквивалентом этого в науке о данных. Давайте пересмотрим в последний раз. Что такое классификатор случайного леса?

Случайный лес — это алгоритм классификации, состоящий из множества деревьев решений. Он использует мешки и случайность признаков при построении каждого отдельного дерева, чтобы попытаться создать некоррелированный лес деревьев , предсказание которого комитетом является более точным, чем предсказание любого отдельного дерева.

Что нам нужно, чтобы наш случайный лес делал точные предсказания классов?

1. Нам нужны функции, обладающие хотя бы некоторой предсказательной силой. В конце концов, если мы положим мусор, то мы получим мусор.
2. Деревья леса и, что более важно, их предсказания должны быть некоррелированными (или, по крайней мере, иметь низкую корреляцию друг с другом). В то время как сам алгоритм с помощью случайности признаков пытается спроектировать для нас эти низкие корреляции, выбранные нами признаки и гиперпараметры также будут влиять на конечные корреляции.

Спасибо за внимание. Надеюсь, вы узнали столько же, прочитав это, сколько я узнал, написав его. Ваше здоровье!

Если вам понравилась эта статья и мои тексты в целом, поддержите меня, подписавшись на Medium по моей реферальной ссылке здесь. Спасибо!

Смягчение последствий изменения климата | ГЭФ

Основная проблема

Смягчение последствий изменения климата заключается в сокращении выбросов парниковых газов, которые нагревают нашу планету. Стратегии смягчения последствий включают модернизацию зданий, чтобы сделать их более энергоэффективными; использование возобновляемых источников энергии, таких как солнечная энергия, ветер и малая гидроэнергетика; помощь городам в развитии более экологичного транспорта, такого как скоростной автобусный транспорт, электромобили и биотопливо; и содействие более устойчивому использованию земель и лесов.

Около 1,4 миллиарда человек во всем мире полагаются на традиционные виды топлива, такие как уголь и древесина, для удовлетворения своих основных потребностей в энергии. Это не только вредно для окружающей среды; это также может привести к преждевременной смерти миллионов людей, особенно женщин и детей. По прогнозам, к 2035 году глобальный спрос на энергию вырастет более чем на 50 процентов, а в развивающихся странах — еще быстрее. Всем этим новым потребителям нужна чистая энергия, которая не нанесет вред ни им, ни окружающей среде.

В специальном докладе Межправительственной группы экспертов по изменению климата (МГЭИК) 2018 года «Глобальное потепление на 1,5 °C» подчеркивается безотлагательность необходимых действий в области климата: глобальные выбросы должны достичь пика к 2030 году и быстро снизиться до нуля к 2050 году, если мы хотим в состоянии оставаться в пределах безопасности, установленных Парижским соглашением.

Что мы делаем

Изменение климата затрагивает практически все природные и экономические системы. Это взаимодействие между изменением климата и биоразнообразием, деградацией земель, лесами, химическими веществами и отходами, а также международными водами указывает на важность признания последствий изменения климата во всем, что мы делаем.

ГЭФ обладает уникальной способностью поддерживать естественные решения, разработанные с помощью системного мышления, использующего преимущества синергии для достижения многочисленных глобальных экологических выгод от различных конвенций при одновременном сокращении компромиссов и дублирования.

Стратегия ГЭФ-7 по смягчению последствий изменения климата направлена ​​на оказание поддержки развивающимся странам в проведении трансформационных сдвигов в сторону путей развития с низким уровнем выбросов, совместимых с целями Рамочной конвенции Организации Объединенных Наций об изменении климата (РКИК ООН) и Парижского соглашения. В условиях меняющегося ландшафта климатического финансирования стратегия разработана таким образом, чтобы максимально дополнять другие источники климатического финансирования, такие как Зеленый климатический фонд.

Поддержка ГЭФ усилий по смягчению последствий изменения климата определяется тремя всеобъемлющими целями:

• Содействовать инновациям и передаче технологий для прорывов в области устойчивой энергетики : Технологии являются одним из ключевых средств сокращения или замедления роста и стабилизации концентрации выбросов парниковых газов (ПГ). С этой целью технологические инновации, особенно когда они продвигаются в партнерстве с частным сектором, могут помочь создать или расширить рынки экологически чистых продуктов и услуг, создавая рабочие места и поддерживая экономический рост, одновременно способствуя сокращению выбросов парниковых газов. Ресурсы ГЭФ играют ключевую роль в апробировании новых и инновационных решений, включая экологически чистые технологии, бизнес-модели, вспомогательную политику и стратегии, а также финансовые инструменты, которые способствуют привлечению частного сектора к экологически безопасным технологиям и инновациям. Четыре точки входа были определены в качестве приоритетных для поддержки ГЭФ-7 в области смягчения последствий изменения климата, учитывая их инновационный характер и дополнение к другим финансовым механизмам: децентрализованная возобновляемая энергия с накоплением энергии; электроприводные технологии и электрическая мобильность; ускорение внедрения энергоэффективности; и инновации в области экологически чистых технологий.
• Продемонстрировать варианты смягчения с системными последствиями : Изменение климата влияет практически на все природные и экономические системы. Взаимодействие между изменением климата и всеми областями работы ГЭФ указывает на важность признания последствий изменения климата в других приоритетных областях путем использования вариантов смягчения последствий и интеграции мер по адаптации к изменению климата, одновременно продвигая многочисленные глобальные экологические выгоды целостным и комплексным образом. Это будет осуществляться посредством трех сквозных программ воздействия ГЭФ-7: «Устойчивые города»; Продовольственные системы, землепользование и восстановление; и устойчивое управление лесами.
• Включение проблем смягчения последствий в стратегии устойчивого развития : ГЭФ продолжает решать вопрос о необходимости создания благоприятных условий для включения проблем изменения климата в национальные программы планирования и развития посредством достоверных данных, анализа и политических рамок. Примером этого является поддержка ГЭФ национальных сообщений, двухгодичных обновленных отчетов, оценок технологических потребностей, определяемых на национальном уровне вкладов и Инициативы по наращиванию потенциала для обеспечения прозрачности.

Результаты

За первые 25 лет существования ГЭФ мы оказали поддержку 940 проектам по смягчению последствий изменения климата, которые, как ожидается, со временем сократят прямые и косвенные выбросы парниковых газов на 8,4 миллиарда метрических тонн.

ГЭФ предоставил не менее 4,2 миллиарда долларов и привлек 38,3 миллиарда долларов из других источников для более чем 1000 проектов и программ по смягчению последствий в более чем 160 странах. Мы поддерживаем широкий спектр стратегий смягчения последствий, но производство и потребление энергии являются крупнейшим источником выбросов парниковых газов. Инвестиции ГЭФ направлены на снижение этих выбросов посредством конкретных проектов. Например:  

• Энергоэффективность: введение стандартов для бытовых приборов и оборудования, таких как освещение, кондиционеры и двигатели, а также более строгие строительные нормы и правила.
• Возобновляемая энергия: коммерциализация и масштабирование таких технологий, как солнечная энергия, ветер, малая гидроэнергетика, биоэнергетика и геотермальная энергия.
• Политика: введение льготных тарифов, обратных аукционов и других рыночных механизмов и финансовых инструментов для ускорения инвестиций в чистую энергетику.

Глядя вперед

Стратегия ГЭФ-7 по смягчению последствий изменения климата направлена ​​на оказание поддержки развивающимся странам в проведении трансформационных сдвигов в сторону путей развития с низким уровнем выбросов, совместимых с целями РКИК ООН и Парижского соглашения. В условиях меняющегося ландшафта климатического финансирования стратегия разработана таким образом, чтобы максимально дополнять другие источники климатического финансирования, такие как Зеленый климатический фонд.

Основываясь на многолетнем опыте ГЭФ в стимулировании инноваций и создании благоприятных условий, стратегия также направлена ​​на поощрение участия частного сектора и увеличение инвестиций в низкоуглеродные технологии. С учетом этих целей стратегия смягчения последствий ГЭФ-7 направлена ​​на использование и максимальное синергетическое взаимодействие с другими целевыми областями ГЭФ, в том числе посредством комплексного программирования, ориентированного на устойчивые города, устойчивое лесопользование и производственно-сбытовые цепочки продовольственных товаров.

Для достижения амбициозной цели по сокращению (или предотвращению) выбросов парниковых газов, эквивалентных как минимум 1,5 миллиардам тонн CO2, стратегия смягчения последствий основывается на трех основных принципах: Технология является одним из ключей к сокращению или замедлению роста выбросов парниковых газов и стабилизации их концентрации. ГЭФ сосредоточит свои усилия на четырех областях: (i) децентрализованная возобновляемая энергия с хранением энергии; (ii) технологии электропривода и электрическая мобильность; (iii) ускорение внедрения энергоэффективности; (iv) и инновации в области экологически чистых технологий.

Продемонстрировать варианты смягчения с системными воздействиями .