· PDF fileII AKADEMIJA NAUKA, KULTURA I UMETNOSTI VOJVODINE Proučavanje i razvoj metoda i...

A

AKADEMIJA NAUKA, KULTURA I UMETNOSTI VOJVODINE

Proučavanje i razvoj metoda i analiza za odlučivanje u složenim tehničko-tehnološkim sistemima u AP Vojvodini– Monografija –

Novi Sad, 2015

I


Proučavanje i razvoj metoda i analiza za odlučivanje u složenim

tehničko-tehnološkim sistemima u AP Vojvodini

– Monografija –

Novi Sad, 2015.

II


Proučavanje i razvoj metoda i analiza za odlučivanje u složenim tehničko-tehnološkim sistemima u AP Vojvodini

– Monografija –

ISBN 978-86-918969-0-4

ZA IZDAVAČAAkademik Milorad Miloradov

UREDNIKAkademik Milorad Miloradov

UREDNIŠTVOAkademik Miloš TešićAkademik Lajoš Genc

Akademik Branimir Gudurić

RECENZENTIProf. dr Ivan Aničin

Akademik Đorđe ĐukićProf. dr Artur Bjelica

Doc. dr Ivana Mihajlović Prof. dr Ivana Štajner-Papuga

Akademik Miloš TešićProf. dr Ljiljana Vojinović Ješić

Prof. dr Goran Vujić

LEKTOR I KOREKTORMr Nataša Belić

DESIGN & PREPRESSLazarus, Kać

ŠTAMPAGrid, Novi Sad

TIRAŽ100

Istraživanja za ovu monografiju omogućena su sredstvima Pokrajinskog sekretarijata za nauku i tehnološki razvoj, Novi Sad

Štampanje ove publikacije su omogućili Prof. em. dr Mirjana Vojinović Miloradov i Integra Idea Group, Novi Sad

III

In Memoriam – Milorad Miloradov . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . V

Predgovor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .XII

Endre PapIstraživanje ključnih matematičkih problema u teoriji odlučivanja vezanih za donošenje odluka u neodređenim kompleksnim sistemima . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1

Milorad Miloradov, Serafim Opricović, Mirjana Vojinović-MiloradovIstraživanje mogućnosti primene višekriterijumske optimizacije na upravljanje komunalnim otpadom . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33

Đorđe Đatkov, Milan Martinov, Miloš TešićMetoda za odlučivanje o poboljšanju efikasnosti generisanja energije iz obnovljivih izvora: primena za bio-gas postrojenja . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77

Rudolf Kastori, Miladin Brkić, Ivana Maksimović, Marina Putnik DelićEkološki aspekti primene biomase u proizvodnji energije – zelena energija i plodnost zemljišta . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107

Duško Čučković, Danijela Stanković Baričak, Branimir GudurićRazvoj modela rangiranja zdravstvenih ustanova na teritoriji AP Vojvodine . . . . . . 141

Vukadin M. Leovac, Marko V. RodićKompleksi metala sa S-alkilizotiosemikarbazidima . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 162

Livija Cvetićanin, Ivana KovačićProučavanje i razvoj metoda proračuna vibracionih karakteristika sistema konstrukcija koje se projektuju . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 191

Ištvan Bikit, Dušan MrđaMetode odlučivanja u slučajevima povećanog radijacionog rizika . . . . . . . . . . . . . . . 222

Proučavanje i razvoj metoda i analiza za odlučivanje

u složenim tehničko-tehnološkim sistemima u AP Vojvodini

Monografija

SADRŽAJ

IV

CIP - Каталогизација у публикацији Библиотека Матице српске, Нови Сад

005.311.6(497.113)

PROUČAVANJE i razvoj metoda i analiza za odlučivanje u složenim tehničko-tehnološkim sistemima u AP Vojvodini [Elektronski izvor] : monografija / [urednik Milorad Miloradov]. - Novi Sad : Akademija nauka, kultura i umetnosti Vojvodine, 2015. - XVIII, 250 str.

Način dostupa (URL): www.ankuv.rs. - Nasl. sa naslovnog ekrana. - Opis zasnovan na stanju na dan: 17.07.2015. - Str. III-XV: Predgo-vor / Milorad Miloradov. - Bibliografija uz svaki rad

ISBN 978-86-918969-0-4

a) Теорија одлучивања - Установе - Војводина

COBISS.SR-ID 298040327

V

Akademik Vojvođanske akademije nauka i umetnosti Milorad Miloradov preminuo je iznenada 29. juna 2015. godine.

Milorad Miloradov je rođen 1933. godine u Rumenki kraj No-vog Sada. Završio je gimnaziju u Novom Sadu 1952. godine. Di-plomirao je na Građevinskom fakultetu Univerziteta u Beogradu 1958. godine, a na istom fakultetu je završio magistarske studi-je 1967. i odbranio doktorsku disertaciju 1978. godine. Odmah po diplomiranju 1958. godine, zaposlio se u Institutu za vodo-privredu „Jaroslav Černi”, gde je prošao sve faze razvoja u ugled-nog naučnog radnika, od asistenta-saradnika, naučnog savetnika,

a potom i generalnog direktora Instituta. Iz Instituta „Jaroslav Černi” je 1986. godine prešao na Fakultet tehničkih nauka, Univerziteta u Novom Sadu, na kome je radio sve do penzionisanja 1998. godine. Držao je nastavu na poslediplomskim studijama na Fa-kultetu tehničkih nauka i Centru za multidisciplinarne i interdisciplinarne studije inže-njerstva zaštite životne sredine.

Kao izuzetno aktivan i angažovan naučni radnik neizmernu energiju ulio je u organi-zaciju naučnoistraživačkog rada u oblasti zaštite i unapređenja voda. Ovi napori se nepo-sredno ogledaju u razvoju Instituta za vodoprivredu „Jaroslav Černi”, u kome je proveo oko 30 godina aktivnog rada, od čega dvadeset godina na visoko rukovodećim poslovi-ma. Sedam godina je bio rukovodilac uglednog Odeljenja za uređenje vodnih tokova i uti-cao na razvoj naučnoistraživačke delatnosti u oblasti rečne hidraulike, uređenja vodnih tokova i slivova, razvoj kadrova i metoda istraživanja u oblasti rečne hidrotehnike. Milo-rad Miloradov je od 1972. do 1976. godine bio je pomoćnik, odnosno zamenik direktora Instituta, a na mestu direktora bio je od 1976. do 1985. godine, gde je radio na planiranju i realizaciji kompleksnih multidisciplinarnih istraživanja u oblasti vodoprivrede u Jugo-slaviji, kao i učešću Instituta na inostranim tržištima. U tom periodu je svojim vizijama presudno uticao na značajnu i dinamičku ekspanziju i strateški razvoj Instituta, u svim oblastima delatnosti Instituta. Taj period je jedan od najdinamičnijih perioda Instituta - primanjem novih mladih kadrova, koji su odmah upućivani na poslediplomske studije i specijalizacije, izgrađeni su znatno povoljniji prostorni uslovi za istraživački rad, osno-van je moderan računarski centar koji je postao okosnica za uvodenje u redovno korišće-nje najsavremenijih metoda planiranja i optimalnog upravljanja u oblasti voda, proširene

In Memoriam

Milorad Miloradov

VI

su poslovne veze Instituta sa privredom i naučnoistraživačkim organizacijama i fakulte-tima u zemlji i inostranstvu, društveno-političkim zajednicama i drugim organizacijama. Takođe, u tom periodu Institut je realizovao brojne značajne projektne zadatke od kojih se posebno izdvajaju: Vodoprivredna osnova SFRJ - sadašnje stanje, Dugoročno snabdevanje Srbije vodom do 2000. godine, Zaštita priobalja pod uticajem HE Đerdap i druge projek-te. Delatnost Instituta pokrivala je teritoriju SFRJ, kao i niz zemalja širom sveta. Posebno je naglašena i proširena naučna i poslovna međunarodna saradnja Instituta, prilikom čega je Institut dobio značajno međunarodno priznanje - osnovan je, uz podršku UNESCO-a i holandske vlade, „Međunarodni kurs iz vodoprivrednog inženjerstva”, u okviru koga je tokom deset godina preko 200 stručnjaka iz oko 30 zemalja prošlo kurseve inovacije zna-nja iz različitih oblasti vodoprivrede.

Prof. dr Milorad Miloradov je, kao vrstan organizator i ekspert u oblasti upravljanja vodama, bio imenovan na veoma značajna mesta u Sektoru upravljanja vodama. Bio je član Komisije za vodoprivredu Saveznog saveta za koordinaciju naučnih delatnosti, član Komisije za vodoprivredu Republičkog saveta za koordinaciju naučnih delatnosti, član Odbora za tehničko-tehnološke nauke Republičke zajednice nauke Srbije i predsednik Ra-dne grupe za građevinarstvo i vodoprivredu, delegat u Skupštini Pokrajinske zajednice Vojvodine za naučnoistraživačku delatnost, sekretar Naučnog veća Makroprojekta „Istra-živanja kompleksnog gazdinstva vodom u Jugoslaviji” i drugo. Bio je rukovodilac mnogih naučnoistraživačkih projekata, od kojih se posebno izdvajaju: Unapređenja primena mate-matskih metoda u rečnoj hidraulici, Poplavni talasi i deformacija korita kod meandriraju-ćih tokova složenog poprečnog preseka, Studija regulacionih građevina itd. Početkom 2004. godine akademik Milorad Miloradov je postavljen za direktora tog Nacionalnog progra-ma, kao jedan od vodećih naučnika u oblasti vodoprivrede u našoj zemlji i glavni kreator Nacionalnog programa primenjenih i razvojnih istraživanja, uređenja, korišćenja i zaštite voda u Srbiji. Program sadrži 15 projekata koji obuhvataju rešavanje veoma širokog spek-tra najaktuelnijih istraživačkih problema iz oblasti vodoprivrede u Srbiji. U realizaciji Na-cionalnog programa učestvovale su sve vodeće naučnoistraživačke institucije i fakulteti koji se bave predmetnim istraživanjima sa preko 200 naučnih radnika i saradnika. U pe-riodu od tri godine rada na Projektu saradnici su objavili preko 250 naučnih radova u do-maćim i međunarodnim časopisima i konferencijama.

U okviru naučne delatnosti VANU akademik Miloradov je radio na realizaciji dva veoma značajna projekta: jedan domaći, koji je finansirao Pokrajinski sekretarijat za nauku i tehnološki razvoj Vodoprivredni bilans Vojvodine optimalno upravljanje i odr-živi razvoj, i drugi, međunarodni, koji je finansirala Vlada Slovačke Republike Integra-ted management of selected river basin complying with the European Water Framework Directive.

Uporedo sa naučnoistraživačkom i drugim delatnostima u Institutu za vodoprivre-du „Jaroslav Černi”, profesor dr Miloradov je već od 1964. godine aktivno angažovan u visokoškolskoj nastavi, gde uspešno koristi svoje bogato ekspertsko i konsultantsko iskustvo. Od 1964. do 1967. godine radio je kao honorarni asistent na Građevinskom fa-kultetu u Beogradu, na predmetu Hidraulika. Od 1967. do 1986. angažovan je na Gra-đevinskom fakultetu u Nišu, najpre kao docent, a zatim kao vanredni i redovni profesor. Na tom fakultetu predavao je dva predmeta na Hidrotehničkom smeru: Uredenje vodo-

VII

toka i Vodoprivreda i regionalno planiranje. Za pionirsku ulogu na formiranju drugog predmeta dobio je plaketu Univerziteta u Nišu. U periodu od 1968. do 1986. godine pod mentorstvom profesora dr M. Miloradova diplomiralo je više desetina građevinskih in-ženjera, od kojih neki danas zauzimaju odgovorna mesta u privredi.

Pored redovne nastave, profesor dr Miloradov je 1970. godine predavao na posle-diplomskim studijskim programima: dve godine na Rudarsko-geološkom fakultetu u Beogradu, a u periodu 1975-1983. na Građevinskom fakultetu Sveučilišta u Zagrebu na predmetu Hidraulika prirodnih vodotoka. Posebno je bio angažovan u procesu za ino-vaciju znanja na magistarskim studijama i doktorskom nivou. Jedan je od predavača na seminaru „Erozija, bujični tokovi i rečni nanos”, koji je organizovao Jugoslovenski ko-mitet za međunarodni hidrološki program. Na međunarodnom kursu iz vodoprivred-nog inženjerstva, koji je održan u periodu 1981-1990. godine, uz podržku UNESCO-a i Vlade Holandije, dr M. Miloradov je držao nastavu iz dva predmeta: Water Resources Management and Planning i River Engineering Structures.

Od 1986. godine profesor Miloradov prelazi na Fakultet tehničkih nauka, Univerzi-teta u Novom Sadu, gde je na Građevinskom odseku formirao predmet novi savremen Hidrotehnika, koji je sa entuzijazmom predavao sve do penzionisanja. Pored toga, više godina predavao je na Poljoprivrednom fakultetu Univerziteta u Novom Sadu, predmet Vodoprivredni sistemi. Godine 1990. prof. dr Miloradov, kao gostujući profesor, boravi u Kanadi na Univerzitetu u Manitobi, Winipeg, gde sa saradnicima radi na razvoju prime-ne ekspertskih inteligentnih sistema u hidrotehnici i zatim organizuje, u saradnji sa prof. dr S. Simonovićem, seminar na Fakultetu tehničkih nauka u Novom Sadu na istu temu.

Početkom 1991. godine prof. M. Miloradov posebno se angažuje na formiranju prvog i jedinstvenog Univerzitetskog interdisciplinarnog centra za obrazovanje u oblasti inže-njerstva zaštite životne sredine na nivou specijalističkih, magistarskih i doktorskih stu-dija na Univerzitetu u Novom Sadu, u vreme kada takve studije nisu postojale ni u jed-noj zemlji centralne i istočne Evrope. Koristeći svoje profesionalne i kolegijalne kontakte i saradnju sa poznatim profesorima i naučnim radnicima iz Evrope akademik Miloradov je obezbedio da Univerzitet iz Vaheningena, Holandija i Univerzitetski koledž iz Londo-na, UK postanu saradnici u formiranju Centra. Značajnu ulogu je imao u dobijanju TEM-PUS Projekta sa visokom finansijskom podrškom Programa Evropske zajednice za formi-ranje univerzitetskog Centra, koji je obrazovao stručnjake iz inženjerstva zaštite životne sredine za Istočnu Evropu. Prof. dr Miloradov je, sa grupom profesora sa Univerziteta u Novom Sadu i u saradnji sa dva evropska Univerziteta, razradio sve nastavne programe za obrazovanje u oblasti inženjerstva zaštite životne sredine za 4 smera obrazovanja: Zaštita voda, Zaštita vazduha, Dispozicija i tretman čvrstog otpada i Graditeljstvo i životna sredi-na. Dr M. Miloradov je bio prvi rukovodilac Centra i ostavio je dubok trag u njegovom for-miranju i razvoju, što je sa velikom posvećenošću i ljubavlju dalje nastavila njegova supru-ga i saradnica profesorica Mirjana Miloradov. Profesor dr Miloradov je predavao nekoliko predmeta kao što su Sistemske analize I i II i predmete iz oblasti Zaštite voda. Bio je men-tor za izradu više magistarskih radova i jedne doktorske disertacije.

U periodu od 1996. do 2001. godine prof. Miloradov je bio specijalni savetnik u Mi-nistarstvu vodoprivrede i šumarstva Vlade Južnoafričke Republike. Tada je angažovan i na Građevinskom odseku Witswatersrand Univerziteta u Johanesburgu kao spoljni ispi-

VIII

tivač na završnoj godini studija, a zatim i u odbrani dve magistarske teze i jedne doktor-ske disertacije. U istom periodu učestvuje u realizaciji nastave na International Cour-se in GIS Application in Environmental Planning, Management and Decision Making with Amphasis on Water Quality i u realizaciji dva istraživačka Projekta koje organizu-je Centar za inženjerstvo i životnu sredinu istog fakulteta.

Naučnoistraživačka i publicistička aktivnost prof. M. Miloradova bila je vrlo plodna. Svoja istraživanja objavio je u preko 160 publikovanih radova i osam knjiga i monogra-fija, a realizovao je i više od 70 značajnijih studija, istraživanja i projekata. Naučna delat-nost može se grupisati u četiri osnovne oblasti:

1. Uredenje rečnih tokova i rečna hidraulika (preko 50 radova, većinom u inostran-stvu).

2. Vodoprivreda i vodoprivredno planiranje (preko 50 publikovanih radova, od ko-jih preko 30 u inostranstvu).

3. Zaštita životne sredine i zaštita voda (preko 55 publikovanih radova, od kojih 35 u inostranstvu).

4. Informacioni sistemi i njihova primena u vodoprivredi i zaštiti životne sredine (40 radova, od kojih preko 15 u inostranstvu).

Pored ovoga, realizovao je preko 180 značajnih studija i projekata u svim oblastima vodoprivrede i zaštite životne sredine.

Prva grupa radova čini širi spektar radova koji se odnose na razne oblasti rečne hi-draulike i uredenja vodotoka. Radovima su obuhvaćeni fizički rečni modeli sa fiksnim i pokretnim dnom, matematički modeli za proračune deformacije rečnih korita u pri-rodnim uslovima i pod dejstvom rečnih regulacionih građevina, nestacionarno tečenje vode i nanosa u rekama, funkcionalnost i stabilnost regulacionih građevina, i na kra-ju, promena u rečnim akumulacijama kao što je Dunav uzvodno od HE Đerdap. U tim radovima je korišćena savremena metodologija eksperimentalnog i analitičkog istraži-vanja: tehnika fizičkih modela, istraživanja na terenu, stohastička istraživanja rečnih pojava, matematičko modeliranje rečnih procesa i numeričko rešenje parcijalnih di-ferencijalnih jednačina primenom računara itd. Iz ovog bogatog istraživačkog opusa mogu se izdvojiti neki značajniji razvojni prodori.

a) Primena teorije stohastičkih procesa na razvoj proseka rečnih korita.b) Razvoj matematičkih modela za analizu deformacije korita aluvijalnih vodo-

toka. Taj model koristi eksperimentalne podatke prikupljene na našim velikim aluvijalnim rekama (Dunav, Sava, Velika Morava) i prilagoden je rekama kod kojih na promene u koritu utiču i vučeni i suspendovani nanos. Model je kori-šćen u brojnim studijama i projektima u našoj zemlji i inostranstvu.

c) Analiza neustaljenog tečenja vode i nanosa u aluvijalnim koritima. Iz te oblasti, koja se smatra jednom od najsloženijih u hidrotehnici, deo svojih istraživanja je sistematizovao u okviru doktorske disertacije (1978). Rešenje koje je dr M. Mi-loradov dao ima značajne prednosti nad sličnim pokušajima u primeni u svetu za uslove prirodnih korita sa nepravilnim koritima (sa brojnima adama, rukav-cima, inundacijama).

d) Razrada uputstava za projektovanje i izgradnju regulacionih građevina.

IX

Značajne istraživačke doprinose prof. Miloradov je dao u oblasti vodoprivrednog planiranja, sistematizujući ta istraživanja u preko 50 radova, pet knjiga i jednu skriptu. Pomenuti opus je vrlo širok, zasniva se na sistemskoj analizi i kreće se od razvoja me-toda planiranja kompleksnih vodoprivrednih sistema do matematičkih modela uprav-ljanja složenim sistemima u realnom vremenu i obrade vodoprivrednog bilanasa na lokalnom i globalnom nivou. U ovoj oblasti posebno su značajni sledeći radovi: Meto-dologija za procenu vodnih resursa (Guidelines for Conducting Water Resources Asses-sment), izdanje UNESCO-a, objavljena 1998. godine u okviru serije Studies and Reports in Hydrology i Modeliranje bilansa voda na globalnom nivou (Modeling of the Water Resources Balance on a Global Basis) koje je dr M. Miloradov realizovao kao ekspert UNESCO-a i FAO-a. U toj grupi se nalaze radovi koji se bave višefaznom optimizacijom kompleksnih vodoprivrednih sistema, upravljanjem složenim sistemima u realnom vre-menu (primenjeno za HE Đerdap I i II), modeliranjem bilansa voda na globalnom planu.

Posebnu grupu čine radovi iz oblasti zaštite životne sredine i zaštite voda, čime se akademik Miloradov bavi, naročito u novije vreme. Iz te oblasti objavio je više radova, od kojih se mogu izdvojiti: Water Resources Assessment as a Basic Tool for Sustainable and Environmentally Sound River Basin Management, International Specialized Con-ference River Basin Management for Sustainable Development, South Africa, 1995; In-tegrated Cadastre (Inventory System) for Pollution Sources in the Danube Basin in Yu-goslavia, International Specialized Conference River Basin Management for Sustainable Development, South Africa, 1995; Vision and Strategies for Environmental Management in Eastern and Central Europe Transboundari Problems Require International Coopera-tion, PSU-UNS International Conference, Energy and the Environment, Hat Yai, Thai-land, 2003. Iz te oblasti je i monografija Metodologija za izradu integralnog katastra za-gadivača životne sredine (1995). U monografiji je obraden teorijski pristup, a zatim je razradeno praktično uputstvo za obradu integralnog katastra zagađivača životne sredine kao osnove za optimalno upravljanje zaštitom životne sredine.

Četvrtu grupu čine radovi iz informacionih sistema u oblasti voda, nastali u posle-dnjih dvadesetak godina. U ovu grupu spadaju radovi o konceptu razvoja Vodoprivred-nog informacionog sistema Vojvodine, o razvoju GIS tehnologija, radovi o informa-cionim sistemima koji će služiti kao podrška u zaštiti životne sredine. Posebno se ističu radovi na izradi GIS informacionog sistema za upravljanje projektima vodosnabdevanja i sanitarne zaštite u Južnoafričkoj Republici, kao specijalni savetnik u Ministarstvu vo-doprivrede i šumarstva. U Južnoafričkoj Republici je ralizovao „Master System Plan for GIS Based for Infomation System”, zatim „Conceptual GIS Short Term Integration Mo-del (ST-CGISIM), For Community Water Supply And Sanitation, Guidelines for the De-velopment of Metadata DB to support Community Water Supply and Sanitation Direc-torate.

Akademik M. Miloradov veoma uspešno implementira naučna istraživanja u reša-vanje stručnih problema u vodoprivrednoj praksi. Stručno delovanje profesora Milo-radova ogleda se u gotovo svim značajnim vodoprivrednim poduhvatima u Srbiji i u SFRJ, kao i u oblasti zaštite životne sredine, zaštite voda i razvoja informacionih sistema u ovim oblastima. Učestvovao je u planiranju hidrosistema Dunav-Tisa-Dunav, HEPS Derdap, uredenja vodnih tokova Dunava, Save, Tise, Morave, u rešavanju brojnih pro-

X

blema vodosnabdevanja i energetike kroz kompleksno uređenje rečnih slivova, zatim pri izradi metodologije za obradu integralnog katastra zagadivača životne sredine ili izrade Idejnog projekta informacionog sistema vodoprivrede Vojvodine, kao i Matematičkog modela optimalnog upravljanja sistemom HE Đerdap I i II. Sarađivao je ili rukovodio sa preko 180 studija, projekata i istraživačkih radova.

•Veoma je značajno angažovanje dr M. Miloradova u radu brojnih nacionalnih i me-

đunarodnih stručnih organizacija. Navešćemo članstvo samo u nekim najvažnijim orga-nizacijama: Committee on Stochastic Methods in Hydraulics, International Association of Hydraulic Research (IAHR); Section on Fluvial Hydraulics IAHR; Section on Water Management Practice IAHR, Hungarian Society for Hydrology. Bio je član Glavne re-dakcije Enciklopedije Vojvodine kao kourednik za oblast tehničkih i tehnoloških nauka.

Bio je Predsednik Jugoslovenskog društva za zaštitu voda, predsednik predsedništva Saveza građevinskih inženjera i tehničara Jugoslavije, predsednik Jugoslovenske komisi-je za standardizaciju u oblasti geografskih informacionih sistema „Geomatics” Saveznog zavoda za standardizaciju, predsednik Jugoslovenskog nacionalnog komiteta za Među-narodni hidrološki program (MHP) UNESCO-a, potpredsednik Odbora za nauku Ko-misije za UNESCO pri Ministarstvu spoljnih poslova Srbije i Crne Gore. Aktivnim an-gažovanjem u radu svih tih tela dr M. Miloradov je značajno uticao na unapredenje njihovog rada i na razvoj čitavog sektora voda. Učestvovao je, takode, kao delegat SFRJ u radu Komiteta za vode EEK UN, bio je član delegacije SFRJ u Komitetu za prirodne re-surse UN u Njujorku, kao i delegat državne delegacije SFRJ na Konferenciji UN o voda-ma u Mar del Plati. Bio je i delegat naše zemlje u Radnoj grupi za upravljanje vodama Komiteta za životnu sredinu OECD-a u Parizu, član državne delegacije SRJ na General-noj konferenciji UNESCO-a 2003. godine.

Bio je predsednik Jugoslovenskog nacionalnog komiteta za međunarodni hidrološki program, koji se realizuje u sklopu saradnje sa UNESCOom, kao i potpredsednik Odbo-ra za nauku Komisije za UNESCO, od 2006. godine je koordinator saradnje Naciona-lnih komiteta podunavskih zemalja za Međunarodni hidrološki program UNESCO-a.

U poslednjih deset godina rada posebno se bavi projektovanjem sanacije, remedija-cije i zatvaranja smetlišta-nesanitarnih deponija u Srbiji, a takode i projektovanjem si-stema savremenog upravljanja otpadom i sanitarnih deponija. Realizovao je, sa sarad-nicima, pet glavnih projekata regionalnih centara za upravljanje komunalnim čvrstim otpadom od kojih su dva izvedena, a treći je u fazi izvođenja. Posebno je bila zapaže-na pristupna beseda akademika Miloradova za redovnog člana Vojvođanske Akademi-je Nauka i Umetnosti, pod naslovom „Integralno, optimalno i održivo upravljanje otpa-dom – urbani metabolizam“.

•Sveukupna naučna, stručna i pedagoška aktivnost akademika Milorada Milorado-

va, potvrđuje jednu briljantnu karijeru eksperta i pregaoca u oblasti voda, koji je svo-jim radom ostavio neizbrisiv trag u vodoprivredi zemlje i šire. Od svog diplomskog rada (1958.), kojim je rešavao jedan od konkretnih problema voda Vojvodine (Rešenje kanala

XI

DTD u južnom Banatu i regulacija reke Karaš) pa do današnjih dana, kada rukovodi ve-likim naučnim projektom iz oblasti voda Srbije, dr Milorad Miloradov je tokom više od pet decenija veoma plodnog rada ostvario izvanredan stvaralački opus koji ga svrstava u sam vrh poslenika u oblasti upravljanja vodama Srbije i mnogih zemalja Evrope i sveta.

Aktivno je radio do poslednjeg daha života, sarađivao i diskutovao sa partnerima i poslovnim saradnicima. Poslednje nedelje je učestvovao na prestižnoj Konferenciji iz oblasti zaštite životne sredine u Slovačkoj.

Poslednjeg dana života 29.06.2015. godine je obilazio kanale za navodnjavanje u na-selju Jaša Tomić, a potom nas iznenadno napustio, na svečanosti povodom 55. godišnji-ce od osnivanja Univerziteta u Novom Sadu.

•U svim životnim i radnim aktivnostima akademik Miloradov imao je iskrenu podr-

šku, ali i podsticaj u porodici, posebno od supruge profesorke Mirjane Vojinović Mi-loradov. Njih dvoje su bili visoko harmonizovan i savršen par, koji su obostrano jedno drugom pružali podršku, podsticaj, ljubav i sigurnost za zajedniče naučno-istraživačke i porodične aktivnosti.

Zajednički su dizajnirali koncepte za nove Projekte, učestvovali na nacionalnim i in-ternacionalnim konferencijama, sarađivali i savetovali mlade saradnike i radovali se no-vim doktorima nauka, koji su unapređivali naučnu misao i davali poseban doprinos u struci i nauci, na ponos našem univerzitetu, Vojvodini i Srbiji.

Činili su ga srećnim, druženja i susreti sa ćerkom Emilijom, unucima Alešom, Mar-kom i Lukom u Sloveniju, kao i Snežanom i Radoslavom u domu u Novom Sadu.

Ova monografija plod je jednog dela njegovog rada poslednjih godinu dana. Osmi-slio ju je, povezao autore pojedinih poglavlja, rukovodio njenom izradom, trebao je da je predstavi javnosti. Iznenadna smrt ga je u tome omela.

Akademik Milorad Miloradov bio je ponašanjem i izgledom, nastupom u stručnim raspravama, gospodin za ugled mnogima u našem današnjem društvu. Bio je posebno smiren i odmeren, ali vrlo agilan i dinamičan, pun vitalnosti i stvaralačkog aktivizma. Znao je da donese uvek prave, pravovremene i najbolje odluke. Imponovao je i svojim saradnicima i porodici.

Mnogi od nas su ponosni što smo ga poznavali i sa njime sarađivali. Što smo možda malo doprineli njegovim uspesima i uspesima njegove struke, a za uzvrat on nas je po-državo, upućivao i učio. Bio je veoma ugledan i uvažen građanin Novog Sada i Beogra-da, a poštovan i u mnogim institucijama u zemlji i u inostranstvu.

Odlaskom akademika Milorada Miloradova izgubili smo čoveka koji je ostavio du-bok trag u razvoju upravljanja vodama, koji spada u najužu grupu onih koji su svojim radom i rezultatima obeležili jednu epohu u ovoj oblasti kao i u društvu.

Ostvario je pun i pošten život. Zbog svega što je uradio za svoju sredinu i struku, osta-će trajno upamćen.

XII

Monografiju čine rezultati rada saradnika Akademije na izradi projekta „Proučava-nje i razvoj metoda i analiza za odlučivanje u složenim tehničko-tehnološkim siste-mima u AP Vojvodini”. Projekat je finansirao Pokrajinski sekretarijat za nauku i tehno-loški razvoj u 2014. godini prema niže navedenom programu.

1. PROGRAM ISTRAŽIVANJA

Naziv projekta: „Proučavanje i razvoj metoda i analiza za odlučivanje u slože-nim tehničko-tehnološkim sistemima u AP Vojvodini“ (rukovodilac projekta: akade-mik Milorad Miloradov).

Teme istraživanja:

Tema 1. Istraživanje ključnih matematičkih problema u teoriji odlučivanja veza-nih za donošenje odluka u neodređenim kompleksnim sistemima (rukovodilac teme: akademik Endre Pap).Istraživani su ključni (matematički) problemi u teoriji odlučivanja vezani za dono-

šenje odluka u neodređenim kompleksnim sistemima (inžinjerstvo, ekologija, ekono-mija, društvo, politika, medicina), što ovu teoriju povezuje sa teorijom veštačke inte-ligencije. Za problem odlučivanja vezane su i procene raznih rizika kod posmatranih sistema. Osim klasičnih operatora agregacije i korišćenja aparature teorije verovatnoće, za kompleksnije probleme se koriste teorija neaditivnih mera i odgovarajućih integra-la, te teorija fazi sistema. Naime, vrlo često je teško primeniti teoriju verovatnoće, jer se neki događaji javljaju samo jednom, pa nema statističkih podataka (otkaz u nuklearnim centralama, odlaganje toksičnih i nuklearnih otpada itd.), te u ovakvim neodređenim situacijama dolazi do primena savremenih matematičkih metoda. U okviru ovih slože-nih sistema pojavljuju se još i problemi nelinearnosti i optimizacije. Operacije (funkci-je) agregacije (eng. aggregation functions), funkcije objedinjavanja, igraju važnu ulogu u različitim oblastima (inžinjerstvo, ekonomija, medicina, informatika itd.), a pre svega u raznim pristupima problemu odlučivanja (eng. decision making). Najpoznatija i najče-šće upotrebljavana funkcija agregacije je aritmetička sredina, koja vrlo često daje samo grubu, a ponekad i pogrešnu sliku o posmatranom problemu. Sa druge strane, vrlo je ši-



Monografija

PREDGOVOR

XIII

rok krug raznih funkcija agregacija (npr. trougaone norme, kopule, razne sredine itd.), koje mogu mnogo preciznije modelirati posmatrane pojave, te doprineti donošenju ade-kvatnih odluka. Tako se uvek operacija kopule pojavljuje u povezivanju marginalnih ve-rovatnoća u višedimenzionalnu verovatnoću. U mnogim sistemima (pre svega inteli-gentnim) agregacija ulaznih podataka igra najvažniju ulogu. Operacije agregacije čine fundamentalni deo višekriterijumskog odlučivanja, inžinjerskog dizajna, ekspertskih sistema, prepoznavanju oblika, neuralnih mreža, fazi kontrolera itd. Izbor odgovaraju-će funkcije agregacije zavisi od konkretne primene, te predstavlja rezultat timskog rada raznih stručnjaka.

Tema 2. Istraživanje mogućnosti primene višekriterijumske optimizacije na uprav-ljanje komunalnim otpadom (rukovodioci teme: akademik Milorad Miloradov i prof. Serafim Opricović).Sagledavaju se postojeći postupci odlučivanja i mogućnosti usavršavanja istih. Utvr-

đuju se razlozi i mogućnosti primene nove metodologije odlučivanja. Adekvatnim upravljanjem otpadom postiže se minimizacija zagađivanja životne sredine i deponova-nja otpada uz dobijanja sekundarnih sirovina i energije. Zbog postojanja više mogućih efekata upravljanjem treba postići najbolje rešenje za sledeće ciljeve: a) zaštititi životnu sredinu, b) poboljšati efikasnost funkcionisanja sistema i c) ostvariti dobre finansijske efekte. Svaki Plan o upravljanju otpadom treba da ima valjana rešenja za organizaciju si-stema upravljanja otpadom, kao i za tehnologije tretmana prikupljenog otpada. Za svaki zadatak postoji određeni skup mogućih rešenja i potrebno je izabrati najpovoljnije reše-nje. Primeri višekriterijumskih zadataka su: organizacija centra za upravljanje otpadom, podsticanje odvojenog sakupljanja otpada, izbor sistema za tretman prikupljenog otpa-da, lokacije za postrojenja i za deponije, sanacija divljih deponija. Za rešavanje ovakvih zadataka prikazuje se mogućnost primene višekriterijumske optimizacije kao pomoć u donošenju odluka. Predlaže se metoda za određivanje kompromisnog rešenja prema da-tim konfliktim ciljevima-kriterijumima.

Tema 3. Proizvodnja i korišćenje biometana u Vojvodini, potencijali i značaj (rukovodilac teme: akademik Miloš Tešić).Biometan je naziv za gas koji se dobija prečišćavanjem i odstranjivanjem ugljen-dio-

ksida iz bio-gasa. Sadrži preko 95% metana, a po sastavu odgovara prirodnom gasu. To znači da može da se koristi u motorima sa unutrašnim sagorevanjem koji su podešeni za rad sa prirodnim gasom, CNG (Compressed Natural Gas). Pri korišćenju prirodnog gasa, odnosno biometana, količine zagađujućih materija značajno se smanjuju, a posebno ko-ličina azotnih oksida. Stoga je primena ovog goriva posebno poželjna u naseljenim me-stima. U Srbiji se ovakvi motori koriste za vozila gradskog saobraćaja u Novom Sadu i Beogradu. Nedostatak je mali skladišni prostor, biometan je u rezervoarima na 230 bara u gasovitom stanju, te je mali radijus kretanja.

Biometan može da se injektira u mrežu prirodnog gasa, te se na taj način skladišti. Prema međunarodnim konvencijama, ukoliko bi se u gasnim motorima koristilo više prirodnog gasa od količine biometana koji je u mrežu injektiran, celokupna količina bi bila priznata kao obnovljivi izvor energije.

XIV

Ukoliko bi se kao supstrati koristili stajnjak, žetveni ostaci i drugi otpad, tada bi bio-metan mogao da se ubroji u drugu generaciju bio-goriva (non food, non feed), što je po-sebna kategorija prema definiciji EU.

Cilj istraživanja bio bi da se procene potencijali za proizvodnju biometana u Vojvodi-ni i daju podloge za utvrđivanje ekonomskih pokazatelja proizvodnje i primene.

Tema 4. Ekološki aspekti primene biomase u proizvodnji energije – zelena energi-ja i plodnost zemljišta (rukovodilac teme: akademik Rudolf Kastori).Iznalaženje, razvoj i korišćenje alternativnih, obnovljivih i održivih izvora energije

postalo je u globalnim razmerama najveći izazov na početku XXI veka. Među obnov-ljivim izvorima energije biomasa zauzima važno mesto. Biomasa može da se koristi za proizvodnju toplotne i električne energije putem sagorevanja, za proizvodnju tečnih go-riva bio-dizela i bio-etanola, za proizvodnju gasnog goriva bio-gasa, kao i za proizvo-dnju čvrstih goriva (briketa i peleta). Cilj ovih istraživanja je da se ukaže na osnovne ka-rakteristike korišćenja biomase za dobijanje energije putem sagorevanja, sa posebnim naglaskom na ekološke aspekte i moguće posledice na plodnost zemljišta.

Na osnovu postojećih i sopstvenih rezultata istraživanja ukazuje se na moguća reše-nja sa stanovišta racionalnog, ekološki prihvatljivog korišćenja biomase za dobijanje to-plotne i električne energije putem sagorevanja.

Tema 5. Razvoj modela rangiranja zdravstvenih ustanova na teritoriji AP Vojvodine (rukovodilac teme: akademik Branimir Gudurić).Evropski trendovi u oblasti zdravstvene zaštite, ubrzani tempo tehnološkog razvoja i

brojni drugi ekonomski i neekonomski faktori, ali i domaće tendencije u oblasti zdrav-stvene zaštite nameću potrebu uspostavljanja efikasnih instrumenata praćenja, kontro-le, upravljanja i uspostavljanja zadovoljavajućeg nivoa efikasnosti, efektivnosti i tran-sparentnosti u radu zdravstvenih ustanova svih nivoa zdravstvene zaštite. Uvažavajući relevantne evropske strategije, ali i ciljeve nacionalne Strategije za stalno unapređenje kvaliteta zdravstvene zaštite i bezbednosti pacijenata, nameće se potreba razvoja mode-la rangiranja zdravstvenih ustanova svih nivoa zdravstvene zaštite.

Ovako definisan cilj (razvoj modela) podrazumeva definisanje indikatora, njihovo testiranje i komponovanje modela, a zatim i testiranje modela, kao i izračunavanje pa-rametara (na osnovu navedenog modela) od značaja za rangiranje. Definisanje indika-tora predstavlja kritičnu tačku procesa (imajući u vidu specifičnost grane, tj. karakteri-stika sistema zdravstvene zaštite Republike Srbije (AP Vojvodine), ali i složenost samih procesa na relaciji pacijent (potencijalni pacijent) – zdravstvena ustanova), pa se u skla-du sa tim može smatrati opravdanim da se definisanju i testiranju indikatora, kao i raz-voju modela pristupi fazno, a u zavisnosti od nivoa zdravstvene zaštite koji se pruža u ustanovama koje su predmet rangiranja.

Predloženi program razvoja modela u ovoj fazi odnosi se na primarni nivo zdrav-stvene zaštite, pri čemu je predmetno istraživanje potrebno sprovesti u domovima zdravlja na teritoriji AP Vojvodine. Kvantitativna dimenzija, kao osnova za rangiranje,

XV

podrazumeva sprovođenje istraživanja sa ciljem prikupljanja podataka anketiranjem, kao i upotrebu sekundarnih podataka od značaja za razvoj modela rangiranja. Najzna-čajniji izvori sekundarnih podataka odnose se na analizu programa akreditacije, pri čemu uslovi iz akreditacije mogu da predstavljaju i značajnu osnovu za koncipiranje upitnika, a pre svega u segmentu kadrova i opreme.

Tema 6. Kompleksi metala sa S-alkilizotiosemikarbazidima (rukovodilac teme: akademik Vukadin Leovac).U okviru ove teme biće prikazani originalni rezultati autora, kao i rezultati dru-

gih autora vezani za proučavanja kompleksa metala sa S-alkilizotiosemikarbazidima za koje se, sve do pojave radova Leovca i saradnika, tj. više od 40 godina, smatralo da ne mogu da daju komplekse sa metalima. Razmatra se i analizira sintetski aspekt, zatim magnetne i spektralne karakteristike, kao i strukture jedinjenja određenih rendgeno-strukturnom analizom.

Tema 7. Proučavanje i razvoj metoda proračuna vibracionih karakteristika siste-ma konstrukcija koje se projektuju (rukovodilac teme: dopisna članica Akademije Livija Cvetićanin).Tehničko-tehnološki sistemi kod kojih je ključni radni element rotor (vratilo-disk si-

stem) izloženi su dejstvu vibracija koje se generišu u toku rada. Pri formiranju modela uzeće se u obzir nelinearnosti koje mogu biti geometrijskog tipa ili fizičkog porekla. Na taj način će se dati ne samo tačniji kvalitativni opis sistema već i fenomena koji se javlja-ju, kao i mogućnost za što precizniju kvantifikaciju. U okviru ovog projekta razvijale su se metode za određivanje i proračun vibracionih karakteristika sistema, pre svega am-plitudno-frekventnih. Tačnost metode se proveravala na već izvedenim sistemima pore-đenjem sračunatih vrednosti sa izmerenim podacima. Nakon toga, metod je primenjen i na konstrukcije koje se tek projektuju kako bi se rizik od pojave štetnih vibracija sveo na najmanju moguću meru.

Tema 8. Metode odlučivanja u slučajevima povećanog radijacionog rizika (rukovodilac teme: dopisni član Akademije Ištvan Bikit)Radijacioni rizik je verovatnoća narušavanja ljudskog zdravlja usled dejstva jonizu-

jućeg zračenja. Povećanje radijacionog rizika se javlja ili usled spoljašnjeg ozračavanja ili usled konzumiranja hrane zagađene radioaktivnim materijama i udisanja kontaminira-nog vazduha. Kod malih doza zračenja štetan efekat ima stohastički karakter, efekat se odražava na celoj zahvaćenoj populaciji, a ne direktno na pojedince.

Zbog toga odlučivanje o restriktivnim administrativnim merama (ograničenje kre-tanja, zabrana prometa roba i sl.) mora biti izuzetno dobro odmereno i analizirano, uzi-majući u obzir kako zdravstvene tako i finansijske aspekte.

XVI

2. OSNOVNI CILJEVI ISTRAŽIVANJA

U okviru projekta analizirane su alternativne metode odlučivanja, primenljive za raz-ličite situacije koje se javljaju u praksi. Istraživanja obuhvataju širok dijapazon proučava-nja i istraživanja počev od ključnih (matematičkih) problema u teoriji odlučivanja veza-nih za donošenje odluka u neodređenim kompleksnim sistemima (inžinjerstvo, ekologija, ekonomija, društvo, politika, medicina), što ovu teoriju povezuje sa teorijom veštačke in-teligencije do razvoja praktičnih modela i metoda analize i proračuna kod složenih tehni-čko-tehnoloških i društvenih sistema. Za problem odlučivanja vezane su i procene raznih rizika kod posmatranih sistema. Osim klasičnih operatora agregacije i korišćenja apara-ture teorije verovatnoće, za kompleksnije probleme će se koristiti teorija neaditivnih mera i odgovarajućih integrala, te teorija fazi sistema i metoda višekriterijumske optimizacije.

U praksi, kod planiranja i projektovanja složenih privrednih sistema tehničko-teh-nološkog razvoja, zaštite životne sredine, medicine, ekonomije i politike, vrlo često se srećemo sa problemom donošenja optimalno najbolje odluke. Poslednjih pedeset godi-na savremena nauka (teorija i praksa) uočila je ovaj problem i razvila više kako teorij-skih tako i praktičnih metoda koji omogućavaju da donosioci odluka dobiju podršku u svojim aktivnostima pri donošenju značajnih odluka, što je osnovni razlog za predlog realizacije ovog projekta.

Istraživanja imaju veliki značaj i sa stanovišta teorijskih proučavanja vezanih za do-nošenje odluka u neodređenim kompleksnim sistemima (inžinjerstvo, ekonomija, za-štita životne sredine, društvo, politika, medicina), tako isto i sa stanovišta razvoja i pri-mene praktičih metoda proračuna u podršci odlučivanju vezanih za složene praktične probleme kod privrednih i društvenih sistema u Vojvodini.

Rezultati istraživanja u okviru teme br. 1 dali su dobru osnovu za proučavanje i raz-voj metoda i analiza (softvera) za primenu u procesu odlučivanja za iznalaženje najbo-ljih rešenja.

U cilju generalizacije teorije odlučivanja, a samim tim i teorije korisnosti (utiliteta), prema napred navedenom programu ovog projekta, odabrano je sedam složenih zada-taka (Tema) iz različitih oblasti privređivanja i društvenog života, sa ciljem da se na nji-ma praktično prikažu mogućnosti primene savremenog, na teoriji zasnovanog, modela odlučivanja, odnosno pomoć donosiocima odluka da, na bazi adekvatnih proučavanja i proračuna mogu, doneti pravilne najbolje odluke.

U tri obrađene teme (teme 2, 3 i 8) obrađivači su imali na raspolaganju dovoljno pri-kupljnih podataka iz ranijih proučavanja tako da su mogli primeniti neki od razvijenih softverskih paketa za podršku odlučivanju (VIKOR, PROEETE, Fuzzy sets). Pored toga, u okviru teme 2 obrađen je i primer opšteg modela koji može biti primenjen i na druge slučajeve proučavanja problema odlučivanja za koji se obezbede potrebni podaci.

Kod sledeće tri obrađene teme (teme 4, 5 i 7) obrađivači, nažalost nisu imali dovolj-no adekvatnih podataka da bi mogli formulisati sistem alternativa i indikatora za njiho-vu ocenu u cilju definisanja kriterijumskih funkcija u cilju realizacije potrebnih prora-čuna i analiza koji bi omogućili podršku u donošenju konačnih odluka o najpovoljnijem rešenju. Za realizaciju navedenih proračuna i analiza neophodno je obaviti potrebna istraživanja koja bi omogućila realizaciju razvijenog modela (softvera) u okviru teme 2.

XVII

3. OSNOVNI REZULTATI (SAŽETAK) ISTRAŽIVANJA

Tema 1. Istraživanje ključnih matematičkih problema u teoriji odlučivanja veza-nih za donošenje odluka u neodređenim kompleksnim sistemimaPrilikom donošenja odluke često se susrećemo sa raznim vrstama neodređenosti:

nepoznavanje pojava, nepreciznost merenja, neodređenost jezika, subjektivne procene. Ove neodređenosti modeliraju se matematički pomoću teorije verovatnoće i statistike, kao i novijim matematičkim metodama teorije fazi skupova i fazi logike, te neaditivnim merama i integralima. Izloženi su neki elementi normativne teorije odlučivanja. U radu je dat kratak pregled matematičkih metoda u teoriji odlučivanja vezanih za donošenje odluka u neodređenim kompleksnim sistemima sa ukazivanjem na literaturu u kojoj se detaljnije razrađuju navedene metode.

Kao važan aparat teorije odlučivanja daju se elementi opšte teorije funkcija agrega-cija (objedinjavanja), koje se odnose na kombiniranje i spajanje nekoliko (najčešće nu-meričkih) vrednosti u jedan izlaz. Funkcije (operatori) agregacije igraju važnu ulogu u raznim pristupima teoriji odlučivanja, pa tako čine osnovu višekriterijumskog odluči-vanja, inženjerskog dizajna, prepoznavanja oblika, neuralnih mreža, fazi kontrolera. Iz-bor operatora agregacije direktno zavisi od konkretne primene. Tako, na primer, u više-kriterijumskom odlučivanju cilj je da se dobije globalna procena na osnovu parcijalnih ocena u odnosu na razne kriterijume. U tom slučaju koriste se interni operatori agrega-cije sa vrednostima operatora između maksimuma i minimuma argumenata, koji se če-sto zovu i kompenzatorni operatori, jer se kod njih slab (odnosno dobar) rezultat jednog kriterijuma može kompenzirati dobrim (odnosno lošim) rezultatom drugog kriteriju-ma. Kao jedan od primera korišćenja funkcija agregacije navodi se metoda VIKOR u ko-joj se pojavljuju funkcije agregacije: aritmetička sredina sa težinama v i (1-v) u formuli Q = v ∙ QS + (1–v) ∙ QR, te maksimum sa težinama w1,..., wn u formuli R = maxi(widi) (vi-deti temu 2, poglavlja 4.2 i 4.3).

U cilju uopštavanja teorije odlučivanja bazirane na teoriji verovatnoće, a samim tim i teorije korisnosti (utility), bilo je neophodno izaći iz verovatnosnog okvira, korišćenjem specijalnih neaditivnih mera. Cilj rada bio je utvrditi odgovarajuću aksiomatiku koja se zasniva na hibridnoj verovatnosno-mogućnosnoj meri, za koju je pokazano da predstav-lja granicu opštosti, iznad koje se gube prirodne osobine korisnosti. U primeni su važni integrali bazirani na neaditivnim merama, kao vrlo opšti operatori agregacije, kojima se mogu modelirati i pojave u kojima događaji ne moraju biti nezavisni, što je osnovna pretpostavka u modeliranju sa verovatnoćom.

Rezultati istraživanja u okviru ove teme daju dobru i široku osnovu za proučavanje i razvoj metoda i analize prilikom odlučivanja u raznim važnim oblastima.

Tema 2. Istraživanje mogućnosti primene višekriterijumske optimizacije na uprav-ljanje komunalnim otpadomTehnološki razvoj u oblasti upravljanja otpadom se može postići inovacijama i boljim

tehnologijama za: izgradnju deponija, tretman opasnog otpada, monitoring kvaliteta živo-tne sredine, korišćenje materijala sa niskim štetnim uticajem na životnu sredinu, dobijanje sekundarnih sirovina, korišćenje otpada u energetske svrhe, plasman reciklabilnih proizvo-

XVIII

da, izrada planova o upravljanju otpadom i stimulisanje javnosti da zaštiti životnu sredinu. Navedeni su značajniji zadaci odlučivanja u oblasti upravljanja otpadom i to: Organizacija regionalnog sistema za upravljanje otpadom, Izrada Plana o upravljanju otpadom, Izbor si-stema za tretman prikupljenog otpada (primer u Glavi 5), Određivanje lokacija za transfer-stanice, Izbor lokacije za regionalnu deponiju (metodologija u Glavi 6). Određivanje valja-nog-najpovoljnijeg rešenja treba sprovoditi na osnovu zadovoljenja ciljeva o zaštititi životne sredine, poboljšanja efikasnosti funkcionisanja sistema, uz povećanje dobiti i smanjivanje novčanih izdataka. Obično su ovakvi ciljevi konfliktni, pa se zato zadaci rešavaju višekriteri-jumskom optimizacijom primenom metode VIKOR (metodologija u Glavi 4).

Istražene su mogućnosti primene metode VIKOR za višekriterijumsku optimizaci-ju na upravljanje komunalnim otpadom. Mogućnosti primene su uslovljene karakteri-stikama metode VIKOR. VIKOR je dobro fundirana teorijski, delom u teoriji agregacije (operatori proučavani u Temi 1) i praktično je operativna za rešavanja određenih pro-blema (matematičke osnove su lako razumljive). Metoda VIKOR zahteva da su dopu-stive alternative vrednovane prema svim uspostavljenim kriterijumima (matrica-tabe-la performansi). Rešenje VIKOR-om je kompromis između konfliktih ciljeva (zaštitita životne sredine, efikasnost sistema, ekonomski efekti, socijalni aspekti). Rešivi su zada-ci sa konfliktnim kriterijumima i nesabirljivim kriterijumskim funkcijama (različite je-dinice mere). Rešenje VIKOR-om maksimizira grupni utilitet (korisnost) i minimizira individualno nezadovoljenje oponenta, što pruža dobre izglede da rešenje bude prihva-tljivo od donosilaca odluke i realizovano. Preferencija donosioca odluke je izražena teži-nama, datim ili simuliranim. Potrebno je da donosilac odluke potvrdi konačno rešenje.

Primenljivost višekriterijumske optimizacije je potvrđena rešavanjem zadatka izbo-ra sistema za tretman komunalnog otpada i formulisanjem modela za izbor lokacije za regionalnu deponiju na području Novog Sada.

Na značaj ove teme ukazuje i poziv EU Call HORIZON 2020, WASTE-6-2015: Pro-moting eco-innovative waste management and prevention as part of sustainable urban development i to: a) Eco-innovative solutions, b) Eco-innovative strategies.

Tema 3. Proizvodnja i korišćenje biometana u Vojvodini, potencijali i značajIstraživači su predložili novi naslov teme „Metoda za odlučivanje o poboljšanju efi-

kasnosti generisanja energije iz obnovljivih izvora: primena za bio-gas postrojenja“ zbog postignutih rezultata.

Pregledom rezultata prethodnih istraživanja zaključeno je da postoje potreba i razli-čite mogućnosti za poboljšanje efikasnosti rada bio-gas postrojenja. Pouzdani metodski pristup nije do sada razvijen. Cilj istraživanja je bio da se razvije metoda za ocenu i po-boljšanje efikasnosti poljoprivrednih bio-gas postrojenja.

Bio-gas je vrsta obnovljivog izvora energije koja može da se dobije anaerobnom en-zimskom reakcijom organske materije. Sadržaj metana u bio-gasu je 45-70%, što ga čini odgovarajućim energentom za različite namene. U Evropskoj uniji je bio-gas do sada najčešće korišćen za kombinovano generisanje električne i toplotne energije. Druge teh-nologije za korišćenje bio-gasa, kao što je prečišćavanje bio-gasa i dobijanje biometana koji se utiskuje u mrežu prirodnog gasa, nisu značajnije zastupljene. Većina postojećih bio-gas postrojenja instalirana je na poljoprivrednim gazdinstvima.

XIX

Predmet istraživanja je efikasnost poljoprivrednih bio-gas postrojenja, koja koriste stajnjak, ostatke iz poljoprivrede i primarne prerade hrane ili energetsko bilje kao sirovi-ne, tj. supstrate za proizvodnju bio-gasa. Pri tome, razmotrena su samo postrojenja kod kojih se bio-gas koristi za kombinovanu proizvodnju električne i toplotne energije, pri-menom motora s unutrašnjim sagorevanjem spregnutih s električnim generatorima, bu-dući da se ova tehnologija najviše koristi.

Efikasnost bio-gas postrojenja definiše se korišćenjem raznih pokazatelja, pri čemu je i neophodno razmatranje sa različitih aspekata. Efikasan pogon poljoprivrednih bio-gas postrojenja je ključan za ostvarenje pozitivnih ekonomskih pokazatelja, kao i za ostvarenje doprinosa smanjenju uticaja na životnu sredinu.

Izabrana su četiri pokazatelja (prinos bio-gasa, produktivnost metana i dr.) za oce-nu efikasnosti i osam pokazatelja (stepen iskorišćenja kogenerativnog postrojenja, ste-pen iskorišćenja energije metana, električna efikasnost kogenerativnog postrojenja i dr.) za analizu mogućnosti poboljšanja efikasnosti tehničkog aspekta rada bio-gas postroje-nja. Primenom fazi logike i ekspertskih sistema, omogućeno je da se neodređenost sadr-žana u podacima za ocenu, kao i ekspertsko znanje iz oblasti bio-gas tehnologije, mode-luju. Rezultat je ocena efikasnosti bio-gas postrojenja i mere za poboljšanje efikasnosti. Razvijena metoda je testirana korišćenjem podataka o radu pet poljoprivrednih bio-gas postrojenja iz Bavarske, koja proizvedeni bio-gas koriste u kogeneraciji. Metoda je pred-ložena za ocenjivanje i poboljšanje efikasnosti tehničkog aspekta rada poljoprivrednih bio-gas postrojenja. Neophodno je kontinualno prilagođavanje i unapređenje metode u skladu sa unapređenjem stanja bio-gas tehnologije. Za buduća istraživanja i dalji razvoj, potrebno je da se metoda prilagodi za ocenu efikasnosti drugih tipova bio-gas postro-jenja i proširi primena za ocenu socio-ekonomskog i aspekta uticaja na životnu sredinu.

Tema 4. Ekološki aspekti primene biomase u proizvodnji energije – zelena energi-ja i plodnost zemljištaRazmatra se biomasa ratarstva, voćarstva i vinogradarstva, pre svega čvrsti ostaci

poljoprivredne proizvodnje, kao i nusproizvodi prehrambene industrije, energetske bilj-ke i dr. Cilj je da se biomasa za energetske svrhe koristi na održiv način, te su analizira-ni pojedini uticaji na to. Naglašen je značaj očuvanja plodnosti zemljišta, konkurenci-je u proizvodnji hrane, ostvarenja ekonomske i socijalne održivosti, kao i unapređenje kvaliteta korišćenih termo-energetskih postrojenja. Proizvodnja energetskog bilja pred-stavlja značajan potencijal u budućnosti. Pri tome bi se, pre svega, koristila zemljišta na kojima se ne proizvodi hrana.

Postoje različiti tehničko-tehnološki postupci za korišćenje biomase u proizvodnji energije: sagorevanje, proizvodnja bio-gasa, bio-dizela i bio-etanola, ugljenisanje bio-mase (proizvodnja bio-uglja i bio-ulja), gajenje brzorastućih energetskih biljaka, konzer-vacijska obrada zemljišta i dr. Proizvodnja energije iz biomase putem bio-gasa je ekolo-ški mnogo prihvatljivija. Ostatak biomase nakon upotrebe za proizvodnju bio-gasa je po svom hemijskom sastavu sličan stajnjaku. Imajući u vidu da biomasa ima značajnu ulo-gu u kruženju materija u agroekosistemu i šire, u cilju očuvanja plodnosti zemljišta va-žno je voditi računa o načinu njenog korišćenja.

XX

Sistematsko i dugoročno odnošenje žetvenih ostataka sa njiva i njihovo sagorevanje u cilju proizvodnje energije (pri čemu se najveći deo hranljivih materija gubi) ima ne-povoljne posledice na plodnost zemljišta. Poljoprivreda može da bude ne samo proizvo-đač hrane već i goriva, pod uslovom da se biomasa, toliko značajna u kruženju materija agroekosistema, koristi na način koji omogućava održivost i očuvanje plodnosti zem-ljišta.

Ukazano je na značaj razvoja standardnih kriterijuma za ocenu održivosti primene biomase za energetske svrhe. Na održivu proizvodnju i energetsko korišćenje poljopri-vredne, pa i druge biomase (npr. šumske, otpadaka iz prehrambene industrije, komuna-lnog organskog otpada i dr.), ima više pozitivnih i negativnih uticaja, s obzirom na to da je njen uticaj na životnu sredinu, ekonomiju, razvoj ruralnog područja, uposlenost ra-dne snage, razvoj industrije za preradu biomase, socijalno-društvene aspekte veliki. In-dikatori i kriterijumi bi mogli biti: uticaj na životnu sredinu, ekološke posledice sago-revanja žetvenih ostataka, žetveni ostaci i plodnost zemljišta, cena biomase i sigurnost snabdevanja, proizvedena energija.

Poređenje ekonomičnosti i uticaja na plodnost zemljišta pojedinih načina korišćenja biomase u energetske svrhe je složen zadatak, pošto na to utiču brojni činioci. Za reša-vanje ovog problema neophodan je multidisciplinaran pristup i korišćenje višekriteri-jumske optimizacije, da bi se pronašlo najpovoljnije rešenje za date agroekološke uslove. Rad ukazuje na metodološke elemente (alternative i kriterijume) za razvoj postupka za višekriterijumsko odlučivanje o tehnologijama.

Na značaj ove teme ukazuje i poziv EU Call HORIZON 2020 WASTE-7-2015: Ensu-ring sustainable use of agricultural waste, co-products and by-products.

Tema 5. Razvoj modela rangiranja zdravstvenih ustanova na teritoriji AP VojvodineCilj istraživanja je da se na osnovu dostupnih parametara Instituta za javno zdravlje

Vojvodine i zavoda za javno zdravlje sa teritorije AP Vojvodine, izvši analiza parameta-ra za praćenje kvaliteta rada i stvori osnova za razvoj modela za rangiranje zdravstvenih ustanova primarnog nivoa zdravstvene zaštite na teritoriji AP Vojvodine. Istraživači su odlučili da sagledaju položaj ustanova primarnog nivoa na teritoriji AP Vojvodine, kroz dostupne pokazatelje kvaliteta rada koji se prate kroz Pravilnik o pokazateljima kvalite-ta zdravstvene zaštite u Republici Srbiji, imajući u vidu da se na ovom nivou zdravstve-ne zaštite rešava preko 75% zdravstvenih potreba korisnika.

Analizirani su izveštaji iz svih 45 domova zdravlja Vojvodine, datih prema republi-čkim parametrima kvaliteta rada i posebno analizirano stanje za tri grupe parameta-ra (odraslo stanovništvo, decu i zaštitu žena) koje su prisutne u svim ustanovama Srem-skog okruga. Pokazalo se da direktno poređenje prema EHCI indeksu (Euro Health Consumer Index - Evropski zdravstveni potrošački indeks) nije moguće, kao i da posto-je velike varijacije kod analize procentualnih odnosa za pojedine kategorije i pojedine ustanove. Zaključeno je da je neophodna promena parametara kvaliteta koji bi ocenji-vali rezultate, a ne sam proces rada zdrastvenih ustanova kao dosad, kao i da je neopho-dno u rangiranje uključiti i privatno zdravstvo.

Podaci za istraživanje dobijeni su iz sekundarnih izvora. Obrađivane su vrednosti parametara za praćenje kvaliteta u tri grupe: 1. Pokazatelji kvaliteta rada izabranih le-

XXI

kara u službi opšte medicine, 2. Pokazatelji kvaliteta rada izabranih lekara u službi za zdravstvenu zaštitu dece i omladine i 3. Pokazatelji kvaliteta rada izabranih lekara u službi za zdravstvenu zaštitu žena. Pomenute tri grupe pokazatelja prisutne su u svim pomenutim ustanovama primarne zdravstvene zaštite pa je moguće međusobo upore-đivanje i rangiranje svake analizirane zdrastvene ustanove.

Indikatori kvaliteta rada izraženi su u procentima. Nije prisutno bodovno vrednova-nje parametara koje se koristi kod EHCI. Rangiranje domova zdravlja sa teritorije Srem-skog okruga kao reprezentativnog modela izvršeno je na osnovu vrednosti procenata (vrednost procenta kao mesto rangiranja). U radu nema sinteznog indeksa koji bi agre-girao sve pokazatelje i omogućio dobijanje jedne jedinstvene rang-liste.

Radi adekvatnog sagledavanja zdravstvene zaštite na teriotoriji AP Vojvodine u od-nosu na zdravstvenu zaštitu u Evropi, potrebno je uvesti praćenje pokazatelja Evropskog zdravstvenog potrošačkog indeksa EHCI. Uvođenje praćenja i izveštavanja na osnovu indikatora EHCI, daje mogućnost realnog sagledavanja ranga kvaliteta zdravstvene za-štite u Republici Srbiji. Samo razvojem modela za rangiranje, koji obuhvata sve pružao-ce zdravstvenih usluga, možemo imati jasnu sliku zdravstvene zaštite u AP Vojvodini, sa rangom kvaliteta zdravstvenih ustanova, što na kraju treba da omogući pouzdanu osnovu za sve dalje aktivnosti u pravcu praćenja kvaliteta i sprovođenja mera na una-pređenju kvaliteta zdravstvene zaštite u Republici Srbiji.

Tema 6. Kompleksi metala sa S-alkilizotiosemikarbazidimaHemija kompleksnih jedinjenja metala sa tiosemikarbazidom, H2N1–N2H–C3(=S)

N4H2 (TSC), je počela pionirskim radovim Jensena 1934. godine, tako da je do danas sintetizovan i proučen veliki broj njegovih kompleksa sa većinom prelaznih metala. Po-jačani interes za ova jedinjenja, a posebno za komplekse metala sa tiosemikarbazonima kao kondenzacionim proizvodima tiosemikarbazida i karbonilnih jedinjenja, pojavio se 40-ih godina prošlog veka kada su Domagk i saradnici našli da neki tiosemikarbazoni i njihovi kompleksi pokazuju antituberkuloznu aktivnost. Nakon toga usledila su siste-matska ispitivanja ovih jedinjenja, pri čemu je, osim interesantnih strukturnih i razli-čitih fizičko-hemijskih karakteristika, nađeno da imaju širok spektar biološkog delova-nja: antileprotično, antivirusno, antifungalno, antimalarično, pa čak i antitumorno, pri čemu se posebno ističu heterociklični tiosemikarbazoni i njihovi kompleksi. Na osnovu dosadašnjih rezultata proučavanja S-alkilizotiosemikarbazida kao liganada, mogu se iz-vesti sledeći opšti i osnovni zaključci:

• Za razliku od tiosemikarbazida sa kojim su sintetizovani mnogobrojni komple-ksi sa ogromnom većinom prelaznih metala, broj kompleksa sa S-alkilizotiosemi-karbazidima je mnogo manji i ograničeni su na komplekse Ni(II), Cu(II), Co(III), Fe(III) i Zn(II), među kojima preovladavaju kompleksi Ni(II).

• Svi analizirani S-alkilizotiosemikarbazidi za koordinaciju koriste terminalne ato-me azota (N1 i N4) gradeći petočlani metalocikl. Pri tome se ovi ligandi koordinu-ju u amido formi koja nastaje migracijom atoma vodonika sa N4H2 grupe na su-sedni N2 atom.

• Sa stanovišta geometrijske strukture, a u zavisnosti od ligand partnera, sa Ni(II) ovi ligandi daju dva tipa kompleksa. Kvadratno-planarne (dijamagnetične) opšte

XXII

formule [NiL2]X2 (X = Cl, Br, I) i oktaedarske (paramegnetične) opštih formula [Ni(LMe)2A2]2+ (A = H2O, Py, Pz, Im), odnosno [Ni(LMe)2X2]2+ (A = NCS, NCSe, NO2, NO3). Čvrsti dijamagnetični kompleksi u vodenom, odnosno alkoholnim ra-stvorima (MeOH, EtOH) prelaze u paramagnetične oktaedarske komplekse, a na račun koordinacije dva molekula rastvarača u aksijalnim položajima.

Ovakva nova i izazovna istraživanja, pored teorijskog značaja, mogu da imaju i apli-kativan karakter (u medicini, farmaciji, zaštiti životne sredine i drugim sferama).

Tema 7. Proučavanje i razvoj metoda proračuna vibracionih karakteristika siste-ma konstrukcija koje se projektujuCilj ovog istraživanja je da se ispita mogućnost donošenja odluke o stanju postro-

jenja, energetskoj efikasnosti i kvalitetu radne sposobnosti, koristeći podatke dobijene vibracionom analizom. Vibracije delova mašine su obično štetne, jer se korisna radna energija rasipa na ovo dodatno kretanje, izazivaju povećano trošenje delova mašine, po-sebno ležaja, a mogu dovesti i do havarija. Metod vibracione analize postrojenja pred-stavlja vrlo podesan metod za takvo zaključivanje s obzirom na to da se i bez zaustavlja-nja mašina i proizvodnje može doći do potrebnih podataka. Mere se ukupne vibracije i vrši se frekventna analiza. Na osnovu tih podataka daje se zaključak o radnoj sposob-nosti svake od mašina u pojedinim pogonima. Ponavljanjem merenja vibracija u dužem periodu vremena i međusobnim poređenjem dobijenih podataka može se dati zaključak o trendu vibracija, kao i trendu radne sposobnosti mašine.

Grupisanje delova postrojenja se može vršiti prema vrsti mašina (funkciji). Elektro-motori se dele prema snazi u nekoliko grupa. Na osnovu ovakvih elemenata mogu se formirati alternative sistema konstrukcija koji se projektuje.

Prema standardima za vibraciono stanje mašine se grupišu po nivou vibracija na: do-bro, zadovoljavajuće, dozvoljeno, nedozvoljeno. Ukazano je na uzroke povećanih vibra-cija na osnovu frekventne analize: od neuravnoteženosti, od nesaosnosti, od oštećenja ležaja. Kod nekih postrojenja postolje nije u mogućnosti da primi vibracije, pa se jav-ljaju uvećane vertikalne vibracije. Ovakvim ocenjivanjem vrednuje se vibraciono sta-nje mašina.

Ocenjeno vibraciono stanje mašina može ukazati na smanjenu radnu sposobnost, blizak kraj radnog veka, smanjenu energetsku efikasnost s obzirom na rasipanje energije na vibracije, kao i na opadanje krutosti i nosivosti noseće konstrukcije na koju su insta-lirane mašine. Metoda se može primeniti i na konstrukcije koje se tek projektuju kako bi se rizik od pojave štetnih vibracija sveo na najmanju moguću meru. U svetu postoji ja-san trend ka uvođenju monitoring sistema tipa onlajn koji može da posluži za detekciju različitih tipova oštećenja, ali i određivanja radne sposobnosti mašina.

Upravljački menadžment treba da izvrši osavremenjavanje pogona zbog zastarelosti ili istrošenosti opreme mašina nakon određanog broja godina. Ciljevi za rekonstrukci-ju fabrike su: povećanje efikasnosti rada, smanjenje zagađenosti životne i radne sredine, povećanje energetske efikasnosti. Formulisanjem ovih ciljeva dobijaju se kriterijumi za odlučivanje, odnosno za izbor najpovoljnije alternative za rekonstrukciju. Cena rekon-strukcije takođe može biti jedan od kriterijuma.

XXIII

Na osnovu ocena radne sposobnosti svake od mašina u pojedinim pogonima utvrđuje se da li je potrebno inoviranje u proizvodnim pogonima ili se smatra da je ra-dna sposobnost fabrike kao celine zadovoljavajuća. Za odgovor na pitanje kako izvršiti kompletno inoviranje proizvodnog pogona s obzirom na nizak nivo radne sposobnosti potreban je višekriterijumski model odlučivanja sa skupom alternativa, kriterijumima i postupcima za vrednovanje. Ovo bi moglo da bude smernica za dalja istraživanja po ovoj temi projekta.

Tema 8. Metode odlučivanja u slučajevima povećanog radijacionog rizikaRadijacioni rizik je verovatnoća narušavanja ljudskog zdravlja usled dejstva jonizu-

jućeg zračenja. U ovom radu su analizirane metode odlučivanja, primenjive na proble-matiku odlaganja radioaktivnog otpada i optimalnog izbora zemljišta za poljoprivre-dnu proizvodnju sa aspekta njegove radioaktivnosti. Laboratorijska merenja pokazuju da sedimenti migracionih puteva, oko odlagališta radioaktivnog otpada, mogu da ap-sorbuju rastvorene radioizotope. Radioizotopi se pojavljuju na ovom mestu 150 godi-na nakon referentnog datuma u minimalnom slučaju, a nakon 500 godina u maksimal-nom slučaju.

Metodom fazi skupova, dobijena je čvrsta, kvantifikovana procena neizvesnosti. Razvijena metoda se može primeniti na bilo koju vrstu geoloških barijera, kao i za odla-ganje visoko radioaktivnog otpada.

Za analizu su uzeti uzorci sa 30 lokacija koje su veoma slične u pogledu tipa zemlji-šta. Za rangiranje lokacija po radioaktivnosti zemljišta, gledano sa stanovišta prisustva pet radionuklida, odabrana je metoda PROMETHEE za višekriterijumsko odlučivanje (spomenuta i u Temi 2, odeljak 4.2). Verzija PROMETHEE / GAIA-e jeste racionalan proces donošenja odluka što se postiže svojstvom vektorskog odlučivanja koje usmera-va donosioca odluke u pravcu “poželjnih” rešenja. GAIA vrši geometrijske analize za in-teraktivnu pomoć.

U višekriterijumskom modelu lokacije su alternative, a prisutni radionukleidi su kri-terijumi koji izazivaju-uslovljavaju raioaktivnost lokacije. Ulazni podaci su aktivnosti radionuklida merenih na pomenutim lokacijama. S obzirom na to da se prisustvo radio-nuklida u zemljištu smatra oblikom kontaminacije, svi kriterijumi definisani su kao ne-poželjni. Značaj kriterijuma se određuje na osnovu toksičnosti radionukleida, na primer, 226Ra pripada grupi izrazito toksičnih elemenata.

Rangiranje alternativa pokazuje redosled lokacije od one sa najnižim stepenom za-gađenosti zemljišta, u smislu prisustva radionuklida, do one sa najvećim stepenom kon-taminacije.

Ova metodologija odlučivanja primenjena je na teritoriji Čačka. Rezultati ove i dru-gih studija podržavaju tvrdnju da je zemljište čačanskog sliva bezbedno za poljoprivre-du.

XXIV

DOPRINOS

Rezultati istraživanja predstavljaju značajan i vredan doprinos Projekta teoriji i pra-ksi odlučivanja u složenim tehničko-tehnološkim sistemima u AP Vojvodini. Doprinos i nove vrednosti po temama su:T1. Istražene su funkcije agregacije i matematičke operacije sa fazi (fuzzy) vrednostima

i njihova primenljivost.T2. Primena metode VIKOR za višekriterijumsku optimizaciju za upravljanje komuna-

lnim otpadom, primeri na području Novog Sada i razrada opšteg modela odlučiva-nja za primenu metode VIKOR kod drugih vrsta tehničko-tehnoloških složenih si-stema.

T3. Metoda za ocenu efikasnosti bio-gas postrojenja i predlaganje mera za poboljšanje efikasnosti.

T4. Istraživanje tehnologija za korišćenje biomase (stanje na području Vojvodine), kao i isticanje i proučavanje konflikta između primene biomase u proizvodnji energije i očuvanja plodnosti zemljišta za poljoprivrednu proizvodnju.

T5 Analiza parametara za praćenje kvaliteta rada i stvaranje osnova za razvoj modela za rangiranje zdravstvenih ustanova primarnog nivoa zdravstvene zaštite na teri-toriji AP Vojvodine.

T6. Metode za analiziranje karakteristika kompleksa metala sa S-alkilizotiosemikarba-zidima.

T7. Metoda proračuna vibracionih karakteristika sistema konstrukcija koje se projek-tuju i njena primenljivost za ocenjivanje radne sposobnosti postrojenja.

T8. Metodologija potencijalno primenljiva za odlučivanje u slučaju povećanog radija-cionog rizika od odloženog radioaktivnog otpada radi utvrđivanja stepena konta-minacije okolne sredine.

Rukovodilac projektaAkademik Milorad Miloradov

1

APSTRAKT: Izloženi su neki elementi normativne teorije odlučivanja u sistemima pri neodređenim uslovima. Prilikom donošenja odluke najčešće se susrećemo sa sledećim vrstama neodređenosti: nepoznavanje pojava; nepreciznost merenja; neodređenost jezi-ka; subjektivne procene. Ove neodređenosti matematički modeliramo pomoću teorije verovatnoće i statistike, te novijim matematičkim metodama teorijom fazi skupova i fazi logike, te neaditivnim merama i integralima baziranim na njima. Pri tome se koristi boga-ta teorija funkcija agregacija, a među funkcijama agregacija se ističu trougaone norme i konorme, uninorme i kopule.

Ključne reči: Teorija odlučivanja, verovatnoća, funkcija agregacije, trougaona norma, kopula, fazi skup, neaditivne mere, Choquetov integral, Sugenov integral.

1. UVOD

Pod odlukom se podrazumeva izbor iz skupa od najmanje dve opcije (alternative) kojima se ostvaruje željeni cilj. Izložićemo ovde neke elemente normativne teorije odlučivanja, tj. uz pretpostavku da smo kao savršeno racionalni pojedinci ili grupe sposobni da precizno for-mulišemo problem i postavimo ciljeve, te da možemo formirati skup svih alternativa, kojima možemo realizovati te ciljeve (pre svega izučavanje metoda izbora). Za razliku, deskriptivna teorija odlučivanja posmatra običnog donosioca odluka i njegove izbore (centar izučavanja je sam donosilac odluke sa njegovim kognitivnim ograničenjima). Prilikom donošenja odlu-ke najčešće se susrećemo sa sledećim vrstama neodređenosti:

1. Nepoznavanje pojava; 2. Nepreciznost merenja; 3. Neodređenost jezika; 4. Subjektivne procene.



Monografija

Endre Pap*

ISTRAŽIVANJE KLJUČNIH MATEMATIČKIH PROBLEMA U TEORIJI ODLUČIVANJA VEZANIH

ZA DONOŠENJE ODLUKA U NEODREĐENIM KOMPLEKSNIM SISTEMIMA

* Endre Pap, Univerzitet Singidunum, Beograd i Obuda univerzitet, Budimpešta, Mađarska

2

Ove neodređenosti možemo matematički modelirati pomoću teorije verovatnoće i statistike, te novijim matematičkim metodama teorijom fazi skupova i fazi logike, te ne-aditivnim merama i integralima.

Poglavlje 2 posvećeno je kratkom pregledu klasične teorije odlučivanja, te klasifika-ciji donošenja odluka u uslovima izvesnosti, u uslovima potpune neizvesnosti, te u uslo-vima rizika, gde se ukazuje na značaj Bajesove teoreme u proceduri pribavljanja dodatne informacije, te ukazati na klasičnu teoriju korisnosti. U poglavlju 3 se, kao važnoj apa-raturi teorije odlučivanja, daju elementi opšte teorije funkcija agregacija, dok je poglav-lje 4 posvećeno specijalnim važnim funkcijama agregacija: trougaonim normama i ko-normama, uninormama i kopulama. U poglavlju 5 su uvedeni fazi skupovi i operacije sa njima. Poglavlje 6 posvećeno je vrlo aktuelnoj oblasti neaditivnih mera i integrala bazi-ranih na njima kao što su Choquetov i Sugenov integral.

2. NEKI ELEMENTI KLASIČNE TEORIJE ODLUČIVANJA

Proces rešavanja problema odlučivanja bismo jednostavno mogli opisati sledećim koracima:

1. Uočavanje problema,2. Definisanje problema,3. Definisanje ciljeva (prioriteti, kriterijumi),4. Definisanje akcija (opcija, alternativa),5. Baza odgovarajućih informacija,6. Evaluacija akcija, alternativa,7. Izbor akcija, alternativa,8. Realizacija akcija, alternativa (Metode),9. Analiza dobijenih rezultata,10. Primena.

Vrlo često se dešava da obilaskom navedenog ciklusa, te na osnovu donošenja odlu-ke, ne budemo zadovoljni donetom odlukom. U tom slučaju se navedeni ciklus ponavlja. Pitanje donošenja dobre odluke je lako razrešiti na osnovu dobijenog rezultata, ali po-što se odluka donosi pre njene realizacije, to se kakvoća odluke ceni prema procedura-ma koje smo sproveli za njeno donošenje.

Donošenje odluka u uslovima izvesnostiZa donosioca odluke se pretpostavlja da je savršeno racionalan, videti Luce, Raiffa

(1958). To znači da poređenjem dve alternative, akcije, x i y iz skupa alternative, akcija A, on ili strogo prefereira x u odnosu na y, x ≥ y je indiferentan izmedju njih x ≈ y. Nje-gova stroga relacija preferencije ≥ između datih alternativa, akcija, zadovoljava uslove:

(i) asimetričnosti: ako x ≥ y, onda nije y ≥ x;(ii) kompletnosti: za bilo koje dve alternative x i y ili x ≥ y ili y ≥ x ili x ≈ y;(iii) tranzitivnost: x ≥ y i y ≥ z, tada x ≥ z; analogno za indiferentnost.

3

Na osnovu ovih osobina se može napraviti rang lista alternativa, te svakoj alternati-vi pridružit ordinalna funkcija korisnosti u: A → R sa osobinama: u(x) > u(y) ako i samo ako x ≈ y, te u(x) = u(y) ako i samo ako x ≈ y.

Primer. Pretpostavimo da nudimo određeni projekat firmama i da nas prvenstveno interesuje samo jedan parametar: visina zarade. Zarade u firmama su izražene u hilja-dama evra.

Firma ZaradaA_1 55 A_2 45 A_3 40 A_4 60 A_5 40 A_6 30 A_7 80

Odgovarajuća rang-lista je, gde za funkciju korisnosti možemo uzeti direktno visinu zarade, ili je možemo normirati, ali uvek dobijamo istu rang-listu (koja ne vodi računa o razlici između poređanih firmi).

Firma Zarada Korisnost Korisnost’ A_7 80 80 1A_4 60 60 0.75A_1 55 55 0.69A_2 45 45 0.56A_3, A_5 40 40 0.50A_6 30 30 0.37

Odlučivanje u uslovima potpune neizvesnostiOvakve situacije za odlučivanje se javljaju pojavom potpuno novih fenomena (odsu-

stvo poznavanja verovatnoće pojave), recimo kod dugoročnih prognoza ekonomskih i političkih situacija. No i u takvim situacijama postoje metode (procedure) izbora. Na-vedimo neke od metoda koje se baziraju na različitim logičkim osnovama: optimistički (maximax), pesimistički (maximin), optimizma-pesimizma (Hurvicov), minimaks ka-janja (Sevidžov), Laplasova, videti Luce, Raiffa (1958), Tapan (1997), Pavličić (2004). Vi-dećemo u kasnijim poglavljima kako se još rešavaju ovi problemi savremenim matema-tičkim metodama (fazi skupovi, neaditivne mere).

Odlučivanje u uslovima rizikaPreferencije prema ishodima akcija posmatramo u uslovima rizika. U uslovima rizi-

ka raspolažemo i verovatnoćama pojavljivanja određenih događaja.Primer. Pretpostavimo da u prethodnom primeru, gde nudimo određeni projekat,

raspolažemo i odgovarajućim verovatnoćama pojavljivanja događaja da će projekat biti vrlo uspešno realizovan, osrednje realizovan i slabo realizovan, te odgovarajuće zarade u firmama prema tim događajima.

4

Firma Zarada S_1 S_2 S_3 A_1 90 55 30A_2 50 45 40A_3 70 40 20A_4 90 60 30A_5 60 40 20A_6 70 30 30A_7 80 80 10 Verovatnoća P(S_i) 0.20 0.35 0.45

Računamo odgovarajuća matematička očekivanja za svaku firmu. ImamoE(A_1)=90 x0.2+55x0.35+30x0.45= 50.75, te E(A_2)= 43.75, E(A_3) = 37, E(A_4) =

47, E(A_5) = 35, E(A_6) = 38, E(A_7) = 48.5. Po metodi maksimalnog matematičkog oče-kivanja biramo firmu A_1.

Klasična teorija korisnostiS obzirom da je teorija odlučivanja poslednjih decenija doživela znatan napredak,

teorija korisnosti se izdvojila kao potpuno nezavisna naučna disciplina sa primenama u raznim oblastima: ekonomija, tehnika, politika, psihologija itd. Osnovni aparat teo-rije odlučivanja u uslovima neizvesnosti zasnivao se do sada na meri verovatnoće. Ovaj pristup merenju korisnosti odluke razvili su John Von Neumann i Oskar Morgenstern (1944). Tada odgovarajuća funkcija korisnosti zavisi i od odgovarajućih verovatnoća. Ne ulazeći u detalje, rizična opcija se prikazuje lutrijom L(p, D; 1-p, G), sa ishodima dobi-tak D, koji se realizuje sa verovatnoćom p, i gubitkom G, koji se realizuje sa verovatno-ćom 1-p. U matematičkoj teoriji se govori o novcu, no u primenama mogu biti i druge veličine. Zahtevaju se još četiri uslova racionalnosti (kontinuitet preferencija, zamenji-vost, monotonost, redukcija složene lutrije). Kao rezultat se dobija kardinalna funkcija korisnosti, sa dodatnom osobinom u(L)= p u(x) + (1-p) u(y). Dobijena funkcija korisno-sti odražava ponašanje donosioca odluke prema riziku. Korisnost novčanih ishoda po-smatranih akcija možemo prikazati grafički. Na apcisu nanosimo novčane vrednosti is-hoda, a na ordinatu izračunate korisnosti. Tako imamo tri kategorije donosioca odluke.

Odbojnost prema riziku. U tom slučaju funkcija korisnosti je konkavna. Takav do-nosilac odluke uvek preferira siguran novčani iznos x, u odnosu na lutriju čija je očeki-vana vrednost x. Npr. nudi se izbor između sigurnog dobitka x=1,5 miliona dinara i ak-cije: L ili dobitka 3 miliona dinara sa verovatnoćom 0.5 ili 0 dinara sa verovatnoćom 0.5. U slučaju akcije L matematičko očekivanje je E(A) = u(L) = 0.5 3 + 0.5 0= 1.5. Za dono-sioca odluke odbojnog prema riziku je u(x) > u(L).

Sklonost prema riziku. U tom slučaju funkcija korisnosti je konveksna. Takav dono-silac odluke uvek preferira siguran novčani iznos x, u odnosu na lutriju čija je očekiva-na vrednost x. Npr. nudi se izbor između sigurnog dobitka x=1.5 miliona dinara i akci-je: L ili dobitka 3 miliona dinara sa verovatnoćom 0.5 ili 0 dinara sa verovatnoćom 0.5. U slučaju akcije L matematičko očekivanje je E(A)=u(L)= 0.5 3 + 0.5 0.5= 1.5. Za dono-sioca odluke sklonog prema riziku je u(x) < u(L).

5

Neutralan odnos prema riziku. U tom slučaju funkcija korisnosti je prava linija. Ta-kav donosilac odluke je indiferentan prema izboru sigurnog novčanog iznosa x ili lutri-ji čija je očekivana vrednost x. Novac vrednujemo kolika je njegova nominalna vrednost.

Vrlo često, kada donesemo određenu odluku, vidimo da nam treba još dodatnih in-formacija, da bismo doneli konačnu odluku. No dodatna informacija košta. U ovakvim situacijama je često koristimo Bajesovu teoremu (formulu). Na primeru ćemo ilustrova-ti vrlo korisnu Bajesovu teoremu u primeni teorije verovatnoće.

Primer. Pretpostavimo da firma hoće da lansira novi proizvod na tržište. Menadže-ri su optimisti u pogledu reakcije kupaca na karakteristike, izgled i planiranu cenu no-vog proizvoda, zbog čega visokoj tražnji S_1 pripisuju verovatnoću 0.65, a niskoj tražnji S_2 verovatnoću 0.35. U zavisnosti od uslova na tržištu, menadžeri su ocenili i mogu-će rezultate prodaje (prihodi su dati u milionima evra). Neka je nivo tražnje: S_1 viso-ka, S_2 niska.

Akcija S_1 S_2 A_1 -proizvoditi 800 -350A_2 -odustati 0 0Verovatnoća P(S_i) 0.65 0.35

Matematička očekivanja su: E(A_1)=0.65 × 800 +0.35 × (-350)= 397.5, E(A_2)=0.Prema ovim pokazateljima treba se opredeliti za proizvodnju A_1. No kako ipak po-

stoji rizik od 0.35, zbog toga angažuju agenciju za istraživanje tržišta za pribavljanje dodatne (nesavršene, delimične) informacije. Istraživanje će imati dva rezultata: infor-maciju I_1 povoljan rezultat (visoka tražnja), ili I_2 nepovoljan rezultat (pouzdanost re-zultata je manja od 100 %). Agencija obaveštava da je pouzdanost povoljnog rezultata 80 %, dok je verovatnoća za nepovoljan rezultat 0.20. Ove uslovne verovatnoće zapisujemo: P(I_1| S_1)= 0.8 i P(I_2|S_1)=0.2. S druge strane, pouzdanost nepovoljnog rezultata je 75 %, dok je verovatnoća za povoljan rezultat 0.25. Ove uslovne verovatnoće zapisujemo: P(I_1| S_2)= 0.25 i P(I_2| S_2)=0.75.

Prvi slučaj. Neka je rezultat istraživanja tržišta povoljan. Zato polazne verovatnoće događaja P(S_1)=0.65 i P(S_2)= 0.35 treba revidirati. Po Bajesovoj teoremi treba da izra-čunamo verovatnoće P(S_1|I_1) i P(S_2|I_1) (a posteriori verovatnoće). Tako dobijamo:

P(S_1|I_1) = P(S_1) × P(I_1|S_1) / P(I_1) = P(S_1) × P(I_1|S_1) / (P(S_1) × P(I_1|S_1) + P(S_2) × P(I_1|S_2)),P(S_2|I_1) = P(S_2) × P(I_1|S_2) / P(I_1) = P(S_2) × P(I_1|S_2) / (P(S_1) × P(I_1|S_1) + P(S_2) × P(I_1|S_2)).

Zamenom datih podataka dobijamo:P(S_1|I_1) = 0.65 × 0.8 / (0.65 × 0.8 + 0.35 × 0.2)= 0.881,P(S_2|I_1) = 0.35 × 0.2 / (0.65 × 0.8 + 0.35 × 0.2)= 0.119.

Zato sada vršimo korekciju polaznih verovatnoća, pa imamo sledeću tablicu:

6

Akcija S_1 S_2 A_1 -proizvoditi 800 -350A_2 -odustati 0 0Verovatnoća P(S_i) 0.881 0.119

Verovatnoća javljanja povoljne informacije (izraz u imeniocu) je data saP(I_1)=P(S_1) P(I_1|S_1) + P(S_2)P(I_1|S_2)= 0.59.Matematička očekivanja su: E(A_1)=0.881 × 800 +0.119 × (-350)= 663.15, E(A_2)=0.

Prema ovim pokazateljima treba se opredeliti za proizvodnju A_1.

Drugi slučaj.Neka je rezultat istraživanja tržišta nepovoljno, tj. dobijena je informacija I_2. Zato

polazne verovatnoće događaja P(S_1)=0.65 i P(S_2)= 0.35 treba revidirati. Po Bajesovoj teoremi treba da izračunamo verovatnoće P(S_1|I_2) i P(S_2|I_2) (a posteriori verovat-noće). Tako dobijamo:

P(S_1|I_2) = P(S_1) × P(I_2|S_1)/ P(I_2) = P(S_1) P(I_2|S_1))/(P(S_1) × P(I_2|S_1) + P(S_2) × P(I_2|S_2)),P(S_2|I_2) = P(S_2) × P(I_2|S_2)/ P(I_2) = P(S_2) × P(I_2|S_2) /(P(S_1) × P(I_2|S_1) + P(S_2) × P(I_2|S_2)).

Zamenom datih podataka dobijamo:P(S_1|I_2)= (0.65 × 0.25) / (0.65 × 0.25 + 0.35 × 0.75)= 0.382,P(S_2|I_2)= (0.35 × 0.75) / (0.65 × 0.25 + 0.35 × 0.75)= 0.618,

Zato sada vršimo korekciju polaznih verovatnoća, pa imamo sledeću tablicu:Akcija S_1 S_2 A_1 -proizvoditi 800 -350A_2 -odustati 0 0Verovatnoća P(S_i) 0.382 0.618

Verovatnoća javljanja povoljne informacije (izraz u imeniocu) je data saP(I_2)=P(S_1) × P(I_2|S_1) + P(S_2) × P(I_2|S_2)= 0.41.Matematička očekivanja su: E(A_1)=0.382 × 800 +0.61 × (-350)= 89.3, E(A_2)=0.Prema ovim pokazateljima treba odustati (mali je prihod), akcija A_2.

Treba videti sada još koja je cena dodatne informacije, odnosno koliko vredi platiti za nju. Kako je matematičko očekivanje pri izboru agencije AG dato sa

E(AG) = P(I_1) × E(A_1) + P(I_2) × E(A_2) = 0.59 × 663.15 + 0.41 × 0= 391.26,to zaključujemo da je vrednost delimične informacije iznosi (AN je da ne uzimamo

dodatnu informaciju od agencije) E(AG) - E(AN) = 391.26-397.5 = - 6.24. Znači za ovu dodatnu informaciju bi bili u minusu za 6.24 miliona evra.

7

3. FUNKCIJE AGREGACIJE (OBJEDINJAVANJA)

Centralni problem koji ovde istražujemo jeste agregacija (sjedinjavanje), koja se od-nosi na kombinovanje i spajanje nekoliko (najčešće numeričkih) vrednosti u jedan iz-laz. Možda je najstariji primer u tom pogledu pojam aritmetičke sredine ili prosek, koja je bila korišćena tokom cele istorije fizike i svih eksperimentalnih nauka. Svaka funk-cija (sa dodatnim prirodnim osobinama) koja, slično kao i aritmetička sredina, daje jednu izlaznu vrednost na osnovu vektora ulaznih vrednosti naziva se funkcija (ope-rator) agregacije. Agregacione funkcije igraju važnu ulogu u mnogim tehnološkim za-dacima sa kojima su naučnici suočeni danas. One su posebno važne u mnogim pro-blemima koji se odnose na fuziju informacija. Opštije, funkcije agregacija se naširoko koriste u samoj matematici (npr. funkcionalne jednačine – J. Aczel (1996), teoriji sre-dina – Grabisch i ostali (2009), teoriji mere i integral – Pap (1995, 2002)), primenjenoj matematici (npr., verovatnoći, statistici – Nelsen (1999), teoriji odlučivanja), računa-rskim i tehničkim naukama (npr. veštačka inteligencija, operacionim istraživanjima, teoriji informacija, inžinjerskom projektovanju, prepoznavanju uzoraka i analiza slike, fuzija podataka, automatizirano rezonovanje), ekonomija i finansije (npr. teorija igara, teorija glasanja, donošenje odluka), društvenim naukama (npr. reprezentaciona mere-nja, matematička psihologija), kao i u mnogim drugim primenjenim granama fizike i prirodnih nauka. Funkcije (operatori) agregacije igraju važnu ulogu u raznim pristu-pima teoriji odlučivanja – Grabisch i dr (2009), Grabisch i dr. (1995), Fodor, Roubens (1994). Ispitaćemo zato ovde neke od njihovih osobina. U mnogim sistemima (specijal-no inteligentnim) agregacija ulaznih podataka ima glavnu ulogu. Operatori agregacije čine osnovu višekriterijumskog odlučivanja, inžinjerskog dizajna, prepoznavanja obli-ka, neuralnih mreža, fazi kontrolera, genetskih algoritama. Izbor operatora agregacije direktno zavisi od konkretne primene. Da bi se dobila osetljiva i zadovoljavajuća agre-gacija, ne može se upotrebiti bilo koji operator agregacije. Za izbor odgovarajućeg ope-ratora agregacije možemo primeniti aksiomatski pristup, te pretpostaviti da operator zadovoljava neke odabrane osobine. Ove osobine mogu biti diktirane prirodom vred-nosti koje treba objediniti (agregirati). Tako, na primer, u višekriterijskom procenjiva-nju cilj je da se dobije globalna procena na osnovu parcijalnih ocena u odnosu na razne kriterijume. Bilo bi neprirodno da se da globalna ocena koja bi bila niža od najmanje parcijalne ocene, ili veća od najveće parcijalne ocene, što znači da su u ovom slučaju samo internalni operatori agregacije dozvoljeni. Ako pak stepen preferencije dolazi od kombinacije tranzitivnih (u neku ruku) relacija, onda je očekivati da i konačni rezultat bude tranzitivan. Drugi važan primer dolazi iz agregacije mišljenja prilikom glasanja. Kako su najčešće glasači anonimni prirodno je da je operator agregacije simetričan. U teoriji odlučivanja (specijalno pri neodređenim uslovima) često se zahtevaju složeniji i opštiji matematički modeli, koji se zasnivaju na neaditivnim merama, videti poglav-lje 6. Navešćemo ovde samo veoma kratak uvod za neke elementarne osnove vezane za matematičke osobine operatora agregacija i njihovih interpretacija u primeni, bazirano na monografiji Grabisch i dr. (2009), izbegavajući složene formule. Pravićemo razliku između operatora agregacija koji imaju određen broj argumenata i proširenja operato-ra koji su definisani za bilo koji broj argumenata.

8

Definicija. Funkcija (operator) agregacije je funkcija

[ ] [ ]→∈

A

: 0,1 0,1n

n N

takva da važi(i) A(x1, x2, ..., xn) ≤ A(y1, y2, ..., yn) kada je xi ≤ yi za sve i ∈ {1,2,...,n},(ii) A(x) = x za sve x ∈ [0,1],(iii) A(0,0,...,0)=0 i A(1,1,...,1)=1.

Svaka funkcija agregacije A se može predstaviti familijom (An)n∈N n-arnih operacija, tj., funkcijama An : [0,1]n → [0,1]. Primetimo da za opšti prošireni operator, za različite n i m operatori An i Am ne moraju biti u vezi. Na primer uzmimo brojeve 5, 3, 1 i nađi-mo prvo njihovu aritmetičku sredinu, što je 3, to je vrednost operatora A3 (5,3,1). Nađi-mo sada prvo aritmetičku sredinu samo prva dva broja, što je 4, pa potom aritmetičku sredinu ovog broja sa trećim brojem 1, što daje različitu vrednost 2.5, ovo je bio opera-tor A2(A2(5,3),1). Ovoj važnoj problematici teorije operatora agregacije je posvećena po-sebna pažnja u Grabisch i ostali (2009).

Navedimo sada još neke dobro poznate operatore agregacije. Za težine (a1,...,an), gde su ai iz R, imamo aritmetičku sredinu sa težinama (eng. weighted arithmetic mean)

=+ +

∑=

WAM x x a x a x

a( ,..., ) ... ,n

n n

ii

n11 1

1

ili uređenu aritmetičku sredinu sa težinama (eng. ordered weighted averaging)

=+ +∑ =

OWA x xa x a x

a( ,..., )

...,n

n n

iin1

1 (1) ( )

1

gde je x(1)≤...≤x(n). Slično, ekstremna uređena statististike x(1) i x(n) su respektivno minimalni i maksimalni operatori. Mediana se za neparan broj promenljivih (x_1,…,x_{2k-1}) definiše na sledeći način Med(x_1,…,x_{2k-1}) = x_(k).

Geometrijska sredina sa parametrom r ,

∑=

=

G x x( ) .r ir

i

n r

1

1/

Algebarske i analitičke osobine funkcije agregacije A su date preko odgovarajućih osobina n -arne operacije An.

Definicija. Neka je A funkcija agregacije i (An)n∈N odgovarajuća familija n-arnih operacija.

(i) A je komutativno, idempotentno, striktno monotono, neprekidno (∀n≥2), ako je n -arna operacija An komutativna, idempotentna, striktno monotona, nepre-kidna, respektivno.

(ii) A je asocijativno ako za (∀m,n∈N), i sve (x1,x2,...,xm) ∈[0,1]m i (y1,y2,...,yn)∈[0,1]n važi

9

A(x1,x2,...xm, y1,y2,...,yn) = A(A(x1,x2,...,xm) , A(y1,y2,...,yn))

(iii) Element e∈[0,1] je neutralni element i element a∈[0,1] je anihilator funkcije agre-gacije A ako, za (∀n≥2) i svako i∈{1,2,...,n} i sve x1,x2,...,xi-1,xi+1,...xn∈[0,1], važi, respektivno,

A(x1,x2,...xi-1,e,xi+1,...,xn) = A(x1,x2,...xi-1,xi+1,...,xn),

A(x1,x2,...xi-1,a,xi+1,...,xn) = a.

Funkcije agregacije se često osim nad [0,1] posmatraju i nad drugim intervalima. Specijalan slučaj agregacije je kada imamo samo jednu promenljivu, tj. unarnu funkci-ju A1:[0,1] → [0,1]. Pošto agregacija jedne promenljive nije agregacija, usvajamo konven-ciju: A1(x)=x za sve x∈ [0,1].

Lokacija na realnoj osiVrlo često se operatori agregacije klasifikuju u tri klase: konjuktivni, disjunktivni i

interni operatori, već u zavisnosti da li su vrednosti operatora uvek manje od minimu-ma, veće od maksimuma ili između maksimuma i minimuma argumenata, respektivno.

Interni operatori agregacije se često zovu i kompenzatorni operatori, jer kod njih slab (odnosno dobar) rezultat jednog kriterijuma se može kompenzirati dobrim (odnosno lo-šim) rezultatom drugog kriterijuma, tako da je konačan rezultat neka srednja vrednost.

Osobine bazirane na grupisanjuKod ovih operatora se mogu grupisati argumenti operatora na disjunktne klase, na-

praviti parcijalne agregacije po ovim klasama, te potom kombinovati ove parcijalne re-zultate u globalni rezultat. Ovde spadaju osobine: asocijativnost, dekompozabilnost, au-todistributivnost, bisimetrija itd.

Ostale osobine i složeniji operatoriDalje, postoje mnoge druge matematičke osobine koje u nekim primenama mogu

imati važnu ulogu, npr. neutralni element ili anihilator. Postoji potreba za izučavanjem odnosa operatora agregacija prema raznim klasama neaditivnih mera i odgovarajućih integrala, kao Choquetov integral i Sugenov integral (videti poglavlje 6). Ovi integrali imaju prednost u odnosu na druge operatore agregacije pošto neaditivnost odgovaraju-ćih mera uzima u obzir interakciju između kriterijuma, [13,14,21,22,26,28,31,34]. Dalje, postoji matematička osnova, zvana pseudo-analiza, koja omogućava modeliranje ne-određenosti, nelinearnosti i optimizacije u matematici i fazi sistemima, [17,18,26-31]. Ističemo ovde VIKOR metodu u kojoj se pojavljuju funkcije agregacije: aritmetička sre-dina sa težinama v i (1-v) u formuli Q=v∙QS+(1-v)∙QR, te maksimum sa težinama w1,..., wn u formuli =maxR w d( )

i i i , oznake su iz rada Opricović, Tzeng (2004).

10

4. SPECIJALNE FUNKCIJE AGREGACIJE

Trougaone normeNa osnovu ideja Mengera i Schweizer i Sklara uvedena je specijalna klasa funkcija

agregacije od dve promenljive nad [0,1]×[0,1]=[0,1]2, pod imenom trougaone norme, vi-deti Klement i dr. (2000). Zajedno sa njenom dualnom operacijom, trougaonom konor-mom, primenjene su u teoriji fazi skupova i fazi logike.

Definicija. Funkcija T:[0,1]2 →[0,1] je trougaona norma (kraće t-norma) ako za sve x,y,z∈[0,1] važi

(T1) T(x,y) = T(y,x), komutativnost, (T2) T(T(x,y),z)=T(x,T(y,z)), asocijativnost, (T3) x≤y⇒T(x,z)≤T(y,z), monotonost,(T4) T(x,1)=x, postojanje neutralnog elementa 1.

Četiri osnovne t-norme su:TM(x,y)=min(x,y), minimum t-norma,TP(x,y)=x∙y, proizvod t-norma,TL(x,y)=max(x+y–1,0), Lukasiewiczeva t-norma,

ako x, yostalo

=∈

T x y( , ) 0 ( ) [0,1]1 .D

2

Definicija. Ako za dve t-norme T1 i T2 važi T1(x,y)≤T2(x,y) za ∀(x,y)∈[0,1]2, tad kaže-mo, da je T1 slabije od T2, ili da je T2 jače od T1, u oznaci T1≤T2. Ako je T1≤T2 i T1≠T2, pi-šemo T1<T2, tj. tada je T1≤T2 i (∃(x0,y0)∈[0,1]2)(T1(x0,y0)< (T2(x0,y0)).

Za svaku t-normu T važi TD≤T≤TM i TD<TL<TP <TM. Uvedena relacija poretka nije relacija kompletnog uređenja na skupu svih t-normi, videti (Klement, Mesiar, Pap (2000a)).

Pošto je t-norma asocijativna lako se proširuje na n-arnu operaciju rekurzivno. Za n-torku (x1,x2,...,xn)∈[0,1]n, (n∈N∪{0}) važi:

( )=

= =

=

= =

−

T x

T x T T x x T x x x

1,

, ( , ,... )

i i

i

n

i i

n

i n n

1

0

1 1

1

1 2

Specijalno, za x1 = x2 = ... = xn = x pišemo xTn( ) umesto � �� T x x x( , ,... )

n

. Pošto je svaka t-

norma T slabija od minimuma TM možemo t-normu proširiti na prebrojivo mnogo ar-

gumenata, za (xi)i∈N∈[0,1]N imamo:

11

Primetimo, da prethodna granična vrednost postoji jer je niz nerastući i ograničen.

Trougaone konorme i dualnost

Definicija. Funkcija S : [0,1]2 → [0,1] je trougaona konorma (kraće t-konorma) ako za sve x, y, z∈[0,1] važi

(S1) S(x, y)=S(y, x), komutativnost(S2) S(S(x, y), z) = S(x, S(y, z)), asocijativnost, (S3) x ≤ y ⇒ S(x, z) ≤ S(y, z), monotonost,(S4) S(x,0) = x, postojanje neutralnog elementa 0.

Četiri osnovne t-konorme su:SM (x, y)=max(x, y), maximum t-konorma,SP (x, y) = x + y – x ∙ y, verovatnosna suma,SL (x, y) = min(x + y,1), ograničena suma,

Tvrđenje. Funkcija S : [0,1]2 → [0,1] je t-konorma ako i samo ako postoji t-norma T takva da za sve (x, y)∈[0,1]2 važi S(x, y) = 1–T(1–x,1–y).

Ova dualnost omogućava da se mnoge osobine t-normi lako prenose na odgovaraju-će osobine t-konormi.

Primer. Dualni parovi osnovnih t-normi i t-konormi su (TM,SM), minimum i maximum, (TP,SP), proizvod i verovatnosna suma, (TL,SL), Lukasiewicza t-norma i Lukasiewicza t-konorma,(TD,SD), drastični proizvod i najača t-konorma.

Na osnovu dualnosti imamo sledeći poredak za proizvoljnu t-konormu S

SM ≤ S ≤ SD,

te za osnovne t-norme i t-konorme

TD < TL < TP < TM < SM < SP < SL < SD, TD ≤ T ≤ TM ≤ SM ≤ S ≤ SD.

abs

12

Što se tiče neprekidnosti, koristimo uobičajenu definiciju, tj. funkcija F : [0,1]2 → [0,1] je neprekidna ako za sve (x0, y0)∈[0,1]2 i sve nizove (xn)n∈N, (yn) n∈N ⊂[0,1] koji konvergi-raju ka x0 i y0, respektivno, važi . Očigleno su t-norme TM, TP i

TL, kao i dualne t-conorme SM, SP i SL neprekidne, dok TD i SD nisu neprekidne.

Poznato je da u opštem slučaju, realna funkcija dve promenljive, npr. sa domenom [0,1]2 može biti neprekidna po svakoj koordinati a da nije neprekidna na [0,1]2 . Trou-gaone norme su izuzetak.

Tvrđenje. t-norma je neprekidna ako i samo ako je neprekidna po prvoj koordinati, tj. Za svako fiksno y∈[0,1] funkcija jedne promenljive T(∙, y) : [0,1]→[0,1] je neprekidna.

Uvodimo sada jedan jači vid neprekidnosti.

Definicija. Funkcija F : [0,1]2 → [0,1] ima Lipschitzovu osobinu ako (∃c∈]0,∞[) tako da (∀ x1, y1 , x2 , y2)∈[0,1]2) (F(x1, y1) – F(x2 , y2)|≤c ∙ (|x1 – y1|+|x2 – y2|)).

Tvrđenje. Ako t-norma T ima Lipschitzovu osobinu na [0,1], tada je ona i uniformno neprekidna. Obrnuto u opštem slučaju nije tačno.

Uvodimo sada neke karakteristične elemente za t-norme.

Definicija. Neka je T t-norma. (i) Element a∈[0,1] je idempotenti element za T ako je T(a,a) = a . Pošto su 0 i 1

idempotenti elementi za svaku t-normu T njih zovemo trivijalni idempotenti ele-menti za T, a svaki idempotenti element iz ]0,1[ će se zvati ne-trivijalni idempo-tenti element za T.

(ii) Element a∈[0,1] je nilpotenti element za T ako postoji n∈N tako da je .(iii) Element a∈[0,1] je delitelj nule za T ako postoji b∈]0,1[ tako da je T(a,b)=0.

Primer. U Tabeli 1. je data situacija za osnovne t-norme u odnosu na uvedene karak-teristične elemente.

Tabela 1.

Idempotenti elementi Nilpotenti elementi Delitelj nule

TM ∀a∈[0,1] Ne Ne

TP Ne Ne Ne

TL {0,1} ∀a∈]0,1[ ∀a∈]0,1[

TD {0,1} ∀a∈]0,1[ ∀a∈]0,1[

Navodimo sada neke specifične osobine koje neka t-norma može zadovoljavati.

Definicija. Za t-normu T uvodimo sledeće osobine:

13

(i) t-norma T je striktno monotona ako važi (SM) T(x, y) < T(x, z) za svako x > 0 i y < z

(ii) t-norma T zadovoljava zakon skraćivanja ako važi (CL) T(x, y) = T(x, z) povlači x = 0 ili y = z.

(iii) t-norma T zadovoljava uslovni zakon skraćivanja ako važi (CCL) T(x, y) = T(x, z) > 0 povlači y = z.

(iv) t-norma T je Arhimedova ako

(AP) (∀(x, y)∈]0,1[) postoji n∈N tako da je . (v) t-norma T ima osobinu granične vrednosti ako

(LP) .

Primer. U Tabeli 2. je data situacija za osnovne t-norme u odnosu na uvedene karak-teristične osobine.

Tabela 2.

SM CL CCL AP LP

TM Ne Ne Ne Ne Ne

TP Da Da Da Da Da

TL Ne Ne Da Da Da

TD Ne Ne Da Da Da

Definicija.(i) t-norma T je striktna ako je neprekidna i striktno monotona.(ii) t-norma T je nilpotenta ako je neprekidna i ako je svako a∈]0,1[ nilpotenti ele-

ment za T.(iii) t-norma T je idempotenta ako (∀a∈[0,1])(T(a,a,) = a).

Karakteristični predstavnik (do na izomorfizam) striktnih t-normi je TP, a karak-teristični predstavnik (do na izomorfizam) nilpotentnih t-normi je TL. Skup svih ne-prekidnih Arhimedovih t-normi se sastoji od dva disjunktna podskupa striktnih i nil-potentnih t-normi. Jedina neprekidna idempotentna t -norma je TM. Svaka neprekidna t-norma se može predstaviti kao ordinalna suma neprekidnih Arhimedovih t-normi, vi-deti Klement, Mesiar, Pap (2000a).

Distributivnost t-normi i t-konormi

Definicija. Neka je T t-norma i S t-konorma. T je distributivno u odnosu na S ako za sve x, y, z∈[0,1] važi

T(x,S(y,z)) = S(T(x, y),T(x,z)),

14

i S je distributivno u odnosu na T ako za sve x, y, z∈[0,1] važi

S(x,T(y,z)) = T(S(x, y),S(x,z)).

Tvrđenje. Neka je T t-norma i S t-konorma. Tada važi(i) S je distributivno u odnosu na T ako i samo ako T = TM. (ii) T je distributivno u odnosu na S ako i samo ako S = SM .(iii) (T,S) je distributivni par ako i samo ako T = TM i S = SM.

Iz ovog tvrđenja vidimo koliko mnogo distributivni zakon ograničava izbor mogu-ćih t-konormi. Vidimo, takođe, da tvrđenje važi za sve t-norme i t-konorme, tj. i za one koje nisu neprekidne. Prema tome sasvim je razumljivo ograničiti domen distributiv-nog zakona ukoliko želimo da dobijemo rešenja koja nisu trivijalna, odnosno rešenja različita od maksimum operatora.

Definicija. Neka je T t-norma i S t-konorma. T je uslovno distributivno u odnosu na S ako za sve x, y, z∈[0,1] važi

T(x,S(y,z)) = S(T(x, y),T(x,z)) (U),

uz uslov S(y,z) < 1.Sada dajemo karakterizaciju svih parova (T,S) kada je (U) uslov zadovoljen.

Teorema. Neprekidna t-norma T i neprekidna t-konorma S zadovoljavaju (U) uslov ako imamo bilo koji od sledeća dva slučaja:

(i) S = SM(ii) Postoji striktna t-norma T* i nilpotentna t-konorma S* tako da je aditiv-

ni generator s od S* koji zadovoljava s(1)=1 takođe multiplikativni genera-tor od T*, i postoji a∈[0,1[ tako da za neku neprekidnu t-normu T** imamo T=(<0,a,T**>,<a,1,T*>) i S = (<a,1,S*>) (ordinalna suma), za više detalja videti Klement, Mesiar, Pap (2000a).

Rezultat teoreme se može jednostavno prikazati pomoću sledećih slika jediničnih kvadrata kod domena T i S (koristeći postojeće izomorfizme).

(0,0)

Max

SL

(0,1)

(0,0) (a,0) (1,0)

min

min

(0,a)TP

T**

15

Uninorme

Definicija. Uninorma je binarni operator U:[0,1]2 →[0,1] takva da za sve x,y,z iz [0,1] važi

(U1) U(x,y)=U(y,x) (komutativnost)(U2) U(U(x,y),z)=U(U(x,y),U(x,z)) (asocijativnost)(U3) U(x,y)≤ U(x,z) ako je y≤z (monotonost)(U4) Postoji e∈[0,1] tako da važi U(e,x)=x (e je neutralni elemenat)

Ovi binarni operatori su prvi put nazvani uninormama od strane Fodor, Yagera i Ry-balova (1997), videti i Klement, Mesiar, Pap (1996). Inače uninorme predstavljaju spe-cijalna pseudo sabiranja, koja su poznata od ranije Pap (1990, 1995). Jasno je da ako stavimo e=1 u prethodnu definiciju dobijamo t-norme, a ako stavimo e=0 dobijamo t-konorme. Prema tome uninorme predstavljaju generalizaciju dobro poznatih t-normi i t-konormi pri čemu neutralan elemenat može biti bilo koji broj iz jediničnog intervala.

Pretpostavimo sada da je U uninorma sa neutralnim elementom e∈]0,1[. Definišimo dve funkcije TU i SU na jediničnom kvadratu na sledeći način:

Tvrđenje. Za svaku uninormu sa neutralnim elementom e∈]0,1[ funkcije TU i SU su t-norma i t-konorma.

Prema tome struktura uninormi na kvadratima [0, e]×[0, e] i [e,1]×[e,1] je tesno po-vezana sa t-normama i t-konormama

za neku t-normu T i neku t-konormu S.

Tvrđenje. Za svaku uninormu U sa neutralnim elementom e∈]0,1[ važe sledeće ne-jednakosti:

Ue(x,y) ≤ U(x,y) ≤ Ue(x, y) gde je

16

Sada možemo predstaviti opšti oblik uninormi povezan sa prethodnim tvrđenjem.

Teorema. Neka je data uninorma U sa neutralnim elementom e∈]0,1[ i neka su pre-slikavanja x→U(x,0) i x→U(x,1) (x∈[0,1]) neprekidna osim za tačku x=e. Tada je uninor-ma U data u jednom od sledeća dva oblika:

a) Ako je U(0,1)=0 onda

b) Ako je U(0,1)=1 onda je

Dvodimenzionalna kopulaOd posebne važnosti u teoriji višedimenzionalne verovatnoće su kopule, videti Ne-

lsen (1999), Klement, Mesiar, Pap (2000a).

Definicija. Dvodimenzionalna kopula je binarna operacija C: [0,1]2 →[0,1] takva da za sve x, x*, y, y*∈ [0,1] sa osobinom x ≤ x* i y ≤ y*, važi

C(x,y) + C(x*,y*) ≥ C(x,y*) + C(x*,y),C(x,0)=C(0,x)=0, C((x,1)=C(1,x)=x.Primetimo da u opštem slučaju kopula nije ni komutativna ni asocijativna, ali je zato

uvek neprekidna, a zadovoljava Lipschitzov uslov neprekidnosti.

Primeri. (i) Trougaone norme TL (x,y)= max (x+y-1,0), TM (x,y)= min (x,y) i TP (x,y) =x y su

kopule, i važi TL (x,y) ≤ C (x,y) ≤ TM (x,y).(ii) C(x,y)= p xy + (1-p) TM (x,y), za parametar p ∈]0,1[. Ona je neasocijativna ali ko-

mutativna.

17

Sklarova teorema. Neka su slučajne promenljive X i Y (sa marginalnim funkcijama raspodele FX, FY, respektivno), sa zajedničkom funkcijom raspodele HXY. Tada posto-ji kopula C, takva da je

HXY(x,y)= C(FX(x), FY(y)).

Ako su FX i FY neprekidne funkcije, onda je C jedinstveno određeno. Važi i obrnuto, ako su FX i FY funkcije raspodele za slučajne promenljive X i Y, tada je funkcija HXY data prethodnom formulom zajednička funkcija raspodele za slučajni vektor (X,Y) sa margi-nalnim funkcijama raspodele FX i FY.

Važne statističke interpretacije:Neka su X i Y neprekidne slučajne promenljive, tada:1. kopula za X i Y je TM ako i samo ako je svaki od X i Y skoro sigurno rastuća funk-

cija u zavisnosti od druge;2. kopula za X i Y je TL ako i samo ako je svaki od X i Y skoro sigurno opadajuća

funkcija u zavisnosti od druge;3. kopula za X i Y je TP ako i samo ako su X i Y nezavisni.

Navodimo još neke važne statističke primene kopula.

Saglasnost.Definicija. Dva podatka (observacije) (x_1 , y_1) i (x_2, y_2) para (X, Y) neprekidne

slučajne promenljive su saglasne ako x_1 > x_2 i y_1 > y_2 ili ako je x_1 < x_2 i y_1 < y_2, tj. ako je (x_1 - x_2) (y_1 - y_2) > 0, i protivrečan (nesaglasan), ako je x_1 > x_2 i y_1 < y_2 ili ako x_1 < x_2 i y_1 > y_2, tj. ako je (x_1 - x_2) (y_1 - y_2) < 0. Geometrijski, dve razli-čite tačke (x_1, y_1) i (x_2, y_2) u ravni su suglasne ako prava koja ih spaja ima pozitivan nagib i nesaglasne, ako prava ima negativan nagib.

Kendal tau.Neka su (X_1, Y_1), (X_2, Y_2) slučajni vektori sa zajedničkim funkcijama raspode-

le H_1 i H_2, respektivno, a sa zajedničkim marginalnim raspodelama F (za X_1 i X_2) i G (za Y_1 i Y_2), i neka C_1 i C_2 označavaju kopule za (x_1, y_1) i (x_2, y_2), respek-tivno. Tada je:

H_1 (x, y ) = C_1 (F(x), G (y)) i H_2(x, y) = C_2 (F (x), G (y)).Neka K označava razliku između verovatnoća saglasnosti i nesaglasnosti (x_1, y_1)

i (x_2, y_2):K = P((X_1 - X_2)(Y_1 - Y2) > 0) – P((X_1 - X_2)(Y_1 - Y_2) < 0).K zavisi samo od kopula C_1 i C_2, K = K(C_1, C_2) = 4 ∫0

1∫01 C_2(u, v) dC_1 (u, v) - 1.

18

5. TEORIJA FAZI SKUPOVA

U klasičnoj teoriji skupova, podskup A skupa X se kompletno zadaje njenom karak-terističnom funkcijom 1A : X→{0,1}, koja je nula ako element x∈X ne pripada skupu A, a ima vrednost jedan ako pripada skupu A. Da bi se opisale situacije kada nije sasvim ja-sno da li neki element pripada skupu uvodi se uopštenje pojma skupa u smislu da se pri-padnost elementa zadaje određenim stepenom.

Definicija. Neka je X neprazan skup. Fazi podskup A od X je predstavljen sa funkci-jom pripadanja

μA : X→[0,1]

gde se vrednost μA(x) interpretira kao stepen pripadanja x∈X fazi skupu A, videti Klement, Mesiar, Pap (2000a), Pap (1999). Umesto μA(x) koristimo i oznaku A(x).

Skup svih fazi podskupova od X označimo sa F(X). Fazi skup A je određen sa A = {(x,μA(x))|x∈X}.

Definicija. Neka A∈F(X). (i) Fazi podskup A je normiran, ako (∃x∈X)(A(x)=1).(ii) Visina fazi skupa A je .

(iii) Nosač fazi skupa A je supp(A)={x∈X|μA(x)>0}.(iv) Jezgro fazi skupa A je ker (A)={x∈X|μA(x)=1}.(v) α-presek (α nivo) fazi skupa A je

gde cl(supp(A)) označava zatvaranje nosača od A.

(vi) Fazi skup A je konveksan ako je [A]α konveksan podskup od X za sve α.

Definicija. Neka A,B∈F(X). A i B su jednaki (A=B), ako je μA(x) = μB(x)(x∈X), A je podskup od B, (A<B or A⊂B), ako je μA(x) < μB(x)(x∈X).

Za fazi podskup A∈F(X) uvodimo ker(A)=[A]1, i , [A]0=X.

Tvrđenje. Za familiju ([A]α)α∈[0,1] α-preseka za A∈F(X) važi [A]α⊆[A]β kada je α≥β, te

. Znajući sve α-preseke za A∈F(X) može se rekonstruisati fazi skup A na

osnovu α-preseka, te imamo za (x∈X), gde je karakteristična funkcija skupa [A]α .

Definicija. Za fazi skupove A1, A2,...An ∈F(X) njihova konveksna obvojnica je najma-nji fazi konveksni skup C za koji važi Ai(x)≤C(x) za ∀i∈{1,2,...n} i za ∀x∈X.

A sada uvodimo osnovne operacije sa fazi skupovima. U početku teorije fazi skupo-va korišćene su operacije min i max, no u današnje vreme se koriste opšte neprekidne t-

19

norme i t-konorme. Uvodimo fazi presek , uniju , komplement CN na F(X), zasno-vane na t-normi T, t-kormi S, i negaciji N (standardna negacija N(x)=1-x), respektivno, (Klement, Mesiar, Pap (2000a)) na sledeći način:

ili kraće , ili kraće ,

ili kraće .

Osobine operacija , , CN na F(X) su direktne posledice odgovarajućih t-normi T,

t-konormi S i negacije N. Više detalja o trojci (T,S,N) i strukturi može se naći u (Klement, Mesiar, Pap 2000a).

Za datu t-normu T i fazi skupove A∈F(X) i B∈F(X) Dekartov (direktan) proiz-vod A×TB je fazi podskup od X×Y, dat sa ili kraće

.

Tvrđenje. Važe sledeće jednakosti

, ,

za A∈F(X) i B∈F(Y) ako i samo ako T=TM i S=SM.Za detalje videti (Klement, Mesiar, Pap 2000a). Od posebne važnosti, naročito za pri-

menu, su fazi podskupovi realnih brojeva.

Definicija. Neka A∈F(R). Fazi skup A je fazi broj ako je konveksan, normiran, ima neprekidnu funkciju pripadanja, i ima ograničen nosač .

Tvrđenje. Fazi broj A sa nosačem supp(A)=[c,d], ima sledeće osobine: μA(x) = 0,∀x∉[c,d], (∃a,b,∈R)(c≤a≤b≤d) i μA(x) je monotono neopadajuća na [c,a], and μA(x) i monotono nerastuća na [b,d], te μA(x) = 1, ∀x∈[a,b].

Izdvajamo specijalne fazi brojeve važnih u raznim primenama.

Definicija. Fazi broj A je trougaoni fazi broj sa centrom u a levim odstupanjem α i desnim odstupanjem β ako je funkcija pripadanja oblika

u oznaci A=(a,α,β).

Tvrđenje. Za trougaoni fazi broj A=(a,α,β) važi

F

ako

ako

20

(i) [A] je = [a–(1-γ)α,a+(1–γ)β] (∀γ∈[0,1]),(ii) supp(A) = ]a – α, a + β[.

Definicija. Fazi broj A je trapezoidni fazi broj sa intervalom tolerancije [a,b], levim odstupanjem α i desnim odstupanjem β ima funkciju pripadanja

u oznaci A=(a,b,α,β).

Tvrđenje. Za trapezoidni fazi broj A=(a,b,α,β) važi(i) [A]γ = [a – (1 – γ)α,b + (1 – γ)β] (∀γ∈[0,1]),(ii) supp(A) = ]a – α, b + β[.

Prethodne dve klase fazi brojeva pripadaju sledećoj opštoj klasi fazi brojeva.

Definicija. LR fazi broj je dat sa

,

gde su L:[0,1]→[0,1],R:[0,1]→[0,1] su nerastuće funkcije, i L(0)=R(0)=1 i L(1)=R(1)=0, u oznaci A=(a,b,α,β)LR. Tada je [A]γ zatvoren konveksan podskup od R za (∀γ∈[0,1]).

Primene fazi skupovaTeorija fazi skupova i fazi logike imaju širok dijapazon primene: aproksimativno re-

zonovanje, fazi kontroleri, analiza podataka, prepoznavanje oblika, obrade slika, teori-ja odlučivanja, optimizacija, ekonomija i teorija igara, povezanost sa neuralnim mreža-ma i genetskim algoritmima. Ovde nećemo ulaziti u detalje, spomenimo samo još samo dve skorije primene. U radovima Obradović i dr. (2011) i Obradović i dr. (2013) uvedeni su linearni fazi prostori bazirani na teriji fazi skupova, koji su poslužili za modeliranje obrade satelitskih snimaka, lociranja puteva u robotici, te obradi skeniranih slika u me-dicini. Dalje, razvijena je uopštena metoda VIKOR-a koja obrađuje odluke pri konflikt-nim kriterijumima, Opricović, Tzeng (2007).

ako

ako

ako

ako

ako

ako

21

6. NEADITIVNE MERE I ODGOVARAJUĆI INTEGRALI

Monotone (fazi) mereNeka je A σ - algebra podskupova skupa X. U klasičnoj teoriji mere analiziraju se

aditivne skupovne funkcije m: A→[0,∞] sa osobinom da za A∈A i disjunktne skupove A∩B=∅, važi m(A∪B)–m(B)=m(A) za sve B∈A koje je disjunktno sa A. Kada je mera ne-aditivna, m(A∪B)–m(B) za A∩B=∅, zavisi od B i može se inerpretirati kao efekat formira-nja unije A i B, videti Denneberg (1994), Pap (1995). Za oznaku neaditivne mere koristimo osim m i oznaku μ (ne mešati sa istom oznakom funkcije pripadanja u teoriji fazi skupova).

Definicija. Monotona (fazi) mera m na X je monotona skupovna funkcija definisana na A a sa vrednostima u intervalu [0,∞] a koja se anulira na praznom skupu.

Za detaljnije videti D. Denneberg (1994) i Pap (1995).

Primer. Neka je S neprekidna t-konorma. Preslikavanje m: A→[0,1] je pseudo-adi-tivna mera (S-mera), if m(∅)=0, m(X)=1, te za sve A,B∈A tako da je A∩B=∅ važi m(A∪B)=S(m(A),m(B)).

Primer. Neka je X skup svih radnika u radionici i pretpostavimo da oni svi prave isti proizvod. Za ∀A⊂X, uzimamo u obzir situaciju da članovi grupe A rade u radio-nici. Svaka grupa može raditi na različite načine: različite kombinacije zajedničkog i podeljenog rada. Pretpostavimo da svaka grupa radi na najefikasniji način. Neka μ(A) bude broj proizvoda koju grupa A napravi za sat. Onda je skupovna funkcija μ defi-nisana na skupu svih podskupova skupa X monotona i anulira se na praznom sku-pu i stoga je to fazi mera, koja nije obavezno aditivna. Neka su A i B disjunktni pod-skupovi skupa X, i posmatrajmo produktivnost udružene grupe A∪B. Ako A i B rade odvojeno, onda je μ(A∪B)= μ(A)+μ(B). Ali, kako oni generalno međusobno utiču je-dni na druge, jednakost se možda neće uvek održati. Efektivna saradnja članova A∪B dovodi do nejednakosti μ(A∪B) > μ(A)+μ(B). Sa druge strane, nesaglasnost izme-đu operacija A i B, tj. nemogućnost odvojenog rada dovodi do suprotne nejednakosti μ(A∪B)<μ(A)+μ(B). Npr. nesaglasnost je prouzrokovana ograničenim prostorom i(ili) nedovoljnom opremom; dovoljan prostor zajedno sa dovoljnom opremom omogućava da oni odvojeno rade. U navedenom primeru pretpostavka „svaka grupa radi na najefi-kasniji način“ donosi monotonost na μ. Neka su A i B disjunktni podskupovi od X. Ako su A i B u lošim međusobnim odnosima i ako rade zajedno protiv svoje volje, onda nji-hova produktivnost može pasti ispod produktivnosti obe te grupe zasebno (pojedina-čno); μ(A∪B)<μ(A) i(ili) μ(A∪B)<μ(B) Pretpostavka monotonosti ne funkcioniše u ta-kvom slučaju. Najefikasniji način rada jeste isključiti nekoliko kavgadžija iz radionice; u najgorem slučaju svi članovi jedne grupe su isterani. Onda se monotonost odmah vraća μ(A∪B)≥μ(A) i μ(A∪B)≥μ(B).

Sada ćemo posmatrati nula skup u vezi sa fazi merama.

Definicija. Neka je μ monotona mera na X. Skup N⊂X se naziva nula skup ako μ(A∪M)= μ(A), ∀M⊂N, ∀A⊂X.

22

Primer. (Nastavlja se na Primer sa radnicima) Pretpostavimo da radnik x0 ne može sam ni da proizvede neki proizvod ni da pomogne drugim radnicima. Onda je očigle-dno radnik x0 pogodan da se nazove nekompetentnim ili nulom. Ova situacija se može izraziti sa μ(A∪{x0})= μ(A), ∀A⊂X i odatle je {x0} nula skup.

Hibridna teorija korisnostiOvde je izložen koncept teorije korisnosti kao uopštenja klasičnog pristupa. Osno-

vni aparat teorije odlučivanja u uslovima neizvesnosti zasnivao se do sada na meri vero-vatnoće. Međutim, njena praktična primena bila je, i još uvek je, izuzetno ograničena. U cilju generalizacije teorije odlučivanja, a samim tim i teorije korisnosti, bilo je potrebno izaći iz verovatnosnog okvira uopštavajući skupove mera. Ovaj deo rada vezan za teo-riju korisnosti baziran je na radu Duboisa, Papa i Pradea (2000), koja se zasniva na hi-bridnoj verovatnosno-mogućnosnoj meri, a za koju je dokazano da predstavlja granicu opštosti, iznad koje bi se dalje izgubile prirodne osobine korisnosti. Rad Duboisa, Papa i Pradea (2000) razmatra odgovor na postavljeno pitanje, na koji način generalizovati po-stojeće teorije korisnosti i da li tako dobijeno uopštenje poboljšava primenu ove teorije u praksi. Cilj rada bio je utvrditi odgovarajuću aksiomatiku koja se zasniva na hibridnoj verovatnosno-mogućnosnoj meri, za koju je pokazano da je granica opštosti, iznad koje se dalje gube prirodne osobine korisnosti. Traženi skup aksioma, do kog se došlo u radu, generalizuje do sada poznate i korišćene aksiomatike. Na osnovu postavljenog skupa aksioma došlo se do teoreme reprezentacije za optimističku i pesimističku hibridnu ko-risnost. Teorijska interpretacija dobijenih funkcija korisnosti data na samom kraju po-kazuje da, forma hibridizacije, umnogome otklanja nedostatke poznatih teorija iz pro-šlosti, što pruža nadu da će se i njen praktični značaj uskoro potvrditi.

Aksiomi za hibridnu verovatnosno-mogućnosnu teoriju korisnostiNeka je X={x1,x2,…,xn} skup izlaza, a Δ(X) skup S-mera definisanih na X. Hibridna

mešavina je operacija koja kombinuje dve S-mere m i m' u jednu novu, koju označavamo sa M(m,m';α,β), gde (α,β)∈ΦS,a = {(α,β)| α,β∈]0,1[, α+β=1+a or min(α,β)≤a, max(α,β)=1}, za a∈[0,1], datu sa M(m,m';α,β) = S(T(α,m), T(β,m')), gde je (S,T) par neprekidnih t-ko-normi i t-normi, respektivno, koji zadovoljavaju uslovnu distributivnost (U). Ponašanje donosioca odluke sa hibridnom mešavinom se lako interpretirira na osnovu slike koja je data kod karakterizacije para (S,T) kod uslovne distributivnosti.

Slede aksiomi za relaciju preferencije ≤h date na Δ(X) koji daju optimističku funkci-ju korisnosti:

H1: Δ(X) je snabdeven sa kompletnim preuređenjem ≤h , tj. ≤h je refleksivno, tranzi-tivno i kompletno).

H2 (Neprekidnost): Ako je m <h m' <h m'' , tada ∃α∈]a,1[: m'~hM(m,m'';1+a-α,α), ako su m,m',m''>a; za ostale slučajeve ∃α∈(0,a]: m' ~hM(m,m'';1,α).

H3 (Nezavisnost): Za ∀m,m',m''∈Δ(X) i ∀α,β∈ΦS,a važi m' ≤h m'' ⇔ M(m',m;α,β) ≤h M(m'',m;α,β).

H4 (Neodređenost): • m ≤h m' ⇒ m ≤h M(m,m';α,1+a-α) ≤h m', α∈]a,1[, ako su m,m'>a;• m < m' ⇒ m <h m', za ostale slučajeve.

23

Definišemo optimističku funkciju korisnosti za m∈Δ(X) na sledeći način:

,

gde je u:X→U funkcija preferencije koja pridružuje svakoj posledici od X nivo pre-ferencije od U, tako da u-1(1)≠∅≠u-1(0). Primetimo da U+ očuvava hibridnu mešavinu u smislu da važi

Teorema o reprezentaciji (Optimistička korisnost)Neka je t Δ(X) skup S-mera definisanih nad X i ≤h binarna relacija preferencije na

Δ(X). Tada relacija ≤h zadovoljava aksiome {H1,H2,H3,H4} ako i samo ako postoji(i) linearno uređena skala korisnosti U, uz inf(U)=0 i sup(U)=1,(ii) funkcija preferencije u:X→[0,1],tako da je m≤hm' ako i samo ako je m▯um', gde je ▯u uređenje u Δ(X) indukovano sa

optimističkom funkcijom korisnosti oblika

U+(m) = Sxi∈X(T(m(xi), u(xi)),

gde je (S,T) par neprekidnih t-konormi i t-konormi, respektivno, koji zadovoljava-ju uslov (U).

Neaditivni integraliOvde će biti reči o savremenim rezultatima vezanim za primenu neaditivnih inte-

grala (Choquetov i Sugenov integral) kao operatora agregacije. Osobine fazi inetegra-la kao operatora agregacije proučavaju se već duže vreme, videti Denneberg (1994), Pap (1995). Na polju operatora agregacije, rad sa operatorima baziranih na integralima je u poslednje vreme dobilo na značaju. Pre svega važni su rezultati vezani za Choquetov in-tegral koji predstavlja jednostavan i fleksibilan način agregacije numeričkih vrednosti. To nije iznenađujuće, ako se uzme u obzir da se mnogi operatori agregacije mogu pred-staviti kao inategralni operatori na konačnom skupu. Matematički problem koji je pose-bno zanimljiv jeste vezan za negativne brojeve i za to kako proširiti operatore agregaci-je, koji su originalno definisani na skupu pozitivnih brojeva, na skup negativnih brojeva. Upotreba diskretnog Sugeno integrala može se sagledati sa dve tačke gledišta: odluči-vanje pod nesigurnošću i višekriterijumsko donošenje odluke. Dva problema mogu biti oblikovana na veoma sličan način: stanje prirode u odlučivanju pod nesigurnošću od-govara kriterijumu u drugom problemu. U smislu da ista matematička sredstva koristi-mo u oba problema, iako su različiti u određenim aspektima. Na primer: broj kriteri-juma je ograničen, dok se broj stanja prirode često pretpostavlja da je beskonačan (čak i kontinuum). Analogija između donošenja odluke pod nesigurnošću i višekriterijum-skog se ispituje već duže vreme. Fargier i Perny su razmatrali slučaj čiste ordinarne teo-rije, počinjajući od socijalnog izbora, pa preko čisto ordinarnih postavki za odlučivanje pod nesigurnošću. Ovde, paralela između donošenja odluke pod nesigurnošću i više-

24

kriterijumskog ocenjivanja je rasvetljena u postavkama konačnih skala, gde je monoto-ni niz funkcija, čineći konačan lanac, korišćen da kvalifikuje nesigurnost događaja ili važnost grupe kriterijuma.

Choquetov integralU ovom delu uvodimo Choquetov integral. To je proširen običan klasični integral i

najprirodniji neaditivni (fazi) integral. Definiciju dajemo za funkciju sa konačnim sku-pom vrednosti (za beskonačan slučaj videti Denneberg (1994), Pap (1995)).

Definicija. Neka je μ monotona mera na X a f funkcija definisana na X a sa vredno-stima u skupu nenegativnih realnih brojeva a sa skupom vrednosti {a1,a2,...an}, gde je a1<a2<...an. Choquetov intergral (C)∫f(x)dμ(x) za konačan slučaj (ili jednostavno (C)∫fdμ) se definiše (a0=0)

.

Primer (nastavak primera sa početka poglavlja neaditivnih mera o radnicima). Neka je X={x1,x2,...xn}.

Jedan dan svaki radnik xi radi f(xi) sati od početka radnog vremena. Bez gubitka op-štosti možemo pretpostaviti da f(x1) ≤ f(x2) ≤ ... ≤ f(xn). Onda imamo za i ≥ 2

f(xi)–f(xi-1) ≥ 0if(xi) = f(x1)+[f(x2)–f(x1)]+[f(x3)–f(x2)]+...+[f(xi)–f(xi-1)].

Sada skupimo sve radne sate svih radnika na sledeći način. Prva grupa X sa n radnika radi f(x1) sati, sledeća grupa X|{x1}={x2,x3,...xn} rade f(x2)–f(x1), onda grupa X|{x1,x2}={-x3,x4,...xn} radi f(x3)–f(x2) sati.... i napokon radnik xn radi f(xn)–f(xn-1) sati. Odatle, kako grupa A⊂X proizvodi količinu μ(A), ukupan broj proizvoda koji radnici proizvedu je iz-ražen na sledeći način:

gde je f(x0)=0. Ovo nije ništa drugo do Choquetov integral od funkcije f.

25

Choquetov integral (C) na podskupu A je dat sa . Cho-

quet-ov integral ima sledeće osobine.

Teorema. Neka su f i g funkcije na X i A⊂X.(i) (C)∫1Adμ = μ(A);(ii) Ako je μ fazi mera a f ≤ g onda (C)∫fd μ ≤ (C)∫gd μ;(iii) Ako je a nenegativni realan broj, a b je realan broj, onda

(C)∫(af + b)d μ = a ∙ (C)∫ fd μ + b ∙ μ(X);(iv) (C)∫(–f)d μ = –(C)∫ fd μ;(v) (C)∫(–f)d μ = –(C)∫ fd μ za sve funkcije f na X ako i samo ako μ=μ;(vi) (C)∫ fd μ = (C)∫ f +d μ–(C)∫ f –d μ,

gde je f + = max{f(x),0} i f – = min{–f(x),0}; (vii) Ako je a realan broj onda

(C)∫ fd(a ∙ μ) = a ∙ (C)∫ f dμ;(viii) Ako su μ i ν fazi mere na X takve da je μ ≤ ν i μ(X) = ν (X), onda za sve funkcije f na X

(C)∫ fd μ ≤ (C)∫ f dν;(ix) Ako je M nula skup i ako je f(x) = g(x) za svako x koje ne pripada M, onda

(C)∫ fd μ = (C)∫ gd μ.

Choquetov integral ima veliku ekspresivnu moć; može predstavljati nekoliko važnih veličina (mera), npr. može predstavljati maximum, minimum, infimum i supremum, te mnoge funkcije agregacija, videti Grabisch i dr. (2009).

Pokazaćemo sada na primeru kako se pomoću Choquetovog integrala rešavaju pro-blemi kada se kriterijumi preklapaju, što je nemoguće razrešiti npr. aritmetičkom sredi-nom sa težinama.

Primer. Pogledajmo na jednostavnom primeru rangiranja studenata, kako možemo da koristimo Choquetov integral. U tabeli su data tri studenta fakulteta sa osvojenim prosečnim brojem bodova.

matematika fizika književnost prosek bodova

Mia 18 16 10 14.67

Danijela 10 12 18 14.09

Milan 14 15 16 14.34

Prema ovoj tabeli redosled je Mia, Milan, Danijela. Na fakultetu je odlučeno da se do rang-liste više ne dolazi računanjem aritmetičke sredine već da se u obzir uzima i važ-nost predmeta, prema sledećim kriterijumima (interakcija između znanja iz predmeta):

1. Da se znanje iz matematike ili fizike vrednuje više nego znanje iz književnosti.2. Da se znanje iz fizike i matematike ne vrednuju posebno, pošto je obično student

dobar u fizici dobar i u matematici.3. Da se sa dobrim znanjem iz matematike ili fizike favorizuje i znanje iz knjiže-

vnosti.

26

Mera m – koliko je važan koji predmet. Skup X={M,F,K}, sa vrednostima meram({M}) = m({F}) = 0,45m({K}) = 0,3m({M,F}) = 0,5m({M,K}) = m({M,F}) = 0,9m({M,F,K}) = 1 m({0}) = 0

Treba definisati funkciju ocene za svakog studenta i izračunati Choquetov integral. Tako imamo za Miu:

fA(M) = 18, fA(F) = 16, fA(K) = 10 A1({x, fA(x) ≥ 10}) = X, A2 = {M,F}, A3 = {M}, te konačno

Za Danijelu imamo: fA(M) = 10, fA(F) = 12, fA(K) = 18A1({x, fA(x) ≥ 10}) = X, A2 = {K,F}, A3 = {K}, te konačno

Za Milana imamo:fA(M) = 14, fA(F) = 15, fA(K) = 16A1({x, fA(x) ≥ 10}) = X, A2 = {K,F}, A3 = {K}, te konačno

Uporedimo dobijene rezultate sa starim rangiranjem:Choquet prosek bodova

Mia 13.9 14.67

Danijela 13.6 14.09

Milan 14.6 14.34

Sada je redosled Milan, Mia, Danijela.Za više detalja o Choquetovom integralu videti Denneberg (1994), Pap (1995), Gra-

bisch i ostali (2009).

Sugenov integralSugenov integral definišemo ovde samo za funkciju sa vrednostima u [0,1] i norma-

lizovane fazi mere.

27

Definicija. Neka je μ normalizovana fazi mera na X a f funkcija na X sa nizom {a1,...,an} gde je 0 ≤ a1 ≤. .. ≤an ≤ 1. Sugenov integral ∫ f(x)∘μ(x) (ili jednostavno ∫ f∘μ) se definiše kao (konačan slučaj)

Sugenov integral ima sledeće osobine:Teorema. Neka su μ i ν normalizovane fazi mere, f , g : X→[0,1], A⊂X, a∈[0,1](i) ∫1A∘μ = μ(A),(ii) Ako je f ≤ g, onda je ∫ f ∘μ ≤ ∫ g∘μ, (iii) ∫ (a∨f) ∘μ ≤ a∨(∫ f ∘μ)(iv) ,(v) Ako je μ 0-1 fazi mera onda ∫ f ∘μ = (C)∫ fdμ,(vi) Ako je μ ≤ ν, onda je ∫ f ∘μ ≤ ∫ f ∘ν,(vii) ∫ f ∘(μ∘ν) = (∫ f ∘μ)∨(∫ f ∘ν),(viii) Ako je N nula skup, i ako je f(x) = g(x) za svako x∉N onda ∫ f∘μ = ∫ g∘μ.

Iz tvrdnji (v) i (vi) sledi za svaku normalizovanu fazi meru μ na X i za svaku funkci-ju f : X→[0,1]

Za više detalja videti Pap (1995), Grabisch i ostali (2009), Wang, Klir (1992), D. Den-neberg (1994).

ZAKLJUČAK

U radu je dat kratak pregled matematičkih metoda u teoriji odlučivanja vezanih za donošenje odluka u neodređenim kompleksnim sistemima sa ukazivanjem na literatu-ru u kojoj se detaljnije razrađuju navedene metode. Postoje razni softveri vezani za prime-ne funkcija agregacije. Osim već spomenutog VIKOR metoda i njegove fazi modifikacije, jedan program za identifikaciju odgovarajuće funkcije agregacija je AOTool http://www.deakin.edu.au/ gleb/aotool.html. Za identifikaciju fazi mere prilikom korišćenja Choque-tovog integrala koristan je paket Kappalab http://www.stat.auckland.ac.nz/ ivan/kappalab.

28

LITERATURA

J. Aczel (1996). Lectures on Functional Equations andtheir Applications. New York, Academic Press, 1966.

E. Antonsson, K. Otto (1995). Imprecision in Engineering Design, ASME Journal of Mechanical Design, jun, 25–32.

K. J. Arrow (1963). Social Choice and Individual Values, 2. ed., Yale University Press, New Haven, CT.

B. Bouchon-Meuner (Ed.) (1998). Aggregation and Fusion of Imperfect Information, Springer-Verlag, Heidelberg, 1998.

D. Denneberg (1994). Non-additive Measure and Integral, volume 27 of Theory and Decision Librarary. Series B: Mathematical and Statistical Methods, Kluwer Aca-demic Publishers Group, Dordrecht.

D. Dubois , E. Pap, H. Prade (2000). Hybrid probabilistic-possibilistic mixtures and utility functions, (Eds. B. De Baets, J. Fodor, P. Perny) Preferences and Decisions under Incomplete Knowledge, Springer-Verlag, 51–73.

P. Fishburn (1970). Utility Theory for Decision Making, J. Wiley and Sons, 1970.J. C. Fodor, M. Roubens (1994). Fuzzy Preference Modeling and Multi--Criteria De-

cision Aid, Kluwer Academic Publisher, Dordrecht.J. C. Fodor, R. R. Yager, A. Rybalov (1997). Structure of uninorms, International J.

Uncertain. Fuzziness Knowledge-Based Systems 5, 411–427.M. Grabisch, T. Murofushi, M. Sugeno (Eds.) (2000). Fuzzy Measures and Integrals-

Theory and Applications, volume 40 of Studies in Fuzziness, Physica-Verlag, Hei-delberg.

M. Grabisch, H. T. Nguyen, E. A. Walker (1995). Fundamentals of Uncertainity Cal-culi with Application to Fuzzy Inference, Kluwer Academic Publishers, Dor-drecht/Boston/London.

M. Grabisch, J. L. Marichal, R. Mesiar, E. Pap (2009). Aggregation Operators, Cam-bridge University Press.

K. Ishii, M. Sugeno (1985), A Model of Human Evaluation Process Using Fuzzy Mea-sure, Int. J. Man—Machine Studies 22, 19–38.

E. P. Klement, R. Mesiar, E. Pap (1996). On the Relationship of Associative Compen-satory Operators to Triangular Norms and Conorms, Internat. J. Uncertain., Fuz-ziness and Knowledge Based Systems 4, 129–144.

E. P. Klement, R. Mesiar, E. Pap (2000a). Triangular Norms, Kluwer Academic Pu-blishers, Dordrecht.

E. P. Klement, R. Mesiar, E. Pap (2000b). Integration with respect to decomposable measures, based on a conditionally distributive semiring on the unit interval. In-ternat. J. Uncertain. Fuzziness Knowledge-Based Systems 8 (2000), 701–717.

R. D. Luce, H. Raiffa (1958). Games and Decisions, John Wiley&Sons, Inc, New York.T. Murofushi, M. Sugeno (1993). Some quantities represented by the Choquet inte-

gral, Fuzzy Sets and Systems 56, 229–235.R. B. Nelsen (1999). An Introduction to Copulas, volume 139 Lecture Notes in Stati-

stics, Springer-Verlag, New York.

29

Đ. Obradović, Z. Konjović, E. Pap, N. Ralević (2011). The maximal distance between imprecise point objects , Fuzzy Sets and Systems 170, 76–94.

Đ. Obradović, Z. Konjović, E. Pap, I. J. Rudas (2013). Linear Fuzzy Space Based Road Lane Detection, Knowledge Based Systems 38, 37–47.

S. Opricović, G. H. Tzeng (2004). The Compromise solution by MCDM methods: A comparative analysis of VIKOR and TOPSIS. European Journal of Operational Research, 156(2), 445–455.

S. Opricović, G. H. Tzeng (2007). Extended VIKOR method in comparision with ou-tranking methods. European Journal of Operational Research, 178, 514–529.

K. Otto, E. Antonsson (1991). Trade-Off Strategies in Engineering Design, Research in Engineering Design 3 (2), 87–104.

E. Pap (1995). Null-Additive Set Functions, Kluwer Academic Publishers, Dordrecht.E. Pap (1997). Pseudo-analysis as a mathematical base for soft computing, Soft Com-

puting, 61–68.E. Pap (1999). Fazi mere i njihova primena, Univerzitet u Novom Sadu, Novi Sad.E. Pap (2000). Pseudo-convolution and its applications, Chapter in Monograph (Eds.

M. Grabisch, T. Murofushi, M. Sugeno) Fuzzy Measures and Integrals-Theory and Applications, volume 40 of Studies in Fuzziness, Physica-Verlag, Heidelberg, 171–204.

[30] E. Pap (2002a). Aggregation operators in the engineering design, (Eds. C. Toma-sa, G. Mayor, R. Mesiar) volume 97 of Studies in Fuzziness and Soft Computing, Springer-Verlag, 195–223.

E. Pap (2002b). Handbook of Measure Theory, Volume I, II, Elsevier, North-Holland.D. Pavličić (2004). Teorija odlučivanja, Ekonomski fakultet, Beograd.J. Quiggin (1993). Generalized Expected Utility Theory, Kluwer Academic, 1993.T. L. Saaty (1978). Exploring the interfaces between hierarchies, multiple objectives

and fuzzy sets, Fuzzy Sets and Systems 1, 57–68. B. Tapan (1997). Decision Making under Uncertainty, Macmillan Press, London.J. von Neumann, O. Morgenstern (1944). Theory og Games and Economic Behaviour.

Princeton University Press, Princeton, NJ. Z. Wang, G. J. Klir (1992). Fuzzy Measure Theory, Plenum Press, New York and Lon-

don.

30

SUMMARY

There are represented elements of normative theory of decision in systems under un-certain conditions. When making the decision usually encounter the following types of uncertainties: ignorance of the phenomenon; imprecision of measurement; the vague-ness of language; subjective assessment. These uncertainties are mathematicaly modeled by probability theory and statistics, and newer mathematical methods as theory of fuzzy sets and fuzzy logics, and nonadditive measures and integrals based on them. They use a rich theory of aggregation functions, including important aggregation functions as tri-angular norms and conorms, uninorms and copulas. Section 2 is a brief overview of the classical decision theory, classification and decision making under conditions of cer-tainty, under conditions of complete uncertainty, and in terms of risk, which points out the importance of Bayes Theorem when we wish to obtain additional information, and the classical theory of utility. In section 3, as an important tool of decision making, we give some elements of the general theory of aggregation functions. Aggregation func-tion (operator) is a function such that the following hold

(i) A(x1,x2,...,xn) ≤ A(y1,y2,...,yn) when xi ≤ yi for every i∈{1,2,...,n},(ii) A(x) = x for every x∈[0,1],(iii) A(0,0,...,0)=0 and A(1,1,...,1).

Very often, the aggregation operators are classified in three classes: conjunctive, dis-junctive and internal operators, depending on whether the value of the operator is al-ways less than the minimum or greater than the maximum or between the minimum and maximum arguments, respectively . Internal aggregation operators are often called compensatory operators in this case the bad (or good ) result of one criterion can be compensated with good (or bad) results of the second criterion, so that the final result is an average value . Section 4 is devoted to special important aggregation functions: tri-angular norms and i conorms, uninorms and copulas. A function T : [0,1]2→[0,1] is tri-angular norm (briefly t-norm) if for every x, y, z∈[0,1] we have (T1) T(x, y) = T(y, x)(com-mutativity), (T2) T(T(x, y), z) = T(x, T(y, z)) (associativity), (T3) x ≤ y ⇒ T(x, z) ≤ T(y, z) (monotonicity), (T4) T(x,1) = x (neutral element 1). Four basic t-norms are: TM(x, y) = min(x, y), minimum t-norm, TP(x, y) = x ∙ y, product t-norm, TL(x, y) = max(x + y – 1,0),

Lukasiewicz t-norm,

A function S : [0,1]2 →[0,1] is t-conorm if there exists a t-norm T such that for eve-ry (x, y)∈[0,1]2 we have S(x, y) = 1 – T(1–x,1–y). T conditionaly distributive over S if for every x, y, z∈[0,1] we have T(x, S(y, z)) = S(T(x, y),T(x, z)) (U), under the condition S(y,z) < 1 (Klement, Mesiar, Pap (2000a)). Twodimensional copula is a binary operation C: [0,1]2→[0,1] such that for every x, x*, y, y*∈[0,1] with the property ≤ x* and y ≤ y*, we have C(x,y) + C(x*,y*) ≥ C(x,y*) + C(x*,y), C(x,0)=C(0,x)=0, C((x,1)=C(1,x)=x. The im-portance of copulas is stressed by Sklar theorem: Let X and Y be random variables (with marginal distribution functions FX, FY, respectively), with joint distribution function

31

HXY. Then there exists a copula C, such that HXY(x,y)= C(FX(x), FY(y)). If FX and FY are continuous functions, then C is unique. Contrary, if FX and FY are distribution func-tions for random variables X and Y, then the function HXY given by the previous formu-la is the joint distribution function for random vector (X,Y) with marginal distribution functions FX and FY. In section 5 there are introduced fuzzy sets and operations with them. In the classical set theory, a subset A of X is completely given by its characteristic function χA : X→{0,1}, which is zero if the element does not belong to A, and has a val-ue of one if the set A. In order to describe situations when it is not clear whether an el-ement belongs to the set it is introduced a generalization of the set in the sense that the affiliation element is given by a certain degree. Fuzzy subset A of X is given by member-ship function μA : X→[0,1], where the value μA(x) is interpreted as a degree of pripadanja x∈X to fuzzy set A, see Klement, Mesiar, Pap (2000a), Pap (1999). Section 6 is devoted to very actual area of nonadditive measures and integrals based on them as Choquet and Sugeno integral. Monotone (fuzzy) measure on X is a monotone set function deined on A and with values in [0,∞], and which is zero on empty set. For more details see D. Den-neberg (1994) i Pap (1995). Special attention is taken on hybrid utility theory as gener-alization of the classical approach. The basic mathematical tool under uncertainty was based on the probability. However, its practical application has been, and still is, ex-tremely limited. In order to generalize the decision theory, and therefore the utility the-ory, it was necessary to get out of probability framework generalizing the set of meas-ures. This part of the paper is based on the work of Duboisa, Papa i Pradea (2000), which is related to hybrid probabilistic possibilistic measure, for which it is proved that it is a limit in the generalization, under which there would be lost the properties of the utility function. The paper of Duboisa, Papa i Pradea (2000) gives answer on the question, how to generalize the existing theory of utility and if so obtained generalization improves the application of this theory in practice. The aim of the study was to determine the ap-propriate axiomatic that is based on a hybrid probabilistic – possibilistic measure. In ap-plications there are important integrals based on non-additive measures. We highlight two types of integrals for finite cases. Let μ be a monotone measure on X and f a func-tion defined on X and with values in the set of nonegative real numbers and with finite set of values {a1,a2,...,an}, where a1 <a2 < ... <an. Choquet integral (C)∫ f (x)dμ(x) for the fi-

nite case (or simply (C)∫ fd μ) is defined by . Let μ be normalized fuzzy measure on X and f is a function on X with values {a1,...an}, where 0 ≤ a1 ≤ ... ≤ an ≤ 1. Sugeno integral ∫ f (x)∘μ(x) (or briefly ∫ f ∘μ) is given by (finite case)

.

We have given in this paper a short overview of mathematical methods in the theory of decision related to decision making in uncertain complex systems giving further ref-erences for more details on the presented methods. There are many different software for applications of aggregation functions. Apart from the already mentioned VIKOR meth-od and its fuzzy modification, a program for the identification of the proper aggregation

32

functions is AOTool http://www.deakin.edu.au/ gleb/aotool.html. For the identification of fuzzy measure for the application of Choquet integral it is useful the package Kappal-ab http://www.stat.auckland.ac.nz/ ivan/kappalab.

Keywords. Decision theory, probability, aggregation function, triangular norm, fuzzy set, nonadditive measure, Choquetov integral, Sugeno integral.

33

REZIME: Istražene su mogućnosti primene višekriterijumske optimizacije na upravlja-nje komunalnim otpadom. Navedeni su značajniji zadaci odlučivanja u oblasti upravlja-nja otpadom za čije rešavanje se predlaže metoda VIKOR za višekriteijumsku optimizaci-ju. Određivanje valjanog – najpovoljnijeg rešenja vrši se na osnovu zadovoljenja ciljeva o zaštititi životne sredine, poboljšanju efikasnosti funkcionisanja sistema, uz povećanje dobiti i smanjivanje novčanih izdataka. Obično su ovakvi ciljevi konfliktni, zato se zada-ci rešavaju višekriterijumskom optimizacijom. Primenljivost višekriterijumske optimizaci-je je potvrđena rešavanjem dva zadatka: izbor sistema za tretman komunalnog otpada i izbor lokacije za regionalnu deponiju.

Ključne reči: višekriterijumska optimizacija, metoda VIKOR, upravljanje komunalnim otpadom.

1. UVOD

Pokrajinski sekretarijat za nauku i tehnološki razvoj prihvatio je predlog da Akade-mija (ANKUV) realizuje projekat „Proučavanje i razvoj metoda i analiza za odlučivanje u složenim tehničko-tehnološkim sistemima u AP Vojvodini” od osam tema, uključu-jući temu „Istraživanje mogućnosti primene višekriterijumske optimizacije na upravlja-nje komunalnim otpadom”. Sekretarijat je sufinansirao realizaciju ovog projekta.

Tema „Istraživanje mogućnosti primene višekriterijumske optimizacije na upravlja-nje komunalnim otpadom” proizašla je iz rezultata rada na temi „Tehnološki razvoj u oblasti zaštite životne sredine i upravljanja otpadom” u okviru projekta (Projekat RAZ-APV, 2013). U pomenutom projektu obrađeni su osnovni principi tehnološkog razvoja u oblasti zaštite životne sredine i upravljanja otpadom. Prikazani su načela, prioriteti i tendencije u zaštiti životne sredine i upravljanju otpadom u cilju zaštite životne sredine,



Monografija

Milorad Miloradov*, Serafim Opricović**, Mirjana Vojinović-Miloradov***

ISTRAŽIVANJE MOGUĆNOSTI PRIMENE VIŠEKRITERIJUMSKE OPTIMIZACIJE NA

UPRAVLJANJE KOMUNALNIM OTPADOM

* Akademija nauka, kultura i umetnosti Vojvodine (ANKUV), Novi Sad; [email protected]** Profesor u penziji, Univerzitet u Beogradu, istraživanje u ANKUV-u; [email protected]*** Profesor emeritus, Fakultet tehničkih nauka, Univerzitet u Novom Sadu; [email protected]

34

kao i tendencije u EU, prema strateškim dokumentima. Prikazani su i osnovni princi-pi pravaca tehnološkog razvoja u oblasti upravljanja otpadom kao sekundarnim sirovi-nama i izvorom energije i u cilju zaštite životne sredine. Predložena je višekriterijum-ska optimizacija za određivanje kompromisnog rešenja kao potencijalna metodologija za analizu mogućnosti razvoja i za utvrđivanje strateških pravaca tehnološkog razvoja u oblasti zaštite životne sredine i upravljanja otpadom.

Značaj upravljanja otpadom definisan je u mnogim strateškim dokumentima. Na-cionalna strategija održivog razvoja (Strategija O-RAZ, 2008) definiše održivi razvoj kao uspostavljanje balansa ekonomskog rasta, zaštite životne sredine i socijalne ravno-teže za sadašnje i buduće generacije. Jedan od ciljeva održivog razvoja je smanjenje na-stajanja otpada i izgradnja infrastrukture za upravljanje otpadom, uz donošenje propisa regionalnih i lokalnih planova upravljanja otpadom.

Strategija upravljanja otpadom za period 2010–2019. (Strategija UO, 2010) ukazuje na principe upravljanja otpadom koji su zajednički svim direktivama EU u ovoj oblasti i relevantni su u procesu planiranja upravljanja otpadom.

Zakonom o upravljanju otpadom (Zakon UO, 2009) uređuju se vrste i klasifikacija otpada, planiranje upravljanja otpadom, subjekti, odgovornosti i obaveze u upravljanju otpadom, upravljanje posebnim tokovima otpadom, uslove i postupak izdavanja dozvo-la, prekogranično kretanje otpada, izveštavanje, finansiranje upravljanja otpadom, na-dzor i druga pitanja od značaja za upravljanje otpadom. Upravljanje otpadom je delat-nost od opšteg interesa, a podrazumeva sprovođenje propisanih mera za postupanje sa otpadom u okviru sakupljanja, transporta, skladištenja, tretmana i odlaganja otpada, uključujući nadzor nad tim aktivnostima i brigu o postrojenjima za upravljanje otpa-dom posle zatvaranja. Posebno načelo „Hijerarhija upravljanja otpadom” definiše prio-ritete u praksi upravljanja otpadom:

– prevencija stvaranja otpada, – redukcija stvaranja otpada, – separacija-primarna selekcija, – ponovno korišćenje proizvoda, – reciklaža, sekundarne sirovine, – kompostiranje (đubrivo), – spaljivanje uz iskorišćenje energije, – spaljivanje bez iskorišćenja energije ili – odlaganje otpada deponovanjem, ako ne postoji drugo rešenje.

Neadekvatno upravljanje raznim vrstama otpada je glavni uzrok zagađivanja vazdu-ha, vode i zemljišta. Zato je izbor tehnologije upravljanja otpadom veoma značajan za-datak koji se rešava za svaki konkretan sistem (Glava 5).

Zakonodavstvo EU je dalo više direktiva u oblasti upravljanja otpadom. Tematska strategija EU o prevenciji i reciklaži otpada, poznata kao Tematska strategija EU o ot-padu, ima za cilj sprečavanje nastajanja otpada, kao i korišćenje otpada kao resursa, pre svega za dobijanje sekundarnih sirovina i energije. U Okvirnoj direktivi o otpadu zem-lje članice se obavezuju da naprave plan upravljanja otpadom. Direktiva Saveta 99/31/EC o deponijama ima za cilj da se uvođenjem strogih tehničkih zahteva redukuju negativni

35

efekti odlaganja otpada na životnu sredinu, naročito na zemljište, podzemne i površin-ske vode, kao i efekti na zdravlje stanovništva.

U radu (Šooš i Murgašová, 2013) EU Direktive su svrstane u tri nivoa. Na prvom nivu su osnovne koje reprezentuju osnovne principe, definicije i strateške ciljeve. Drugi nivo reguliše aktivnosti tretmana otpada, uključujući spaljivanje otpada i deponovanje. Na trećem nivou su one koje regulišu specifične tokove otpada.

Evropska komisija je ukazala na značaj upravljanja otpadom i predviđenim finansi-ranjem teme „HORIZON 2020, WASTE-6-2015: Promoting eco-innovative waste ma-nagement and prevention as part of sustainable urban development”. Rast produkcije otpada u Evropi predstavlja koštanje za zajednicu i teret za okolinu, a istovremeno vre-dnu zalihu resursa koja se može iskoristiti. Traži se razvoj inovativnih i održivih strate-gija za prevenciju i upravljanje u urbanim sredinama, kao i poboljšanje naučno-zasno-vanog odlučivanja i planiranja za upravljanje otpadom, sprečavanje rizika i korišćenje zemljišta kao integralnog dela urbanog planiranja. Za rešenja trebalo bi koristiti merlji-ve kvantitativne i kvalitativne indikatore (kriterijume).

Nacionalna strategija za aproksimaciju u oblasti životne sredine za Republiku Srbiju (Strategija Aprok. ZŽS, 2011) razmatra i stanje u oblasti upravljanja otpadom. Navodi se da „Zakonodavstvo Republike Srbije koristi koncepte koji nisu u potpunosti usaglašeni sa onim koji se koriste u EU”. Planirane odredbe Zakona o upravljanju otpadom nedo-voljno obrađuju obavezu izrade Planova o upravljanju otpadom. Izgradnja adekvatnih regionalnih deponija u skladu sa pravilima EU je potrebna da bi se maksimalno uma-njile negativne posledice po životnu sredinu nastale odlaganjem otpada. Treba ozbiljno razmotriti mogućnost izgradnje mehaničko biološkog postrojenja za tretman otpada ili postrojenja za spaljivanje kada su u pitanju velike količine otpada (npr. Beograd i Novi Sad). Nakon početka rada novih sanitarnih deponija postojeće deponije treba odmah zatvoriti i izvršiti remedijaciju zagađenog zemljišta.

Održivo rešenje upravljanja otpadom trebalo bi da obezbedi balans ekonomskih efe-kata, zaštite životne sredine i socijalne ravnoteže za sadašnje i buduće generacije. Ovi složeni ciljevi se izražavaju pomoću kriterijumskih funkcija i zadatak upravljanja se for-muliše kao problem višekriterijumske optimizacije. Višekriterijumska optimizacija je doživela puni razvoj kroz primenu za rešavanje prvenstveno problema u oblasti zaštite okoline, a inicirana je u oblastima matematike i ekonomije. Pogoršani kvalitet vazdu-ha i voda (površinskih i podzemnih) i ostali loši uticaji na prirodnu okolinu zahtevali su višekriterijumsku optimizaciju infrastrukturnih sistema koja daje rešenje na osnovu više kriterijuma, uključujući i zastitu životne sredine. Metoda VIKOR je razvijena kao metoda višekriterijumske optimizacije za određivanje kompromisnog rešenja u oblasti upravljanja otpadom (Glava 4).

U ovom tekstu novog projekta obrađuju se mogućnosti primene višekriterijumske optimizacije na upravljanje komunalnim otpadom. Posle uvoda, u drugoj glavi ovog teksta prikazano je postojeće stanje upravljanja otpadom. U trećoj glavi razmatraju se značajniji zadaci odlučivanja u oblasti upravljanja otpadom. Višekriterijumska optimi-zacija i metoda VIKOR za određivanje kompromisnog rešenja predložene su u četvr-toj glavi kao potencijalna metodologija odlučivanja za rešenja u oblasti upravljanja ot-padom. U petoj glavi je prikazano postojeće stanje upravljanja otpadom i razmatrani su

36

postojeći postupci odlučivanja u dosadašnjoj praksi tretmana otpada. Zatim je pokaza-na primena višekriterijumske optimizacije i rezultati primene metode VIKOR za izbor sistema za tretman komunalnog čvrstog otpada na području Novog Sada. U šestoj gla-vi prikazana je mogućnost primene VIKOR-a za izbor lokacije za regionalnu deponiju, a na početku su prikazani i postojeći postupci odlučivanja. Poslednja glava je Zaključak. Dat je i spisak korišćene literature.

2. POSTOJEĆE STANJE UPRAVLJANJA OTPADOM

Narodna Skupština i Vlada obezbeđuju zakonski okvir za održivo upravljanje otpa-dom, kao i ekonomske instrumente za sprovođenje upravljanja otpadom i utiču na raz-vijanje javne svesti i uspostavljanje dijaloga između zainteresovanih strana u cilju uspo-stavljanja partnerstva u upravljanju otpadom.

Nadležni organi i organizacije za upravljanje otpadom su:• Ministarstvo nadležno za životnu sredinu (u daljem tekstu: ministarstvo) i druga

nadležna ministarstva;• Nadležni organ Autonomne Pokrajine;• Nadležni organ jedinice lokalne samouprave;• Agencija za zaštitu životne sredine (u daljem tekstu: Agencija);• Fond za zaštitu životne sredine (u daljem tekstu: Fond);• Stručne organizacije za ispitivanje otpada.

Ministarstvo:• Predlaže Vladi Strategiju upravljanja otpadom, kao i pojedinačne nacionalne pla-

nove upravljanja različitim tokovima otpada;• Priprema i donosi izvršne propise za sprovođenje zakona;• Koordinira i vrši poslove upravljanja otpadom od značaja za Republiku i prati stanje;• Daje saglasnost na regionalne planove upravljanja otpadom osim za planove na te-

ritoriji Autonomne Pokrajine;• Izdaje dozvole, saglasnosti, potvrde i druge akte propisane zakonom;• Vodi evidenciju o dozvolama, saglasnostima, potvrdama i drugim aktima koje su

izdali drugi nadležni organi;• Utvrđuje ovlašćene organizacije u skladu sa zakonom;• Vrši nadzor i kontrolu primene mera postupanja sa otpadom;• Preduzima druge mere i aktivnosti u skladu sa međunarodnim ugovorima i spo-

razumima.

Nadležni organ Autonomne Pokrajine:• Učestvuje u izradi Strategije upravljanja otpadom i pojedinačnih nacionalnih pla-

nova upravljanja otpadom;• Donosi Plan upravljanja otpadom za pojedine vrste otpada od značaja za Auto-

nomnu Pokrajinu u skladu sa Strategijom i nacionalnim planom;

37

• Koordinira i vrši poslove upravljanja otpadom od značaja za Autonomnu Pokra-jinu i prati stanje; daje saglasnost na regionalne planove upravljanja otpadom na svojoj teritoriji;

• Izdaje dozvole, saglasnosti, potvrde i druge akte u skladu sa zakonom, vodi eviden-cije i podatke dostavlja ministarstvu;

• Vrši nadzor i kontrolu primene mera postupanja sa otpadom na svojoj teritoriji;• Vrši druge poslove utvrđene zakonom.

Nadležni organ jedinice lokalne samouprave:• Donosi lokalni plan upravljanja otpadom, obezbeđuje uslove i stara se o njegovom

sprovođenju;• Uređuje, obezbeđuje, organizuje i sprovodi upravljanje komunalnim, odnosno ine-

rtnim i neopasnim otpadom na svojoj teritoriji; • Uređuje postupak naplate usluga u oblasti upravljanja komunalnim, odnosno ine-

rtnim i neopasnim otpadom;• Izdaje dozvole, odobrenja i druge akte u skladu sa zakonom, vodi evidenciju i po-

datke dostavlja ministarstvu;• Na zahtev ministarstva ili nadležnog organa Autonomne Pokrajine daje mišljenje

u postupku izdavanja dozvola;• Vrši nadzor i kontrolu primene mera postupanja sa otpadom u skladu sa zakonom,

kao i druge poslove utvrđene zakonom.

Strategija upravljanja otpadom za period 2010–2019. (Strategija UO, 2010):• određuje osnovnu orijentaciju upravljanja otpadom za naredni period, u saglasno-

sti sa politikom EU u ovoj oblasti i strateškim opredeljenjima Republike Srbije; • usmerava aktivnosti harmonizacije zakonodavstva u procesu približavanja zako-

nodavstvu EU;• identifikuje odgovornosti za otpad i značaj i ulogu vlasničkog usmeravanja kapi-

tala;• postavlja ciljeve upravljanja otpadom za kratkoročni i dugoročni period;• utvrđuje mere i aktivnosti za dostizanje postavljenih ciljeva.

Za dostizanje ciljeva održivog razvoja, u skladu sa Nacionalnom strategijom odr-živog razvoja, potrebno je: racionalno korišćenje sirovina i energije i upotreba alterna-tivnih goriva iz otpada, smanjenje opasnosti od nepropisno odloženog otpada za budu-će generacije, osiguranje stabilnih finansijskih resursa i podsticajnih mehanizama za investiranje i sprovođenje aktivnosti prema principima „zagađivač plaća” i/ili „koris-nik plaća”, uspostavljanje jedinstvenog informacionog sistema o otpadu, povećanje bro-ja stanovnika obuhvaćenih sistemom sakupljanja komunalnog otpada, uspostavljanje standarda i kapaciteta za tretman otpada, smanjenje, ponovna upotreba i reciklaža ot-pada, razvijanje javne svesti na svim nivoima društva o problematici otpada i dr.

Komunalni otpad koji se organizovano sakuplja odlaže se na 164 zvanično registro-vane, opštinske deponije. Ne postoji nikakav prethodni tretman otpada pre odlaganja. Zemljište na kojem se deponije nalaze je najčešće u svojini Republike Srbije. Starost de-

38

ponija varira od 4 godine (Bačka Palanka – Obrovac, Bela Palanka, Malo Crniće, Pan-čevo i Tutin) do 53 godine (deponija u Silbašu, opština Bačka Palanka, koja je u funkciji od 1956. godine). Na području AP Vojvodine postoji 43 registrovane komunalne depo-nije, od kojih samo dve zadovoljavaju uslove sanitarne zaštite. Ostalo su smetlišta od ko-jih 18 ne zadovoljava ni minimalne uslove zaštite.

U Republici Srbiji ne postoji sistemski organizovano odvojeno sakupljanje, sortira-nje i reciklaža otpada. Postojeći stepen reciklaže, odnosno iskorišćenja otpada je nedo-voljan. Mada je primarna reciklaža u Srbiji propisana zakonom i predviđa odvajanje pa-pira, stakla i metala u posebno označene kontejnere, reciklaža ne funkcioniše u praksi. Izuzetak čini jedno postrojenje za separaciju reciklabilnog otpada u Novom Sadu.

U Republici Srbji, međutim, postoje registrovana 302 privredna subjekta za poslove sakupljanja, tretmana, uvoza i izvoza sekundarnih sirovina. Ovi privredni subjekti se većim delom bave sakupljanjem i prometom industrijskih sekundarnih sirovina. Najve-ći broj registrovanih privrednih subjekata je u Beogradu – 65, a zatim slede Južnobački okrug sa 31 i Moravički okrug sa 25 privrednih subjekata. Najveći broj privrednih sub-jekata je registrovan za reciklažu metalnog otpada – 211. Pored toga, 4 privredna subjek-ta bave se isključivo otpadnim olovnim akumulatorima. Postoji nekoliko postrojenja za reciklažu posebnih tokova otpada: otpadnih guma, otpadnih ulja, plastike i PET-a. Za postupanje sa otpadnom plastikom registrovano je 29 privrednih subjekata, za otpadni papir i karton 16 privrednih subjekata, za otpadne gume 14 privrednih subjekata, za ot-padni tekstil 6 privrednih subjekata, za stakleni krš 2 privredna subjekta, a za reciklažu toner kaseta 8 privrednih subjekata. Jedno preduzeće je registrovano za korišćenje ot-padnih guma kao alternativnog goriva. Postrojenja za tretman otpada životinjskog po-rekla otvorenog tipa su u Somboru, Beogradu, Ćupriji, Zrenjaninu, Bačkoj Topoli, Srem-skoj Mitrovici i Vrbasu.

Ocenjeno je da stanje u upravljanju otpadom nije zadovoljavajuće i pored ak-tivnosti koje se preduzimaju. Identifikovani su sledeći problemi u upravljanju otpadom u Republici Srbiji: nedovoljna infrastruktura za tretman i odlaganje otpada, zajedničko odlaganje komunalnog i opasnog otpada iz domaćinstava, nedostatak podataka o sasta-vu i tokovima otpada, nepostojanje postrojenja za skladištenje, tretman i odlaganje opa-snog otpada, zagađenje zemljišta, površinskih i podzemnih voda otpadom.

Prema Nacionalnoj strategiji upravljanja otpadom iz 2003. godine, predviđeno je zatvaranje i rekultivacija postojećih smetlišta i izgradnja 29 regionalnih sanitarnih de-ponija, sa centrima za separaciju reciklabilnog otpada i transfer stanicama. To rešenje obuhvata i formiranje 17 reciklažnih centara, 7 centara za kompostiranje i 4 spalionice komunalnog otpada.

Nažalost najveći broj ovih zadataka nije realizovan u predviđenom roku do 2010. go-dine.

U Strategiji UO (2010) prikazana je planirana mreža regionalnih centara za uprav-ljanje komunalnim otpadom. Za svaki planirani regionalni centar dat je njegov sledeći sastav: Lokalna samouprava koja je nosilac aktivnosti izgradnje regionalnog centra za upravljanje komunalnim otpadom i ostale opštine koje čine Regionalni centar za uprav-ljanje otpadom sa sledećim podacima: broj stanovnika (2002) i količina otpada, t/god. (2009).

39

Do 2014. godine realizovan je manji broj regionalnih centara ali ni oni ne funkcioni-šu u celini, jer je fond za zaštitu životne sredine, kao izvor sredstava za finansiranje re-gionalnih centara ukinut, a lokalne uprave nemaju izvore drugih sredstava za njihovo funkcinisanje, niti su spremne da podrže njihov rad. Rokovi za implementaciju aktiv-nosti i mera iz akcionih planova strateških dokumenata većinom su prošli. Problemi na-staju zbog nepostojanja izvora finansiranja centara, a postojeće cene komunalnih usluga za čistoću su potpuno neekonomske i ne mogu da pokriju troškove izgradnje i održa-vanja regionalnih centara. Neophodno je da državni organi detaljno sagledaju proble-matiku izgradnje i funkcionisanja (održavanja) sa svim troškovima i donesu adekvatne ekonomske i organizacione mere koje će omogućiti lokalnim samoupravama da pristu-pe sklapanju sporazuma o izgradnji i funkcionisanju regionalnih centara.

Za prikupljanje informacija iz nadležnih institucija o postojećem stanju, prioriteti-ma i tendencijama, kao i podatke za projekat upravljanja otpadom urađeni su obrasci koji su prikazani u projektu (Projekat RAZ-APV, 2013). Na osnovu analiza prikupljenih informacija zaključeno je sledeće:

• Adekvatno upravljanje otpadom jeste prioritetna mera tehnološkog razvoja u obla-sti zaštite životne sredine.

• Nekontrolisano odlaganje otpada i nehigijenske deponije predstavljaju osnovnu slabost postojećeg stanja opravljanja otpadom.

• Snaga u postojećem stanju jeste planiranje izgradnje regionalnog centra za UO.• Važna mogućnost razvoja postojećeg sistema jeste uvođenje primarne selekcije ot-

pada.• Pretnje u postojećem sistemu UO jesu loša organizacija i opremljenost komuna-

lnog preduzeća i nedostatak investicija za UO. • Pretnje i izazovi po UO kao moguće u sledećoj deceniji jesu: loša organizacija i

opremljenost komunalnih organizacija, loša ili nikakva primarna selekcija na me-stu nastanka otpada, niske i neekonomske cene komunalnih usluga.

• Rang-lista aktivnosti za UO prema mogućnosti realizacije i efikasnosti jeste u sa-glasnosti sa prioritetima iz strateških dokumenata.

• Značajni pokazatelji-kriterijumi za izbor rešenja UO jesu: doprinos zaštiti životne sredine, reciklaža, troškovi, vrednost dobijenih sekundarnih sirovina za supstituciju.

U cilju realizacije Strategije i Planova optimalnog i održivog upravljanja otpadom u Srbiji bilo bi neophodno da se hitno realizuju sledeće osnovne aktivnosti:

• Hitno realizovati uvođenje jasnih ekonomskih odnosa u zaštiti životne sredine, “zagađivač plaća”;

• Organizovati i sprovesti kampanju za uvođenje primarne selekcije otpada i izvršiti reorganizaciju načina rada javnih komunalnih preduzeća tako da ona budu zain-teresovana za realizaciju optimalnog, odživog upravljanja otpadom;

• Organizovati i sprovesti kampanju za izgradnju sabirnih ostrva u svakom naselju i transfer-stanica u svakoj opštini za prikupljanje, delimičnu selekciju i reciklažu prikupljenog otpada;

• Organizovati i sprovesti u delo kampanju za realizaciju kompostilišta i sistema za korišćenje biorazgradivog otpada;

40

• Organizovati i sprovesti kampanju za formiranje regionalnih industrijskih centa-ra za prikupljanje, preradu i plasman sekundarnih sirovina i komposta, kao i sani-tarnih deponija za odlaganje neupotrebljivog otpada.

Autor rada (Ćurić, 2013) ukazuje na pojavu da se neke lokalne samouprave ne pri-družuju sporazumu za izgradnju regionalnog centra za upravljanje otpadom. Problemi nastaju zbog neinformisanosti o izvorima finansiranja centra i o dobitima za pojedine učesnike. Neophodno je da učesnici budu detaljno informisani o organizaciji, troškovi-ma i dobitima pre sklapanja sporazuma o regionalnom centru.

Mišljenje javnosti u Zrenjaninu. Autori rada (Zakin i dr. 2013) anketirali su stanovni-ke Zrenjanina o svesnosti građana o značaju upravljanja otpadom. Analizom odgovora građana zaključili su da nije razvijena svest o adekvatnom upravljanju otpadom i o ko-ristima od tretmana raznih vrsta otpada. Bolje funkcionisanje lokalne zajednice dopri-nelo bi poboljšanju stava građana prema zaštiti životne sredine.

3. ZNAČAJNIJI PROBLEMI I ZADACI ODLUČIVANJA U OBLASTI UPRAVLJANJA OTPADOM

3.1. Osnovni zadaci

Polazeći od napred izloženog stanja upravljanja otpadom u Srbiji i Vojvodini, kao i od napred izloženih predloga hitnih zadataka koje je neophodno realizovati, u nastavku se predlažu sledeći osnovni zadaci i problemi koje bi trebalo realizovati da bi se ostva-rio Strategijom i zakonima utvrđeni nivo integralnog i održivog upravljanja otpadom:

1. Javna komunalna preduzeća i nadležni opštinski organi za upravljanje treba da shvate da prikupljeni čvrst otpad nije đubre koje treba samo transportovati na smetlišta, već prirodni resurs u kome ima preko 30% sekundarnih sirovina, pre-ko 35 % biorazgradivog otpada i određena količina energije koja se može iskori-stiti (Tabela 1). U skladu sa tim treba izvršiti kompletnu reorganizaciju JK predu-zeća tako da počnu da se bave integralnim upravljanjem otpadom a ne samo da budu smećari koji odnose prikupljeno smeće na smetlišta van naselja (deponije).

2. Integralno upravljanje otpadom podrazumeva da JK preduzeća budu opremljena tako da organizuju primarnu separaciju sekundarnih sirovina i biorazgradivog ot-pada na izvoru nastanka, odnosno od strane proizvođača otpada, da prikupljene sekundarne sirovine baliraju i transportuju do regionalnog centra na dalju preradu ili prodaju organizovanim privrednim subjektima koji se bave preradom, da priku-pljeni biorazgradiv otpad odnose na otvorena kompostilišta a ne na smetlišta. Time bi se potreban prostor za deponovanje otpada smanjio za 70-75% uz relativno mala ulaganja, a pored toga značajan deo otpada bi se koristio za dobijanje sekundarnih sirovina i komposta za popravku sastava osiromašenih zemljišta.

3. JK preduzeća treba da budu osposobljena i ovlašćena da zaključuju sporazume sa drugim susednim preduzećima o formiranju zajedničkog regionalnog indu-

41

strijskog centra za prihvat, preradu, korišćenje i odlaganje nekorisnog otpada na deponije.

4. Organizaciono, sistem treba da bude podeljen na dva nivoa: jedan, na opštin-skom nivou koji realizuje JK preduzeće svake opštine, i drugi, na regionalnom ni-vou koji realizuje Regionalni centar formiran na bazi sporazuma zaključenog iz-među javnih komunalnih preduzeća opština koja su formirala regionalni centar.

3.2. Organizacija rada na nivou opštine

Organizacija rada na nivou opštine treba da bude tako uspostavljena da omogući prikupljanje i separaciju celokupnog otpada koji se na teritoriji opštine produkuje, pola-zeći od činjenice da otpad nije đubre koje treba samo prikupiti i odneti na smetlište već resurs koji sadrži preko 30% sekundarnih sirovina, preko 30% razgradivog biološkog ot-pada i velik deo otpada koji se može koristiti za proizvodnju energije. To znači da javno komunalno preduzeće treba da bude tako organizovano i sposobno da obavi sve nave-dene poslove, a ne samo da prikuplja smešani svakodnevni kućni otpad od stanovništva i transportuje ga na smetlišta (deponije).

Prikupljanje svakodnevnog kućnog otpada i svakodnevnog otpada iz radnih orga-nizacija na teritoriji opštine treba organizovati uz istovremenu primarnu separaciju tog otpada, što je najracionalnije, distribucijom sistema kontejnera svakom domaćinstvu kod individualnog stanovanja, odnosno svakoj zgradi sa više stanova u gradskim nase-ljima i svakoj radnoj organizaciji u naselju – opštini. JK preduzeće bi svakodnevno ili posle nekoliko dana, odnosno nedeljno prikupljalo i separisani otpad transpotovalo do Opštinske transfer-stanice na dalji tretman.

Za prikupljanje preostalih vrsta otpada koji se povremeno produkuju, kao što je istro-šen kućni nameštaj, istrošeni kućni aparati (šporeti, frižideri, veš mašine i dr.), istroše-ne sijalice, istrošene automobilske gume, građevinski otpad, povremeni baštenski otpad, istrošena ulja itd. neophodno je u svakom naselju, odnosno u većim naseljima (grado-

Tabela 1. Produkcija vrsta otpada u zemljama istočne Evrope i u Srbiji

Zemlja God. Materijal (%)

Papir Plastika Staklo Metal Tekstil Hrana Ostalo

Hrvatska 1995. 19.6 7.3 3 2.3 — 31.2 46.6

Češka Republika 1994. 8 4 4 2 — 18 64

Estonija 1994. 8.1 3 7.4 4.3 5.1 53 19.1

Mađarska 1997. 19 4.4 3 3.8 3.6 32.3 33.9

Letonija 1998. 5 12 7 8 — 50 18

Litvanija 1998. 16.9 8 4 2.5 — 50 18.6

Rusija 1997. 31.9 4.3 5.5 3.6 3.9 33.8 17

Srbija 1998. 13.57 12.73 5.44 1.38 5.25 36.72 24.91

Prosečno 15,26 6.97 4,92 3.48 2,23 38.12 30.26

Prosečno 32,86 (Srbija 38,37) 38,12 30,26

42

vima) u delu naselja izgraditi Sabirno ostrvo, gde bi građani i radne organizacije mogle prema potrebi donositi navedeni otpad na dalju preradu i transport.

U svakoj opštni JK preduzeće treba da ima izgrađenu jednu transfer-stanicu oprem-ljenu da može da obavlja dalje sortiranje i baliranje prikupljenog sortiranog otpada. Tako sortiran otpad se predaje specijalizovanim radnim organizacijama na dalji tret-man i izdvajanje sekundarnih sirovina ili transportuje u Regionalni centar, takođe na dalju preradu i izdvajanje sekundarnih sirovina, odnosno na odlaganje neupotrebljivog otpada na deponiju.

3.3. Organizacija regionalnog centra za upravljanje otpadom

Regionalni centar za upravljanje otpadom treba da sadrži sledeće osnovne objekte: reciklažno ostrvo, postrojenja za separaciju reciklabilnog otpada, platoe za sekundarne sirovine, prostor za kompostiranje, radionice za preradu otpada i održavanje mehaniza-cije, snabdevanje energijom, snabdevanje vodom i prečišćavanjem otpadnih i procednih voda, prikupljanje otpadih gasova i njihovo korišćenje, regionalnu deponiju.

Dve ili više jedinica lokalne samouprave donose regionalni plan upravljanja otpadom kojim se definišu zajednički ciljevi u upravljanju otpadom. Izrada i donošenje regionalnog plana upravljanja otpadom uređuje se sporazumom skupština jedinica lokalne samoupra-ve. Na regionalni plan upravljanja otpadom saglasnost daje Ministarstvo, odnosno nadle-žni organ Autonomne Pokrajine na svojoj teritoriji. „Princip blizine” traži adekvatnu in-frastrukturu putem osnivanja integrisanog i adekvatnog sistema i mreže postrojenja za tretman i odlaganje otpada zasnovanog na principu blizine i brige o sopstvenom otpadu. Međutim, javlja se konflikt sa prirodnim i socijalnim okruženjem na lokacijama.

Rešenje ovog zadatka se određuje iz skupa potencijalnih učesnika, a na osnovu eko-nomskih, ekoloških, političkih, socijalnih i institucionalnih kriterijuma.

3.4. Izrada Plana o upravljanju otpadom

U Nacionalnoj strategiji za aproksimaciju u oblasti životne sredine za Republiku Sr-biju (Strategija Aprok. ZŽS, 2011) navodi se da „Planirane odredbe Zakona o upravlja-nju otpadom nedovoljno obrađuju obavezu izrade Planova o upravljanju otpadom”. U Okvirnoj direktivi o otpadu zemlje članice EU se obavezuju da naprave plan upravlja-nja otpadom i propisuje određene minimalne standarde koji se moraju zadovoljiti to-kom primene različitih načina tretmana otpada. Nadležni organ Autonomne Pokrajine za upravljanje otpadom donosi Plan upravljanja otpadom za pojedine vrste otpada i daje saglasnost na regionalne planove upravljanja otpadom na svojoj teritoriji. Autonomna Pokrajina finansira iz prihoda Fonda za zaštitu životne sredine implementaciju regiona-lnih planova upravljanja otpadom.

Svaki Plan o upravljanju otpadom treba da ima valjana rešenja za organizaciju siste-ma upravljanja otpadom, kao i za tehnologije tretmana prikupljenog otpada. Planom se definiše upravljanje otpadom u skladu sa zakonom i strategijom. Za svaki zadatak po-stoji određeni skup mogućih rešenja i potrebno je izabrati najpovoljnije rešenje u skla-du sa prostornim planovima.

43

3.5. Izbor sistema za tretman prikupljenog otpada

Osnovni parametri za formiranje alternativa tretmana otpada su aktivnosti: primar-na selekcija, reciklaža i izdvajanje sekundarnih sirovina, kompostiranje, mehaničko-biološki tretman (MBT), insineracija, proizvodnja energije i deponovanje nekorisnog otpada. Za primer, u petom poglavlju ovog rada, parametri za formiranje alternativa su: recikliranje, kompostiranje, insineracija i deponovanje prikupljenog otpada.

U nekim zemljama Evropske unije danas se odlaže na deponije manje od 5% prikupljenog komunalnog čvrstog otpada, a sve ostalo se koristi ili kao sekundarna si-rovina ili za proizvodnju energije (Tabela 2). Ima razvijenih EU članica u kojima je taj procenat i preko 50 %, a insineracija je oko 10%. Prosek deponovanja za manje razvije-ne EU članice je 90%. Na primeru Švedske može se videti kako se vremenom (od 1975) menjao procenat korišćenja otpada (Slika 1).

Tabela 2. Produkcija i korišćenje komunalnog čvrstog otpada u razvijenim EU državama

ZemljaKomunalni čvrst otpad (kg/stan)

Deponovanje (%)

Sagorevanje i proizvodnja energije (%)

Reciklaža (%)

Kompostiranje (%)

EU27 524 40 20 23 17

Belgija 493 5 36 35 25

Danska 802 4 54 24 18

Nemačka 681 1 35 48 17

Holandija 622 1 39 32 27

Austrija 601 3 27 29 40

Švedska 515 3 49 35 13

Prosečno 619 2,83 40 38,8 23,3

Slika 1. Tretman čvrstog otpada u Švedskoj u periodu 1975–2006 .

100 %

90 %

80 %

70 %

60 %

50 %

40 %

30 %

20 %

10 %

0 %1975 ‘80 ‘85 ‘90 ‘94 ‘95 ‘96 ‘97 ‘98 ‘99 2000 ‘01 ‘02 ‘03 ‘04 ‘05 ‘06

deponovanje proizvodnja energije recikliranje biološki tretman

44

3.6. Određivanje lokacija za transfer-stanice

Određivanje lokacija za transfer-stanice u regionalnom sistemu je multidisciplinarni proces. Izbor lokacija se vrši na osnovu tehničkih, ekonomskih, socijalnih i drugih kri-terijuma koji se tiču zaštite životne sredine. Pored opštih kriterijuma, koriste se i speci-fični kriterijumi opštine. Za konačni izbor lokacija neophodni su istražni radovi i pro-cene uticaja na životnu sredinu. U doktorskoj disertaciji (Vasiljević, 2011) navodi se da identifikacija odgovarajuće lokacije transfer-stanice predstavlja interdisciplinarni pro-ces jer je neophodno postići ravnotežu između velikog broja ciljeva i kriterijuma. Prika-zan je određeni postupak za primer u Sremu.

3.7. Izbor lokacije za regionalnu deponiju

Rešenjem se određuje broj deponija i njihove lokacije za dato područje upravljanja ot-padom. Broj deponija se određuje prema veličini područja, a lokacije u saglasnosti sa pro-stornim planom. Sve alternativne lokacije treba da zadovoljavaju zakonske uslove i ogra-ničenja. Izbor lokacije otežava i stav „ne u mom dvorištu”. Detaljnije objašnjenje ovog zadatka nalazi se u šestoj glavi.

3.8. Finansiranja upravljanja otpadom

Razmatraju se izvori i načini finansiranja upravljanja otpadom: nadoknade za saku-pljanje i tretmane otpada, finansijske dobiti od reciklabilnog otpada, podsticajni instru-menti za primarnu selekciju i reciklažu.

Cena usluge treba da pokriva sve troškove rada, kao i troškove zatvaranja sistema. Ovde je bitno načelo “Zagađivač plaća” koje je definisao zakonom. Međutim, u praksi ni-kad nije primenjen u pravom smislu te zakonske odredbe. Naime, zagađivači bi trebalo da plaćaju punu ekonomsku vrednost koju izazivaju svojom aktivnošću, odnosno ukup-nu vrednost potrebnih radova na otklanjanju zagađenja. U slučaju rešenja upravljanja ot-padom, da finansiraju sve troškove prikupljanja, prerade i odlaganja otpada. Nažalost, taj princip u Srbiji nikad nije primenjen. Troškovi upravljanja otpadom tretiraju se kao soci-jalni problem, pa se cene zagađivanja životne sredine ili, u ovom slučaju, upravljanja otpa-dom, utvrđuju na bazi mogućnosti zagađivača da plaćaju troškove svog delovanja. Stoga se u praksi dešava da se izgrađene sanitarne deponije uz finansijsku pomoć Evropske unije, ne koriste jer opštinske komunalne organizacije nemaju sredstava da plaćaju troškove de-ponovanja, a otpad i dalje bacaju na divlje ili legalne nesanitarne deponije i tako i dalje za-gađuju životnu sredinu bez ikakve naknade za zagađivanje životne sredine.

Treba razmatrati lokalne, regionalne, nacionalne i evropske izvore finansiranja. Do nedavno, Autonomna Pokrajina, je finansirala izgradnju postrojenja za upravljanje ot-padom iz prihoda Fonda za zaštitu životne sredine. Taj Fond je u međuvremenu uki-nut. Lokalna samouprava je, takođe, koristila svoja namenska sredstva za finansiranje upravljanja otpadom, ali i ta sredstva praktično više ne postoje. Kao što se može videti fi-nansiranje upravljanja otpadom je u Srbiji veoma ugroženo, jer predstavlja socijani pro-blem, pošto ni građani ni privreda nemaju sredstava za ulaganja u tu delatnost.

45

Svako valjano rešenje navedenih zadataka doprinosi tehnološkom razvoju u oblasti upravljanja otpadom. Određivanje valjanog-najpovoljnijeg rešenja treba sprovoditi na osnovu zadovoljenja ciljeva o zaštititi životne sredine, poboljšanju efikasnosti funkcio-nisanja sistema, uz povećanje dobiti i smanjivanje novčanih izdataka.

Obično su ovakvi ciljevi konfliktni pa se zadaci rešavaju višekriterijumskom optimi-zacijom za iznalaženje kompromisnog dopustivog rešenja (Glava 4).

4. VIŠEKRITERIJUMSKA OPTIMIZACIJA I METODA VIKOR

4.1. Postupak višekriterijumske optimizacije

Višekriterijumska optimizacija je doživela puni razvoj kroz primenu za rešavanje prvenstveno problema u oblasti zaštite okoline, a inicirana je u oblastima matematike i ekonomije. Pogoršani kvalitet vazduha i voda (površinskih i podzemnih) i ostali loši uticaji na prirodnu okolinu zahtevali su višekriterijumsku optimizaciju infrastruktur-nih sistema koja daje rešenje na osnovu više kriterijuma, uključujući i zaštitu životne sredine.

U ovom projektu primenjuje se višekriterijumska optimizacija za nalaženje najbo-ljeg (kompromisnog) dopustivog rešenja upravljanja otpadom u smislu usvojenih krite-rijuma. Kompromisno rešenje je ono dopustivo rešenje koje je “najbliže” idealnom, na osnovu usvojene mere rastojanja. Koristi se metoda VIKOR (VišeKriterijumska Opti-mizacija i Kompromisno Rešenje) kojom se određuje rang-lista alternativa i predlaže kompromisno rešenje (Opricović 1998).

Osnove aktivnosti za višekriterijumsku optimizaciju metodom VIKOR su:• Generisanje alternativa;• Formulisanje kriterijumskih funkcija;• Vrednovanje alternativa;• Težine kriterijuma;• Metoda VIKOR - Predlog kompromisnog rešenja;• Konačna odluka i implementacija.

Generisanje alternativa može biti urađeno izborom različitih vrednosti parame-tara modela. Sva alternativna rešenja moraju imati zajedničku osnovnu namenu, od-nosno isti osnovni razlog postojanja. Skup generisanih alternativa mora biti potpun, a to znači da postoji jedna ili više alternativa za svaki značajniji aspekt razmatranja datog sistema. Ne sme se zaboraviti da će konačno rešenje biti jedna od alternativa iz formiranog skupa.

Formulisanjem kriterijumskih funkcija formalno se izražavaju ciljevi optimizacije upravljanja otpadom. Mogu se postaviti sledeći ciljevi:

a) zaštititi životnu sredinu,b) poboljšati efikasnost funkcionisanja sistema,c) dobri finansijski efekti.

46

Ovako formulisani ciljevi pokazuju želje i trebali bi biti ispunjeni (u izvesnom smi-slu) optimalnim rešenjem sistema. Međutim, ovakva formulacija ciljeva nije pogodna i dovoljna za višekriterijumsku optimizaciju. Zato je uveden pojam kriterijumskih funk-cija, koje moraju biti dovoljno specifične i da njihove vrednosti precizno pokazuju koli-ko dobro sistem funkcioniše ili koliko su efekti koji nastaju radom sistema dobri.

U zadacima optimizacije složenih sistema kriterijumske funkcije mogu biti izraže-ne u različitim jedinicama: monetarnim, tehničkim jedinicama mera ili to mogu biti bezdimenzionalne ocene. Ekonomski cilj se vrednuje ekonomskim analizama, a prven-stveno se odnose na troškove izgradnje i rada sistema i na dobiti (ili/i troškove) korisni-ka. Kvantitativni tehnički pokazatelji se vrednuju tehničkim ili statističkim analizama ili merenjima. Ovakvim kriterijumskim funkcijama vrednuju se efekti koji se ne mogu (lako) izraziti u monetarnim jedinicama. Kvalitativno vrednovanje alternativa se vrši za one efekte i pokazatelje za koje ne postoje mogućnosti da se to uradi ekonomskim ili tehničkim analizama. U ovu grupu efekata i pokazatelja spadaju: uticaj na ljudsko zdravlje, uticaj na biljni i životinjski svet, uticaj na istorijske spomenike, uticaj na am-bijentalnu vrednost okoline, zadovoljstvo ili udobnost korisnika sistema. Vrednovanje ovakvih efekata vrši se (subjektivno) od strane odgovarajućih eksperata i to davanjem ocena (ili bodova) u okviru skale vrednovanja za datu kriterijumsku funkciju.

Na osnovu utvrđenih uslova i prioriteta o upravljanju otpadom iz postojećih doku-menata i prema preferencijama nadležnih institucija definišu se kriterijumi za višekrite-rijumsku optimizaciju opravljanja otpadom.

Rezultat vrednovanja multidisciplinarnim analizama i proračunima su vrednosti svih kriterijumskih funkcija za svaku alternativu. Ulazni podaci za metodu VIKOR su u vidu matrice |fij|nxJ, gde je fij vrednost i-te kriterijumske funkcije za j-tu alternativu, n - broj kriterijuma, J – broj alternativa, i vrednosti težina kriterijuma.

Težine kriterijuma nemaju jasno ekonomsko značenje, već predstavljaju mere za uvo-đenje relativne značajnosti kriterijuma. Postoje dva postupka za određivanje vrednosti težina.

Analiza strukture preferencije podrazumeva učešće donosioca odluke u određivanju težina kriterijuma. Intervjuisanjem donosioca odluke dobijaju se potrebne infomacije o značaju kriterijuma. Statističkom analizom obrađuju se podaci dobijeni od učesnika u anketi i određene težine se prikazuju u Tabeli 3.

Simulacija strukture preferencije se koristi kada svi članovi “grupnog odlučivanja” ne mogu (ili ne žele) da učestvuju u (formalnoj) analizi preferencije. Simulacija se vrši na

“tehničkom” nivou bez učešća donosioca odluke. Analitičar ili inženjer sagledava “sce-narije” donošenja konačne odluke i za svaki scenario usvajaju se vrednosti težine kao

“ulazne” za metodu VIKOR. Za svaki scenario zadaje se jedna ili više kombinacija vred-nosti težina. U svakom scenariju pretpostavlja se određena raspodela “snage odlučio-ca” na članove “grupnog odlučioca”. U Tabeli 3 date su težine određene i ovim prilazom.

Rezultati dobijeni metodom VIKOR analiziraju se i utvrđuje se koje od predloženih rešenja treba proglasiti konačnom odlukom. Donosilac odluke dobija sa “tehničkog ni-voa” predlog kompromisnog rešenja sa kompletnom dokumentacijom o generisanju al-ternativa, kriterijumskim funkcijama, vrednovanju alternativa i o formiranju predloga kompromisnog rešenja. Pored opisa predloga za konačnu odluku, daje se i predlog in-

47

stitucionalnih mera koje treba da obuhvate planiranu realizaciju, gazdovanje, finansira-nje i opis korisnika dobara.

Ako je konačna odluka doneta treba početi sa procesom implementacije rešenja (rea-lizacija usvojene alternative).

4.2. Metoda VIKOR

Metoda VIKOR rešava sledeći problem: Odrediti najbolje (kompromisno) rešenje u višekriterijumskom smislu iz skupa od J dopustivih alternativa vrednovanih prema sku-pu od n kriterijumskih funkcija. Ova metoda za višekriterijumsku optimizaciju zahte-va da su poznate vrednosti svih kriterijumskih funkcija za sve alternative, u vidu matri-ce || fij || n × J.

Kompromisno rešenje F f f( ,..., )c cnc

1= je dopustivo rešenje koje je najbliže idealnom rešenju F* (najbolje vrednosti kriterijumskih funkcija).

min Q = || F* - F(x) ||; F(x) = (f1(x), f2(x),...,fn(x)x∈X

Ideal: F* = (f1*, f2* ,..., fn* ); fi* = ext fi (x)x∈X

Mera Q (metrika) je rastojanje između alternativa u n-dimenzionalnom kriterijum-skom prostoru.

Ovde kompromis znači sporazum postignut uzajamnim ustupanjima, predstavlje-nim pomoću Δfi = f1

*− fic , i=1,...,n .

U nastavku se prikazuju osnovni algoritamski koraci metode VIKOR:1. Određivanje idealne tačke. Idealna tačka se određuje iz vrednosti kriterijumskih

funkcija pomoću sledeće relacije

f ext f i n, 1,...,i j ij* = =

gde ext označava maksimum ako i-ta kriterijumska funkcija predstavlja korist ili dobit, ili minimum za štete ili troškove.

2. Transformacija raznorodnih kriterijumskih funkcija (različite mere vrednosti)

d f f f f i n j J( )/ ( ), 1,..., , 1,...,ij i ij i i* *= − − = =−

gde fi– označava najlošije vrednosti kriterijumskih funkcija.

3. Zadavanje težina kriterijuma wi, i=1,...,n. Težine kriterijuma predstavljaju relativ-ni značaj kriterijuma koji je zasnovan na preferenciji donosioca odluke.

4. Određivanje Sj, Rj, Qj, j,...,J, prema sledećim relacijama

S w dj i iji

n

1∑=−

, otežano i normalizovano Manhattan rastojanje

f2c

f2c

f2* F*

f2*

Kompromisnorešenje

48

Rj = maxi(widij), otežano i normalizovano Chebychev rastojanjeS* = minj Sj , S– = maxj Sj R* = minj Rj , R– = maxj Rj QSj = (Sj – S*) / (S– – S*)QRj = (Rj – R*) / (R– – R*)Qj = ν × QSj + (1 – ν) × QRjgde je ν = (n + 1) / 2n,

5. Rangiranje se vrši sortiranjem alternativa prema vrednostima mera S, R i Q. Naj-bolja alternativa je ona za koju je vrednost mere najmanja i ona zauzima prvo me-sto na rang-listi. Ovako su dobijene tri rang-liste. Mera Qj je linearna funkcija težine strategije “zadovoljavanja većine kriterijuma” v, pa je pozicija na listi Q “li-nearna kombinacija” pozicija na listama QS i QR,

6. Utvrđivanje kompromisnog rešenjaPredlaže se kao kompromisno rešenje alternativa A(1) koja je najbolje rangirana pomoću mere Q (minimum) ako zadovoljava sledeća dva uslova:U1. Prihvatljiva prednost:

Q(A(2))-Q(A(1)) ≥ DQ, gde je A(2) alternativa sa drugom pozicijom na rang li-sti pomoću Q, a DQ = 1/(J–1).

U2. Prihvatljiva stabilnost u odlučivanju:Alternativa A(1) mora biti najbolje rangirana pomoću mera S ili/i R.

Ako jedan od uslova nije zadovoljen, tada se predlaže skup kompromisnih rešenja koji se sastoji od:

– alternativa A(1) i A(2) ako nije zadovoljen samo uslov U2 ili – alternativa A(1), A(2),..., A(M) ako nije zadovoljen uslov U1; A(M) je određena

pomoću relacije Q(A(M)) – Q(A(1)) < DQ za maksimalno M. Pozicije ovih alter-nativa su bliske.

Dobijeno kompromisno rešenje može biti prihvaćeno od donosioca odluke jer ono obezbeđuje maksimum koristi većini (pomoću min S) i minimum individualnog neza-dovoljenja za oponenta (pomoću min R). Mere S i R su intergisane u meru Q za kom-promisno rešenje koje je osnova za sporazumno rešenje postignuto pomoću uzajamnih ustupaka.

Izazov za istraživače je da obezbede vodič za izbor metode koja je dobro fundirana teorijski i praktično operativna za rešavanja određenih problema. Sparivanje osobina metode za višekriterijumsko odlučivanje sa klasama problema moglo bi uputiti na ko-rektnu primenu. Ovde se povezuju karakteristike VIKOR-a sa klasama problema.

• Kompromis je prihvatljiv za razrešavanje konflikta.• Donosilac odluke (DO) je voljan da prihvati rešenje koje je najbliže idealu.• Postoji linearna veza između svake kriterijumske funkcije i utiliteta donosioca

odluke.• Kriterijumi su konfliktni i nesabirljivi (različite jedinice mere).• Dopustive alternative su vrednovane prema svim uspostavljenim kriterijumima

(matrica-tabela performansi).

49

• Preferencija DO je izražena težinama, datim ili simuliranim.• Metoda VIKOR može započeti bez interaktivnog učešća DO, ali DO je dužan da

potvrdi konačno rešenje i njegova preferencija mora biti uključena.• Rešenje VIKOR-om maksimizira grupni utilitet (korisnost) i minimizira indivi-

dualno nezadovoljenje oponenta.• Rešenje VIKOR-om može biti skup bliskih rešenja sa pragom sličnosti.

Navedene informacije o VIKOR-u ukazuju na oblast, uslove i način primene meto-de VIKOR.

Komparativna analiza metoda VIKOR, TOPSIS, ELECTRE i PROMETHEE je pri-kazana u radu (Opricović i Tzeng, 2007), kroz razmatranje njihovih posebnih karakte-ristika i njihovih rezultata u primeni.

4.3. Agregacija i normalizacija u metodi VIKOR

U ovom poglavlju dat je prikaz matematičkih osnova metode VIKOR prema elemen-tima teorije agregacije. Rad je rezultat upoznavanja sa rezultatima istraživača na projek-tu „Proučavanje i razvoj metoda i analiza za odlučivanje u složenim tehničko-tehnolo-škim sistemima u AP Vojvodini“ (2014). U Temi 1 „Istraživanje ključnih matematičkih problema u teoriji odlučivanja vezanih za donošenje odluka u neodređenim komple-ksnim sistemima“ obrađena je mogućnost primene teorije agregacije. U Temi 2 „Istraži-vanje mogućnosti primene višekriterijumske optimizacije na upravljanje komunalnim otpadom“ proučavana je primena metode VIKOR za višekriterijumsku optimizaciju na upravljanje otpadom.

Agregacija je proces kombinovanja nekoliko numeričkih vrednosti u jednu reprezen-tativnu. Funkcija koja izvršava takav proces naziva se funkcijom agregacije (Grabisch et al. 2008, Pap 2002a). Sredine i proseci su dobro poznate familije funkcija agregacije. Važna tema u praksi je kako odrediti odgovarajuću funkciju agregacije i kako razumeti njeno ponašanje. Prvi zahtev za formulisanje funkcije agregacije je da izlaz-rezultat tre-ba da je sintezna vrednost. Izbor funkcije agregacije je otežan i činjenicom da u realnoj primeni treba upoređivati neuporedive veličine.

Funkcija agregacije u [0, 1]n je funkcija T(n) : [0, 1]n → [0, 1] koja je neopadajuća za sva-ku varijablu „i“ koja zadovoljava granične uslove T(n)(0, . . . , 0) = 0 i T(n)(1, . . . , 1) = 1. Ta-kođe, T(n):

[a, b]n → [a, b].Sredine i proseci su dobro poznate funkcije agregacije. Osobina funkcije sredine T je da je: T(M,…,M) = T(x1,…, xn).Aritmetička sredina je formulisana kao:

Tn

x1i

i

n

1∑==

Interesantna je sredina:

50

T xn

x( ) 1r i

r

i

n r

1

1/

∑==

geometrijska sredina sa parametrom r , koja se često korisi za r = 2, tj. sredina kva-drata.

Postupak metode VIKOR prikazan je u prethodnom poglavlju 4.2. U nastavku se prikazuju samo osnovne matematičke relacije koje čine matematičku osnovu metode VIKOR. Za rangiranje alternativa uvedena je funkcija agregacije Q.

Qj = ν ∙ QSj + (1 – ν) ∙ QRj (1)

Gde je:QSj = (Sj – S*) / (S––S*) (2)QRj = (Rj – R*) / (R––R*) (3)

S w dj i iji

n

1∑==

, otežano i normalizovano Manhattan rastojanje; (4)

R w dmax( )ji

i ij= , otežano i normalizovano Chebychev rastojanje; (5)

d f f f f( )/ ( )ij i ij i i* *= − − −

(6)

f f f fmax , minij

ij i j ij* = =− , ako i-ta funkcija predstavlja dobit;

f f f fmin , maxi j ij ij

ij* = =− , ako i-ta funkcija predstavlja koštanje;

S S S S R R R Rmin , max , min , maxj j

jj j j

jj

* – * –= = = = ;

wi, i=1,...,n, su težine kriterijuma koje predstavljaju relativni značaj kriterijuma za-snovan na preferenciji donosioca odluke. Ovde je ν = (n + 1)/ 2n i predstavlja težinu ma-ksimuma grupnog utiliteta.

Rešenje AS(1) dobijeno minimizacijom rastojanja S u jedačini (4) je

A agr w d agr w f f fmin max / .S j i ijji

n

i ij ii

n

i(1)

1

*

1∑ ∑= = −= =

−

Ono obezbeđuje maksimum utiliteta za većinu. Rešenje AR

(1) dobijeno minimizacijom rastojanja R u jednačini (5) je A agr w dminmax( ).R j i

i ij(1)=

Ono obezbeđuje minimim maksimalnog nezadovoljenja oponenta. Rešenje AQ

(1) dobijeno minimizacijom otežanog rastojanja Q u (1) obezbeđuje kom-promis između gornje dve strategije odlučivanja.

51

Većina prilaza u teoriji odlučivanja uključuje teoriju utiliteta (korisnosti) i metode ran-giranja (Keeney and Raiffa, 1976; Vincke, 1992). Osnovna pretpostavka u teoriji utiliteta je da donosilac odluke bira alternativu za koju je očekivana vrednost utiliteta maksimal-na. Međutim, za mnoge probleme nije moguće dobiti matematičku reprezentaciju funkci-je utiliteta U donosioca odluke. Zato su uvedene druge agregirajuće funkcije umesto glo-balne funkcije utiliteta (Butler et al. 2001).

Otežana funkcija agregacije

U metodama za odlučivanje koristi se otežana funkcija agregacije (eng. weighted ag-gregation function), možda je pravilniji naziv funkcija agregacije sa otežanim varijabla-ma ili funkcija agregacije sa težinama. Za datu simetričnu funkciju agregacije T, oteža-na funkcija agregacije nastaje uvođenjem težina wi.

T w(x) = T (w1 · x1,..., wn · xn) w je normalizovani vektor težina sa sumom 1. Otežana aritmetička sredina se for-

muliše kao

T w x .i ii

n

1∑==

Otežana aritmetička sredina je primenjena u metodi VIKOR u relaciji (1) sa težina-ma v i (1-v)

Q = ν ∙ QS + (1 – ν) ∙ QR.

Takođe, u jednačini (4) je primenjena otežana aritmetička sredina sa težinama w1,..., wn

S w d .i ii

n

1∑==

Za otežanu funkciju agregacije težine ispunjavaju uslov nenegativnosti wi ≥ 0. Uslov

normalizacije w 1ii

n

1∑ ==

nije obavezan prilikom zadavanja ulaznih vrednosti. U više- kriterijskoj optimizaciji značaj kriterijuma može se zadati kao celobrojni skorovi (ocene) si , pa se određuju normalizovane težine

w s s/ .i i ii

n

1∑==

U metodi VIKOR težine izražavaju relativni značaj kriterijuma, a njihove vrednosti trebalo bi da su u saglasnosti sa preferencijom donosioca odluke.

52

Otežani maksimumFunkcija-operator maksimum znači određivanje maksimalnog elementa Max (x) = max {x1,…, xn}Ili

Max x .in

i1=∨=Otežani maksimum sa težinama w je funkcija agregacije definisana kao

WMax w x( ).in

i i1=∨ ⋅=

Otežani maksimum je primenjen u VIKOR-u u jednačini (5), sa težinama R w dmax( ).

ii i=

Metrike

Yu (1973) je uveo Lp-metric kao funkciju rastojanja u n-dimenzionalnom prostoru za problem višekriterijumskog odlučivanja, ali bez razmatranja problema sa neuporedivim veličinama.

Razvoj metode VIKOR je počeo sa sledećom formom Lp-metric

Lp, j(F* ,Fj )= [wi( fi

*− fij )/( fi*− fi

−)]pi=1

n

∑⎧⎨⎪⎪⎩⎪⎪

⎫⎬⎪⎪⎭⎪⎪

1/p

, 1≤ p≤∞; j=1,2,..., J

Ova funkcija otežanog i normalizovanog rastojanja je publikovana u radu (Du-ckstein and Opricovic, 1980) i predstavlja rastojanje alternative Aj od idealnog rešenja. Kasnije su uvedene u VIKOR metrike Manhattan L1 i Chebyshev L∞ . Manhattan rasto-janje je suma projekcija linijskog segmenta između tačaka na koordinatne ose.

L F F x f f x( , ( )) ( )i ii

n

1* *

1∑= −=

Ova funkcija rastojanja je primenjena za meru S u jednačini (4). Chebyshev (Tchebycheff) rastojanje

L F F x f f x( , ( )) max ( )i i i* *= −∞

je primenjeno za meru R u jednačini (5).

Normalizacija

U zadacima višekriterijumske optimizacije složenih sistema kriterijumske funkcije mogu biti izražene u različitim jedinicama: monetarnim, tehničkim jedinicama mera ili da to budu bezdimenzionalne ocene. Ekonomski cilj se vrednuje ekonomskim analiza-ma, a prvenstveno se odnose na troškove izgradnje i rada sistema i na dobiti (ili/i troško-ve) korisnika. Kvantitativni tehnički pokazatelji se vrednuju tehničkim ili statističkim analizama ili merenjima. Ovakvim kriterijumskim funkcijama vrednuju se efekti koji se ne mogu (lako) izraziti u monetarnim jedinicama. Kvalitativno vrednovanje alterna-

53

tiva se vrši za one efekte i pokazatelje za koje ne postoje mogućnosti da se to uradi eko-nomskim ili tehničkim analizama. U ovu grupu efekata i pokazatelja spadaju: uticaj na ljudsko zdravlje, uticaj na biljni i životinjski svet, uticaj na istorijske spomenike, uticaj na ambijentalnu vrednost okoline, zadovoljstvo ili udobnost korisnika sistema. Vredno-vanje ovakvih efekata vrši se (subjektivno) od strane odgovarajućih eksperata i to dava-njem ocena (ili bodova) u okviru skale vrednovanja za datu kriterijumsku funkciju. Da bismo sabrali vrednosti raznorodnih kriterijuma moramo ih konvertovati u istim jedi-nicama mere ili u bezdimenzione vrednosti.

Normalizacija se koristi za eliminisanje jedinica kriterijumskih funkcija, tako da su svi kriterijumi bezdimenzioni. Pomoću „jednostavne normalizacije“ normalizova-na vrednost se određuje deljenjem originalne vrednosti kriterijumske funkcije sa nje-nom maksimalnom vrednošću. Ovo je jednostavna transformacija sa skalom, kojom se trasformišu sve vrednosti na linearan (proporcionalan) način, ali skale nisu jednake du-žine. Nešto drugačija linearna normalizacija je korišćena u metodi VIKOR, a u metodi TOPSIS koristi se vektorska normalizacija. Efekti ove dve normalizacije su diskutovani u radu (Opricovic and Tzeng, 2004). Ove transformacije (normalizacije) uvode razmene (trade-offs) što je razmatrano u radu (Opricovic and Tzeng, 2007).

Linearna normalizacija je korišćena u VIKOR-u u jednačini (6), sa dimenzionim

koeficijentom konverzije f f1/ i i*− −

d = (f* – f) / (f* – f –).

Ovde, d je normalizovano rastojanje između ideala f* i kriterijumske funkcije fd = 1 – φ(f),

φ(f) je transformacija

f f f f f f f f( ) :[ , ] [0,1], ( ) ( – )/ ( – ).– * – * –→ =

Identifikacija funkcija za metodu višekriterijumske optimizacije

Za realnu primenu potrebno je prostudirati osobine i konstrukcije klasa funkcija agregacije i normalizacije. Postupak identifikacije podrazumeva kompletno određiva-nje najbolje matematičke funkcije za postizanje željenih karakteristika metode. Mnoge metode u literaturi se razlikuju prema njihovoj primeni. Izazov za istraživače je da obez-bede vodič za izbor metode koja je dobro fundirana teorijski i praktično operativna za rešavanje određenih problema. Sparivanje metoda za višekriterijumsko odlučivanje sa klasama problema moglo bi uputiti na korektnu primenu.

54

5. IZBOR SISTEMA ZA TRETMAN KOMUNALNOG OTPADA

U ovoj glavi je najpre prikazano postojeće stanje upravljanja otpadom i razmatrani su postojeći postupci odlučivanja u dosadašnjoj praksi tretmana otpada. Zatim je poka-zana primena višekriterijumske optimizacije i rezultati primene metode VIKOR za iz-bor sistema za tretman komunalnog čvrstog otpada na području Novog Sada.

5.1. Postojeće stanje upravljanja otpadom

U Strategiji upravljanja otpadom (Strategija UO, 2010), data je analiza postojećeg stanja UO na teritoriji Republike Srbije. Procenjeno je da se organizovano sakuplja oko 60% komunalnog otpada. Sakupljanje je organizovano pretežno u urbanim oblastima, dok su ruralne oblasti znatno slabije pokrivene. Najveći broj lokalnih samouprava ima mehanizaciju i vozila za sakupljanje otpada, međutim, postoji nedostatak odgovarajuće opreme, jer se za sakupljanje koriste različite vrste vozila: od vozila za sakupljanje otpa-da sa presom za sabijanje otpada i autopodizača za velike kontejnere, pa do običnih ka-miona i traktora sa prikolicom.

Problemi upravljanja otpadom nisu jednako i ravnomerno izraženi u svim lokalnim samoupravama i aktivnosti na uvođenju integralnog sistema se ne odvijaju istim intenzi-tetom, već prvenstveno zavise od mogućnosti pojedinih lokalnih samouprava. Ekonom-ski opravdano rešenje je formiranje regionalnih centara za upravljanje otpadom u okvi-ru kojih će se otpad sakupljen iz više opština tretirati na postrojenjima za tretman otpada i ostatak odlagati na regionalnim deponijama. Većina lokalnih samouprava još uvek nije postigla dogovore, niti potpisala sporazume, odnosno ugovore oko formiranja regiona za upravljanje otpadom.

U Strategiji UO (2010) prikazana je i postojeća infrastruktura za upravljanje komuna-lnim otpadom. Sakupljanje komunalnog otpada u Republici Srbiji obavljaju uglavnom ja-vna komunalna preduzeća čiji su osnivači lokalne samouprave. U nekim lokalnim samou-pravama poslovi sakupljanja otpada ugovorom su povereni privatnom sektoru. Centri za odvojeno sakupljanje otpada postoje u Beogradu, Čačku i sporadično u drugim lokalnim samoupravama u Republici Srbiji. Postrojenje za separaciju reciklabilnog otpada za sada postoji u Novom Sadu, Leskovcu, Vranju i Užicu. Postoji više registrovanih postrojenja za reciklažu PET-a, metala, plastike i dr. I pored visokog sadržaja organske komponente u komunalnom otpadu, ne postoje postrojenja za biološki tretman komunalnog otpada. U Republici Srbiji ne postoje postrojenja za insineraciju komunalnog otpada.

Na području AP Vojvodine izrađen je predlog mikrolokacija na osnovu geoloških, hidroloških i infrastrukturnih kriterijuma u skladu sa Strategijom i Studijom prostor-nog razmeštaja regionalnih deponija i transfer stanica. Do decembra 2009. godine for-mirani regioni za upravljanje otpadom su u nekim slučajevima drugačije organizovani od predloga datog u Nacionalnoj strategiji iz 2003. godine.

U Strategiji UO (2010) prikazana je planirana mreža regionalnih centara za uprav-ljanje komunalnim otpadom. Na primer, za planirani regionalni centar Novi Sad dati su sledeći podaci: broj stanovnika (2002) 510.522 i količina otpada, t/god. (2009) 192.226. Novi Sad je nosilac aktivnosti izgradnje regionalnog centra za upravljanje komunalnim

55

otpadom, u čiji sastav treba da uđu i opštine: Bačka Palanka, Bački Petrovac, Beočin, Ža-balj, Vrbas, Srbobran i Temerin. Dati su, takođe, i podaci o lokalnim samoupravama: lo-kalna samouprava, broj stanovnika prema popisu iz 2002. godine, količina proizvede-nog otpada 2009, t, i projekcija količina proizvedenog otpada 2020, t:

Stanovnici Otpad(2009) Otpad(2020)

Novi Sad- grad 299.294 130.000 184.600

Bačka Palanka 60.966 25.481 36.184

Bački Petrovac 4.681 3.082 4.376

Beočin 16.086 6.723 9.547

Vrbas 45.852 11.212 15.921

Žabalj 27.513 5.777 8.203

Srbobran 17.855 3.755 5.332

Temerin 28.275 6.194 8.795

(Izvor podataka o količinama otpada 2009. godine: Fakultet tehničkih nauka, Novi Sad)

5.2. Postojeći postupci odlučivanja

Određuje se sastav regionalnog centra iz skupa potencijalnih učesnika (lokalne sa-mouprave) uglavnom na osnovu geografskog položaja. Regionalni centar predstavlja funkcionalnu celinu. Polazne pretpostavke za formiranje regiona čine broj stanovni-ka, broj opština i naselja i njihova međusobna saobraćajna povezanost. Ne razmatraju se kriterijumi, ali su data ograničenja: najmanje 200 000 stanovnika i dužina transpor-ta do 80 km na relaciji transfer-stanica – regionalna deponija.

Neophodno je uvesti metodologiju o utvrđivanju sastava regionalnog sistema za upravljanje otpadom na osnovu ekonomskih, ekoloških, političkih, socijalnih i instutu-cionalnih kriterijuma.

5.3. Postojeće odlučivanje o sistemu za tretman komunalnog otpada

U praksi, kad se govori o upravljanju otpadom najčešće se to odnosi na Komunalni Čvrsti Otpad (KČO) (Municipal Solid Waste,MSW), koji se organizovano prikuplja i o kome uglavnom postoje statistički podaci o količinama i sastavu. Podaci o količinama čvrstog otpada iz drugih izvora uglavnom se ne prikupljaju, i sem izuzetno, ne postoje sistematizovani podaci o njihovim količinama.

Sastav komunalnog čvrstog otpada je teško tačno utvrditi, prvo zbog nejasne ter-minologije i izvora podataka. KČO se normalno sastoji od kućnog otpada ili otpada iz domaćinstava, zatim komercijalnog otpada u naseljima (škole, bolnice, restorani, pro-davnice, ulice, parkovi, zanatsvo i slično). Najbolja je evidencija koja se odnosi na ku-ćni otpad jer se taj otpad sistematski prikuplja i meri prilikom deponovanja, dok za ostali komercijalni otpad takvih podataka obično nema. Ponekad se i komercijalni ot-pad nalazi u kontejnerima za kućni otpad te se ne evidentira posebno. Tako da u sta-

56

tističkim izveštajima nije uvek potpuno jasno navedeno na koju vrstu otpada se po-daci odnose.

Prema Zakonu o upravljanju otpadom nadležne organizacije za upravljanje otpadom u Srbiji su: javna komunalna preduzeća, lokalni organ nadležan za komunalne poslo-ve, međuopštinski organ po dogovoru Opština, Ministarstvo nadležno za zaštitu živo-tne sredine, Republička agencija za zaštitu životne sredine, Pokrajinski sekretarijat nad-ležan za zaštitu životne sredine.

Međutim, kad su u pitanju odgovornosti za sprovođenje mera za upravljanje otpa-dom tada je to prema Zakonu i Strategiji upravljanja otpadom svedeno na: proizvođa-ča otpada, vlasnika otpada, prevoznika otpada, operatera postrojenja za skladištenje ot-pada i operatera postrojenja za treman i odlaganje otpada. Državni organi od opštine do republike samo izdaju odgovarajuće dozvole, donose Strategiju, Planove i Podzakon-ske akte, a praktično nemaju nikakvih obaveza i odgovornosti u pogledu optimalnog i održivog upravljanja otpadom. Ovakav odnos prema nadležnosti i odgovornostima za sprovođenje optimalnog i održivog upravljanja otpadom, naravno, ne donosi adekvatne rezultate. Sve dok državne institucije od Republike do lokalne uprave smatraju da je do-voljno samo donositi Strategije i Planove a ne brinuti se i raditi na njihovom sprovođe-nju, do realizacije “Strategije i Planova“ neće dolaziti. Strategijom je predviđeno da se za upravljanje otpadom formiraju Regionalni centri sastavljeni od više opština. Međutim, taj zadatak nije ostvaren jer lokalni organi u predviđenim regionima i posle više godina od donošenja Strategije nisu pristupili izradi sporazuma o zajedničkom radu na fomira-nju regionalnog centra, a za realizaciju tog zadatka ništa nije uradilo ni nadležno mini-starstvo Vlade Republike Srbije.

U Strategiji upravljanja otpadom za period 2010–2019. (Strategija UO, 2010) prikaza-ni su podaci o vrstama i sastavu KČO. Iz tih podataka vidi se da praktično po 1/3 čine se-kundarne sirovine, hrana (biološki otpad) i ostale vrste otpada. Kada se razmatra problem upravljanja svaka od navedenih vrsta otpada zahteva drugačiji tretman. Sekundarne siro-vine je najracionalnije izdvajati na mestu nastanka, odnosno putem primarne selekcije, što je u mnogim razvijenim zemljama i primenjeno ili putem reciklaže u industrijskim pogo-nima. Biološki otpad ili ide na kompostiranje ili na industrijsku preradu, dok se preostali otpad obično koristi spaljivanjem za proizvodnju energije (Waste to energy).

Na osnovu svega navedenog može se zaključiti da vrste tretmana KČO mogu biti sle-deće:

• primarna selekcija,• reciklaža u pogonima za reciklažu,• kompostiranje,• mehaničko-biološki tretman (MBT),• spaljivanje (Insineracija),• spaljivanje i proizvodnja energije,• odlaganje na deponje (sanitarne).

U Srbiji se danas primenjuje samo reciklaža u obimu oko 15% od ukupnog otpada i odlaganje na neuređene ili divlje deponije.

57

Odlučivanje za odlaganje otpada na deponiju. Ovo je rešenje sa najmanjim investi-cionim troškovima i često je usvajano u dosadašnjoj praksi.

Sistem sa postrojenjem za reciklažu. Dosadašnja praksa je pokazala da su samoupra-vne zajednice zainteresovane za postrojenje za reciklažu, bez razmatranja i ostalih mo-gućnosti tretmana otpada.

U nastavku se daje model koji razmatra više alternativa, a izbor se vrši na osnovu skupa adekvatnih kriterijuma.

5.4. Višekriterijumski model i rezultati metodom VIKOR

AlternativeAlternative za višekriterijumsku optimizaciju formiraju se sa različitim zastupljeno-

stima aktivnosti upravljanja otpadom za određenu vrstu otpada i teritoriju. U odeljku 2.2 prikazan je redosled prioriteta u praksi upravljanja otpadom.

Smatra se da su prve četiri aktivnosti sa velikim prioritetom (prevencija generisanja otpada, redukcija stvaranja otpada, separacija, ponovno korišćenje proizvoda), a spalji-vanje bez iskorišćenja energije je inferiorno, pa se ove aktivnosti izostavljaju iz postupka optimizacije upravljanja komunalnim čvrstim otpadom. Osnovni parametri za formi-ranje alternativa tretmana otpada su aktivnosti: deponovanje, reciklaža, kompostiranje i spaljivanje. Efekti tih aktivnosti su različiti i konfliktni. Na primer, deponovanje je naj-nižeg prioriteta, mada je vrlo zastupljeno i sa najnižim troškovima, dok je spaljivanje uz dobijanje električne energije popularno ali relativno skupo rešenje. Projektnim zadat-kom određen je cilj upravljanja otpadom kao sekundarnim sirovinama i izvorom ene-rgije, pa se efekti reciklaže i spaljivanja uz iskorišćenje energije uključuju u model više-kriterijumske optimizacije.

Prilikom formiranja alternativa uzeti su u obzir i podaci o postojećim stanjima i o postavljenim ciljevima. Na primer, procenat reciklaže otpada u zemljama članicama EU se kreće od 10 do 50%.

Za optimizaciju tretmana komunalnog otpada na području Novog Sada formirane su sledeće alternative:

A1 – Postojeće stanje,A2 – Odlaganje na sanitarnu deponiju,A3 – Kompostiranje,A4 – Insineracija,A5 – Mehaničko-biološki tretman (MBT) sa spaljivanjem u cementari,A6 – Mehaničko-biološki tretman sa insineracijom.

58

Tabela 3. Skup alternativa, Procenti otpada tretiran pojedinim aktivnostima

AktivnostiAlternative

A1 A2 A3 A4 A5 A6

Deponovanje* % 99 99 69 0 30 30

Recikliranje % 1 1 10 1 20 6

Kompostiranje % 0 0 30 0 0 0

Spaljivanje % 0 0 0 99 44 44

*Deponovanje – otpad koji ide na deponiju pre navedenih tretmana; A3 - Kompost (9%) uračunat u recikliranje; A5 – Deo za klinker (14%) uračunat u recikliranje; A6 – 20% na gasove posle biološkog tretmana

Kriterijumi

Kriterijumi za izbor rešenja tretmana otpada definisani su radi zadovoljenja slede-ćih ciljeva:

a) zaštititi životnu sredinub) poboljšati efikasnost funkcionisanja sistema, c) postizanje ekonomskih koristi.

Za postizanje tih ciljeva, a na osnovu načela i prioriteta iz odeljka 2.2, definisane su sledeće kriterijumske funkcije:f1. Emisija azota N u hidrosferu, g N po stanovniku godišnjef2. Emisija ugljendioksida CO2 iz deponovanog otpada, kg CO2 po stanovniku godišnjef3. Ukupan organski ugljenik, TOC u deponovanom otpadu, kg po stanovniku godiš-

njef4. Recikliranje u procentima od sakupljenog otpadaf5. Ukupan otpad za deponovanje posle tretmana otpada, % od sakupljenog otpada f6. Potrebna zapremina deponije, m3 po stanovniku godišnje.f7. Operativni troškovi za izvršavanje potrebnih aktivnosti (evro po toni sakupljenog

otpada) f8. Investicioni troškovi upravljanja otpadom: prostor i oprema (evro) f9. Dobijena energija spaljivanjem (kWh/god) f10. Vrednost dobijenih sekundarnih sirovina za supstituciju (evro/god) f11. Potrebna energija za upravljanje i tretiranje otpada (MWh/god).

Formulisanje kriterijumskih funkcija

f1. Emisija azota N2 u hidrosferu, g N po stanovniku godišnjef2. Emisija ugljendioksida CO2 iz deponovanog otpada, kg CO2 po stanovniku godišnjef3. Ukupan organski ugljenik, TOC u deponovanom otpadu, kg po stanovniku godišnje

Za ove tri kriterijumske funkcije podaci se dobijaju laboratorijskim analizama i eksperimentima.

f4. Recikliranje u procentima od sakupljenog otpadaKoriste se podaci iz Tabele 1. o recikliranju.

59

f5. Ukupan otpad za deponovanje posle tretmana otpada, % od sakupljenog otpada

f o p /100a aa

5 ∑=

gde: oa je procenat otpada od ulaznog otpada posle a-te aktivnosti, pa je procenat ukupnog otpada tretiran a-tom aktivnošću (iz Tabele 1, o1 = 100).

f6. Potrebna zapremina deponije, m3 po stanovniku godišnje.

ρf W /a aa

6 ∑=

gde: ρa je gustina deponovanog otpada mase Wa posle a-tog tretmana aktivnosti. Uzeto je da je m3 prostora potrebno za jednu tonu netretiranog deponovanog otpa-da, a za otpad posle MBT ρa = 1.4.

f7. Operativni troškovi za izvršavanje potrebnih aktivnosti (evro/god)

f t Qp /100a aa

7 ∑=

gde: ta su jedinični troškovi za a-tu aktivnost, pa je procenat ukupnog otpada treti-ran a-tom aktivnošću, Q je ukupna godišnja količina otpada.

f8. Investicioni troškovi upravljanja otpadom: prostor i oprema (evro)

f tp P TO( )a a aa

8 ∑= +

gde: tpa su jedinični troškovi za prostor za a-tu aktivnost, Pa je potreban prostor, TOa su troškovi opreme za a-tu aktivnost.

f9. Dobijena energija spaljivanjem (MWh/god)

f e Qp /100q qq

9 ∑=

gde: eq je energija iz jedinice q-te vrste otpada, pq je procenat q-te vrte otpada za spa-ljivanje.

f10. Vrednost dobijenih sekundarnih sirovina iz otpada za supstituciju (evro/god)

f v s Qp /100s s ss

10 ∑=

gde: vs je jedinična novčana vrednost s-te sirovine, ss je količina s-te sirovine dobije-ne iz jedinice otpada, ps je procenat otpada koji daje sirovinu s.

f11. Potrebna energija za upravljanje i tretiranje otpada (MWh/god)

f e Qp /100a aa

11 ∑=

gde: ea je energija za jedinicu otpada tretiran a-tom aktivnošću, pa je procenat od ukupnog otpada tretiran a-tom aktivnošću.

60

Vrednovanje

Metoda VIKOR zahteva da su poznate vrednosti svih kriterijumskih funkcija za sve alternative, u vidu matrice |fij|n×J, gde je fij vrednost i-te kriterijumske funkcije za j-tu alternativu, n – broj kriterijuma, J – broj alternativa. Raznim postupcima vrednova-nja obezbeđuju se potrebni podaci u vidu te matrice, odnosno Tabele 2. Grupa indika-tora može poslužiti za prikupljanje podataka za višekriterijumsku optimizaciju sistema upravljanja komunalnim čvrstim otpadom u Novom Sadu. Originalni obrazci za priku-pljanje podataka dati su u projektu (Projekat RAZ-APV, 2013). Rezultati vrednovanja su prikazani u Tabeli 4. za krtitrijume za koje su postojali raspoloživi podaci. Izvor poda-taka za vrednosti iz Tabele 4. je projekat (Projekat RAZ-APV, (2013).

Za svaku realnu promenu metodologije iz ovog projekta trebalo bi koristiti podatke o radu postojećih objekata za upravljanje otpadom.

Tabela 4. Alternative i vrednosti kriterijumskih funkcija za pilot-projekat

AktivnostiAlternative

A1 A2 A3 A4 A5 A6

Deponovanje % 99 99 69 0 30 30

Recikliranje % 1 1 10 1 20 6

Kompostiranje % 0 0 30 0 0 0

Spaljivanje % 0 0 0 99 44 44

Kriterijumi EkstAlternative

A1 A2 A3 A4 A5 A6

Emisija azota Min 332 84 206 0 0 0

Emisija CO2 Min 294 243 233 0 0 0

TOC Min 116 116 99 2 160 160

Recikliranje % Max 1 1 10 1 20 6

Uk. depon. otp % Min 99 99 72 30 30 44

Deponija, m3/ca,y Min 0.4 0.4 0.28 0.08 0.09 0.13

Oper. trošk. €/t Min 78 90 84 120 107 136

Dobijena en. TJ Max 0 0 0 1188 1080 1080

Potrebna en. TJ Min 14.9 17. 20. 18. 55. 164.

Rezultati metodom VIKORRezultati metodom VIKOR su dobijeni sa podacima iz Tabele 4. i sa težinama krite-

rijuma iz Tabele 5.

Rezultati VIKOR-a sa jednakim težinama kriterijuma wi = 1:Rang lista: A4 (0.065), A5 (0.093), A6 (0.524), A3 (0.662, A 2 (0.869), A1 (1.0).U zagradi su vrednosti mere Q na osnovu koje se vrši rangiranje.VIKOR predlaže skup kompromisnih rešenja {A4,A5}, jer su to bliske alternative.

61

Tabela 5. Težine kriterijuma

Kriterijumi Ekst.Težine

SW1 SW2 SW3

Emisija azota Min 1 1 2

Emisija CO2 Min 1 1 2

TOC Min 1 1 2

Recikliranje % Max 1 2 3

Uk. depon. otp % Min 1 2 2

Deponija m3/(ca,y) Min 1 1 1

Oper. trošk. €/t Min 1 2 1

Dobijena en. TJ Max 1 1 1

Potrebna en. TJ Min 1 1 1

SW1 – jednake težine kriterijuma; SW2 – veći značaj ekonomskim efektima; SW3 – veći značaj uticaja na okolinu

Rezultati VIKOR-a sa težinama {1,1,1,2,2,1,2,1,1}, veći značaj je dat kriterijumima f4 Recikliranje, f5 Ukupan otpad za deponovanje, f7 Operativni troškovi.

Rang lista: A 5 (0.0), A 3 (0.4), A 4 (0.561), A 6 (0.783), A 2 (0.959), A 1 (1.0).VIKOR predlaže alternativu A5 kao kompromisno rešenje.

Rezultati VIKOR-a sa težinama {2,2,2,3,2,1,1,1,1}, veći značaj je dat kriterijumima f1 Emisija azota, f2 Emisija ugljendioksida CO2 , f3 Ukupan organski ugljenik TOC u de-ponovanom otpadu, f5 Ukupan otpad za deponovanje posle tretmana otpada i posebno reciklaža:

Rang-lista: A5 (0.137), A3 (0.300), A 6 (0.415), A 4 (0.516), A 2 (0.910), A 1 (1.0).VIKOR predlaže skup kompromisnih rešenja A5,A3, jer su to bliske alternative.Razmatranjem pozicija predloženih kompromisnih rešenja zaključuje se da je alter-

nativa A5 stabilnija i sa boljim pozicijama i zato se A5 predlaže za konačno rešenje.

5.5. Predloženo rešenje

Opis predloženog sistema za tretman otpadaPredloženi sistem za tretman otpada (A5) se sastoji od postrojenja za mehaničko-

biološki tretman (MBT), spaljivanja u cementari, sanitarnoj deponiji i tržišta za reci-klabilni materijal. Od sakupljenog komunalnog čvrstog otpada 6% je za reciklažu. Po-sle MBT 44% od sakupljenog otpada ide kao gorivo, 30% ide na deponiju, a jedan deo je emisija gasova. Cilj biološkog tretmana je degradacija organskih materijala i sma-njivanje količina biorazgradivog otpada koji se odlaže na deponijama. U cementa-ri, sagorljive frakcije napuštaju proces u vidu gasova, a nesagorljive frakcije (14%) se ugrađuju u klinker koji predstavlja komponentu cementa, što je uračunato kao reci-klaža. Korišćenje otpada kao alternativno gorivo, odnosno supstitucija sirovina, nije ovde vrednovano.

62

Potrebna godišnja veličina deponije je 42000 m3, a godišnji troškovi sistema su 20 miliona evra. U odnosu na sadašnje deponovanje 100% otpada, potrebna deponija je 4,5 puta manja, a sistem je skuplji za 20%.

MBT postrojenje. Postrojenje za mehaničko-biološki tretman (MBT) vrši mehanički i biološki tretman otpada. MBT smanjuje zapreminu otpada i stabilizuje organske frak-cije koje se potom šalju na deponovanje. Mehanički tretman izdvaja materijale koji su manje pogodni za biološki tretman, eliminiše nepoželjne materije i šalje frakcije za čvr-sto gorivo. Cilj biološkog tretmana je degradacija organskih materijala i smanjivanje ko-ličina biorazgradivog otpada koji se odlaže na deponiju. Biološkim tretmanom sprečava se formiranje deponijskih gasova i procednih voda, i imobilizacija kontaminanata. MBT sa anaerobnim tretmanom se uglavnom klasifikuju kao visoko tehnološka postrojenja (u odnosu na aerobni tretman). Najbolje je ako nakon anaerobnog sledi aerobni tretman.

Spaljivanje otpada u cementari. Proizvodnja cementa zahteva dosta energije koja se dobije iz konvencionalnih goriva (koks, gas, nafta). Kao dodatak ovim gorivima može se koristiti gorivo dobijeno iz otpada. Ovo gorivo je izlaz iz MBT postrojenja. Nesagor-ljive frakcije preostale od spaljenog otpada se ugrađuju u klinker koji predstavlja kom-ponentu cementa, što se uračunava kao reciklaža. Ovakav tretman otpada ne proizvo-di otpad za deponiju. Spaljivanje otpada u cementari ima tri korisna efekta: supstitucija klasičnog goriva, supstitucija sirovina za klinker i nema deponovanja otpada od spalji-vanja. Industrija cementa je zainteresovana za korišćenje otpada kao alternativnog gori-vo, jer se smanjuje cena proizvodnje cementa.

Sanitarna deponija. Sanitarna deponija se projektuje za period od 20 i više godina, Opremanje prostora se vrši po kasetama, jedna kaseta za period od 4 do 5 godina. Svaka kaseta se projektuje kao zasebna celina, hidroizolovana i opremljena za sakupljanje de-ponijskog gasa i za prikupljanje procednih voda. Svaki sloj odloženog otpada se pokriva inertnim materijalom iz otpada. Kada je jedna kaseta skoro napunjena, otvara se slede-ća kaseta, a napunjena se zatvara (Miloradov 2010, 2012). Za ovaj sistem tretmana otpa-da potrebna je površina lokacije od oko 5o ha.

Tržište za reciklabilni materijal. Ponovno iskorišćenje i reciklaža otpada, izdvajanje se-kundarnih sirovina iz otpada i korišćenje otpada kao energenta, jeste cilj definisan zako-nom o upravljanju otpadom. Predlaže se postizanje stope ponovnog iskorišćenja i recikla-že ambalažnog otpada (staklo, papir, karton, metal i plastika) na 25% od njegove količine. Tematska strategija EU upozorava da se interno tržište mora olakšati aktivnosti reciklaže i ponovne upotrebe uz postavljanje visokih standarda zaštite životne sredine. Kao preduslov dostizanja navednih ciljeva, potrebno je modernizovati postojeći regulatorni okvir koji se ogleda kroz uvođenje analize životnog ciklusa u politiku upravljanja i pojednostavljenje i po-jašnjenje zakonodavstva o otpadu EU. Autonomna Pokrajina Vojvodine finansirala je iz pri-hoda Fonda za zaštitu životne sredine podsticanje tržišta recikliranih materijala.

Mogućnosti realizacije

Predloženo rešenje za tretman otpada je samo jedna komponenta regionalnog centra za upravljanje komunalnim otpadom. Realizacija rešenja za tretman je uslovljena reša-vanjem prethodnih zadataka navedenih u glavi 3. Trebalo bi preispitati ranije predlože-

63

nu organizaciju regionalnog centra Novi Sad. Utvrditi lokacije za postrojenja i deponija za upravljanje komunalnim otpadom u prostornim planovima. Uraditi regionalni plan upravljanja otpadom, na koji saglasnost daje nadležni organ AP Vojvodine. Utvrditi na-čine finansiranja upravljanja otpadom i izgradnje postrojenja iz fondova APV i lokal-nih samouprava.

Vreme realizacija nije lako predložiti jer je upravljanje otpadom složeno, mukotrp-no i skupo.

Na osnovu analiza postojećeg stanja i prioriteta u ovom Projektu utvrđeni su slede-ći prioriteti:

• Formiranje regionalnog centra za upravljanje otpadom u okviru kojeg će se otpad sakupljen iz više opština tretirati na postrojenjima za tretman otpada i odlagati na deponiju uz finansijsku pomoć APV i lokalnih samouprava. Regionalnim planom definišu se zajednički ciljevi u upravljanju otpadom.

• Formiranje i promovisanje centara za odvojeno primarno sakupljanje reciklabil-nog otpada (papira, limenki, stakla, plastike, električni aparati, kabasti otpad itd.) gde će građani sami donositi otpad. Jedinica lokalne samouprave treba da obezbe-di i opremi ove centre uz podršku APV.

• Primeniti princip pune nadoknade troškova za usluge sakupljanja i odlaganja ot-pada i uvođenje podsticajnih instrumenata za ponovnu upotrebu i reciklažu otpa-da uz podršku nadležnog organa APV i lokalne samouprave.

• Zatvaranje, sanacija i rekultivacija postojećih divljih deponija-smetilišta koje orga-nizuje i finansira APV i lokalne samouprave.

Plan implementacije i institucionalna podrška za navedene aktivnosti može biti preciznije izraženo u glavnim projektima istih.

6. IZBOR LOKACIJE ZA REGIONALNU DEPONIJU

Zakon o upravljanju otpadom (Zakon UO, 2009) i Strategija upravljanja otpadom za period 2010–2019. (Strategija UO, 2010) definišu principe upravljanja otpadom, uključu-jući planiranje i upravljanje deponijama, koji su zajednički svim direktivama EU u ovoj oblasti. Direktiva Saveta 99/31/ES o deponijama ima za cilj da se uvođenjem strogih teh-ničkih zahteva redukuju negativni efekti odlaganja otpada na životnu sredinu, naročito na zemljište, podzemne i površinske vode, kao i efekte na zdravlje stanovništva. Odla-ganje otpada na deponiju vrši se ako ne postoji drugo odgovarajuće rešenje, u skladu sa načelom hijerarhije upravljanja otpadom. Plan za deponiju definiše opremanje deponije, infrastrukturu lokacije, rekultivaciju posle zatvaranja.

Vlada Republike Srbije propisala je uslove i kriterijume za projektovanje, izgradnju i rad deponije otpada. Postoji Uredba o odlaganju otpada na deponije (Sl. glasnik RS, br. 92/2010) kojom se propisuju uslovi i kriterijumi za određivanje lokacije, tehnički i teh-nološki uslovi za projektovanje, izgradnju i rad deponija otpada, vrste otpada čije je odlaganje na deponiji zabranjeno, količine biorazgradivog otpada koje se mogu odloži-ti, kriterijumi i procedure za prihvatanje ili neprihvatanje, odnosno odlaganje otpada na

64

deponiju, način i procedure rada i zatvaranja deponije, sadržaj i način monitoringa rada deponije, kao i naknadnog održavanja posle zatvaranja deponije.

U ovoj glavi prikazana je mogućnost primene višekriterijumke optimizacije i metode VIKOR za izbor lokacije za regionalnu deponiju u regionalnom industrijskom centru. U Strategiji UO (2010) prikazana je planirana mreža regionalnih centara za upravljanje ko-munalnim otpadom.

6.1. Višekriterijumski model

AlternativeAlternative se određuju za dati regionalni centar sa utvrđenim sistemom za tretman

otpada. Skup alternativa čine potencijalne lokacije koje zadovoljavaju uslove i ograniče-nja propisanih zakonskim i strateškim dokumentima. Prilikom određivanja lokacije za deponiju moraju se uzeti u obzir opšti uslovi: namena prostora, topografija terena, hi-drogeološki uslovi, infrastruktura. Svaka alternativa treba da ima potreban prostor za deponovanje otpada, za potrebne objekte i površine za komunikaciju, po tome su sve al-ternative jednake. Za svaku lokaciju treba utvrditi činjenično stanje na terenu istražnim radovima i procenom uticaja na životnu sredinu.

U studiji (Studija o deponijama, 2005) se navodi da se potencijalne lokacije mogu sa-gledati na osnovu kategorizacija terena prema prirodnim, geološkim, hidro i inženjer-sko-geološkim karakteristikama za lokacije deponija, i ograničenjima u oblasti infra-strukture, poljoprivrede, vodoprivrede i šumarstva (data je ideja bez metodologije).

Uredbom o odlaganju otpada na deponije (2010) propisana su sledeća ograničenja za lokaciju deponije:

• Udaljenost bar 500 m od granice stambenog dela naselja.• Udaljenost bar 300 m od pojedinačnih kuća van naselja i da nije u vidnom polju.• Deponija se može locirati na određenoj udaljenosti od obala, zdravstvenog objek-

ta, zaštićenog područja, kulturnog dobra, stovarišta zapaljivog materijala i vojnog objekta u skladu sa posebnim propisima i uslovima nadležnih organa i institucija.

• U odnosu na saobraćajnu i tehničku infrastrukturu, deponija se ne može locirati u skladu sa posebnim propisima i uslovima nadležnih organa i institucija.

• Razmatra se lokacija za zapreminu i kapacitet deponije za vreme duže od 20 godi-na u skladu sa odgovarajućim urbanističkim planom.

Opšti uslovi i kriterijumi za određivanje lokacije za deponiju dati su detaljnije u Uredbi (2010).

Bitan faktor kod formiranja skupa alternativa jeste vlasništvo nad zemljištem poten-cijalne lokacije. Eventualni problem treba rešavati u fazi utvrđivanja potencijalnih loka-cija. Smatra se da u slučaju kada je zemljište u privatnoj svojini može biti većih teško-ća nego u slučaju državne svojine ili u slučaju kada zemljište pripada vlasniku otpada.

Za ovaj projekat potreban je skup alternativnih lokacija za regionalnu deponiju.U vreme rada na ovom projektu (2014) nisu postojali podaci o alternativnim lokacijama

za region Novog Sada, uglavnom zbog stava da je postojeća deponija dobro rešenje i za regio-

65

nalnu deponiju. Postojala je i odluka za izbor lokacije, u neposrednoj blizini postojeće depo-nije. Međutim, zbog uticaja javnog mnjenja, mediji su objavili informaciju „da nije određena lokacija regionalne deponije u Novom Sadu” i „da se traži lokacija za regionalnu deponiju”. Pojavio se i tekst „Od novosadske deponije prave regionalnu deponiju kršeći zakone i propi-se” (tekst je nastao kao zajedničko istraživanje Radija 021 i portala „Pištaljka”).

Za vrednovanje novih alternativnih rešenja neophodni su podaci sa kojima ovaj pro-jekat nije raspolagao te nisu mogli da se realizuju konkretni proračuni za izbor optimal-ne lokacije. Zato je u nastavku data samo metodologija za izbor lokacije za regionalnu deponiju bez numeričkih rezultata primene VIKOR metode.

Kriterijumi

1. Uticaj na životnu sredinu2. Uticaj okoline na deponiju3. Kvalitet zemljišta (poželjan lošiji)4. Postojanje infrastrukture (putevi, električna energija, vodovod)5. Troškovi izgradnje deponije6. Operativni troškovi na deponiji7. Transportni troškovi od transfer-stanica do deponije8. Sociološki – uticaj javnog mnjenja

Formulisanje kriterijumskih funkcija

f1 – Uticaj na životnu sredinuEksperti ocenjuju potencijalni uticaj na životnu sredinu (vazduh, podzemne vode, biljni i životinjski svet, stanovništvo), na osnovu udaljenosti od naselja, vodosnab-devanja, spomenika, površinskih voda, zastićenih zona. Ocena 1 do 10 (najlošiji).

f2 – Uticaj okoline na deponijuEksperti ocenjuju potencijalni uticaj, ocena 1 do 10 (najlošiji). Ocenjuje se teren pre-ma prirodnim, geološkim, hidro i inženjersko-geološkim karakteristikama, a od klimatskih elemenata (padavine i vetrovi). Kriterijum uključuje sledeće indikatore: geomorfologija – reljef, lito-strukturalni, udaljenost od podzemnih voda.

f3 – Kvalitet zemljišta Klasa zemljišta prema katastru nepokretnosti, poželjan lošiji kvalitet.

f4 – Postojanje infrastruktureEksperti ocenjuju postojanje puta i mogućnosti priključenja na električnu i vodovo-dnu mrežu u blizini deponije, ocena 1 do 10 (najbolje stanje).

f5 – Troškovi izgradnje deponijeInvesticioni troškovi za prostor i opremu u sistemu deponije (evro)

f tp P TO( )a a aa

5 ∑= +

gde: tpa su jedinični troškovi za prostor za a-tu aktivnost u sistemu deponije, Pa je potreban prostor, a TOa su troškovi opreme za a-tu aktivnost na deponiji.

66

f6 – Operativni troškovi na deponijiOperativni troškovi za izvršavanje potrebnih aktivnosti u sistemu deponije (evro/god)

f t Qa da

6 ∑=

gde: ta su jedinični troškovi za a-tu aktivnost u sistemu deponije, Qd je ukupna go-dišnja količina otpada za odlaganje.

f7 – Transportni troškovi Transportni troškovi od transfer-stanica do deponije (poželjan obim direktnog transportovanja je oko 20 km).

f R Qs ss

7 ∑=

gde: Rs je dužina puta od s-te transfer-stanice do deponije, Qs je godišnja količina ot-pada iz s-te stanice za deponiju.

f8 – Sociološki kriterijumSagledava se uticaj javnog mnjenja na izbor lokacija iz prethodno analiziranog sku-pa alternativa. Posle razmatranja razloga eventualnog nezadovoljstva građana da potencijalna regionalna deponija bude na datoj lokaciji, ocenjuju se razlozi nezado-voljstva tih građana. Data lokacija se može isključiti iz skupa alternativa ukoliko se obe strane saglase da postoje objektivni razlozi protiv te lokacije. Ovaj kriterijum uključuje i sagledavanje političkog uticaja.

Vrednovanje

Vrednovanje svake alternative treba uraditi prema svim kriterijumima posebno. Vrednosti kriterijumskih funkcija mogu biti izražene u vidu:

• kvantitativnih ekonomskih pokazatelja,• kvantitativnih tehničkih pokazatelja,• kvalitativnih pokazatelja (ocene ili bodovi).

Ekonomski pokazatelji se vrednuju ekonomskim analizama, a prvenstveno se od-nose na troškove izgradnje i rada sistema i na dobiti (ili/i troškove) korisnika. Kriteri-jumska funkcija f5 – „Troškovi izgradnje deponije” su investicioni troškovi za izgradnju i opremu sistema, uključujući koštanje materijala, radne snage, mehanizacije, zauzetog zemljišta i razna finansijska opterećenja. Kriterijumska funkcija f6 – „Operativni tro-škovi na deponiji” su godišji troškovi rada i održavanja sistema, uključujući radnu sna-gu, sirovine, zamenu dela opreme i materijala, i benefit na deponiji kao finansijska ka-tegorija.

Kvantitativni tehnički pokazatelji se vrednuju tehničkim ili statističkim analizama ili merenjima. Vrednovanje alternativa tehničkim pokazateljima često se vrši istovreme-no sa generisanjem alternative, pogotovu kada se za to koristi eksperiment na realnom sistemu. Ovakvim kriterijumskim funkcijama vrednovani su efekti u odeljku 5.2, a u

67

ovom primeru izbora lokacije deponije funkcija f7 – „Transportni troškovi” od transfer-stanica do deponije se izražava pomoću dve merljive veličine

Kvalitativno vrednovanje alternativa se vrši za one efekte i pokazatelje za koje ne po-stoje mogućnosti da se to uradi ekonomskim ili tehničkim analizama. U ovu grupu efe-kata i pokazatelja spadaju:

• uticaj na ljudsko zdravlje,• uticaj na istorijske spomenike,• uticaj na biljni i životinjski svet,• uticaj na ambijentalnu vrednost okoline,• zadovoljstvo ili udobnost korisnika sistema.

Vrednovanje ovakvih efekata vrši se (subjektivno) od strane odgovarajućih ekspe-rata i to davanjem ocena (ili bodova) u okviru skale vrednovanja za datu kriterijumsku funkciju. Na primer, ako se vrednuje loš uticaj na okolinu ocene mogu biti, na primer 1 (najbolje) za zanemarljiv uticaj, 4 za slab uticaj, 10 za slučaj kada je okolina vrlo osetlji-va i posledice negativnog uticaja su vrlo značajne. U ovom primeru kvalitativno vred-novanje je predloženo za: f1 – Uticaj na životnu sredinu, f2 – Uticaj okoline na deponiju, f4 – Postojanje infrastrukture, i f8 – Sociološki kriterijum. I funkcija f3 – Kvalitet zemlji-šta, može se ubrajati u kvalitativne jer se kao vrednost koristi klasa zemljišta prema ka-tastru nepokretnosti.

Uticaj na životnu sredinu f1 se ocenjuje na osnovu procene potencijalnih uticaja na biljni i životinjski svet, stanovništvo, zaštićena područja (nacionalni park, specijalni re-zervat prirode, spomenici prirode), vazduh, površinske i podzemne vode; ocena 1 do 10 (najlošiji).

Uticaj okoline na deponiju f2 se ocenjuje na osnovu procene potencijalnih uticaja okoline na deponiju sa stanovišta geoloških karakteristika terena (lito-strukturalna), prirodnih (geomorfologija), hidro (dubina podzemnih voda), kao i klimatskih elemena-ta (padavine i vetrovi); ocena 1 do 10 (najlošiji).

Jedan od sistematizovanih postupaka za sagledavanje kriterijumske funkcije i nači-na vrednovanja je da se definiše hijerarhijska struktura ciljeva (c), kriterijuma (f) i osno-vnih pokazatelja (p). Elementarni pokazatelji moraju biti izraženi u istim jedinicama mere, kako bi se omogućilo jednostavnije određivanje vrednosti kriterijumske funkci-je (f).

Metoda VIKOR zahteva da su poznate vrednosti svih kriterijumskih funkcija za sve alternative, u vidu matrice |fij|n×J, gde je fij vrednost i-te kriterijumske funkcije za j-tu alternativu, n – broj kriterijuma, J – broj alternativa. Raznim postupcima vrednovanja obezbeđuju se potrebni podaci u vidu matrice, odnosno Tabele 6.

Za svaku realnu primenu metodologije iz ovog Projekta trebalo bi koristiti podatke o radu postojećih objekata za tretiranje i odlaganje otpada.

68

Tabela 6. Vrednosti kriterijumskih funkcija

Kriterijumi Jedinice EkstAlternative

A1 A2 A3 A4 ... AJ

Uticaj na životnu sredinu Ocena Min

Uticaj okoline na deponiju Ocena Min

Kvalitet zemljišta Klasa Min

Postojanje infrastrukture Ocena Max

Troškovi izgradnje dep. € -evro Min

Operativni trošk. na dep. €/god Min

Transportni troškovi kmTon/g Min

Sociološki kriterijum Ocena Min

6.2. Rezultati VIKOR-om i predloženo rešenje

Za dobijanje rezultata metodom VIKOR pored podataka iz Tabele 4. potrebne su i težine kriterijuma. Tri skupa vrednosti težina za odgovarajuće preferencije odlučivanja dati su u Tabeli 5.

Tabela 5. Težine kriterijuma

Kriterijumi kst. SW1 SW2 SW3

1. Uticaj na životnu sredinu min 1 1 3

2. Uticaj okoline na deponiju min 1 2 3

3. Kvalitet zemljišta min 1 1 2

4. Postojanje infrastrukture max 1 1 1

5. Troškovi izgradnje deponije min 1 3 1

6. Operativni troškovi na deponiji min 1 2 1

7. Transportni troškovi min 1 2 1

8. Sociološki kriterijum min 1 2 1

SW1 – jednake težine kriterijuma; SW2 – veći značaj ekonomskim efektima; SW3 – veći značaj uticaja na okolinu

Jedna raspodela preferencije slična scenariju odlučivanja sa težinama SW3 iz Ta-bele 5. data je u doktorskoj disertaciji (Vasiljević, 2011) navodeći da su „Tehno-eko-nomski faktori (težina 0.06, Nemetalna eksploataciona polja – nemetalne sirovine, Izvori termomineralnih voda, Energetska infrastruktura, Gasna infrastruktura – da-lekovodi, Aerodromi, Seizmika) i Društveni aspekt (0.09, Naselja i vidljivost, Nagib zemljišta) manje značajni u procesu izbora odgovarajuće lokacije deponije nego Geo-prirodni (0.55, Lito-strukturalni, Udaljenost od podzemnih voda, Geomorfologija) i Faktori životne sredine (0.29, Zaštićena područja – nacionalni park – specijalni rezer-vat prirode, spomenici prirode, Površinske vode, Korišćenje zemljišta), dok je značaj Geo-prirodnih faktora veći od značaja Faktora životne sredine, što je u potpunosti u saglasnosti sa EU Direktivama i nacionalnom zakonskom regulativom u oblasti život-

69

ne sredine i upravljanja otpadom“. Težine kriterijuma iz navedene disertacije su pri-kazane i u odeljku 6.4.

Rezultati metodom VIKOR se dobijaju sa podacima iz Tabele 4. i sa težinama krite-rijuma iz Tabele 5.

6.3. Primer identifikacije pogodnih zona za lociranje deponija

U doktorskoj disertaciji (Vasiljević, 2011) prikazan je postupak za identifikaciju po-tencijalno pogodnih zona za lociranje sanitarnih regionalnih deponija na području Sre-ma. Postupak se zasniva na kombinovanju GIS-a i AHP-a. Geografski informacioni si-stem (GIS) je alat za unos, čuvanje, manipulisanje, analizu i prikazivanje velikog broja prostornih podataka. Analitički hijerarhijski proces (AHP) predstavlja jedan od često korišćenih metoda višekriterijumske analize. Autor koristi podatke o sistemu koje daju ispitanici u vidu lingvističkih varijabli, ali uvek se nameće pitanje objektivnosti takvog vrednovanja.

U postupku vrednovanja, svakom od usvojenih kriterijuma i pod kriterijuma dode-ljena je različita ocena (rang) na skali od 1 (nepovoljne lokacije za lociranje deponija) do 7 (najpovljnije lokacije za lociranje deponija) u skladu sa zakonskim ograničenjima, iskustvom eksperata uključenih u vrednovanje i internacionalnom literaturom.

Na osnovu tih podataka određene u težine ključnih kriterijuma u procesu odlučiva-nja o pogodnosti zemljišta za izgradnju regionalne deponije.

Geo-prirodni faktori: TežineGeomorfologija 0.040 Lito-strukturalni 0.358Dubina podzemnih voda 0.154

Faktori životne sredine:Zaštićena područja 0.174 Korišćenje zemljišta 0.019 Površinske vode 0.091Pravac vetrova 0.015

Društveni faktori:Naselja i vidljivost 0.075

Tehno-ekonomski faktori:Nagib zemljišta 0.022Saobraćajna infrastruktura 0.041Aerodromi 0.003Nemetalna eksploataciona polja 0.006Energetska infrastruktura 0.009 Seizmika 0.018

Na osnovu dobijenih težina potvrđeno je da su tehno-ekonomski faktori manje zna-čajni u procesu izbora odgovarajuće lokacije deponije nego geo-prirodni i faktori živo-tne sredine, dok je značaj geo-prirodnih faktora veći od značaja faktora životne sredine.

70

U istraživanju su korišćene mape prikupljene iz različitih izvora. Digitalni model te-rena (DEM) korišćen je za pripremu mapa aspekata. Sve vektorske mape povezane sa odabranim kriterijumima konvertovane su u rasterske mape rezolucije 50x50m. Raster je potom konvertovan u reklasifikovani raster za svaki kriterijum i vrednosti vi; ix; iy (i=1,2,..,n) za svaki kriterijum u ćeliji (ix; iy)) su dodeljene svakoj novoj klasi.

Na osnovu faktora ograničenja urađene su mape faktora ograničenja (a – rasedi, b – re-gionalna izvorišta vodosnabdevanja, c – zaštićena područja, d – površinske vode, e – naselja, f – kulturno nasleđe, g – državna granica) koja pokazuje zone u kojima je zabranjeno locirati deponije ili su nepoželjne sa stanovišta faktora koji su istovremeno i kriterijum i ograničenje.

Rađene su mape pogodnosti za grupe kriterijuma životne sredine, geo-prirodne, društvene i tehno-ekonomske. Vršeno je otežavanje mapa pogodnosti i sumiranje ote-žanih mapa u mapu pogodnosti. Kombinovanjem mape pogodnosti sa mapom ograni-čenja formirana je konačna AHP+GIS mapa pogodnosti.

Sa konačne mape pogodnosti proističe da je više od 80% teritorije Srema nepogodno za lociranje deponija. Od preostale teritorije, 0.76% ima veoma malu pogodnost (Slika 2) za lociranje deponija, 2.21% ima malu pogodnost (2), 5.24% je pogodno (3) i 9.14% je veoma pogodno (4) za lociranje deponija u Sremu.

Nakon indentifikacije prihvatljivih makrolokaliteta, odnosno zona za izgradnju re-gionalnih deponija, sve pogodne lokacije grupisane su u 12 potencijalno zona za locira-nje deponija. Na osnovu blizine velikih generatora otpada, dve značajne urbane aglome-racije na ovom području su identifikovane: Inđija – Stara Pazova i Sremska Mitrovica

– Ruma. Kao konačna preporuka, deponiju u regionu Srema neophodno je locirati u jed-noj od sledećih zona 4, 7, 9, 10 ili 11, te je buduća istraživanja neophodno fokusirati u ovim područjima.

Slika 2. Potencijalne zone za lociranje deponija u regionu Srema (1-12) Krugovi: urbane aglomeracije

Izvor: doktorska disertacija (Vasiljević, 2011)

71

Napominje se da je ovde osnovni cilj bio identifikacija pogodnih zona za lociranje regionalnih deponija u regionu Srema. Ovaj postupak se može primeniti u prelimina-rnoj studiji kada se identifikuje skup alternativnih rešenja. Izbor mikrolokacije za izgra-dnju deponije je poseban problem koji bi mogao da se reši metodologijom iz prethod-nih poglavlja (6.2 i 6.3). Na primer, izbor lokacije deponije za regionalni sistem „Inđija”.

U Strategiji UO (2010) prikazan je i planirani regionalni centar za upravljanje komu-nalnim otpadom sa sledećim sastavom: Inđija, Irig, Ruma, Sremski Karlovci, Pećinci, Stara Pazova. Lokalna samouprava Inđija predviđena je za nosioca aktivnosti izgradnje regionalnog centra. Na tom području broj stanovnika (2002.) je 211.026, količina otpa-da (2009) 74.305 t/god. Dati su podaci o lokalnim samoupravama: lokalna samouprava, broj stanovnika prema popisu iz 2002. godine, količina proizvedenog otpada 2009, t, i projekcija količina proizvedenog otpada 2020, t:

Inđija 49.609 20.588 29.235

Irig 12.329 2.588 3.676

Pećinci 21.506 4.515 6.412

Ruma 60.006 14.673 20.836

Stara Pazova 67.576 28.244 40.107

Sremski Karlovci 8.839 3.694 5.246

Izvor podataka o količinama otpada 2009. godine: Fakultet tehničkih nauka, Novi Sad.

Na Slici 2. prikazane su četiri potencijalne zone (9, 10, 11, 12) za lociranje deponija na području sistema „Inđija”. Ispitivanjem terena identifikovanih zona utvrđivale bi se potencijalne mikrolokacije za izgradnju regionalne deponije. Višekriterijumski model bi se formulisao postupkom iz poglavlja 6.1. Rangiranje alternativa metodom VIKOR i predloženo rešenje bi se izvršilo postupcima iz poglavlja 6.2.

7. ZAKLJUČAK

Veliki doprinos zaštiti životne sredine postiže se razvojem tehnologija za kvalitet vazduha, za smanjivanje zagađivanja površinskih i podzemnih voda, i za održivo kori-šćenje zemljišta, a neadekvatno upravljanje raznim vrstama otpada je glavni uzrok za-gađivanja vazduha, vode i zemljišta. Zato se posebno obrađuju tehnologije upravljanja otpadom.

Tehnološki razvoj u oblasti upravljanja otpadom se može postići inovacijama i bo-ljim tehnologijama za: izgradnju deponija, tretman opasnog otpada, monitoring kvali-teta životne sredine, korišćenje materijala sa malim štetnim uticajem na životnu sredinu, dobijanje sekundarnih sirovina, korišćenje otpada u energetske svrhe, plasman recikla-bilnih proizvoda, izrada planova o upravljanju otpadom i stimulisanje javnosti da zašti-ti životnu sredinu.

Mogućnosti primene višekriterijumske optimizacije na upravljanje komunalnim otpadom su prikazane u Glavi 3. Navedeni su značajniji zadaci odlučivanja u oblasti

72

upravljanja otpadom za čije rešavanje se predlaže metoda VIKOR za višekriteijumsku optimizaciju i to: Organizacija regionalnog sistema za upravljanje otpadom, Izrada Pla-na o upravljanju otpadom, Izbor sistema za tretman prikupljenog otpada (primer u Gla-vi 5), Određivanje lokacija za transfer-stanice, Izbor lokacije za regionalnu deponiju (me-todologija u Glavi 6). Određivanje valjanog-najpovoljnijeg rešenja treba vršiti na osnovu zadovoljenja ciljeva o zaštititi životne sredine, poboljšanju efikasnost i funkcionisanja sistema, uz povećanje dobiti i smanjivanje novčanih izdataka. Obično su ovakvi cilje-vi konfliktni zato se zadaci rešavaju višekriterijumskom optimizacijom (metodologija u Glavi 4). Trebalo bi nastaviti sa podsticanjem primene višekriterijumske optimizaci-je na upravljanje otpadom.

Realizacija rešenja pojedinih zadataka je uslovljena rešavanjem ostalih zadataka za plan upravljanja otpadom. Vreme realizacija nije lako predložiti jer je upravljanje otpa-dom složeno, mukotrpno i skupo. Plan implementacije i institucionalna podrška za na-vedene aktivnosti može biti preciznije izraženo u glavnim projektima istih.

Trebalo bi nastaviti istraživanja u pravcu određivanja tranzicije od postojećeg stanja do ciljanog upravljanja otpadom. Cilj su optimalna rešenja pojedinih zadataka. Tranzi-cija višeetapna (sekvencijalna) i sa više paralelnih puteva (istovremeno) se formuliše kao model redosleda (rasporeda) aktivnosti uz korišćenje zajedničkih ograničenih resursa (finansijski, socijalni, ekološki). Tranzicija utvrđena višekriterijumskom optimizacijom ubrzala bi i olakšala primenu plana upravljanja.

8. LITERATURA

Butler, J., Morrice, D.J., Mullarkey, P.W. (2001). A Multiple Attribute Utility Theory Ap-proach to Ranking and Selection. Management Science 47(6), 800–816.

Ćurić, N. (2013). Additional Information Toward Inter Municipal Agreement Effective-ness, Proceedings of the III International Conference „Ecology of Urban Areas”, Zre-njanin.

Duckstein, L., Opricovic, S. (1980). Multiobjective Optimization in River Basin Deve-lopment. Water Resources Research, 16(1), 14–20.

Grabisch, M., Marichal, J.L., Mesiar, R., Pap, E. (2009), Aggregation Operators, Cam-bridge University Press.

Keeney, R., Raiffa, H. (1976). Decisions with multiple objectives - preferences and value tradeoffs. John Wiley & Sons, New York.

Miloradov, M. (2010). Idejni projekat regionalne sanitarne deponije komunalnog otpada sa centrom za reciklažu u Subotici, Hidrozavod DTD, Novi Sad.

Miloradov M. (2012). Integralno, optimalno i održivo upravljanje otpadom, Pristupna be-seda VANU, Akademske besede, Novi Sad.

Miloradov, M., Opricović, S., Stanisavljević, N. (2013). Multicriteria Decision Making for Sustainable Environmental Protection, Proceedings of the III International Con-ference „Ecology of Urban Areas”, Zrenjanin, pp. 406–415.

Miloradov, M., Deđanski, A. (2014). Strategy of Municipal Waste Management, IV Inter-national Conference „Ecology of urban areas”, Zrenjanin.

73

Miloradov, M., Opricovic, S, (2014). Municipal Waste Treatment System Selection by the VIKOR Method, 20th International Conference “Engineering for Environment Pro-tection – TOP”, 10–12 June 2014, Bratislava.

Miloradov, M., Opricovic, S, (2015). Waste management solutions by the VIKOR met-hod, 34th International Conference on Organizational Science Development, Porto-rož, Slovenia.

Milosevic, I., Naunovic, Z. (2013). The application of a multi-parameter analysis in choosing the location of a new solid waste landfill in Serbia, Waste Management & Research, DOI: 10.1177/0734242X13497076.

Opricović, S., (1998). Višekriterijumska optimizacija sistema u građevinarstvu, Građe-vinski fakultet, Beograd.

Opricovic, S., Tzeng, G.H. (2004). The Compromise solution by MCDM methods: A comparative analysis of VIKOR and TOPSIS, European Journal of Operational Re-search, 156(2), 445–455.

Opricovic, S., Tzeng, G.H. (2007) Extended VIKOR Method in Comparison with Ou-tranking Methods, European Journal of Operational Research, Vol. 178, No 2, pp. 514–529.

Opricović, S., Miloradov, M., Vojnović-Miloradov, M. (2015). Environmental Protec-tion Solutions by Multicriteria Decision Making, Invited paper at the 4th Interna-tioanl Conference on Energy Systems, Environment, Entrepreneurship and Innova-tion, Dubai.

Pap, E. (2002a) Aggregation operators in the engineering design, (Eds. C. Tomasa, G. Mayor, R. Mesiar) volume 97 of Studies in Fuzziness and Soft Computing, Springer-Verlag, 195–223.

Pap, E. (2002b) Handbook of Measure Theory, Volume I, II, Elsevier, North-Holland, 2002.

Plan za Novi Sad, (2011). Regionalni plan upravljanja otpadom za grad Novi Sad i opšti-ne Bačka Palanka, Bački Petrovac, Beočin, Žabalj, Srbobran, Temerin i Vrbas, Fakul-tet tehničkih nauka, Novi Sad.

Pravilnik PMO, (2010). Pravilnik o medicinskom otpadu, Službeni glasnik RS, broj 78/2010.

Projekat RAZ-APV, (2013). Istraživanje elemenata osnovnih pravaca tehnološkog razvo-ja u AP Vojvodini, VANU, Novi Sad.

Stanisavljević N., (2013). Modelovanje sistema za upravljanje otpadom primenom ana-lize tokova materijala, Doktorska disertacija, Fakultet tehničkih nauka, Novi Sad.

Strategija RAZ-APV, (2007). „Osnovni pravci tehnološkog razvoja Autonomne Pokraji-ne Vojvodine, Izvršno veće Autonomne Pokrajine Vojvodine, Novi Sad.

Strategija Klastera, (2007). Strategija razvoja klastera na teritoriji AP Vojvodina za pe-riod od 2007. do 2011. godine, Pokrajinski sekretarijat za privredu, Novi Sad.

Strategija UO, (2010). Strategija upravljanja otpadom za period 2010–2019, Vlada Repu-blike Srbije, Beograd, Službeni glasnik RS.

Strategija O-RAZ, (2008). Nacionalna strategija održivog razvoja, Službeni glasnik RS, broj 57/08.

74

Strategija Aprok. ZŽS, (2011). Nacionalna strategija za aproksimaciju u oblasti životne sredine za Republiku Srbiju, Službeni glasnik RS.

Studija o deponijama, (2005). Studija prostornog razmeštaja regionalnih deponija i transfer-stanica na području AP Vojvodine, I faza, utvrđivanje kriterijuma za locira-nje regionalnih deponija i transfer-stanica, JP „Zavod za urbanizam Vojvodine“ Novi Sad.

Šooš, L., Murgašová, M. (2013). Waste Management in the EU and Slovakia, Procee-dings of the III International Conference „Ecology of Urban Areas”, Zrenjanin.

UNDP Conference, (2007). Environmental Policy in South- Eastern Europe, UNDO Conference, Belgrade.

Uredba o odlaganju otpada na deponije, Službeni glasnik RS, br. 92/2010.Vasiljević, T., (2011). Primena gis-a, analitičkog hijerarhijskog procesa i fazi logike pri iz-

boru lokacija regionalnih deponija i transfer-stanica, Doktorska disertacija, Fakultet tehničkih nauka, Novi Sad.

Vincke, P. (1992). Multicriteria Decision-Aid. John Wiley & Sons, New York.Yu, P.L. (1973). A Class of Solutions for Group Decision Problems. Management Scien-

ce 19(8), 936–946.Zakin, M., Radovanović, Lj., Pekez, J., Adamović, T., Kucora, I. (2013). Awareness on

Waste Management in the City of Zrenjanin, Proceedings of the III International Conference „Ecology of Urban Areas”, Zrenjanin.

Zakon ZŽS, (2004). Zakon o zaštiti životne sredine, Službeni glasnik RS, broj 135/04.Zakon UO, (2009). Zakon o upravljanju otpadom, Službeni glasnik RS, broj 36/09, 2009.Zakon UŽS, (2009). Zakon o proceni uticaja na životnu sredinu, Službeni glasnik RS,

broj 36/09.

SUMMARY

The application of multicriteria optimization on the waste management is analyzed. Several important tasks are considered proposing method VIKOR for multicriteria op-timization. The solution is determined according to the environmental objectives, sys-tem efficiency, and economic criteria. These objectives are conflicting and the tasks are solved by multicriteria optimization. The application of multicriteria optimization is proved by solving two tasks: selection of municipal waste treatment system and selec-tion of regional landfill location.

75

TITLES

Studying the possibilities of the application of multicriteria optimization on the mu-nicipal waste management

1. Introduction2. Actual waste management situation3. Important tasks of decision making in waste management 3.1. Basic tasks 3.2. Organization at local level 3.3. Organization of regional system for waste management 3.4. Making waste management plan 3.5. Selecting system for treatment of collected waste 3.6. Determining locations for transfer stations 3.7. Selection of regional landfill location 3.8. Financing waste management4. Multicriteria optimization and VIKOR method 4.1. The procedure of multicriteria optimization 4.2. VIKOR method 4.3. Aggregation and normalization in the VIKOR method5. Selection of municipal waste treatment system 5.1. Actual state of waste management 5.2. Existing decision making approaches for regional system 5.3. Existing decision making for municipal waste treatment 5.4. Multicriteria model and results by the VIKOR method Alternatives Criteria Formulation of criterion functions Evaluation Results by the VIKOR method 5.5. Proposed solution Description of proposed waste treatment system Realization possibilities6. Selection of regional landfill location 6.1. Multicriteria model Alternatives Criteria Formulation of criterion functions Evaluation 6.2. Results by the VIKOR method and proposing solution 6.3. An example of identification of suitable zones for landfill locations7. Conclusion References

76

NASLOVI

Istraživanje mogućnosti primene višekriterijumske optimizacije na upravljanje ko-munalnim otpadom

1 Uvod2. Postojeće stanje upravljanja otpadom3. Značajniji zadaci odlučivanja u oblasti upravljanja otpadom 3.1 Osnovni zadaci 3.2 Organizacija rada na nivou opštine 3.3 Organizacija regionalnog sistema za upravljanje otpadom 3.4 Izrada Plana o upravljanju otpadom 3.5 Izbor sistema za tretman prikupljenog otpada 3.6 Određivanje lokacija za transfer-stanice 3.7 Izbor lokacije za regionalnu deponiju 3.8 Finansiranja upravljanja otpadom.4. Višekriterijumska optimizacija i metoda VIKOR 4.1 Postupak višekriterijumske optimizacije 4.2 Metoda VIKOR 4.3. Agregacija i normalizacija u metodi VIKOR5. Izbor sistema za tretman komunalnog otpada 5.1. Postojeće stanje upravljanja otpadom 5.2 Postojeći postupci odlučivanja o regionalnom sistemu 5.3 Postojeće odlučivanje o sistemu za tretman komunalnog otpada 5.4. Višekriterijumski model i rezultati metodom VIKOR Alternative Kriterijumi Formulisanje kriterijumskih funkcija Vrednovanje Rezultati metodom VIKOR 5.5. Predloženo rešenje Opis predloženog sistema za tretman otpada Mogućnosti realizacije6. Izbor lokacije za regionalnu deponiju 6.1. Višekriterijumski model Alternative Kriterijumi Formulisanje kriterijumskih funkcija Vrednovanje 6.2. Rezultati VIKOR-om i predloženo rešenje 6.3. Primer identifikacije pogodnih zona za lociranje deponija7. Zaključak Literatura

77

SAŽETAK: Pregledom rezultata prethodnih istraživanja zaključeno je da postoje potre-ba i različite mogućnosti za poboljšanje efikasnosti rada bio-gas postrojenja . Ipak, pouz-dani metodski pristup nije do sada razvijen. Zbog toga, cilj prikazanog istraživanja bio je da se razvije metoda za ocenu i poboljšanje efikasnosti poljoprivrednih bio-gas postroje-nja. Najpre su izabrana četiri pokazatelja za ocenu efikasnosti i osam pokazatelja za ana-lizu mogućnosti poboljšanja efikasnosti tehničkog aspekta rada bio-gas postrojenja. Pri-menom razvijenih postupaka, omogućeno je da se modeluje neodređenost sadržana u podacima za ocenu, kao i da se modeluje ekspertsko znanje iz oblasti bio-gas tehnologi-je. Razvijena metoda testirana je korišćenjem podataka o radu pet poljoprivrednih bio-gas postrojenja iz Bavarske, koja proizvedeni bio-gas koriste u kogeneraciji. Metoda je verifikovana i validirana, a zatim i predložena kao sveobuhvatna metoda za ocenjivanje i poboljšanje efikasnosti tehničkog aspekta rada poljoprivrednih bio-gas postrojenja. Da bi se primena metoda omogućila potencijalnim korisnicima kao što su rukovaoci bio-gas postrojenja ili konsultanti, razvijen je internet portal sa njenom primenom. Neophodno je kontinualno prilagođavanje i unapređenje metode u skladu sa unapređenjem stanja bio-gas tehnologije. Za buduća istraživanja i dalji razvoj, potrebno je da se metoda prilago-di za ocenu efikasnosti drugih tipova bio-gas postrojenja i proširi primena za ocenu socio-ekonomskog i aspekta uticaja na životnu sredinu.

Ključne reči: metoda, odlučivanje, efikasnost, poboljšanje, bio-gas, postrojenje.



Monografija

Đorđe Đatkov*, Milan Martinov*, Miloš Tešić**

METODA ZA ODLUČIVANJE O POBOLJŠANJU EFIKASNOSTI GENERISANJA ENERGIJE

IZ OBNOVLJIVIH IZVORA: PRIMENA ZA BIO-GAS POSTROJENJA

* Univerzitet u Novi Sadu, Fakultet tehničkih nauka, Departman za inženjerstvo zaštite životne sredine i zaštite na radu, Trg Dositeja Obradovića 6, 21000 Novi Sad; Kontakt podaci: [email protected] (Đorđe Đatkov).

** Vojvođanska akademija nauka i umetnosti, Vojvode Putnika 1, Novi Sad, Vojvodina, Srbija

78

UVOD

Bio-gas je vrsta obnovljivog izvora energije (OIE) koja može da se dobije anae-robnom fermentacijom (AF) organske materije. Sadržaj metana u bio-gasu je 45-70% (Scholwin et al., 2009), što ga čini odgovarajućim energentom za različite namene (Pöschl et al., 2010). U Aziji i Africi, bio-gas se proizvodi pretežno u malim bio-gas po-strojenjima u domaćinstvima ruralnih oblasti, a koristi se za kuvanje i rasvetu. U Evrop-skoj uniji (EU), u skladu sa Direktivom 2009/28/EC (Anonim, 2009a), definisani su ci-ljevi povećanja udela korišćenja energije generisane iz OIE, u obliku električne energije, zatim energije za grejanje i hlađenje, kao i biogoriva za transport, uključujući i bio-gas. U EU je bio-gas do sada najčešće korišćen za kombinovano generisanje električne i to-plotne energije (KPETE). Druge tehnologije za korišćenje bio-gasa, kao što je prečišća-vanje bio-gasa i dobijanje biometana koji se utiskuje u mrežu prirodnog gasa, nisu zna-čajnije zastupljene. Prema portalu Bio-gas barometar za 2012. godinu (Anonim, 2012), Nemačka je vodeća članica EU u oblasti bio-gasa, sa 19.426 GWh generisane električne energije i više od 7.000 izgrađenih bio-gas postrojenja, pri čemu su proizvodnja i kori-šćenje bio-gasa takođe značajni i u Velikoj Britaniji i Italiji. Većina postojećih bio-gas postrojenja instalirana je na poljoprivrednim gazdinstvima.

Tema ovog rada je efikasnost poljoprivrednih bio-gas postrojenja, koja koriste staj-njak, ostatke iz poljoprivrede i primarne prerade hrane ili energetsko bilje kao sirovine, tj. supstrate za proizvodnju bio-gasa. Pri tome, razmotrena su samo postrojenja kod ko-jih se bio-gas koristi za kombinovanu proizvodnju električne i toplotne energije (KPETE), primenom motora s unutrašnjim sagorevanjem spregnutih s električnim generatorima, budući da se ova tehnologija najviše koristi. Bio-gas postrojenja su kompleksni biološko-tehnički sistemi, na čiju efikasnost utiče mnogo faktora. Zbog toga se efikasnost bio-gas postrojenja definiše korišćenjem raznih pokazatelja (Effenberger et al., 2009), pri čemu je i neophodno razmatranje sa različitih aspekata. Efikasan pogon poljoprivrednih bio-gas postrojenja je ključan za ostvarenje pozitivnih ekonomskih pokazatelja, kao i za ostvarenje doprinosa smanjenju uticaja na životnu sredinu.

Do sada je sprovedeno nekoliko istraživanja koja su imala za cilj praćenje i ocenu efikasnosti bio-gas postrojenja. U okviru dva srodna projekta finansirana od strane Nemačkog saveznog ministarstva za hranu, poljoprivredu i zaštitu potrošača (BMELV), sakupljeni su podaci o radu 119 bio-gas postrojenja. Nakon toga, definisane su opšte mere za poboljšanje efikasnosti rada postojećih bio-gas postrojenja, ali i za dalji uspe-šan razvoj bio-gas tehnologije (Anonim, 2005; 2009b). U okviru projekta finansira-nog od strane Austrijskog saveznog ministarstva za transport, inovacije i tehnologije (BMVIT), praćen je rad 41 bio-gas postrojenja u Austriji, na osnovu čega je definisan skup od 13 pokazatelja za ocenu i poređenje efikasnosti bio-gas postrojenja (Schöft-ner et al., 2007). Bavarski državni zavod za poljoprivredu (LfL) sproveo je detaljno pra-ćenje rada 15 poljoprivrednih bio-gas postrojenja u Bavarskoj u periodu dve do četiri godine (Effenberger et al., 2010; Bachmaier et al., 2011). Na osnovu dobijenih rezultata date su preporuke rukovaocima bio-gas postrojenja za unapređenje pogona. Društvo nemačkih inženjera (VDI) predložilo je pokazatelje koji mogu da se koriste za definisa-nje efikasnosti bio-gas postrojenja u odnosu na tehnički, socio-ekonomski i aspekt uti-

79

caja na životnu sredinu (Anonim, 2011). Detaljno praćenje dva poljoprivredna bio-gas postrojenja u Austriji sproveli su Bauer et al. (2009) sa ciljem da se odrede pogodnije opcije za separaciju ostatka fermentacije. Sakupljeni podaci o pogonu i tehno-ekonom-ska analiza generisanja energije bio-gas postrojenja na poljoprivrednim farmama pri-kazani su u Akbulut et al. (2012).

Pokazatelji koji opisuju efikasnost malih bio-gas postrojenja u ruralnim delovima Afrike i Azije takođe su istraživani. Ipak, u ovim slučajevima je uspešnost pogona zna-čajnija od efikasnosti, jer je svrha izgradnje ovakvih bio-gas postrojenja snabdevanje energentom lokalno, sa ciljem da se smanji siromaštvo. Neuspešan pogon ovakvih po-strojenja može da bude uzrokovan lošim kvalitetom izgradnje ili nepravilnim rukova-njem i održavanjem. U radu Cheng et al. (2014), korišćen je „fault tree“ pristup da bi se ocenili tehnički aspekti malih bio-gas postrojenja u Nepalu. Izabrani kriterijumi koji definišu tehničke aspekte rada bio-gas postrojenja u ovom istraživanju grupisani su u nekoliko podsistema: strukturne komponente, oprema za proizvodnju bio-gasa, si-stem cevi, oprema za korišćenje bio-gasa i sistem za uklanjanje ostatka fermentacije. Yang & Chen (2014) sproveli su istraživanje sa ciljem da se oceni održivost bio-gas po-strojenja u Kini, na osnovu čega je predložen i novi indikator za emisije. Održivost bio-gas postrojenja u Keniji ocenjena je višekriterijumskim pristupom u Nzila et al. (2012). Izabrani pokazatelji omogućuju ocenu tehničkog, ekonomskog i aspekta uticaja na živo-tnu sredinu za tri najčešća tipa bio-gas postrojenja: plivajući bubanj, fiksna kupola i ci-lindrični fermentor.

Pregled metoda za ocenu efikasnosti rada bio-gas postrojenja s aspekta konverzije energije dat je u Havukainen et al. (2014). Uticaj korišćenja različitih supstrata za proiz-vodnju bio-gasa na energetske i pokazatelje uticaja na životnu sredinu analiziran je u Bacenetti et al. (2013). Alternativni pristup za analiziranje energetskih tokova na bio-gas postrojenjima pokazali su Scholwin & Nelles (2013). Cao & Pawlowski (2012) prika-zali su pregled ocene energetske efikasnosti anaerobne fermentacije u poređenju sa pro-cesom pirolize. Energetski bilansi bio-gas postrojenja koja koriste energetsko bilje kao supstrate elaborirani su u Salter & Banks (2009).

Brojna istraživanja sprovedena su da bi se odredio uticaj proizvodnje i korišćenja bio-gasa na životnu sredinu, pretežno putem pristupa analiza životnog ciklusa (Life Cycle Assessment, LCA) (Ishikawa et al., 2006; Mezzullo et al., 2013; Jury et al., 2010; Pöschl et al., 2012a; Pöschl et al., 2012b; Bachmaier et al., 2013; Bachmaier et al., 2010). LCA pristup takođe je korišćen za ocenu najčešće korišćene tehnologije za preradu osta-tka fermentacije (Rehl & Müller, 2011) i dobijanje biometana (Starr et al., 2012). Metodo-loške razlike dva različita pristupa LCA za ocenu uticaja na životnu sredinu bio-gas po-strojenja analizirane su u radu Rehl et al. (2012).

Pri razmatranju više važnih aspekata efikasnosti bio-gas postrojenja, da bi se spro-vela sveobuhvatna ocena efikasnosti potrebno je da se koriste višekriterijumske metode. Banks et al. (2012) ocenili su efikasnost AF separisane frakcije biorazgradivog otpada iz domaćinstva na bazi masenih i energetskih bilansa. Data Envelopment Analysis (DEA) primenili su Braun et al. (2007) kao benčmarking alat za identifikaciju najefikasnijih po-strojenja i za izbor primera “najbolje prakse”. U radu Djatkov & Effenberger (2010) opi-sane su i naznačene mogućnosti i ograničenja primene metodskog pristupa DEA za oce-

80

nu efikasnosti poljoprivrednih bio-gas postrojenja. Kao bitan nedostatak primene DEA, naznačena je nemogućnost određivanja apsolutne efikasnosti, tj. dobijeni rezultati zavi-sni su od skupa bio-gas postrojenja koja se ocenjuju. Madlener et al. (2009) koristili su kombinaciju DEA metode i višekriterijumskog pristupa (Multi-criteria Decision Analy-sis – MCDA) za ocenu efikasnosti u odnosu na ekonomske, socijalne i kriterijume koji opisuju uticaj na životnu sredinu. Ekspertsko znanje iz oblasti bio-gas tehnologije isko-rišćeno je da se odrede težine za primenjene pokazatelje efikasnosti. Dodatno, ovaj pri-stup omogućio je kvalitativnu ocenu bio-gas postrojenja i njihovu klasifikaciju u skladu sa postignutom efikasnošću. Djatkov et al. (2012) primenili su fazi logiku za modelova-nje neodređenosti u podacima koji se koriste za ocenu. Ekspertsko znanje iz oblasti bio-gas tehnologije takođe je iskorišćeno u obliku težina za pokazatelje efikasnosti da bi se poboljšala pouzdanost metode.

Postupci za poboljšanje efikasnosti bio-gas postrojenja analizirani su na nekoliko različitih načina. Thorin et al. (2012) ocenili su poboljšanje efikasnosti industrijskog bio-gas postrojenja. Sa ciljem da se istraže najčešće greške prilikom razvoja bio-gas teh-nologije, kao i u samom pogonu, ali i da bi se utvrdile mogućnosti za poboljšanje, Leh-ner et al. (2010) sproveli su istraživanje i praćenje brojnih poljoprivrednih bio-gas po-strojenja u Bavarskoj. Häring et al. (2010) predložili su mere za poboljšanje efikasnosti na osnovu 20 praćenih bio-gas postrojenja, uključujući detaljnu analizu tehničkih i po-gonskih uslova. Pristupi za optimizaciju bio-gas postrojenja elaborirani su takođe u ra-dovima Ward et al. (2008) i Kana et al. (2012).

U okviru prethodnih istraživanja u odnosu na efikasnost bio-gas postrojenja defini-sani su brojni pokazatelji efikasnosti kojima se opisuju važni tehnički i pogonski aspekti bio-gas postrojenja. Time je generisano primenljivo znanje o efikasnom pogonu bio-gas postrojenja. Takođe, kao što je već navedeno, razvijeni su i primenjeni u praksi različi-ti pristupi za ocenu efikasnosti bio-gas postrojenja. Ipak, zaključuje se da nisu razvijene i odgovarajuće metode koje mogu da se primene za ocenu efikasnosti pojedinačnih bio-gas postrojenja i na osnovu toga ukažu na moguće mere za poboljšanje. To bi moglo da se postigne i konsultacijom sa stručnjakom iz oblasti bio-gas tehnologije, ali takav zada-tak je kompleksan i zahteva puno vremena. Dodatno, stručnjaci mogu da primene pri-stupe za ocenu i poboljšanje efikasnosti bio-gas postrojenja jedino u skladu sa sopstve-nim iskustvom i znanjem, što može da dovede do subjektivne ocene.

Na osnovu navedenog, cilj istraživanja bio je razvoj metode za ocenu i poboljšanje efikasnosti poljoprivrednih bio-gas postrojenja na sistematičan i pouzdan način. Oblast primene metode su bio-gas postrojenja izgrađena u oblastima kontinentalne klime i koja kao sirovine, tj. supstrate za proizvodnju bio-gasa koriste energetsko bilje i stajnjak, a proizvedeni bio-gas koriste za kombinovano generisanje električne i toplotne energije, instalirane električne snage između 100 kWe i 1 MWe. Razvijeni metod treba da dopri-nese efikasnijoj i održivoj proizvodnji i korišćenju bio-gasa, a time i daljem uspešnom razvoju bio-gas tehnologije. Da bi se dostigao ovaj cilj, potrebno je da se ispune sledeći zadaci: 1) da se izaberu odgovarajući pokazatelji efikasnosti; 2) da se razvije metoda za primenu ovih pokazatelja za ocenu i definisanje mera za poboljšanje efikasnosti poljo-privrednih bio-gas postrojenja; i 3) da se testira i oceni primenljivost razvijene metode. Sledeća poglavlja struktuirana su u skladu sa postavljenim zadacima.

81

IZBOR POKAZATELJA EFIKASNOSTI

Za ocenu efikasnosti poljoprivrednih bio-gas postrojenja izabrana su četiri pokaza-telja, a za analizu mogućnosti poboljšanja efikasnosti osam pokazatelja, koji su opisani u poglavljima Pokazatelji za ocenu efikasnosti i Pokazatelji za analizu mogućnosti po-boljšanja efikasnosti. Izbor je zasnovan na rezultatima prethodnih istraživanja (Effen-berger et al., 2009; Anonim, 2005; 2009b; Schöftner et al., 2007; Anonim, 2011), uz uzi-manje u obzir sledećih preduslova:

• da se omogući primena razvijenih metoda u praksi, pokazatelji treba da se izraču-navaju jednostavno i na osnovu dostupnih podataka za čije merenje nije potrebna nabavka skupe opreme;

• da je omogućeno poređenje efikasnosti poljoprivrednih bio-gas postrojenja, bez obzira na postojeće razlike u veličini, korišćenim supstratima, materijalnim i ener-getskim tokovima, tehničko-tehnološkim konceptima;

• da se omogući pouzdana ocena efikasnosti i analiza mogućnosti poboljšanja efi-kasnosti, pri čemu relativna greška, tj. neodređenost, sadržana u podacima za oce-nu i određena principima rasprostiranja greške (Hoffmann, 1999), ne prelazi vred-nost 10 %.

Neodređenost koja je razmotrena u okviru ovog rada su sistematske greške, nasta-le zbog nedovoljne preciznosti mernog uređaja. Pošto se vrednosti izabranih pokazate-lja efikasnosti izračunavaju korišćenjem dva ili više izmerenih parametara, ukupna gre-ška ne izračunava se kao prost zbir pojedinačnih grešaka svakog izmerenog parametra, nego se tada koriste principi teorije rasprostiranja greške, koji su prikazani jednačina-ma (Hoffmann, 1999). Jednačine 1-4 predstavljaju primer pokazatelja efikasnosti koji se izračunava iz dva izmerena parametra, x i y. Greška sadržana u vrednosti pokazatelja efikasnosti δf izračunata je iz grešaka dva izmerena parametra, δx i δy (jednačine 3 i 4). Jednačinom 2 izračunava se maksimalna greška koja može da se javi u vrednostima po-kazatelja efikasnosti.

f = f (x, y) (1)

δf = | δfx| + | δf y| (2)

δ fx=∂ f

∂x

⎛

⎝⎜⎜⎜⎜

⎞

⎠⎟⎟⎟⎟δ x

(3)

δ fy=∂ f

∂y

⎛

⎝

⎜⎜⎜⎜⎜

⎞

⎠

⎟⎟⎟⎟⎟δ y

(4)

82

Pokazatelji za ocenu efikasnosti

Četiri pokazatelja efikasnosti (PEO1-PEO4), prikazani u tab. 1, primenjeni su da se oceni efikasnost bio-gas postrojenja u odnosu na proizvodnju i korišćenje bio-gasa.

Tab. 1. Izabrani pokazatelji za ocenu efikasnosti poljoprivrednih bio-gas postrojenja i pripadajuće neodređenosti

Oznaka Pokazatelj efikasnosti Jedinica ProcesNeodređenost,

%

PEO1 Relativni prinos bio-gasa, Br %Proizvodnja

bio-gasa4,8

PEO2 Produktivnost metana, PM Stm3∙(m3∙d)–1 3,6

PEO3Stepen iskorišćenja kogenerativnog postrojenja, IKPETE

%Korišćenje bio-gasa

2,0

PEO4 Stepen iskorišćenja energije metana, IM % 6,5

PEO: pokazatelj za ocenu efikasnosti; KPETE: kombinovana proizvodnja električne i toplotne energije.

PEO1: Relativni prinos bio-gasa, Br [%], izračunava se kao odnos izmerenog (Bi) i teoretskog prinosa (Bt). Izmereni prinos bio-gasa određuje se iz ukupne količine proiz-vedenog bio-gasa na postrojenju za posmatrani period u odnosu na organsku suvu ma-teriju korišćenih supstrata. Vrednosti teoretskog prinosa bio-gasa za korišćene supstrate su izračunati korišćenjem vrednosti iz literature (Anonim, 2010). Ovaj pokazatelj opisu-je efikasnost mikrobiološke razgradnje supstrata na osnovu iskustvenih podataka.

=B BBr

i

t (5)

PEO2: Produktivnost metana, PM [m3∙(m3∙d)–1], izračunava se kao odnos standardi-zovane dnevne proizvodnje metana (Mp) i efektivne zapremine fermentora (VF). Ovaj kriterijum opisuje efikasnost iskorišćenja zapremine fermentora za proizvodnju meta-na. Proporcionalan je efektivnoj električnoj snazi bio-gas postrojenja u odnosu na za-preminu fermentora.

=PMVM

p

F (6)

PEO3: Stepen iskorišćenja kogenerativnog postrojenja, IKPETE [%], tj. snage postro-jenja za kombinovanu proizvodnju električne i toplotne energije (KPETE), izračunava se kao odnos ukupne količine generisane (Eg) i teoretske količine električne energije (Et). Et je maksimalno moguća količina koja može da se proizvede, pod uslovom da kogenera-tivno postrojenje radi pri nazivnoj instaliranoj električnoj snazi neprekidno u toku raz-

83

matranog perioda, na primer, 8.760. Ovaj kriterijum opisuje efikasnost iskorišćenja in-stalirane nazivne električne snage kogenerativnog postrojenja.

=IEEKPETE

g

t (7)

PEO4: Stepen iskorišćenja energije metana, IM [%], izračunava se kao suma generi-sane električne energije (Eg) i toplotne energije efikasno iskorišćene, osim one za grejanje fermentora (Te), umanjeno za električnu energiju potrebnu za pogon uređaja na bio-gas postrojenju (Ebp). Dobijena vrednost deli se sa vrednosti primarne energije metana sadr-žanog u proizvedenom bio-gasu, računajući donju toplotnu moć (DTMm). Ako je u sastavu kogenerativnog postrojenja dizel-motor s inicijalnim paljenjem, potrebno je da se u brojio-cu oduzme i električna energija generisana iz dizel-goriva. Ovaj kriterijum opisuje efikas-nost iskorišćenja energije metana sadržanog u proizvedenom bio-gasu, ali i energetsku efi-kasnost pogona bio-gas postrojenja, jer se u obzir uzimaju svi energetski tokovi.

=+ −

IE T E

DTMMg e bp

m (8)

Pokazatelji za analizu mogućnosti poboljšanja efikasnosti

Osam pokazatelja (PEA1-PEA8), prikazani u tab. 2, primenjeni su da bi se analizi-rala mogućnost poboljšanja efikasnosti. Na osnovu analize prva tri pokazatelja (PEA1-PEA3), utvrđuju se „slabe tačke” u procesu proizvodnje bio-gasa, a zatim su definisane mere za poboljšanje. Na osnovu analize preostalih pet pokazatelja (PEA4-PEA8), isto je sprovedeno za proces korišćenja bio-gasa.

Na početku razvoja metode za analizu mogućnosti poboljšanja efikasnosti, izabran je skup pokazatelja za analizu mogućnosti poboljšanja efikasnosti. Nakon toga, analiza efikasnosti je sprovedena za sve moguće kombinacije kvalitativne ocene PEO1-PEO4 i PEA1-PEA8. Izbor PEA1-PEA8 sproveden je iterativnim procesom da se definišu „pred-ložene mere za poboljšanje” (poglavlje Rezultati testiranja). Primenljivost izabranih po-kazatelja je ilustrovana na primerima (tab. 5 i tab. 6).

PEA1: Hidrauličko retenciono vreme, HRV [d], izračunava se kao odnos zapremine fermentora (VF) i zapreminskog unosa supstrata po danu (V∙S). Zapremina fermentora podrazumeva ukupnu zapreminu svih fermentora (kod kojih postoji grejanje sadržine i sakupljanje proizvedenog bio-gasa), ne računajući rezervoar ostatka fermentacije. Za-preminski unos supstrata po danu je prosečna vrednost tokom perioda u kojem se oce-njuje efikasnost i analizira mogućnost njenog poboljšanja. Ovaj parametar iskazuje pro-sečno vreme zadržavanja korišćene mešavine supstrata u fermentoru, koje predstavlja jedan ciklus u proizvodnji bio-gasa.

=HRV VV

F

S (9)

84

PEA2: Specifična zapremina fermentora, VF,s [mF3∙kWe

–1], izračunava se kao od-nos zapremine fermentora (VF) i instalirane nazivne snage kogenerativnog postrojenja (SKPETE). Ovim parametrom proverava se da li je fermentor dobro dimenzionisan u od-nosu na kogenerativno postrojenje. Parametar je obrnuto proporcionalan kriterijumu – produktivnost metana (K2).

=V VSF s

F

KPETE,

(10)

PEA3: Stabilnost procesa anaerobne fermentacije, KOMK [–]. Razmatraju se ukup-

ne mase organskih masnih kiselina, ali i posebno masa propionske kiseline, svedene na ekvivalentni gram sirćetne kiseline (mSK,ekv). Koncentracija organskih masnih ki-selina izračunava se u odnosu na jediničnu masu ostatka fermentacije koji se uzorku-je (mOF). Odnos ova dva parametra koristi se kao indikator stabilnosti procesa anaero-bne fermentacije.

=Km

MOMKSK ekv

OF

,

(11)

PEA4: Električna efikasnost kogenerativnog postrojenja, ηe,KPETE [%], izračunava se kao odnos generisane električne energije (Eg) i primarne energije metana sadržanog u proizvedenom bio-gasu, koristeći njegovu donju toplotnu moć (DTMm). Ovaj parame-tar opisuje energetsku efikasnost kogenerativnog postrojenja u konverziji energije meta-na u električnu energiju.

Tab. 2. Izabrani pokazatelji za analizu mogućnosti poboljšanja efikasnosti poljoprivrednih bio-gas postrojenja i pripadajuće neodređenosti

Oznaka Pokazatelj efikasnosti Jedinica Proces Neodređenost, %

PEA1 Hidrauličko retenciono vreme, HRV d Proizvodnja bio-gasa 2,6

PEA2 Specifična zapremina fermentora, VF,s mF3∙kWe

-1 1,6

PEA3Stabilnost procesa anaerobne fermentacije, KOMK

– 5,0

PEA4Električna efikasnost kogenerativnog postrojenja, ηe,KPETE

% Korišćenje bio-gasa 5,0

PEA5Udeo električne energije za pogon postrojenja, Ebp,u

% 2,0

PEA6Udeo efikasno iskorišćene toplotne energije, Te,u

% 7,9

PEA7Udeo toplotne energije za pogon postrojenja, Tbp,u

% 7,9

PEA8Stepen opterećenja kogenerativnog postrojenja, OKPETE

% 2,0

PEA: pokazatelj za analizu mogućnosti poboljšanja efikasnosti; KPETE: kombinovano generisanje električne i toplotne energije.

85

=E

DTMe KPETEg

m,η

(12)

PEA5: Udeo električne energije za pogon postrojenja, Ebp,u [%], izračunava se kao odnos električne energije iskorišćene za pogon mašina na bio-gas postrojenju (Ebp) i ge-nerisane električne energije (Eg). Bez obzira na to da li se električna energija za pogon mašina obezbeđuje iz javne električne mreže ili sa bio-gas postrojenja, uvek se razmatra ukupna količina generisane električne energije.

=EEEbp u

bp

g,

(13)

PEA6: Udeo efikasno iskorišćene toplotne energije, Te,u [%], izračunava se kao odnos efikasno iskorišćene, osim za grejanje fermentora (Te) i ukupne količine generisane to-plotne energije (Tg). Toplotna energija je efikasno iskorišćena kada se zamenjuje druga vrsta energenta na samoj farmi, najčešće fosilno gorivo, ili kada se uz novčanu nadok-nadu plasira drugom korisniku u okolini. Ukupna količina generisane toplotne energi-je podrazumeva toplotnu energiju sadržanu u rashladnoj tečnosti kućišta motora i ulja, kao i toplotnu energiju sadržanu u produktima sagorevanja.

=T TTe u

e

g,

(14)

PEA7: Udeo toplotne energije za pogon postrojenja, Tbp,u [%], izračunava se kao od-nos toplotne energije za pogon postrojenja, pretežno za grejanje sadržaja fermentora (Tbp) i ukupne količine generisane toplotne energije (Tg). Ukupna količina generisane to-plotne energije podrazumeva toplotnu energiju sadržanu u rashladnoj tečnosti kućišta motora i ulja, kao i toplotnu energiju sadržanu u produktima sagorevanja.

=TTTbp u

bp

g,

(15)

PEA8: Stepen opterećenja kogenerativnog postrojenja, OKPETE [%], izračunava se kao odnos generisane električne energije (Eg) i proizvoda instalirane nazivne snage ko-generativnog postrojenja (SKPETE) i pogonskih sati kogenerativnog postrojenja u toku razmatranog perioda (hP). Ovaj parametar sličnog je značenja kao PEO3. Razlika je u tome što se ovim parametrom razmatra efikasnost iskorišćenja nazivne instalirane električne snage samo u toku rada kogenerativnog postrojenja, izuzimajući zastoje zbog održavanja i popravki.

=⋅

OE

S hKPETEg

KPETE P (16)

86

RAZVOJ METODE

U narednim poglavljima prikazane su najznačajnije osnove za razvoj metode, pose-bno za ocenu efikasnosti (poglavlje Razvoj metode za ocenu efikasnosti) i posebno za analizu mogućnosti poboljšanja efikasnosti (poglavlje Razvoj metode za analizu mo-gućnosti poboljšanja efikasnosti). Pomenute dve metode su komplementarne jer se re-zultati dobijeni prvom metodom koriste i neophodni su da se definišu mere za poboljša-nje efikasnosti primenom druge metode.

Razvoj metode za ocenu efikasnosti

Postupak ocene efikasnostiNa sl. 1 šematski je prikazan postupak za ocenu efikasnosti. Najpre je ocenjen svaki

od pokazatelja efikasnosti (PEO1-PEO4). Nakon toga, proizvodnja i korišćenje bio-ga-sa su ocenjeni u odnosu na rezultate ocene odgovarajućih pokazatelja efikasnosti. Ko-načno, ukupna efikasnost, tj. tehnički aspekt, ocenjen je u odnosu na dobijene rezultate ocene za proizvodnju i korišćenje bio-gasa.

Fazi vrednosti pokazatelja efikasnosti

Za prikazani pristup ocene, vrednosti pokazatelja efikasnosti PEO1-PEO4 predstav-ljene su fazi brojevima, da se omogući uzimanje u obzir neodređenosti u vrednostima podataka. Na sl. 2 predstavljen je primer fazi broja za pokazatelj efikasnosti Relativni prinos bio-gasa (PEO1). Neodređenost, koja je izračunata kao maksimalna greška sadr-žana u vrednostima ovog pokazatelja efikasnosti, iznosi 4,8% (tab. 1). Fazi broj je kon-struisan dodavanjem ili oduzimanje 4,8% od vrednosti pokazatelja efikasnosti. Time opseg za maksimalni stepen pripadnosti, tj. 1, obuhvata ceo opseg vrednosti koji teoret-ski može da sadrži vrednost pokazatelja efikasnosti usled sadržane neodređenosti.

Prilikom konstruisanja fazi vrednosti kriterijuma za Produktivnost metana (PEO2), korišćena je dodatna procedura. Pošto produktivnost metana u velikoj meri zavisi od opterećenja fermentora organskom materijom (OOM), potrebno je prilikom ocene efi-

Sl. 1. Šema postupka ocene efikasnosti poljoprivrednih bio-gas postrojenja

Ukupna efikasnost – tehnički aspekt

Proizvodnja bio-gasa

PEO1 PEO2 PEO3 PEO4

Korišćenje bio-gasa

87

kasnosti uzeti u obzir ovaj parametar. Zavisnost produktivnosti metana i OOM prika-zana je linearnom regresijom, na osnovu obrađenih podataka o radu 61-og bio-gas po-strojenja u Nemačkoj (Anonim, 2009b):

PM = 0,35 ∙ OOM; r = 0,97 (17)

Na primer, kada OOM iznosi 3 kg OSM (m3 d)–1, očekivana vrednost produktivnosti metana iznosila bi 1,05 m3 (m3 d)–1. Prilikom ocene efikasnosti, vrednost pokazatelja efi-kasnosti za produktivnost metana podešava se oduzimanjem razlike između vrednosti pokazatelja efikasnosti i očekivane vrednosti produktivnosti metana. Fazi vrednost po-kazatelja se nakon toga konstruiše iz podešene vrednosti. Time se, bez obzira na vrstu i sadržaj organske materije u korišćenim supstratima, postiže pouzdana ocena efikasno-sti pokazatelja Produktivnost metana.

Fazi klase efikasnosti

Fazi klase efikasnosti za kvalitativnu ocenu definisane su za sve pokazatelje efikasno-sti (PEO1-PEO4 i PEA1-PEA8), za ocenu proizvodnje bio-gasa i korišćenje bio-gasa, kao i za ocenu tehničkog aspekta, tj. ukupne efikasnosti (sl. 1). Lingvistički izrazi za klase efikasnosti ukazuju da li je poboljšanje u odnosu na određeni pokazatelj efikasnosti ili proces neophodno, a ako jeste u kojoj meri (tab. 3).

Primer klasa efikasnosti za Relativni prinos bio-gasa (PEO1) prikazan je na sl. 3. Sve klase efikasnosti su fazi brojevi konstruisani na osnovu ekspertskog znanja o efikasnosti poljoprivrednih bio-gas postrojenja. Prvobitno je određen opseg mogućih vrednosti za dati pokazatelj efikasnosti, koji u ovom slučaju iznosi 70 do 125. Nakon toga definisane su granice između dve susedne klase efikasnosti. U ovom primeru, PEO1 sa vrednosti-ma između 100 i 110% bio bi ocenjen sa DOBRO, tj. bio-gas postrojenja čija vrednost za Relativni prinos bio-gasa u okviru ovog opsega, postižu zadovoljavajuće vrednosti pri-

Sl. 2. Primer konstruisane fazi vrednosti pokazatelja efikasnosti


Vrednostpokazateljaefikasnosti

-4,8% +4,8%1

00 100% X

88

nosa bio-gasa, koji ipak još uvek može da se poboljša. Pošto je razmotrena netačnost u podacima, ne postoje ni jasne granice između klasa efikasnosti. Da bi se predstavila ova neodređenost, prelazna oblast od 4 je korišćena kao granica između dve klase efikasno-sti. Time je postignuto da, iako je granica između DOBRO i ODLIČNO definisana, ne-znatno niža ili viša vrednost od 110% ne dodeljuje efikasnost isključivo jednoj od ove dve klase efikasnosti. Na osnovu ekspertskog znanja, potpuna pripadnost jednoj od ove dve klase efikasnosti je pri vrednostima nižim od 108% ili višim od 112%. Isti pristup je primenjen za sve klase efikasnosti.

Na sl. 3 isprekidanom linijom je prikazan primer fazi vrednosti kriterijuma, koja može intuitivno da se oceni kao PRIHVATLJIVO. Primenom razvijene metode, poka-zatelj efikasnosti ili proces se ocenjuje i dodeljuje određenoj klasi efikasnosti na osnovu lingvističkog izraza klase efikasnosti koja ima najkraće Euklidijansko rastojanje u od-nosu na primenjenu fazi vrednost kriterijuma.

Za ocenjivanje proizvodnje bio-gasa, korišćenja bio-gasa i ukupne efikasnosti, ko-rišćene su klase efikasnosti prikazane na sl. 4. Rezultujući fazi broj prikazan ispreki-danom linijom je rezultat ocene dobijen primenom sistema za zaključivanje, opisanog u poglavlju Baza znanja i sistem za zaključivanje. Ovi rezultujući fazi brojevi se nakon toga upoređuju sa klasama efikasnosti primenom istog postupka kao i za sve pokazatelje

Tab. 3. Klase efikasnosti i njihovo značenje u oceni

Klase efikasnosti Značenje

ODLIČNO Ne postoji potreba za poboljšanjem efikasnosti

DOBRO Poboljšanje efikasnosti je moguće, ali nije neophodno

PRIHVATLJIVO Poboljšanje efikasnosti je neophodno

NEPRIHVATLJIVO Poboljšanje efikasnosti je hitno potrebno

Sl. 3. Primer fazi klase efikasnosti za ocenu pokazatelja – Relativni prinos bio-gasa (PEO1)(N: NEPRIHVATLJIVO; P: PRIHVATLJIVO; D: DOBRO; O: ODLIČNO)


N P D O1

070 83 87 98 102 108 112 125

89

efikasnosti, tj. primenom proračuna na bazi Euklidijanskog rastojanja. Konačno, kvali-tativna ocena se postiže dodeljivanjem jednoj od klasa efikasnosti (NEPRIHVATLJIVO / PRIHVATLJIVO / DOBRO / ODLIČNO) za proizvodnju bio-gasa, korišćenje bio-gasa i ukupnu efikasnost. U odnosu na značenja klasa efikasnosti navedenih u tab. 3, dobije-ni rezultat ukazuje na neophodnost za poboljšanjem efikasnosti.

Baza znanja i sistem za zaključivanje

Prema šemi prikazanoj na sl. 1, potrebno je da se rezultati ocene efikasnosti dobija-ju primenom ekspertskog znanja iz oblasti bio-gas tehnologije. Zbog toga su primenje-ni principi ekspertskih sistema, kao najpogodnijeg pristupa da se modeluje ovo znanje i primeni u obliku razvijene metode (Prerau, 1990). Osnovni delovi ekspertskog sistema su baza znanja i sistem za zaključivanje (Schneider et al., 1996). U okviru razvijene me-tode, baza znanja sadrži ekspertsko znanje i iskustvo koje je relevantno za ocenu efika-snosti poljoprivrednih bio-gas postrojenja. U sistemu za zaključivanje, da bi se dobili že-ljeni rezultati, primenjuje se baza znanja i podaci za ocenu.

Baza znanja u okviru razvijene metode zasniva se na produkcionim pravilima, tj. AKO-ONDA pravilima, što predstavlja najčešći i najpogodniji način da se predstavi znanje u ekspertskim sistemima (Prerau, 1990). Za ocenu proizvodnje bio-gasa, kori-šćenja bio-gasa i ukupnu efikasnost, ukupno je definisano 48 AKO-ONDA pravila.

Na sl. 5 prikazan je primer definisanih pravila za proizvodnju bio-gasa. Svako pravi-lo sadrži AKO i ONDA deo. Moguće kombinacije klasa efikasnosti za dva pokazatelja, u ovom slučaju Relativni prinos bio-gasa (PEO1) i Produktivnost metana (PEO2), sadrža-ne su u AKO delu pravila. U okviru ONDA dela pravila, definisana je rezultujuća klasa efikasnosti. Na ovaj način se simulira ekspertska analiza efikasnosti za relativni prinos bio-gasa i produktivnost metana. U okviru Pravila 2, iako Relativni prinos bio-gasa ne

Sl. 4. Fazi klase efikasnosti za ocenu: proizvodnje bio-gasa, korišćenja bio-gasa i ukupne efikasnosti tehničkog aspekta

(N: NEPRIHVATLJIVO; P: PRIHVATLJIVO; D: DOBRO; O: ODLIČNO)

Rezultujući fazi broj

N P D O1

00 20 30 45 55 70 80 100

90

dostiže najvišu klasu efikasnosti, mišljenje eksperta je da efikasnost proizvodnje bio-ga-sa ipak treba da se klasifikuje kao ODLIČNO (sl. 5).

Na sl. 6 šematski je prikazan sistem za zaključivanje, koji se zasniva na principima višeuslovnog približnog rasuđivanja (Klir & Yuan, 1995). U ovom primeru, prikazana su samo AKO-ONDA pravila 1 i 2 za ocenu proizvodnje bio-gasa iz odgovarajuće baze znanja, jer samo za ova pravila postoji kompatibilnost između fazi vrednosti pokazate-lja i klasa efikasnosti. Kompatibilnost se definiše kao visina preseka dva fazi broja, tj. fazi vrednosti kriterijuma i klase efikasnosti, što je na sl. 6 prikazano horizontalnom sivom linijom. Zaključak iz svakog pravila je odsečen u odnosu na fazi klasu efikasnosti. Vi-sina kojom se fazi klasa efikasnosti odseca određena je primenom min operatora na par

Sl. 5. Baza znanja: primeri pravila za ocenu proizvodnje bio-gasa

Sl. 6. Šematski prikaz sistema za zaključivanje u metodi za ocenu efikasnosti bio-gas postrojenja

Pravilo 1: AKO PEO1 je odlično i PEO2 je odlično, ONDA A1 je odlično.

Pravilo 2: AKO PEO1 je dobro i PEO2 je odlično, ONDA A1 je odlično.

Pravilo 16: AKO PEO1 je neprihvatljivo i PEO2 je neprihvatljivo, ONDA A1 je neprihvatljivo.

Činjenica: PEO1 je odlično i PEO2 je odlično.

Zaključak: A1 je odlično.

1

0

1

0

U A G E U UA AG GE E

70 0,4 0,6 1,0 1,2 1,485 100 110 125PEO1 PEO2 ZAKLJUČAK

PEO2

1

0

U A G E

70 85 100 110 125PEO1

PRAVILO 1

PRAVILO 2

1

00 100

1

0

U A G E

0,4 0,6 1,0 1,2 1,4

U A G E

KONAČNI ZAKLJUČAK

1

00 100

U A G E

ZAKLJUČAK

1

00 100

+

=PRAVILO 1:

AKO PEO1 je odličnoI

PEO2 JE odličnoONDA

Proizvodnja bio-gasa je odlična.

PRAVILO 2:AKO PEO1 je dobro

IPEO2 JE odlično

ONDAProizvodnja bio-gasa je odlična.

91

visina za oba pokazatelja efikasnosti PEO1 i PEO2. Konačni zaključak dobija se prime-nom operatora sum na sve zaključke pojedinačnih pravila (fazi broj na sl. 6).

Konačno, da bi se dobila kvalitativna ocena za proizvodnju bio-gasa, izračunava se Euklidijansko rastojanje između konačnog zaključka i svake klase efikasnosti. U ovom primeru, proizvodnja bio-gasa je ocenjena s ODLIČNO, iako jedan pokazatelj efikasno-sti nije dostigao najvišu klasu efikasnosti. Ovaj rezultat je dobijen primenom definisanih pravila, čime se simulira odluka eksperta da se oceni efikasnost. Na ovaj način je omo-gućeno da se važnost određenog pokazatelja efikasnosti za konačnu ocenu razmotri u svakom pojedinačnom slučaju i u odnosu na drugi pokazatelj efikasnosti, što predstavlja značajnu prednost prikazanog pristupa. Isti princip je primenjen za ocenu drugih aspe-kata efikasnosti bio-gas postrojenja.

Razvoj metode za analizu mogućnosti poboljšanja efikasnosti

Postupak analize mogućnosti poboljšanja efikasnostiPostupak analize mogućnosti poboljšanja efikasnosti je prikazan na sl. 7. Rezultati

ocene za PEA1-PEA8, zajedno sa rezultatima ocene PEO1-PEO4, kao i rezultata ocene proizvodnje bio-gasa i korišćenja bio-gasa, iskorišćeni su da se predlože mere za pobolj-šanje efikasnosti. Analizom rezultata za pokazatelje efikasnosti PEO1-PEO4 ukazuje na to da li je efikasnost ocenjenog bio-gas postrojenja zadovoljavajuća ili ne, dok se anali-zom rezultata pokazatelja efikasnosti PEA1-PEA8 stiče uvid u moguće uzroke nedovolj-ne efikasnosti. Iako je PEO3 pokazatelj koji se koristi za ocenu proizvodnje bio-gasa, ta-kođe je korišćen kao indikator za nedostatke korišćenja bio-gasa, jer može da ukaže na to da li je instalirana električna snaga kogenerativnog postrojenja stvaran uzrok za ne-odgovarajuće vrednosti Specifične zapremine fermentora (PEA2).

Sl. 7. Šema postupka analize mogućnosti poboljšanja efikasnosti poljoprivrednih biogas postrojenja

Mere za poboljšanjeproizvodnje bio-gasa

Mere za poboljšanjekorišćenja bio-gasa

PEA1

PEO1 PEO2 PEO3 PEO4

PEA2 PEA3 PEA4 PEA5 PEA6 PEA7 PEA8

Proizvodnjabio-gasa

Korišćenjebio-gasa

92

Fazi vrednosti pokazatelja efikasnostiFazi vrednosti za pokazatelje efikasnosti PEA1-PEA8, tj. fazi brojevi, konstruisani su

primenjujući iste principe navedene u poglavlju Fazi vrednosti pokazatelja efikasnosti i neodređenosti za ove pokazatelje prikazane u tab. 2.

Fazi klase efikasnosti

Na sl. 8 prikazan je primer definisanih opsega, tj. prikazani su fazi brojevi koji se ko-riste za kvalitativnu ocenu pokazatelja Hidrauličko retenciono vreme (PEA1). Na isti na-čin definisani su i fazi brojevi za ostale pokazatelje efikasnosti koji su primenjeni za ana-lizu mogućnosti poboljšanja efikasnosti.

Za analizu mogućnosti poboljšanja efikasnosti, fazi klase efikasnosti definisane su da se omogući kvalitativna ocena pokazatelja PEA1-PEA8. Osim za PEA1 i PEA3, vred-nosti pokazatelja efikasnosti klasifikovane su u jednu od tri definisane klase: NISKO, SREDNJE i VISOKO. Za Hidrauličko retenciono vreme (PEA1), klase efikasnosti ozna-čene su sa KRATKO, SREDNJE i DUGAČKO (sl. 9), dok su za stabilnost procesa anae-robne fermentacije (PEA3) označene sa STABILNA, INDIFERENTNA i KRITIČNA.

Sl. 8. Definisani opsezi za ocenu pokazatelja efikasnosti Hidrauličko retenciono vreme (PEA1)

K S D1

00 2 5 8 10

93

Baza znanja i sistem za zaključivanjeBaza znanja i sistem za zaključivanje, koji su definisani za ocenu pokazatelja PEA1-

PEA3, zasnivaju se na 88 AKO-ONDA pravila i višeuslovnom približnom rasuđivanju. Nasuprot tome, pokazatelji PEA4-PEA8 direktno se ocenjuju izračunavanjem Euklidijan-skog rastojanja između fazi brojeva i klasa efikasnosti, pošto se u tim slučajevima za ocenu ne koriste dodatni parametri. Na primer, da bi se ocenio pokazatelj PEA1, osim pet defi-nisanih opsega prikazanih na sl. 8, kao dodatni parametri koriste se i broj stepeni procesa anaerobne fermentacije na bio-gas postrojenju i udeo stajnjaka u korišćenim supstratima.

Mere za poboljšanje efikasnosti

Razvijena metoda omogućava predlaganje mera za poboljšanje efikasnosti za sve moguće kombinacije rezultata kvalitativnih ocena za PEO1-PEO4 i PEA1-PEA8. Do-datni parametri i činjenice koji se koriste da bi se definisale odgovarajuće mere za po-boljšanje efikasnosti su: broj i tip (gasni / s inicijalnim paljenjem) motora u sklopu koge-nerativnog postrojenja, tip fermentora (horizontalni / vertikalni), temperaturni režim procesa (mezofilni / termofilni), udeo tečnog stajnjaka u korišćenim supstratima i broj stepeni procesa (jednostepeni / višestepeni). Za neka od ocenjenih bio-gas postrojenja u okviru ovog rada, kao i mnoga druga koja su u pogonu u praksi, ne postoje podaci o pokazatelju efikasnosti Udeo toplotne energije za pogon postrojenja (PEA7). Razlog je u tome što rukovaoci nisu želeli da investiraju u mernu opremu za merenje konzuma toplotne energije za sopstvene potrebe, jer je ovaj parametar bitan samo u slučajevima kada celokupna količina generisane toplotne energije može da se iskoristi, što se retko postiže u praksi. Zbog toga je razvijen dodatni sistem za zaključivanje da bi se procenila vrednost PEA7, koristeći informacije o udelu tečnog stajnjaka u korišćenim supstratima, temperaturi procesa anaerobne fermentacije i tipu fermentora. Na osnovu toga postiže se kvalitativna ocena neophodna da se definišu mere za poboljšanje efikasnosti.

Sl. 9. Definisane fazi klase efikasnosti za ocenu pokazatelja efikasnosti Hidrauličko retenciono vreme (PEA1)

(K: KRATKO; S: SREDNJE; D: DUGAČKO)

1

00 40 80 120 180 200

94

U metodi za analizu mogućnosti poboljšanja efikasnosti ukupno je definisano 4.050 različitih mera, od kojih je 888 definisano za proizvodnju bio-gasa i 3.162 za korišćenje bio-gasa. Primer analize mogućnosti poboljšanja efikasnosti za proizvodnju bio-gasa prikazan je u narednom poglavlju (tab. 5). Isti pristup je korišćen za definisanje mera za poboljšanje efikasnosti za korišćenje bio-gasa.

TESTIRANJE I PRIMENA METODE

Podaci za testiranje

Razvijena metoda za ocenu i analizu mogućnosti poboljšanja efikasnosti testirana je korišćenjem podataka Bavarskog državnog istraživačkog centra za poljoprivredu, Insti-tuta za poljoprivrednu tehniku i stočarstvo. Podaci su sakupljeni za pet bio-gas postroje-nja (BGP1-BGP5) u Bavarskoj tokom više godina njihovog rada. Karakteristike pet bio-gas postrojenja prikazane su u tab. 4, a detaljno opisane u Bachmaier et al. (2011). Svih pet bio-gas postrojenja su poljoprivredna, jer kao supstrate za proizvodnju bio-gasa pretežno koriste stajnjak i energetsko bilje. Udeo stajnjaka u ulaznoj masi supstrata na ovim bio-gas postrojenjima bio je od 0 do 47%. Jedini izuzetak predstavlja BGP5, na kom energetsko bi-lje čini većinu mase u ulaznim supstratima. Sva bio-gas postrojenja puštena su u rad to-kom 2004. i 2005. godine. Instalirana električna snaga kogenerativnih postrojenja je 324 do 855 kWe, što ih svrstava u poljoprivredna bio-gas postrojenja srednje veličine.

Tab. 4. Karakteristike pet poljoprivrednih bio-gas postrojenja koja su korišćena za testiranje metode (Bachmaier et al ., 2011)

Oznaka bio-gas postrojenja

BGP1 BGP2 BGP3 BGP4 BGP5

Početak rada postrojenja – 2005. 2005. 2004. 2005. 2005.

Broj stepeni procesa – 2 2 3 2 2

Maseni udeo stajnjaka u korišćenim supstratima

% (m/m) 31 0 4 26 47

Vrste korišćenog stajnjaka –GTS, GČS,

GSP– GTS

STS, GTS, GČS

GTS, GČS

Vrste korišćenog energetskog bilja

–SK, ST,

SSŽ, SZRSD, SK

SK, ST, SSŽ, MOK,

ZSŽ

SK, ST, SSŽ, MOK,

MZŽ

SK, SZR, RŠR, GN

Ukupna zapremina fermentora1 m3 4.020 2.605 3.676 1.540 1.095

Zapremina rezervoara za ostatak fermentacije

m3 2.280 1.294 4.092 2.798 1.791

Tip gasnog motora – G G G G+IP G

Broj gasnih motora – 2 1 3 1+1 1

95

Oznaka bio-gas postrojenja

BGP1 BGP2 BGP3 BGP4 BGP5

Nazivna električna snaga postrojenja

kWe 855 333 630 350 324

Specifična električna snaga postrojenja

kWe m-3 0,21 0,13 0,17 0,23 0,29

Nazivna termička snaga postrojenja

kWt np 167 np 243 176

Specifična termička snaga postrojenja

kWt m-3 np 0,06 np 0,16 0,16

1) Suma zapremina fermentora u svim stepenima procesa, osim rezervoara za ostatak fermentacije; BGP: bio-gas postrojenje; G: gasni Otto motori; IP: Dizel motori s inicijalnim paljenjem; np: nije poznato; GTS: goveđi tečni stajnjak; STS: svinjski tečni stajnjak; GČS: goveđi čvrsti stajnjak; ČSP: čvrsti stajnjak peradi; SK: silaža kukuruza; ST: silaža trave; SZR: silaža zelene raži; SSŽ: silaža strnih žita; SD: silaža deteline; MOK: mešavina oklaska i kukuruza; ZSŽ: zrno strnih žita; RŠR: rezanci šećerne repe; MZŽ: mleveno zrno žitarica.

Postupak testiranja

Test razvijene metode je sproveden da se proveri da li dobijeni rezultati mogu da do-prinesu poboljšanju efikasnosti poljoprivrednih bio-gas postrojenja. Pošto se metoda bazira na principima ekspertskih sistema, testiranje se sastoji od verifikacije i validacije (Prerau, 1990). Verifikacijom je provereno da li je sakupljeno ekspertsko znanje iz obla-sti bio-gas tehnologije modelovano na odgovarajući način. Razvijena metoda je verifi-kovana poređenjem dobijenih rezultata s onim što bi eksperti predložili na osnovu sop-stvenog znanja i iskustva. Ovo je prvenstveno sprovedeno na delovima metode kojima se ocenjuju pojedinačni pokazatelji efikasnosti, a nakon toga je isti postupak sproveden za verifikaciju metode kao celine.

Validacijom je provereno da li razvijena metoda ispunjava postavljeni zadatak na određenom nivou tačnosti. Drugim rečima, ocenjeno je da li su dobijeni rezultati ko-risni za korisnika. Validacija je sprovedena poređenjem dobijenih rezultata sa zaključ-cima eksperata iz oblasti bio-gasa s Instituta za poljoprivrednu tehniku i stočarstvo iz Frajzinga. Ovi eksperti su bili uključeni u proces praćenja efikasnosti pet bio-gas postro-jenja čiji su podaci iskorišćeni za testiranje razvijene metode. Na taj način, eksperti su imali detaljan uvid u prednosti i nedostatke u radu ovih bio-gas postrojenja, na osnovu čega su ocenili da li su predložene mere za poboljšanje efikasnosti izvodljive za svako od testiranih bio-gas postrojenja.

Rezultati testiranja

Izvod dobijenih rezultata ocene efikasnosti i analize mogućnosti poboljšanja efika-snosti za jedno od ocenjenih bio-gas postrojenja– BGP1 prikazani su u tab. 5 i tab. 6. Pri tome, ocenjen je rad postrojenja za dva različita perioda, zimski i letnji.

Ocena efikasnosti i analiza mogućnosti poboljšanja efikasnosti sprovedeni su pose-bno za proizvodnju bio-gasa i za korišćenje bio-gasa. Rezultati ocene efikasnosti sadr-že kvalitativnu ocenu, posebno za proizvodnju bio-gasa i za korišćenje bio-gasa, kao i za

96

ocenjene pokazatelje efikasnosti. Rezultati analize mogućnosti poboljšanja efikasnosti sastoje se iz više delova i interpretiraju se na sledeći način.

Ocenom proizvodnje bio-gasa i za korišćenja bio-gasa jednom od četiri klase efika-snosti, korisnik dobija uvid da li je uopšte potrebno da se efikasnost bio-gas postrojenja poboljša. Zatim, korisnik se informiše o konkretnim „slabim tačkama” u radu postroje-nja, na osnovu rezultata kvalitativne ocene za odgovarajuće pokazatelje efikasnosti. To je ukratko i za korisnika razumljivo opisano u delu „Opis”.

U delu „Dijagnoza” detaljnije su opisani uzroci nedovoljne efikasnosti u skladu sa rezultatima ocene odgovarajućih pokazatelja efikasnosti. Konačno, u delu „Predlože-na mera za poboljšanje efikasnosti”, predloženo je na konkretan način ono što bi moglo prvenstveno da se sprovede da bi se efikasnost bio-gas postrojenja poboljšala. U većini slučajeva, ove mere se odnose na prilagođavanje pogonskih uslova, a ređe na sprovođe-nje dogradnje na postrojenju i novih investicija. Kada za to postoji potreba naznačena je

„Dodatna mera za poboljšanje efikasnosti”, što može da podrazumeva sprovođenje do-gradnje i novih investicija.

Zimski period

U ovom primeru dobijenih rezultata za zimski period, razmotrena je kombinacija kvalitativnih ocena za pokazatelje efikasnosti PEO1 – ODLIČNO, PEO2 – ODLIČNO, PEA1 – SREDNJE, PEA2 – NISKO i PEA3 – NEDOVOLJAN BROJ PODATAKA (tab. 5). Analizom kvalitativnih ocena za PEO1 i PEO2, zaključuje se da prinos bio-gasa i pro-duktivnost metana dostižu visoke vrednosti, što rezultira ocenom ODLIČNO za proces proizvodnje bio-gasa. Iako je Hidrauličko retenciono vreme (PEA1) ocenjeno sa SRE-DNJE, opterećenje fermentora organskom materijom je ocenjeno visoko zbog visoke vrednosti produktivnosti metana. Zatim, zaključeno je da ne postoje naznake da je sta-bilnost procesa anaerobne fermentacije poremećena (PEA3), uprkos činjenici da posto-ji NEDOVOLJAN BROJ PODATAKA za ovaj pokazatelj efikasnosti. Uspostavljena di-jagnoza je pouzdana, jer je nestabilnost procesa anaerobne fermentacije prepoznatljiva pri niskim prinosima bio-gasa i produktivnosti metana, što bi bilo u suprotnosti sa do-bijenom ocenom ODLIČNO.

Jedini nedostatak ocenjenog bio-gas postrojenja BGP1 u ovom primeru predstavlja neodgovarajuće dimenzionisanje instalirane električne snage kogenerativnog postroje-nja. Ovaj zaključak izveden je iz rezultata kvalitativne ocene za Specifična zapremina fermentora (PEA2) – NISKO, Hidrauličko retenciono vreme (PEA1)– SREDNJE i Ste-pen iskorišćenja kogenerativnog postrojenja (PEO3) – PRIHVATLJIVO, što ukazuje da je instalirana električna snaga kogenerativnog postrojenja predimenzionisana.

U skladu sa tim, ukoliko dostupna količina supstrata ne može da se iskoristi u pro-cesu anaerobne fermentacije zbog ograničene zapremine fermentora, kapacitet fermen-tora mogao bi da se poveća što bi zahtevalo značajne investicije za građevinske rado-ve. Nasuprot tome, postojeće kogenerativno postrojenje moglo bi da se zameni drugim koje ima manju instaliranu električnu snagu. Time može da se poboljša ekonomski efe-kat bio-gas postrojenja usled rada kogenerativnog postrojenja pri većoj nazivnoj snazi, a time i višoj električnoj efikasnosti.

97

Tab. 5. Rezultati ocene efikasnosti i analize mogućnosti poboljšanja efikasnosti, primer za BGP1 (zimski period)

Aspekt / Pokazatelj efikasnosti Ocena

Proizvodnja bio-gasa ODLIČNO

PEO1: Relativni prinos bio-gasa, Br ODLIČNO

PEO2: Produktivnost metana, PM ODLIČNO

PEA1: Hidrauličko retenciono vreme, HRV SREDNJE

PEA2: Specifična zapremina fermentora, VF,s NISKA

PEA3: Stabilnost procesa anaerobne fermentacije, KOMK NEDOVOLJAN BROJ PODATAKA

OpisHidrauličko retenciono vreme zadržavanja supstrata u bio-gas postrojenju je srednje. U odnosu na instaliranu nazivnu snagu kogenerativnog postrojenja, zapremina fermentora je nedovoljna. Snaga instaliranog kogenerativnog postrojenja nije dovoljno iskorišćena.

DijagnozaPrinos bio-gasa i produktivnost metana su odlični. Opterećenje zapremine fermentora organskom materijom je visoko. Snaga instaliranog kogenerativnog postrojenja je delimično predimenzionisana. Ne postoje naznake da je stabilnost procesa anaerobne fermentacije poremećena. U oblasti proizvodnje bio-gasa ne postoji značajna potreba za poboljšanjem efikasnosti.

Predložena mera za poboljšanje efikasnostiOdgovarajućim dimenzionisanjem zapremine fermentora ili nazivne snage kogenerativnog postrojenja, pogon bio-gas postrojenja mogao bi da bude optimalan i da se poboljša ukupna efikasnost.


Korišćenje bio-gasa PRIHVATLJIVO

PEO3: Stepen iskorišćenja kogenerativnog postrojenja, IKPETE PRIHVATLJIVO

PEO4: Stepen iskorišćenja energije metana, IM DOBRO

PEA4: Električna efikasnost kogenerativnog postrojenja, ηe,KPETE SREDNJA

PEA5: Udeo električne energije za pogon postrojenja, Ebp,u NIZAK

PEA6: Udeo efikasno iskorišćene toplotne energije, Te,u SREDNJI

PEA7: Udeo toplotne energije za pogon postrojenja, Tbp,u SREDNJI

PEA8: Stepen opterećenja kogenerativnog postrojenja, OKPETE VISOK

DijagnozaElektrična efikasnost instaliranog kogenerativnog postrojenja je srednja, ali je toplotna energija samo delimično iskorišćena. Udeo električne energije za pogon postrojenja je nizak. Udeo toplotne energije za pogon postrojenja je srednji.

Predložena mera za poboljšanje efikasnostiRazmotriti mogućnosti za veće iskorišćenje toplotne energije.

Letnji period

U toku letnjeg perioda, za koji su rezultati prikazani nadalje, rukovalac bio-gas postro-jenja je povećao količinu dnevnog unosa supstrata, a time i opterećenje fermentora organ-

98

Tab. 6. Rezultati ocene efikasnosti i analize mogućnosti poboljšanja efikasnosti, primer za BGP1 (letnji period)


Proizvodnja bio-gasa ODLIČNO

PEO1: Relativni prinos bio-gasa, Br ODLIČNO

PEO2: Produktivnost metana, PM ODLIČNO

PEA1: Hidrauličko retenciono vreme, HRV KRATKO

PEA2: Specifična zapremina fermentora, VF,s NISKA

PEA3: Stabilnost procesa anaerobne fermentacije, KOMK NEDOVOLJAN BROJ PODATAKA

OpisHidrauličko retenciono vreme zadržavanja supstrata u bio-gas postrojenju je kratko. U odnosu na instaliranu nazivnu snagu kogenerativnog postrojenja, zapremina fermentora je nedovoljna. Snaga instaliranog kogenerativnog postrojenja je loše iskorišćena.

DijagnozaPrinos bio-gasa je prihvatljiv. Produktivnost metana je dobra. Opterećenje zapremine fermentora organskom materijom je vrlo visoko i korišćeni supstrati su nedovoljno razgrađeni. Postoji opasnost da se stabilnost procesa anaerobne fermentacije poremeti. Zapremina fermentora je poddimenzionisana u odnosu na snagu instaliranog kogenerativnog postrojenja.

Predložena mera za poboljšanje efikasnostiRedukovati opterećenje zapremine fermentora organskom materijom za jednu trećinu, u cilju smanjenja nestabilnosti procesa anaerobne fermentacije i povećanja razgradnje korišćenih supstrata. Sprovesti jednom nedeljno laboratorijske analize sadržaja fermentora. Ponoviti ocenu efikasnosti u narednih dve do četiri sedmice s aktuelnim podacima. Dodatna mera za poboljšanje efikasnosti: Povećati zapreminu fermentora u cilju većeg iskorišćenja snage instaliranog kogenerativnog postrojenja i efikasnije razgradnje korišćenih supstrata (povećanjem prinosa bio-gasa). Ako se sprovodi povećanje zapremine fermentora, posavetovati se sa stručnjakom iz oblasti bio-gas tehnologije.


Korišćenje bio-gasa PRIHVATLJIVO

PEO3: Stepen iskorišćenja kogenerativnog postrojenja, IKPETE NEPRIHVATLJIVO

PEO4: Stepen iskorišćenja energije metana, IM SREDNJA

PEA4: Električna efikasnost kogenerativnog postrojenja, ηe,KPETE NIZAK

PEA5: Udeo električne energije za pogon postrojenja, Ebp,u NIZAK

PEA6: Udeo efikasno iskorišćene toplotne energije, Te,u SREDNJI

PEA7: Udeo toplotne energije za pogon postrojenja, Tbp,u VISOK

PEA8: Stepen opterećenja kogenerativnog postrojenja, OKPETE SREDNJA

DijagnozaElektrična efikasnost instaliranog kogenerativnog postrojenja je srednja, ali je toplotna energija nedovoljno iskorišćena. Udeo električne energije za pogon postrojenja je nizak. Udeo toplotne energije za pogon postrojenja je srednji.

Predložena mera za poboljšanje efikasnostiRazmotriti mogućnosti za značajno veće iskorišćenje toplotne energije.

99

skom materijom. Pošto mu tada razvijena metoda nije bila dostupna za korišćenje, njego-va namera je bila da poveća stepen iskorišćenja kogenerativnog postrojenja povećanjem produktivnosti bio-gasa. Ipak, pošto je opterećenje fermentora organskom materijom već bilo visoko, sprovedena mera je rezultirala destabilizacijom procesa anaerobne fermenta-cije, što je ukazano i u analizi mogućnosti poboljšanja efikasnosti. U skladu sa tim, u oce-ni efikasnosti je PEO1 ocenjen sa PRIHVATLJIVO i PEO2 sa DOBRO (tab. 6).

Primarna mera za poboljšanje efikasnosti koja je predložena odnosi se na značajno smanjenje opterećenja fermentora organskom materijom sa ciljem da se uspostavi sta-bilnost procesa anaerobne fermentacije. Zatim, predloženo je da se nedeljno sprovode hemijske analize sadržaja fermentora, sve dok se ponovo ne uspostavi stabilnost proce-sa anaerobne fermentacije.

Uspostavljena dijagnoza je da je „zapremina fermentora poddimenzionisana u od-nosu na snagu instaliranog kogenerativnog postrojenja”. Ovo je u suprotnosti sa dija-gnozom za zimski period “snaga instaliranog kogenerativnog postrojenja je delimično predimenzionisana” (tab. 5). Zbog toga je naredna mera za poboljšanje efikasnosti pove-ćanje zapremine fermentora, jer je potrebno korišćenje dodatnih supstrata. Povećanjem zapremine, opterećenje zapremine fermentora organskom materijom bi se smanjilo. Da bi uspešno sproveo ovu meru za poboljšanje efikasnosti, predloženo je da se rukovalac bio-gas postrojenja posavetuje sa stručnim licem iz oblasti bio-gas tehnologije.

Ocena primenljivosti metode

Razvijena metoda namenjena je za rukovaoce bio-gas postrojenja. Primena metode rezultira prepoznavanjem moguće „slabe tačke” u efikasnosti ocenjenih bio-gas postro-jenja i pomaže korisniku da se identifikuju mere za poboljšanje. Da bi se metoda uspe-šno primenila, potrebno je da korisnik dobro poznaje tehničko-tehnološki koncept sop-stvenog bio-gas postrojenja, kao i da poseduje odgovarajuće tehničko znanje i veštine. Iako bi trebalo da su eksperti iz oblasti bio-gas tehnologije sposobni da samostalno iden-tifikuju mere za poboljšanje efikasnosti bio-gas postrojenja, razvijena metoda može da posluži kao pomoćni alat da se postupak ocene pojednostavi i ubrza. Ipak, preduslov za to je da postoji dovoljno pouzdanih podataka o radu razmatranog bio-gas postrojenja.

Mogući postupak primene razvijene metode prikazan je dijagramom na sl. 10. Na-kon što se oceni efikasnost bio-gas postrojenja i primene se mere za poboljšanje efika-snosti, potrebno je da se kontinualno sakupljaju podaci o efikasnosti tokom vremenskog perioda najkraće od jednog hidrauličkog retencionog vremena za korišćene supstrate. Nakon ovog vremena, poželjno je da se ocena efikasnosti ponovi da bi se pratilo unapre-đenje efikasnosti bio-gas postrojenja i ocenila uspešnost primenjenih mera za poboljša-nje.

Razvijena metoda takođe može da se primeni u fazi planiranja poljoprivrednih bio-gas postrojenja, da bi se sprečile greške u dimenzionisanju instalirane električne snage kogenerativnih postrojenja ili zapremine fermentora, kao i da bi se definisali odgova-rajući pogonski uslovi. Korišćenjem ove metode, budući eksperti i stručna lica iz obla-sti bio-gas tehnologije mogu da se obuče za ocenjivanje efikasnosti bio-gas postrojenja i

100

Sl. 10. Dijagram toka predloženog postupka primene razvijene metode

Analiza efikasnostibio-gas postrojenja

nakon periodahidrauličnog retencionog

vremena Objašnjenje simbola

Ocena efikasnostiod strane rukovaoca

Početak ilizavršetak aktivnosti

Sakupljanje podataka iizračunavanje pokazatelja

za ocenu efikasnosti

Sakupljanje podataka iizračunavanje pokazatelja

za analizumogućnosti poboljšanja

Ocena efikasnostiprvom metodom

Potreba zapoboljšanjem

efikasnostiOdluka

Analiza mogućnostipoboljšanja efikasnosti

od strane rukovaoca

Analiza mogućnostipoboljšanja efikasnosti

drugim metodom

Efikasnost ocenjenai mogućnost poboljšanja

analizirana

Mere zapoboljšanje efikasnosti

predložene

Primena predloženih meraza poboljšanje efikasnosti

Praćenje efikasnosti radabio-gas postrojenja u

novim pogonskim uslovima

Aktivnost

Dobijanje rezultata:mere za poboljšanjeefikasnosti

Rezultat aktivnosti

Dobijanje rezultata:kvalitativna ocenaefikasnosti

NE

DA

DA

NE

101

definisanje mera za poboljšanje. Analiziranjem dobijenih rezultata, korisnici mogu da usvoje ekspertsko znanje sadržano u metodi.

Primena metode u oblasti poljoprivrede omogućena je razvojem internet portala od strane Bavarskog državnog instituta za poljoprivredu iz Frajzinga, pod nazivom Bio-gas-Doc (http://www.bio-gas-doc.de), u okviru kog je sadržana razvijena metoda. U vreme pisanja ovog rada, Bio-gasDoc nije bio dostupan za javno korišćenje. Svrha korišćenja metode preko interneta je da se omogući diseminacija, da rukovaoci bio-gas postrojenja i konsultanti u oblasti bio-gasa imaju dostupnu metodu za korišćenje. Podatke o bio-gas postrojenju korisnik dostavlja preko ovog internet portala. Na osnovu toga, Bio-gasDoc izračunava neophodne pokazatelje za ocenu i kao povratnu informaciju korisnik dobi-ja uvid o „slabim tačkama” u radu bio-gas postrojenja i rezultate ocene efikasnosti. De-taljan opis Bio-gasDoc i primeri njegove primene prikazani su u Effenberger et al. (2014).

Ograničenja i dalji razvoj

Da bi se poboljšala pouzdanost razvijene metode, neophodno je da se ona testira ko-rišćenjem podataka o radu drugih bio-gas postrojenja. Zatim, potrebno je da se meto-da prilagodi u skladu sa stalnim razvojem i unapređenjem efikasnosti poljoprivrednih bio-gas postrojenja.

Prikazana metoda omogućava ocenu efikasnosti i analizu mogućnosti poboljšanja efikasnosti poljoprivrednih bio-gas postrojenja u odnosu na tehnički aspekt. Korišćeni pristup za razvoj metode mogu da se primene u razvijanju metoda za sprovođenje po-boljšanja efikasnosti u odnosu na socio-ekonomske i aspekte zaštite životne sredine, kao što je navedeno u Djatkov et al. (2010). Ovakav dalji razvoj mogao bi da se sprovede u saradnji sa istraživačima i ekspertima iz datih oblasti. Rezultujući postupak bio bi zna-čajno kompleksniji od postojeće metode, ali sveobuhvatniji jer se razmatraju svi važni aspekti rada bio-gas postrojenja.

Primena razvijene metode ograničena je na poljoprivredna bio-gas postrojenja na kojima se proizvedeni bio-gas koristi za kontinualno generisanje električne energije. Zbog toga, metoda nije primenljiva za bio-gas postrojenja sa drugim pogonskim uslovi-ma, na primer za postrojenja koja korišćenjem bio-gasa generišu električnu energiju pre-ma potrebama, u skladu sa generisanjem električne energije iz fotonaponskih ćelija ili vetrogeneratora. Takva bio-gas postrojenja morala bi dodatno da budu opremljena do-voljnim prostorom za skladištenje i kogenerativnim postrojenjem veće električne insta-lirane snage. Izborom odgovarajućih pokazatelja efikasnosti, podešavanjem AKO-ON-DA pravila i klasa efikasnosti, kao i definisanjem novih mera za poboljšanje efikasnosti, metoda bi mogla da se prilagodi navedenim zahtevima.

ZAKLJUČCI

Prikazana metoda za ocenu i analizu mogućnosti poboljšanja efikasnosti poljopri-vrednih bio-gas postrojenja zasniva se na korišćenju pokazatelja efikasnosti. Četiri po-kazatelja su izabrana za ocenu efikasnosti i osam pokazatelja za analizu mogućnosti

102

poboljšanja efikasnosti. Svi pokazatelji zadovoljavaju preduslove da se vrednosti jedno-stavno izračunavaju, sadrže nižu vrednost neodređenosti od 10%, kao i da omogućava-ju poređenje poljoprivrednih bio-gas postrojenja bez obzira na njihove razlike u konfi-guraciji i veličini.

Primenom pristupa fazi logike i ekspertskih sistema, omogućeno je da se neodređe-nost sadržana u podacima za ocenu kao i ekspertsko znanje iz oblasti bio-gas tehnologi-je modeluju. Na taj način sprečeno je da neizbežna neodređenost u vrednostima pokaza-telja efikasnosti prouzrokuje predlaganje neadekvatnih mera za poboljšanje efikasnosti ili mera koje nisu primenljive za ocenjeno bio-gas postrojenje. U poređenju sa drugim pristupima koji se primenjuju za ocenu efikasnosti bio-gas postrojenja, prikazanom me-todom se dobijaju rezultati pomoću zaključivanja, tj. donošenjem zaključaka. Posebna prednost je što metoda omogućava da se ocena sprovede i mere za poboljšanje efikasno-sti predlože, čak iako neki od podataka za ocenu nedostaju.

Razvijena metoda je testirana korišćenjem podataka o radu pet poljoprivrednih bio-gas postrojenja koja su u pogonu u Bavarskoj, a validirana na osnovu ocene primenlji-vosti dobijenih rezultata za rukovaoce postrojenja. Predviđeno je da metodu koriste ru-kovaoci bio-gas postrojenja kao pomoć pri oceni mogućnosti poboljšanja efikasnosti. Međutim, čak i stručna lica iz oblasti bio-gas tehnologije mogu da koriste metodu da bi skratili i pojednostavili postupak poboljšanja efikasnosti. U fazi planiranja poljopri-vrednog bio-gas postrojenja, primena metode može da doprinese sprečavanju grešaka u dimenzionisanju postrojenja i definisanju pogonskih uslova. Metoda takođe može da se koristi za obuku budućih stručnih lica za bio-gas tehnologiju. Primena metode u oblasti poljoprivrede sprovedena je razvojem internet portala Bio-gasDoc, čime je omogućeno i dalje testiranje i validacija. Za dalji razvoj i istraživanje, predlaže se da se metoda prila-godi drugim tipovima bio-gas postrojenja i sa drugim pogonskim uslovima, kao i da se oblast primene proširi i za druge aspekte rada bio-gas postrojenja kao što su socio-eko-nomski i uticaj na životnu sredinu.

ABSTRACT

From previous research and monitoring of agricultural bio-gas plants it is known that there are various possibilities and needs for improving their efficiency. However, a reliable methodological approach for this purpose was missing. Therefore, the objec-tive of this research was to develop a method for assessing and improving the efficien-cy of agricultural bio-gas plant operation. Firstly, four performance figures for efficien-cy assessment and eight performance figures for efficiency improvement analysis of the technical aspect of a bio-gas plant operation were selected. Based on these, the method was developed by applying approaches of fuzzy logic and expert systems. Using the-se approaches, it was possible to handle uncertainty in the assessment data and to mo-del expert knowledge from the field of bio-gas technology. The method was tested with performance data from five agricultural bio-gas plants with combined heat and power production, located in Bavaria. The method was verified and validated, and is proposed as a comprehensive approach for assessing and improving the efficiency of agricultural

103

bio-gas plants with respect to the technical aspect. To disseminate the method among potential users such as bio-gas plant operators or consultants, a web application is being developed. According to changes in the state of the art of bio-gas technology, conti-nuous updating and improvement of the method is needed. For further development, the method should be adapted to other types of bio-gas plants, and extended to environ-mental and socio-economic aspects of bio-gas plant operation.

Keywords: method, decision, efficiency, improvement, bio-gas, facility.

LITERATURA

Akbulut, A. (2012). Techno-economic analysis of electricity and heat generation from farm-scale bio-gas plant: Çiçekdağı case study. Energy. 44 (1). p. 381–390.

Bacenetti, J., Negri, M., Fiala, M., González-García, Sara (2013). Anaerobic digestion of different feedstocks: Impact on energetic and environmental balances of bio-gas pro-cess. Sci Tot Environ. 463–464. p. 541–551.

Bachmaier, H., Effenberger, M., Gronauer, A., Boxberger, J. (2013). Changes in green-house gas balance and resource demand of bio-gas plants in southern Germany after a period of three years. Waste Management Research. 31 (4). p. 368–375.

Bachmaier, H., Ebertseder, F., Effenberger, M., Kissel, R., Rivera-Gracia, Eunice, Gro-nauer, A. (2011). Wissenschaftliche Begleitung der Pilotbetriebe zur Bio-gasproduktion in Bayern (Fortsetzung 2008–2010). Final report. Freising: Bavarian State Research Center for Agriculture (LfL). LfL Schrift 5/2011.

Bachmaier, J., Effenberger, M., Gronauer, A. (2010). Greenhouse gas balance and re-source demand of bio-gas plants in agriculture. Engineering in Life Sciences. 10 (6). p. 560–569.

Banks, C.J., Chesshire, M., Heaven, S., Arnold, R. (2011). Anaerobic digestion of source-segregated domestic food waste: Performance assessment by mass and energy bal-ance. Bioresource Technology. 102 (2). p. 612–620.

Bauer, A., Mayr, H., Hopfner-Sixt, Katharina, Amon, T. (2009). Detailed monitoring of two bio-gas plants and mechanical solid–liquid separation of fermentation residues. Journal of Biotechnology. 142 (1). p. 56–63.

Braun, R., Laaber, M., Madlener, R., Brachtl, E., Kirchmayr, R. (2007). Aufbau eines Be-wertungssystems für Bio-gasanlagen – “Gütesiegel Bio-gas”. Final report. Vienna: Sta-te Ministry for Transport, Innovation and Technology. Report No.: 807742. Research programm: “Energiesysteme der Zukunft”.

Cao, Y., Pawlowski, A. (2012). Sewage sludge-to-energy approaches based on anaerobic digestion and pyrolysis: brief overview and energy efficiency assessment. Renewable and Sustainable Energy Reviews. 16. p. 1657–1665.

Cheng, S., Li, Z., Mang, H.P., Neupane, K., Wauthelet, M., Huba, Elisabeth-Maria (2014). Application of fault tree approach for technical assessment of small-sized bio-gas sys-tems in Nepal. Applied Energy. 113. p. 1372–1381.

104

Djatkov, Dj., Effenberger, M. (2010). Data Envelopment Analysis for assessing the effi-ciency of bio-gas plants: capabilities and limitations. Journal on Processing and Ener-gy in Agriculture. 14 (3–4). p. 49–53.

Djatkov, Dj., Effenberger, M., Lehner, A., Martinov, M., Tesic, M., Gronauer, A. (2012). New method for assessing the performance of agricultural bio-gas plants. Renewa-ble Energy. 40 (1). p. 104–112.

Effenberger, M., Bachmaier, H., Kränsel, Eunice, Lehner, A., Gronauer, A. (2010). Wis-senschaftliche Begleitung der Pilotbetriebe zur Bio-gasproduktion in Bayern. Final report. Freising: Bavarian State Research Center for Agriculture (LfL). LfL Schrift 1/2010.

Effenberger, M., Buschmann, A., Schober, J., Djatkov, Dj. (2014). Web based weak point analysis for agricultural bio-gas plants. Landtechnik. 69 (2). p. 90–96.

Effenberger, M., Lehner, A., Djatkov, Dj., Gronauer, A. (2009). Performance figures of Bavarian agricultural bio-gas plants. Contemporary Agricultural Engineering. 35 (4). p. 219–227.

Häring, G., Sonnleitner, M., Zörner, W., Brügging, E., Bücker, Christin, Wetter, C. et al. (2010). Handreichung zur Optimierung von Bio-gasanlagen. Ingolstadt/Münster/Hei-delberg: Hochschule Ingolstadt, Fachhochschule Münster, IFEU Heidelberg.

Havukainen, J., Uusitalo, V., Niskanen, A., Kapustina, V., Horttanainen, M. (2014). Eval-uation of methods for estimating energy performance of bio-gas production. Renew-able Energy. 66. p. 232–240.

Hoffmann, J. (1999). Handbuch der Meßtechnik. Munich/Vienna: Carl Hanser Verlag.Ishikawa, S., Hoshiba, S., Hinata, T., Hishinuma, T., Morita, S. (2006). Evaluation of a

bio-gas plant from life cycle assessment (LCA). International Congress Series. 1293. p. 230–236.

Jury, C., Benetto, E., Koster, D., Schmitt, Bianca, Welfring, J. (2010). Life Cycle Assess-ment of bio-gas production by monofermentation of energy crops and injection into the natural gas grid. Biomass and Bioenergy. 34 (1). p. 54–66.

Kana, G., Oloke, J., Lateef, A., Adesiyan, M. (2012). Modeling and optimization of bio-gas production on saw dust and other co-substrates using Artificial Neural network and Genetic Algorithm. Renewable Energy. 46. p. 276–281.

Klir, G., Yuan, B. (1995). Fuzzy sets and fuzzy logic: Theory and applications. Upper Sad-dle River: Prentice Hall PTR.

Lehner, A., Effenberger, M., Groanuer, A. (2010). Optimierung der Verfahrenstechnik landwirtshaftlicher Bio-gasanlagen. Absclussbericht an das Bayerische Staatsminis-terium für Ernährung, Landwirtschaft und Forsten. Final report. Freising: Bavarian State Research Center for Agriculture (LfL). LfL Schrift 2/2010.

Madlener, R., Antunes, C., Dias, L. (2009). Assessing the performance of bio-gas plants with multi-criteria and data envelopment analysis. European Journal of Operational Research. 197 (3). p. 1084–1094.

Mezzullo, W., McManus, M., Hammond, G. (2013). Life cycle assessment of a small-scale anaerobic digestion plant from cattle waste. Applied Energy. 102. p. 657–664.

105

Nzila, C., Dewulf, J., Spanjers, H., Tuigong, D., Kiriamiti, H., van Langenhove, H. (2012). Multi criteria sustainability assessment of bio-gas production in Kenya. Applied En-ergy. 93. p. 496–506.

Pöschl, Martina, Shane, W., Owende, P. (2010). Evaluation of energy efficiency of vari-ous bio-gas production and utilization pathways. Applied Energy. 87. p. 3305–3321.

Pöschl, Martina, Ward, S., Owende, P. (2012). Environmental impacts of bio-gas deploy-ment – Part I: life cycle inventory for evaluation of production process emissions to air. Journal of Cleaner Production. 24. p. 168–183.

Pöschl, Martina, Ward, S., Owende, P. (2012). Environmental impacts of bio-gas deploy-ment – Part II: life cycle assessment of multiple production and utilization. Journal of Cleaner Production. 24. p. 184–201.

Prerau, D. (1990). Developing and managing expert systems: Proven techniques for busi-ness and industry. Boston: Adison-Wesley Longman Publishing Co.

Rehl, T., Lansche, J., Müller, J. (2012). Life cycle assessment of energy generation from-bio-gas— Attributional vs. consequential approach. Renewable and Sustainable En-ergy Reviews. 16 (6). p. 3766–3775.

Rehl, T., Müller, J. (2011). Life cycle assessment of bio-gas digestate processing technolo-gies. Resources Conservation and Recycling. 56 (1). p. 92–104.

Salter, A., Banks, C. (2009). Establishing an energy balance for crop-based digestion. Water Science and Technology. 59. p. 1053–1060.

Schneider, M., Kandel, A., Langholz, G., Chew, G. (1996). Fuzzy expert system tools. Chichester/Brisbane/Toronto/Singapore: John Wiley & Sons.

Schöftner, R., Valentin, K., Schmiedinger, B., Trogisch, S., Haberbauer, Marianne, Katz-linger, Katharina, et al. (2006) Best Bio-gas Practise – Monitoring und Benchmarks zur Etablierung eines Qualitätsstandards für die Verbesserung des Betriebs von Bio-gasanlagen und Aufbau eines österreichweiten Bio-gasnetzwerks. Final report. Vien-na: State Ministry for Transport, Innovation and Technology. Report No.: 45/2007. Research program: “Energiesysteme der Zukunft”.

Scholwin, F., Liebetrau, J., Edelmann, W. (2009). Bio-gasgerzeugung und –nutzung. In: Kaltschmitt M, Hartmann H, Hofbauer H. (eds.) Energie aus Biomasse: Grundla-gen, Techniken und Verfahren. Dordrecht/Heidelberg/London/New York: Springer. p. 851–931.

Scholwin, F., Nelles, M. (2013). Energy flows in bio-gas plants: analysis and implications for plant design. In: Wellinger A, Murphy J.D, Baxter D, (eds). The Bio-gas Handbook. Cambridge: Woodhead Publishing Limited. p. 212–227.

Starr, Katherine, Gabarrell, X., Villalba, G., Talens Laura, Lombardi Lidia (2012). Life cycle assessment of bio-gas upgrading technologies. Waste Management. 32 (5). p. 991–999.

Thorin, Eva, Lindmark, J., Nordlander, Eva, Odlare, Monica, Dahlquist, E., Kastens-son, J. et al. (2012). Performance optimization of the Växtkraft bio-gas production plant. Applied Energy. 97. p. 503-508.

Ward, A.J., Hobbs, P.J., Holliman, P.J., Jones, D.L. (2008). Optimisation of the anaero-bic digestion of agricultural resources. Bioresource Technology. 99 (17). p. 7928–7940.

106

Yang, J., Chen, B. (2014). Emergy analysis of a bio-gas-linked agricultural system in ru-ral China – A case study in Gongcheng Yao Autonomous County. Applied Energy. 118. p. 173–182.

Anonim (2012). Bio-gas barometer – study. Paris: EurObserv’ER. (http://www.eurob-serv-er.org/pdf/baro212bio-gas.pdf, pristupljeno novembra 2013).

Anonim (2011). VDI 4631: Gütekriterien für Bio-gasanlagen. Berlin: Beuth Verlag GmbH.Anonim (2010). Gasausbeute in landwirtschaftlichen Bio-gasanlagen. 2nd ed. Darm-

stadt: Kuratorium für Technik und Bauwesen in der Landwirtschaft e.V. (KTBL).Anonim (2009a). Directive 2009/28/EC on the promotion of the use of energy from re-

newable sources and amending and subsequently repealing Directives 2001/77/EC and 2003/30/EC. Official Journal of the European Union. L140. p. 16–62.

Anonim (2009b). Bio-gas-Messprogramm II – 61 Bio-gasanlagen im Vergleich. Gülzow: Fachagentur Nachwachsende Rohstoffe e.V. (FNR).

Anonim (2005). Ergebnisse des Bio-gas-Messprogramms. Gülzow: Fachagentur Nach-wachsende Rohstoffe e.V. (FNR).

107

SAŽETAK: Sve veća potreba za energentima, ograničenost zaliha fosilnih goriva, nerav-nomeran raspored nalazišta fosilnih goriva u svetu, njihovo nepovoljno dejstvo na životnu sredinu i sve veća cena, kao i težnja za energetskom nezavisnošću zemalja korisnika, dove-li su do toga da je snabdevanje fosilnom energijom postalo ne samo ekonomski i ekolo-ški, već i geopolitički problem. U svetlu navedenog potrebno je sagledati težnju za izna-laženjem novih izvora energije, obnovljivih, ekološki i ekonomski prihvatljivih. U okviru obnovljivih izvora energije korišćenje biomase za dobijanje energije ima veoma značajno mesto u globalnim razmerama. Raspoložive količine biomase za proizvodnju energije su značajne i njihovo korišćenje, ukoliko je racionalno, ne ugrožava životnu sredinu.

Postoje različiti tehničko-tehnološki postupci za korišćenje biomase u proizvodnji ene-rgije: sagorevanje, proizvodnja bio-gasa, bio-dizela i bio-etanola, ugljenisanje biomase (proizvodnja biouglja i bioulja), gajenje brzorastućih energetskih biljaka, konzervacijska obrada zemljišta i dr. Imajući u vidu da biomasa ima značajnu ulogu u kruženju materija u agroekosistemu i šire, u cilju očuvanja plodnosti zemljišta važno je voditi računa o nači-nu njenog korišćenja. Biomasa sadrži značajnu količinu organskih i mineralnih materija i zahvaljujući tome zaoravanje žetvenih ostataka povoljno utiče na hemijske i fizičke osobi-ne i biogenost zemljišta, a time na njegovu plodnost, što se pozitivno odražava na prinos i kvalitet gajenih biljaka. Stoga odnošenje žetvenih ostataka sa njiva i njihovo sagoreva-nje dugoročno dovodi do smanjenja sadržaja organske materije u zemljištu i time do sma-njenja njegove plodnosti. U slučaju da se žetveni ostaci njivskih biljaka redovno odnose sa njiva potrebno bi bilo, u cilju očuvanja plodnosti zemljišta, sveke treće ili četvrte godine đubriti sa 20 do 30 t/ha stajnjaka. Imajući u vidu da je broj uslovnih grla po hektaru u Srbi-ji veoma nizak korišćenje biomase njivskih biljaka u cilju dobijanja energije sagorevanjem trebalo bi da prati unapređenje stočarske proizvodnje.

Proizvodnja energije iz biomase putem bio-gasa je ekološki mnogo prihvatljivije. Osta-tak biomase nakon upotrebe za proizvodnju bio-gasa je po svom hemijskom sastavu sli-čan stajnjaku. Korišćenje ostataka koji nastaju pri rezidbi vinograda i voćnjaka, nege šuma, prerade drveta i dr., kao i gajenje energetskih biljaka, ukoliko se ne gaje na površinama koja su podesne za njivsku proizvodnju i time konkurišu proizvodnji hrane, je sa ekološkog stanovišta prihvatljivo.



Monografija

Rudolf Kastori, Miladin Brkić, Ivana Maksimović, Marina Putnik Delić*

EKOLOŠKI ASPEKTI PRIMENE BIOMASE U PROIZVODNJI ENERGIJE –

ZELENA ENERGIJA I PLODNOST ZEMLJIŠTA

* Univerzitet u Novom Sadu, Poljoprivredni fakultet Novi Sad, Trg D. Obradovića 8, 21000 Novi Sad, Srbija

108

Poređenje ekonomičnosti i uticaja na plodnost zemljišta pojedinih načina korišćenja bio-mase u energetske svrhe je složen zadatak, pošto na to utiču brojni činioci. U rešavanju ovog problema neophodan je multidisciplinaran pristup i korišćenje višekriterijumske optimizacije, da bi se pronašlo najpovoljnije rešenje za date agroekološke uslove.

Ključne reči: biomasa, energija, sagorevanje, bio-gas, ugljenisanje, energetske biljke, plodnost zemljišta.

UVOD

Iznalaženje, razvoj i korišćenje alternativnih izvora energije postalo je u globalnim razmerama najveći izazov na početku XXI veka. Za to postoji više razloga. Potražnja za fosilnim energentima i njihova cena stalno rastu, a njihove zalihe su ograničene. Izvori fosilnih goriva nafte i zemnog gasa su neravnomerno raspoređeni u svetu što čini mno-ge države, među njima i velike potrošače energenata, zavisnim od njihovih proizvođača. Ova zavisnost može da bude generator ekonomskih, a time i političkih problema. Po-red navedenog, veoma je značajna i činjenica da korišćenje fosilnih goriva u globalnim razmerama u velikoj meri doprinosi zagađenju životne sredine, imisiji ugljen-doksida i drugih oksida (SOx), stvaranju efekta staklene bašte i promeni klime naše planete. Sve veća potreba za energentima i navedene činjenice su osnovni razlozi zbog kojih je čove-čanstvo primorano da iznalazi druge, nove izvore energije koji omogućavaju stabilnu proizvodnju dovoljne količine energije sa prihvatljivom cenom, koji ne ugrožavaju ži-votnu sredinu i koji su, po mogućstvu, obnovljivi, što znači da mogu kontinuirano, be-skonačno da obezbeđuju potrebnu energiju kao i da potrošače čine manje zavisnim od proizvođača fosilnih energenata.

U svetu se donose brojne mere za podsticanje korišćenja obnovljivih izvora energije. Za Srbiju, kao kandidata za člana EU, najznačajnije su mere koje su donete u Evropskoj uniji. Direktivom 2001/77/EC, koja se još naziva i RES 2020 (Renewable Energy Sources), definisan je cilj da se do 2020. godine dostigne udeo proizvodnje električne energije iz obnovljivih izvora (OIE) od najmanje 20%. Novom direktivom 2009/28/EC redefinisan je navedeni cilj te je isti udeo proširen na celokupnu potrošnju primarne energije. Dakle, bar 20% primarne energije i bar 20% električne energije i oko 7% goriva za transportna sredstva u EU do 2020. godine treba da potiče iz obnovljivih izvora energije. Ovo se od-nosi i na Srbiju, ne samo kao kandidata za prijem u EU već i kao člana Evropske energet-ske zajednice. To su ambiciozni ciljevi, ali se čini da, pre svega sa stanovišta smanjenja emisije gasova “staklene bašte“ (GHG, Greenhouse Gases), dakle očuvanja životne sredi-ne, smanjenja potrošnje fosilnih goriva, ali i smanjenja energetske zavisnosti EU, oni ne-maju alternativu. Srbija, kao aspirant za prijem u članstvo EU, a u skladu sa potpisanim dokumentima, treba da sledi ove ciljeve u što većem obimu. U prvoj polovini 2010. go-dine u Srbiji je donesen akcioni plan za biomasu. Iste godine doneta je Uredba Vlade Sr-bije o podsticaju korišćenja biomase za proizvodnju električne energije. Nažalost, iako se odavno očekuje, još nije doneta uredba za podsticanje korišćenja biomase za proiz-vodnju toplotne energije. Za investicije u postrojenja za proizvodnju električne energi-je nadležna je Republika, a za investicije u postrojenja za toplotnu energiju nadležna je

109

pokrajina i lokalne samouprave. Niti pokrajina, a naročito lokalne samouprave nema-ju investiciona sredstava za izgradnu postrojenja za proizvodnju toplotne energije. Zbog ovakve situacije pitanje je koliko će se uspeti u nameri da se zadovolje planovi Evropske unije u pogledu korišćenja biomase u energetske svrhe do 2020. godine.

U Strategiji poljoprivrede i ruralnog razvoja Republike Srbije za period 2014–2024. godine (Službeni glasnik RS, br. 85/14) posebno se ističe podizanje svesti o značaju ko-rišćenja obnovljivih izvora energije i proizvodnji energetskih useva, kao i kontrolisa-no upravljanje otpadom iz primarane poljoprivredne proizvodnje. Polazeći od navede-nog smatrali smo opravdanim da se ukaže na neke ekološke aspekte primene biomase u proizvodnji energije, sa posebnim naglaskom na njeno sagorevanje, imajući u vidu zna-čaj biomase u kruženju materija u agroekosistemu, i time za plodnost zemljišta.

OPRAVDANOST KORIŠĆENJA BIOMASE U ENERGETSKE SVRHE I ODRŽIVOST POSTUPAKA

Među obnovljivim izvorima energije biomasa zauzima važno mesto (Mihajlović, 2006, Dinya, 2011). Konstatovano je da u Srbiji najveće potencijale obnovljvih izvora energije predstavlja čvrsta biomasa, a u Vojvodini ostaci iz poljoprivredne proizvodnje (Ilić et al., 2004, Martinov et al., 2011). Procenjeno je da je u Vojvodini na raspolaganju oko 1,8 Mt ostataka poljoprivredne biomase za energetske svrhe, što je manje od 30% od ukupno raspoložive količine biljnih ostataka (6 Mt). Uzimajući u obzir ostatke od re-zidbe i primarne prerade, trenutni energetski potencijal biomase u Vojvodini je oko 0,7 Mtoe, što se dobro slaže sa ranije procenjenim potencijalom u Srbiji, tj. 1,7 Mtoe (mega tona ekvivalentne nafte). Procenjeno je, takođe, da bi potencijal biomase za energetske svrhe u Vojvodini, do 2020. godine, mogao da bude oko 1,1 Mtoe. Najviše bi ovom do-prinela proizvodnja brzorastućih višegodišnjih biljaka, ubiranje kukuruzovine i ostata-ka proizvodnje suncokreta. Očekuje se i dostizanje tehničke zrelosti za primenu u praksi novih tehnologija: LCB (lignocellulosic bioethanol), BtL (biomass to liquid), BtB (bio-mass to biodiesel), BtB (biomass to biogas) i proizvodnja električne energije iz bioma-se. Pomenuti postupci imaju svoje ekonomske, tehnološke, ekološke i druge prednosti i nedostatke zbog čega su u pojedinim regionima našli nejednaku primenu. Tehnološki, verovatno najjednostavnije je proizvesti energiju iz biomase sagorevanjem zbog čega je ovaj postupak našao širu primenu u nekim oblastima.

Od ukupnog potencijala bioobnovljivih izvora energije u Republici Srbiji oko dve tre-ćine se odnose na biomasu koja potiče iz poljoprivrede, pri čemu se ovaj potencijal može uvećati tako što će se pored ostataka iz ratarske proizvodnje koristiti biomasa koja neće konkurisati proizvodnji hrane i koja se obično odlikuje malim sadržajem biogenih ele-menata kao što su npr. otpad nastao u voćarskoj proizvodnji, vinogradarstvu, šumarstvu, preradi drveta, trske i konoplje, kočanke od kukuruza i dr. Postoji mišljenje da je, s obzi-rom na veličinu poljoprivredne površine, zastupljenost kukuruza, ozime pšenice i soje u plodoredu, na teritoriji Vojvodine moguće proizvesti količinu energije koja odgovara mi-lionu tona nafte na godišnjem nivou. U tabeli 1 prikazane su količine sporednih proizvoda ratarske proizvodnje potencijalno raspoložive za dobijanje energije u Vojvodini.

110

Na osnovu stanja u poljoprivredi i prehrambenoj industriji u AP Vojvodini proce-njuje se da se poslednjih godina koristi oko 3% od ukupnih količina biomase za proizvo-dnju energije (toplote). Poseban problem je sprovođenje održivih postupaka za proizvo-dnju i korišćenje biomase za proizvodnju energije. Jedan od primera postupka za ocenu održivosti energetske primene biomase, koji je još u razvoju, je holandski standard NTA 8080. Na značaj održive primene biomase ukazuje i to da u okviru Evropskog komiteta za standardizaciju postoji grupa CEN/TC 383 – Sustainably produced biomass for ene-rgy application, a u okviru Međunarodne organizacije za standardizaciju ISO/PC 248 – Sustainability criteria for bioenergy.

Tab. 1. Količine sporednih proizvoda ratarske proizvodnje potencijalno raspoložive za dobijanje energije u Vojvodini (Martinov et al ., 2011, Brkić i Janić, 2010)

Biljna vrstaPovršina, 1.000 ha

Ukupno mase,

1.000 t

Moguće ubrati, 1.000 tPotencijalno za energ.

svrhe, 1.000 t

Velike farme M/S farme Velike farme M/S farme

Pšenica 298 1.120 264 320 250 280

Raž 1,5 4,5 1 1 1 1

Ječam 48 155 52 50 48 45

Kukuruz 637 3.2881K 114 K 310 K 110 K 2802O 10 O 360 O 10 O 330

Suncokret 172 680 0 0 0 0

Soja 128 620 150 130 150 130

Uljana repica 4,2 17,6 6 5 6 5

UKUPNOTotal

5.885,1597 ca. 1.176 ca. 575 ca. 1.071

1.773 1.646

1 K – stabljika i list kukuruza – kukuruzovina; 2 O – oklasak kukuruza

Ove grupe rade na razvoju standardnih kriterijuma za ocenu održivosti primene biomase za proizvodnju energije. Proizvodnja i korišćenje poljoprivredne, pa i druge biomase (npr. šumske, otpadaka iz prehrambene industrije, komunalnog organskog ot-pada i dr.) za proizvodnju energije ima različite posledice, s obzirom na njen uticaj na ži-votnu sredinu, ekonomiju, razvoj ruralnog područja, uposlenost radne snage, razvoj in-dustrije za preradu biomase, socijalne aspekte i drugo.

KARAKTERISTIKE BIOMASE KAO BIOGORIVA

Biomasa nije gorivo u egzaktnom smislu. Ona može da se koristi samo kao alterna-tivno gorivo. Ona je kabasta, voluminozna, neujednačena po strukturi, povremeno vla-žna, male gustine, niske toplotne vrednosti, skupa pri transportu na veće razdaljine, ima veći procenat pepela od drveta, dizel-goriva i prirodnog gasa, ima nisku tačku topljenja pepela što stvara probleme u sagorevanju, zahteva više vazduha (kiseonika) za sagore-vanje od klasičnih goriva, brzo sagoreva itd. U tabeli 2 prikazan je elementarni hemijski

111

sastav biogoriva na osnovu kojeg može da se konstatuje prisustvo manje količine uglje-nika u odnosu na konvencionalna goriva zbog prisustva kiseonika u organskoj materiji biogoriva. Zbog toga biogorivo ima manju toplotnu vrednost. U tabeli 3 uporedo su pri-kazane donje toplotne vrednosti klasičnih vrsta goriva i biogoriva pri apsolutno suvoj masi. Na primer, za supstituciju jednog kilograma ulja za loženje potrebno je utrošiti 3,3 kg biomase (slame) (Brkić et al., 2006). Biomasa se prilikom sagorevanja na određenim temperaturama pretvara u gasovito stanje (preko 80%), te zahteva specijalne vrste loži-šta za potpuno sagorevanje (dovođenje primarnog i sekundarnog vazduha, pokretne re-šetke, ciklonske ili druge vrste hvatača letećeg pepela, pouzdane merne i kontrolne in-strumente i dr.), što poskupljuje ložišta, odnosno kotlove od 1,5 do 2 puta u odnosu na klasična, standarna ložišta za čvrsta goriva. Pozitivne strane biomase kao alternativnog goriva su: ima je u znatnim količinama, ne stvara u značajnom obimu štetne gasove za okolinu pri potpunom sagorevanju, sadržaj sumpora je u tragovima, pepeo nije štetan za okolinu, ukoliko nije pomešan sa letećim pepelom (u kom ima teških metala), relativ-no je jeftina, naročito ako se koristi u okolini mesta ubiranja, nema zavisnosti od uvoza goriva, svake godine je imamo u približno istim količinama (obnovljiva je) i dr.

Tab. 2. Elementarni hemijski sastav biomase (Brkić et al ., 2006)

Hemijski element Slama (%) Oklasak (%)Ljuske (%) suncokreta

Drvo (%)Kora od drveta

(%)

Ugljenik (C) 44,84 48,31 50,57 50,30 50,60

Vodonik (H) 5,68 5,74 5,68 6,20 5,90

Kiseonik + azot (O + N) 41,48 43,13 + 0,66 40,91 + 0,57 43,10 40,70

Pepeo (A) 8,00 2,16 2,27 0,40 2,80

*Napomena: sadržaj sumpora u tragovima

Tab. 3. Toplotne vrednosti klasičnih vrsta goriva i biogoriva (Brkić et al ., 2006)

Vrsta goriva Gornja toplotna vrednost (kJ/kg)

Slama 15.827

Drvo 18.600

Drveni ugalj 30.100

Lignit 12.500

Mrki ugalj 22.500

Kameni ugalj 32.500

Koks 28.800

Ulje za loženje lako teško (mazut)

42.080 41.780

Benzin 42.040

Zemni gas domaći Zemni gas ruski

31.000 kJ/m3

38.000 kJ/m3

112

Žetveni ostaci njivskih biljaka imaju relativno veliku toplotnu moć zbog čega je ra-zumljiva težnja da se oni koriste za dobijanje energije (Martinov et al., 2005). Donja to-plotna moć slame žitarica kreće se od 13,0 do 14,2, kukuruzovine od 10,5 do 12,5, ko-čanke kukuruza od 12,5 do 14,6, stabljike suncokreta od 8,0 do 10,0, otpada od rezidbe vinove loze i voćnih stabala od 21,0 do 23,0, a otpada od drvne industrije od 13,0 do 16,0 kJ/t u vazdušno suvoj masi (Láng et al., 1985).

KONKURENCIJA U PROIZVODNJI HRANE

Svetska javnost povremeno ukazuje da bi ekstremno povećanje korišćenja poljopri-vrednog zemljišta za prozvodnju biomase od koje bi se proizvodila energija, mogla da ugrozi proizvodnju dovoljne količine hrane (food security). I ovaj problem nije do kra-ja obrađen, a javljaju se i suprotni stavovi. Organska proizvodnja, koja dobija na značaju, rezultira nižim prinosima, pa i smanjenom proizvodnjom hrane. Suprotnost je proizvo-dnja GMO (Genetically Modified Organisms), koja u mnogim zemljama nije dozvolje-na, a u nekim zemljama u razvoju sasvim zastupljena, doprinoseći osiguranju dobre že-tve. Namenska proizvodnja GMO, za energetske svrhe, bila bi prihvatljiva i u zemljama koje je ne prihvataju ukoliko se proizvodi hrana, ali nije lako da se te dve proizvodnje odvoje bez međusobnog preplitanja. U cilju rešavanja problema povećanja poljoprivre-dne proizvodnje razmatra se mogućnost ostvarenja dve žetve, uvođenje plodoreda pri-lagođenih različitim agroekološkim uslovima i dr. (Strauß et al, 2010). Pokazalo se da je problem vrlo složen, ali i da je istraživačko-razvojnim radom moguće da se dođe do po-stizanja postavljenih ciljeva. Široko je zauzet stav da proizvodnja hrane mora da zadrži prioritet, a korišćenje biomase za energetske svrhe da bude na drugom mestu. Koliko je to u procentima, kada može da se sprovode i kako ostvariti održivu proizvodnju hrane pitanja su koja traže odgovore i to u skoroj budućnosti. Naime, ako se ima u vidu da na našoj planeti skoro jedna petina stanovništva gladuje neoprostivo je poljoprivredne po-vršine neograničeno koristiti za proizvodnju energije. Potrebno je, međutim, istaći da glavni uzrok nedostatka hrane nije nedovljno proizvedena količina, već njena neravno-merna raspodela na našoj planeti. Pored toga, značajna količina hrane se gubi usled ne-odgovarajućeg transporta, skladištenja i dr. Proizvedena poljoprivredna dobra nepodes-na za ishranu trebalo bi koristiti za proizvodnju energije.

UTICAJ NA ŽIVOTNU SREDINU

Korišćenje biomase za proizvodnju energije doprinosi smanjenju emisije GHG (Greenhouse Gases), time globalnog zagrevanja planete, dakle, očuvanju životne sredi-ne. Potrebno je istaći i da se pri sagorevanju biomase zagađuje životna sredina emisijom nepoželjnih gasova i čvrstih čestica u neznatnoj meri. Količine CO, NOx i drugih štet-nih gasova moraju da budu ograničene, kao što se to, na primer, primenjuje u Nemačkoj (Kaltschmitt et al., 2009). Poznato je i to da je leteći pepeo nosilac teških metala (Obern-berger i Brunner, 2005), te je emisija čvrstih čestica za sva postrojenja ograničena. Na

113

termička postrojenja se ugrađuju specijalni uređaji za hvatanje letećeg pepela, što po-skupljuje ova postrojenja. Propisi se stalno pooštravaju. Tipičan je primer Nemačke u kojoj nije bila potrebna sertifikacija peći i kotlova nazivne snage do 15 kW. Konstatova-no je da je broj takvih postrojenja preko 14 miliona, te je u pripremi izmena propisa koja će zahtevati sertifikaciju postrojenja snage iznad 5 kW (Martinov et al., 2011). Čine se posebni napori da se ovaj problem reši, uz primenu po ceni prihvatljivih uređaja. Tako su Hartmann et al. (2010) testirali deset malih ESP (electrostatic precipitators), elektro-statičkih prečistača i postigli redukciju emisije letećeg pepela za 12 do 80%.

Ako se pri proizvodnji energije iz biomase vodi računa o očuvanju životne sredine moguće je da poljoporivreda bude ne samo proizvođač hrane već i goriva, ali je potre-bno da se sprovede na način koji omogućava održivi razvoj, koji će omogućiti, pre sve-ga, očuvanje plodnosti zemljišta. Imajući u vidu da se korišćenje biomase u cilju proiz-vodnje energije u nas nalazi u začetku i da postoji intresovanje za ovaj vid snabdevanja energijom iz više razloga, smatramo da je opravdano ukazati na neke agroekološke pro-bleme do kojih može doći, pre svega, pri korišćenju žetvenih ostataka u cilju proizvo-dnje energije njihovim sagorevanjem, i s tim u vezi napomenuti ekološke prednosti ne-kih drugih postupaka.

EKOLOŠKE POSLEDICE SAGOREVANJA ŽETVENIH OSTATAKA

Zemljište predstavlja, neobnovljivi resurs, u toku ljudskog veka, koji mora da se oču-va. To se posebno odnosi na odnošenje biljnih ostataka ratarske proizvodnje sa njiva. Odumrli biljni organi i organizmi predstavljaju značajnu biomasu i imaju važnu ulogu u kruženju materija prirodnog ekosistema i agroekosistema. Uplitanje čoveka u kruže-nje materija agroekosistema odnošenjem žetvenih ostataka u značajnoj meri remeti pri-rodni tok materija, što se nepovoljno odražava na plodnost zemljišta (Sl. 1), Kastori et al., (2014). Čovek narušava kruženje materije u agroekosistemu ne samo odnošenjem stvo-rene biomase sa njiva, već i drugim nepromišljenim poduhvatima kao što je spaljivanje žetvenih ostataka na njivi (slame, kukuruzovine), ili gajenjem biljaka koje se odlikuju malom masom žetvenih ostataka. Nastali manjak u kruženju materija u agroekosistemu čovek donekle može da ublaži primenom organskih đubriva – stajnjaka, komposta, ze-lenišnog đubriva i dr. Smatra se da je u ekološki dalekovidoj, održivoj poljoprivredi po-trebno približno polovinu stvorene biomase vratiti zemljištu ili nadoknaditi u odgova-rajućoj količini putem žetvenih ostataka ili organskim đubrivima.

Biomasa predstavlja veoma vredan nusproizvod, u njoj je skoncentrisana velika masa organskih i mineralnih materija, kao i značajna količina energije. U proseku suva mate-rija biljaka sadrži oko 45% ugljenika, slama žitarica 45%, a oklasak kukuruzovine 57%.

Žetveni ostaci, zahvaljujući visokom sadržaju ugljenika i uopšte organske materi-je, imaju važnu ulogu u očuvanju organske materije, količine humusa i uopšte kvalite-ta zemljišta. Organska materija zemljišta, humus, ima višestruki značaj i u velikoj meri određuje plodnost zemljišta. Intenzitet akumulacija humusa je dugotrajan i spor pro-ces, zavisi od konstelacije činilaca pedogeneze, gde je količina biljnih ostataka značajna komponenta. Važnost organske materije iz nusproizvoda biljaka ne ograničava se samo

114

u obezbeđivanje kruženja ugljenika u prirodi. Žetveni ostaci su važni i u kruženju dru-gih biogenih i nebiogenih elemenata, među kojima posebno treba istaći azot. Najznačaj-niji izvor azota za biljke u zemljištu je humus. Ako je sadržaj humusa u oraničnom sloju zemljišta 3% i polazimo od pretpostavke da sadrži oko 1,5% azota, tada je količina azota koja se nalazi u humusu 4.500 kg/ha. Od toga se godišnje oslobađa, postaje pristupačno za biljke, oko 5%, što znači da biljke raspolažu sa 225 kg azota po hektaru. Ako pretpo-stavimo da je sadržaj humusa u zemljištu samo 1% i da biljke iz tog izvora koriste 100 kg azota godišnje, bez nadoknađivanja azota za 8 do 10 godina, zalihe azota će biti iscrplje-ne. Ako je sadržaj azota 3% rezerve azota biće utrošene za 20 do 30 godina. Sa poveća-njem proizvodnje biomasa povećava se i potreba za azotom. Iz navedenog proizilazi da u recikliranju organske materije nusproizvodi biljaka imaju značajnu ulogu ne samo zbog njihove velike mase već i zbog sadržaja azota.

Powlson (2006) navodi da je vrednost organske materije zemljišta u granicama od 8 do 80 evra/ha godišnje. Pored navedenog, humus ima značajnu ulogu u genezi i evo-luciji zemljišta, uticaju na fizičke i hemijske osobine, aeraciju, biogenost i dr. Utvrđe-no je da je poslednjih decenija došlo do smanjenja udela humusa u zemljištu Vojvodi-ne za od 0,20 do 0,81%, u proseku za 0,38% (Bogdanović et al., 1993), što se naravno ne može pripisati samo nedomaćinskim odnosom prema nusproizvodima gajenih bilja-ka, njihovom spaljivanju, ali neosporno da je to, pored nedovoljne primene organskih đubriva, doprinelo, sa stanovišta plodnosti zemljišta, ovoj krajnje nepovoljnoj pojavi. Prema Vučiću (1992) ako se izvrši aproksimativan obračun gubitka humusa u proce-su mineralizacije, koji iznosi 1% od ukupne količine u toku jedne godine i stvaranja humusa zaoravanjem žetvenih ostataka, onda je očigledno da je humusni bilans zem-ljišta Vojvodine negativan. Naime, prema pomenutom autoru gubici humusa iznose, zavisno od tipa zemljišta, 960 do 1350 kg/ha godišnje, a zaoravanjem slame, kukuru-zovine ili lišća šećerne repe obnavlja se samo 400, 750 ili do 900 kg/ha, u zavisnosti od količine zaorane suve materije.

Prema globalnoj proceni, na osnovu analize preko 77.000 uzoraka, u vojvođanskim zemljištima postoji negativan bilans organske materije i može se očekivati dalje pogor-

Sl. 1. Kruženje materije u prirodnom ekosistemu (levo) i agroekosistemu (desno)

115

šanje fizičkih i hemijskih osobina i time i plodnosti zemljišta (Sekulić et al., 2010). Po-menuti autori predlažu da se žetveni ostaci za dobijanje energije koriste sa površina gde je zemljište u najvećem stepenu dobro obezbeđeno organskom materijom, tj. tamo gde je sadržaj humusa od 3 do 5%. Identifikacijom ovih područja, prema pomenutim auto-rima, moguće je odabrati najpovoljnije lokacije za izgradnju postrojenja za dobijanje to-plotne energije iz žetvenih ostataka uz minimalne troškove prevoza sirovina sa parce-la. Međutim, dugoročno ekološki posmatrano ovo nije povoljno rešenje, pošto će i takva zemljišta vremenom osiromašiti u organskoj materiji na ovaj način. Allison et al. (1997) navode da se u Engleskoj u 90% slučajeva šećerna repa gaji posle žitarica, pri čemu se na 20% površine slama inkorporira u zemljište, a na 80% površina se balira i odnese. Stavo-vi u pogledu odnošenja biljnih ostataka ratarske proizvodnje sa zemljišta su različiti, od toga da ništa ne bi smelo da se iznese, jer bi prouzrokovalo nepopravljivu štetu ako se ne đubri redovno organskim đubrivima (Kastori i Tešić, 2002), do stava da može da se ko-risti 25 do 50% raspoložive biomase (Powlson, 2006, Rosentrater et al., 2009). Ukoliko se biomasa organizovano koristi za proizvodnju toplotne energije, Brkić i Janjić (2009) preporučuju da se u cilju održavanja plodnosti zemljišta ne bi trebalo više od 1/3 količi-ne biomase iznositi sa njiva godišnje. Sagorevanjem biomase gubi se celokupna količina ugljenika, ali ona ne povećava koncentraciju ugljen-dioksida u atmosferi, već se samo vraća ugljen-dioksid koji su biljke usvojile iz atmosfere i ugradile ga u organska jedinje-nja u procesu fotosinteze. To znači da sagorevanje biomase ne doprinosi globalnom za-grevanju naše planete. Ugljen-dioksid koji nastaje sagorevanjem fosilnih goriva optere-ćuje biosferu i narušava njegovu ravnotežu.

Žetveni ostaci pored ugljenika, odlikuju se i relativno visokim sadržajem drugih bio-genih elemenata (Tab. 4, 5, 6 i 7). Od ukupno usvojene količine hraniva od strane bilja-ka u toku vegetacije u žetvenim ostacima nalazi se jedna trećina azota, oko jedna peti-na fosfora, dve trećine kalijuma i oko polovine magnezijuma, zavisno od biljne vrste, žetvenog indeksa i dr. (Tab. 4). U vegetativnim delovima kukuruza koji se često koriste kao biogorivo oko 50% azota, 30% fosfora i 80% kalijuma nalazi se u stablu i kočanka-ma (Tab. 4).

Tab. 4. Raspodela azota, fosfora i kalijuma u pojedinim organima kukuruza, izražena u % od ukupnog sadržaja u biljci (prosek za tri godine) (Kastori, 1964)

Organ Elemenat

N P K

Zrno 53,35 67,41 20,71

Stablo 44,40 29,63 70,75

Kočanka 2,25 2,95 8,54

Pri sagorevanju biomase gubi se celokupna količina azota koja se u njoj nalazi. Dola-zi do emisije oksida azota. Imajući u vidu relativno visok sadržaj azota u biomasi njenim sagorevanjem gubi se značajna količina ovog, za biljke veoma važnog, biogenog elemen-ta, što ima direktne negativne ekološke, ali i ekonomske posledice.

116

Tab. 5. Orijentacione vrednosti sadržaja i količine hraniva u žetvenim ostacima i njena masa u strnim žitima (sastavljeno na osnovu podataka iz literature)

ElemenatOzima pšenica

Jara pšenica

Ozimi ječam

Jari ječam Ovas Raž Tritikale

% u suvoj materiji

N 0,44 0,47 0,47 0,49 0,50 0,56 0,88

P 0,10 0,08 0,12 0,13 0,15 0,11 0,07

K 0,90 0,90 1,70 1,60 1,80 1,00 1,40

Ca 0,22 0,20 0,29 0,25 0,30 0,23 0,38

Mg 0,15 0,13 0,20 0,21 0,17 0,15 0,11

Na 0,02 0,02 0,13 0,07 0,15 0,02 -

Suva masa žetvenih ostataka t/ha

6,0 5,0 5,0 4,0 5,5 6,0 5,5

Količina hraniva kg/ha

N 26,4 23,5 23,5 19,6 27,5 33,6 48,4

P 6,0 4,0 6,0 5,2 8,2 6,6 3,8

K 54,0 45,0 85,0 64,0 99,0 60,0 77,0

Ca 13,2 10,0 14,5 10,0 16,5 13,8 20,9

Mg 9,0 6,5 10,0 8,4 9,3 9,0 6,0

Na 1,2 1,0 6,5 2,8 8,2 1,2 -

Tab. 6. Orijentacione vrednosti sadržaja i količine hraniva u žetvenim ostacima i njena masa kod nekih okopavina i drugih biljnih vrsta (sastavljeno na osnovu sopstvenih i podataka iz literature)

Elemenat KukuruzŠećerna

repaSuncokret Grašak Krompir Mrkva

Uljana repica

% u suvoj materiji

N 0,80 1,79 1,07 1,28 4,37 2,30 0,70

P 0,30 0,32 0,18 0,25 0,34 0,40 0,20

K 0,70 4,05 1,82 1,27 2,23 2,40 1,70

Ca 0,40 1,30 1,40 1,50 2,95 3,40 1,40

Mg 0,25 0,60 0,87 0,21 0,63 0,50 0,21

Na 0,15 1,65 - 0,55 - 0,15 0,12

Masa suve materije žetvenih ostataka t/ha

9,0 6 4,8 4,5 - 2,5 5,0

Količine hraniva kg/ha

N 72,0 107,40 51,84 57,60 - 57,5 35,0

P 27,0 19,20 8,64 11,25 - 10,0 10,0

K 63,0 243,07 87,36 57,15 - 60,0 85,0

Ca 36,0 78,17 67,20 67,50 - 85,0 70,0

Mg 22,5 36,00 41,76 9,45 - 12,5 10,0

Na 13,5 99,05 - 24,75 - 3,7 6,0

117

Tab. 7. Orijentacione vrednosti relativnog učešća (%) količine hraniva u žetvenim ostacima od ukupne prinosom iznete količine iz zemljišta kod nekih gajenih vrsta (sastavljeno na osnovu

sopstvenih i podataka iz literature)

Biljna vrstaHraniva

Biljna vrstaHraniva

N P K Mg N P K Mg

Pšenica 25,27 21,43 60,86 55,55 Mak 70,69 45,45 90,82 68,47

Tritikale 34,72 19,50 76,86 56,36 Mrkva 51,85 35,71 32,95 42,85

Ozimi ječam 25,49 20,00 54,54 55,55 Cvekla 26,97 35,00 24,11 59,45

Suncokret 45,69 31,61 84,40 86,87 Kukuruz 37,58 34,00 75,00 81,18

Soja 12,04 19,36 35,76 57,85

Sadržaj fosfora u biomasi je znatno niži od sadržaja azota i kalijuma. Pored toga, bio-masa je značajna i sa stanovišta kruženja fosfora u agroekosistemu, pošto se njenim zao-ravanjem vraća deo fosfora iznetog prinosom. Fosfor ugrađen u organska jedinjenja ži-vih organizama predstavlja važnu rezervu fosfora za biljke, utoliko pre što je dinamika razlaganja, npr. pšenične slame i zelenih delova biljaka u zemljištu slična organskim đu-brivima (Tab. 8). Pri sagorevanju biomase fosfor ostaje u pepelu. U kojoj meri je on pri-stupačan iz pepela za biljke nije dovoljno poznato.

Kalijum se u biljkama intenzivnije nakuplja u vegetativnim delovima nego u genera-tivnim organima, pa zato žetvene ostatke odlikuje visok sadržaj kalijuma. Naročito je visok sadržaj kalijuma u žetvenim ostacima suncokreta, kukuruza i šećerne repe. Zao-ravanjem žetvenih ostataka značajna količina kalijuma izneta iz zemljišta prinosom bi-ljaka vraća se u zemljište. U toku sagorevanja biomase dolazi do emisije jednog dela kalijuma i natrijuma, hlora i sumpora kao sastojaka letećeg pepela ili soli (KCl, NaCl, K2SO4). Soli nastaju u reakciji između kalijuma ili natrijuma sa hlorom ili sumporom (Loo i Koppejan, 2002).

Tab. 8. Dinamika razlaganja različitog organskog materijala u zemljištu (preuzeto iz Ábrahám, 1980)

Materijal % razložene materije tokom godina

1 2 3 4 5 6 7

Pšenična slama 40 75 83 86 86 87 87

Čvrsti izmet konja 40 46 52 60 66 71 76

Čvrsti izmet krave 50 58 65 72 79 80 81

Goveđi stajnjak 50 58 62 72 75 75 76

Rothenturmni treset 1 15 25 28 31 33 34

Holandski treset 2 7 25 30 32 36 40

Piljevina 10 12 40 47 58 68 79

Sitne grančice četinara 25 42 58 67 74 80 83

Lišće listopadnog drveća 50 58 62 70 77 80 83

118

Biljke usvajaju sumpor iz zemljišta i atmosfere zbog čega imaju važnu ulogu u njego-vom kruženju u biosferi. Sadržaj sumpora u biljkama je relativno mali, osim kod bilja-ka iz familije Brassicaceae, Liliaceae i Leguminosae. Sa stanovišta kruženja sumpora u biosferi, sagorevanje biomase nema veći ekološki značaj iz više razloga: zbog malog sa-držaja sumpora u biljkama, naročito kod žitarica, zbog taloženja sumpora iz atmosafe-re (oko 20 kg S/ha/godišnje i više), kao i zato što brojna mineralna đubriva kao prateći element sadrže sumpor. Pri sagorevanju biomase sumpor se oksidiše, nastaje SO2 (oko 95%), a pri nižim temperaturama sagorevanja i SO3 (oko 5%). Značajna količina zaostaje u pepelu, a manji deo se odaje u vidu soli (K2SO4) ili H2S pri sagorevanju na nižim tem-peraturama. Velika vrednost biomase kao alternativnog izvora energije u poređenju sa fosilnim gorivima ogleda se i u znatno manjem sadržaju sumpora. Pri sagorevanju fosil-nih goriva koja mogu da sadrže i do 3% sumpora oslobađa se velika količina oksida sum-pora koji zagađuju atmosferu dovodeći do pojave kiselih kiša, čija pH vrednost neretko nije mnogo veća od 3, što se nepovoljno odražava na građevine, zemljište i vegetaciju.

Deo hlora koji je takođe biogeni elemenat za više biljke pri sagorevanju biomase oslo-bađa se u vidu HCl, a veći deo zaostaje u pepelu u vidu soli (KCl, NaCl). U tragovima se emituje i u vidu dioksina i organskih jedinjenja hlora.

U biomasi nalaze se i neophodni mikroelementi za biljke kao i mikroelementi sa pre-težno toksičnim dejstvom (Cr, Hg, Pb i dr.). Oni pri sagorevanju zaostaju u pepelu ili isparavaju.

Postoje i mišljenja da su mineralne materije u biljnim ostacima teško i sporo do-stupne, a velika količina biomase u zemljištu može da utiče i negativno na plodnost, stvarajući mogućnost za razvoj biljnih bolesti i ometajući kontakt semena sa zemlji-štem, odnosno vodom i hranljivim materijama. Pomenute pretpostavke negiraju rezul-tati poljskih i drugih ogleda u kojima je utvrđeno povoljno dejstvo zaoravanja žetvenih ostataka na prinos gajenih biljaka.

Pepeo nezagađene biomase može da se koristi kao đubrivo. Dozvoljena doza pepela za-visi, pored ostalog, od prisustva teških metala u pepelu. Preporučljivo je pre đubrenja pe-pelom ispitati njegov hemijski sastav, i tek nakon toga utvrditi količinu koja može da se primeni. Prednost korišćenja biomase kao alternativnog đubriva ogleda se, ne bez razloga, i u znatno manjem sadržaju pepela. Sadržaj pepela njivskih biljaka zavisno od vrste, orga-na, starosti i dr. kreće se u većini slučajeva od 0,50 do 4,0%. Sadržaj pepela uglja je znatno veći i njegovo odlaganje i revitalizacija pepelišta predstavlja veliki ekološki problem i nere-tko zahteva značajna finansijska sredstva. U Austriji se preporučuje upotreba pepela kore drveta i pilotine kao đubriva na poljoprivrednim površinama u količini do 1.000 kg/ha, na livadama i pašnjacima do 700 kg/ha, a u šumama do 3.000 kg/ha jednom u 50 godina.

ŽETVENI OSTACI I PLODNOST ZEMLJIŠTA

U literaturi ima puno primera gde je zaoravanje žetvenih ostataka ispoljilo povoljno dejstvo na plodnost zemljišta (Kastori i Tešić 2005, 2006, Kastori et al., 2012). Zavisno od nivoa prinosa, žetvenog indeksa i uobičajenih doza pri đubrenju, količina hranljivih materija u žetvenim ostacima u odnosu na njihovu količinu koja se primenjuje pri đu-

119

brenju u nas iznosi kod pšenice i kukuruza oko 30 do 40%, kod suncokreta preko 70%, a kod šećerne repe čak do 120%. Iz navedenog proizilazi da je pri izradi plana đubrenja i pri proučavanju ekonomičnosti upotrebe žetvenih ostataka za proizvodnju energije po-trebno voditi računa i o ovoj činjenici. Láng et al. (1985) navode da se u Mađarskoj od ukupne količine žetvenih ostataka samo jedna trećina zaorava, kao i da se iz žetvenih ostataka iskorišćava 20% azota, a 80% fosfora i kalijuma. Na osnovu navedenog pome-nuti autori navode da sa nusproizvodima godišnje u zemljište dospe 19.500 t azota pri-stupačnog za biljke, 44.800 t P2O5 i 137.100 t K2O. Kádár (1999) navodi da se u Mađar-skoj od prinosom ukupno iznete količine harniva žetvenim ostacima nadoknađuje oko 10% azota i fosfora i 29% kalijuma.

Zaoravanjem žetvenih ostataka rešava se delimično problem nadoknađivanja or-ganske materije u zemljištu, s jedne strane, a i troškovi njihovog transporta, i s tim u vezi dodatnog gaženja, sabijanja zemljišta, s druge strane. Prema istraživanjima Shaw i Robinson (1970) tri godine posle zaoravanja sojinog sena u zemljištu se zadržalo: 20% ugljenika, oko 70% mineralnih materija, a kapacitet katjonske razmene zemljišta pove-ćan je za 10%. Povećanje sadržaja humusa i azota na černozemu lesne terase pri zaora-vanju žetvenih ostataka pšenice i kukuruza utvrdio je Stevanović (1978), (Tab. 9). Na kiselom peskovitom zemljištu Rebafka et al. (1993) su pri zaoravanju žetvenih ostata-ka prosa utvrdili povećanje fiksacije azota i prinosa kod kikirikija. U istim zemljišnim uslovima primena žetvenih ostataka smanjila je toksičnost aluminijuma i povećala pri-stupačnost fosfora za biljke (Kretzschmar et al., 1991). Prema Dimuirov et al. (2011) zao-ravanje žetvenih ostataka povoljno je uticalo na vodni režim zemljišta i smanjilo vodenu eroziju. Milošević (1985) navodi povoljno dejstvo zaoravanja žetvenih ostataka na bio-genost zemljišta, a Marinković et al. (1993) da smanjuje ispiranje nitrata u dublje sloje-ve zemljišta. Latković et al. (2009) navode povećanje prinosa kukuruza pri zaoravanju žetvenih ostataka, a Jaćimović et al. (2009) i pšenice. Kastori et al. (1985) su utvrdili po-voljno dejstvo zaoravanja žetvenih ostataka na sadržaj proteina i nekih aminokliselina u zrnu kukuruza i pšenice. Allison et al. (1997) su utvrdili da se pri zaoravanju slame pše-nice nakupljanje kalijuma kod šećerne repe povećalo za 40 kg/ha u odnosu na kontrolu, dok na usvajanje fosfora, kalcijuma i magnezijuma nije ustanovljen veći uticaj. Na osno-vu navedenog pomenuti autori predlažu da se u slučaju zaoravanja slame doza kalijumo-vih đubriva može smanjiti za 20 kg/ha. Isto mišljenje ima Withers (1991).

Tab. 9. Uticaj đubrenja i primene žetvenih ostataka na sadržaj humusa i ukupnog azota u zemljištu (Stevanović, 1978)

Varijante đubrenja Količina humusa % Količina azota u zemljištu mg/kg

Kontrola 2,89 1.793

N 100, P2O5 90 K2O 60 2,98 1.881

N 100, P2O5 90 K2O 60 + žetveni ostaci 3,26 1.977

N 70, P2O5 60 K2O 40 + stajnjak 3,18 1.971

120

Na osnovu brojnih rezultata istraživanja, ekološke prednosti i nedostaci sagorevanja žetvenih ostataka u cilju proizvodnje energije i značaj njihovog zaoravanje sa stanovišta plodnosti zemljišta može se sažeti na sledeći način:

Prednosti i nedostaci sagorevanja žetvenih ostataka za proizvodnju energije

Prednosti Nedostaci

- Velika masa - Prekida kruženje hranljivih materija u agroekosistemu

- Obnovljiv izvor energije - Sabijanje zemljišta

- Ne utiče na koncentraciju atmosferskog CO2 - Troškovi baliranja

- Minimalna emisija SOx i NOx - Troškovi prevoza

- Sagorevanje stvara malo pepela - Gubitak hranljivih materija (C, N, S, itd.)

- Ne konkuriše proizvodnji hrane

Prednosti i nedostaci zaoravanja žetvenih ostataka

Prednosti Nedostaci

- Pozitivni efekat na prinos i kvalitet proizvoda - Zaoravanje žetvenih ostataka otežava oranje

- Povećava količinu organske i neorganske materije u zemljištu

- Nepovoljan C: N odnos (pšenična slama i kukuruzna stabljika)

- Povećava aktivnost zemljišne mikroflore

- Smanjuje ispiranje nitrata u dublje slojeve zemljišta

- Povećava dostupnost P i Mo, i smanjuje pristupačnost Al i Mn u kiselim zemljištima

- Smanjuje eroziju zemljišta

Korišćenje žetvenih ostataka u cilju proizvodnje energije sa ekološkog stanovišta je prihvatljivo pod uslovom da se redovno đubri organskim đubrivima. Usled nedovolj-no razvijenog stočarstva kod nas za to ne postoje realni uslovi. Uvođenjem mehanizaci-je, smanjio se broj radne stoke, istovremeno je i broj uslovnih grla po jedinici obradive površine smanjen, došlo je do promene i u načinu držanja i uzgoja grla što je sve sku-pa dovelo do smanjenja količine i time primene organskih đubriva, pre svega stajnjaka. Rezultati istraživanja pokazuju da zastupljenost stoke od 25 uslovnih grla/100 ha (1996–2005) omogućava potencijalno zadovoljavanje potrebe u stajnjaku sa oko 20%, ali stvar-no upotrebljene količine stajnjaka obezbeđuju zadovoljavanje svega 10% potreba (Bo-šnjak et al., 2007). Nastojanja da se zaoravanjem žetvenih ostataka koliko-toliko smanji osiromašenje zemljišta u humusu nisu dovoljna. Zaoravanje žetvenih ostataka nema ta-kav efekat u obnavljanju humusa u zemljištu kao organsko đubrivo. Zbog hemijskog sa-stava žetveni ostaci poseduju nizak tzv. „izo-humusni koeficijenat“, samo 0,1, u poređe-nju sa stajnjakom čiji je koeficijent 0,5 (Henin et al., 1969). Na osnovu navedenog može se zaključiti da u cilju očuvanja plodnosti zemljišta nije dovoljno samo racionalno po-stupati sa žetvenim ostacima, već je neizbežno unaprediti stočarstvo i time primenu or-ganskih đubriva. Od ukupne poljoprivredne proizvodnje u Srbiji stočarstvo obezbeđu-je oko 35%, a biljna proizvodnja 65% sredstava, a u svetu sa razvijenom poljoprivredom je obrnuto.

121

Danas je još uvek neretko primenjivana praksa spaljivanja biljnih ostataka na njivi, uprkos zvaničnoj zabrani (Službeni glasnik Republike Srbije 62/06, 65/08, 41/08). Spalji-vanje žetvenih ostataka na njivi i pored nekih fitosanitarnih pogodnosti i lakšeg obav-ljanja osnovne obrade zemljišta, predstavlja najveću štetu za očuvanje plodnosti zemlji-šta. Pored toga, pri spaljivanju žetvenih ostataka na njivi zagađuje se vazduh i neretko ugrožava bezbednost ljudi i brojnih korisnih organizama.

INOVIRANE TEHNOLOGIJE POLJOPRIVREDNE PROIZVODNJE I DRUGE PRIMENE BIOMASE

Konzervaciona obrada zemljišta

Trend primene obrade zemljišta bez prevrtanja, a posebno konzervacione obrade, prisutan je već nekoliko decenija. Broj poljoprivrednika koji primenjuju konzervacionu obradu raste. Ipak, i danas definicija ove obrade nije potpuno jasna, pošto postoje razli-čiti sistemi od kojih su najpoznatiji: mulch till, ridge till, strip till, no till, zero tillage, till plant i dr. Konzervaciona obrada je ona kod koje je bar jedna trećina parcele prekrivena biljnim ostacima pri osnovnoj obradi zemljišta (ovaj postupak ubraja se u takozvani En-gineering Practice, inženjersku praksu). Konzervaciona obrada ubraja se u sisteme mini-malne obrade zemljišta, bez prevrtanja zemljišta, pri čemu biljni ostaci ostaju na povr-šini, a delimično se u njega unose. Osim agroekoloških, ovakvom obradom ostvaruju se i druge pogodnosti, poput smanjivanja troškova proizvodnje. Ovaj sistem obrade naro-čito je efikasan u zaštiti zemljišta od erozije i pre svega se koristi pri gajenju strnina. Na-vodi se da pri kozervacionoj obradi na parceli ostaje najmanje 1.100 kg biljnih ostataka po hektaru. Nije jasno da li se u to ubraja i strnjika, kao i da li se taj podatak odnosi na suvu materiju, ili na materiju sa određenim sadržajem vlage (najčešće oko 15%). Činje-nica je da gotovo u svim slučajevima u obliku strnjike i gubitaka pri baliranju, ostaje na parceli više od 30% nadzemne biomase. Dakle, čak i ukoliko se biljni ostaci pokupe, bili bi zadovoljeni postavljeni uslovi. Zbog brojnih razloga, i u budućnosti se očekuje pove-ćanje površina na kojima se primenjuje konzervaciona obrada, dakle, biljni ostaci se ne bi mogli sasvim sakupiti i odneti sa parcele. Nekada se slama u stočarskoj proizvodnji značajno koristila kao prostirka. To je danas smanjeno, zbog promene u načinu čuvanja domaćih životinja, a čak ukoliko se primenjuje ta biomasa bi, na većim imanjima, bila korišćena za proizvodnju biogasa, te bi potencijal biomase na taj način bio iskorišćen, pa čak i povećan. Tehnologije pri kojima se biljni ostaci koriste kao sirovina za industrijsku proizvodnju su malobrojne. Tipični primeri su proizvodnja kartona korišćenjem slame kao sirovine i konoplje, cele biljke ili samo vlakana, za proizvodnju papira. Ovakvo ko-rišćenje biomase je malo, a ne očekuje se značajno povećanje u skoroj budućnosti.

122

Korišćenje biomase za dobijanje bio-gasa

Korišćenje biomase za dobijanje energije putem bio-gas postrojenja u velikoj je ekspanziji, pored ostalog i zato što se za tu svrhu mogu koristiti brojni proizvodi i nu-sproizvodi poljoprivrede i prehrambene industrije kao što su: tečni i čvrsti stajnjak, si-laža i zrno kukuruza i strnih žita, zelena biljna masa, otpad klanične industrije i dr. Zahvaljujući do sada stečenom pozitivnom iskustvu u vezi sa korišćenjem bio-gas po-strojenja i velikoj količini biomase u Vojvodini pa i šire, realno je predvideti da će se ova tehnologija proizvodnje energije odomaćiti i na našem prostoru. U Srbiji danas postoje četiri bio-gas postrojenja, a u Nemačkoj između 7 i 8 hiljada.

Nakon fermentacije, u bio-gas postrojenju ostaje prevreli supstrat čija je količina približno ravna količini koja je uneta u proces. Hemijski sastav ostatka posle fermentacije zavisi od korišćenog polaznog materijala. Rezultati ispitivanja hemijskog sastava ostatka posle fermentacije u četiri bio-gas postrojenja ukazuju da je ostatak posle fermentacije po hemijskom sastavu veoma sličan stajnjaku, kao i da ga odlikuju osobine koje ga čine po-desnim organskim đubrivom ne samo u uobičajenoj, nego i organskoj biljnoj proizovdnji (Tab. 10). Iz navedenih razloga korišćenje biomase u cilju proizvodnje energije sa ekolo-škog stanovišta je mnogo povoljnije putem bio-gasa nego putem sagorevanja biomase, po-što se pri tome sačuva značajan deo organske i mineralne materije biomase.

Tabela 10 . Neka hemijska svojstva i sadržaj biogenih makroelemenata u ostatku posle fermentacije u bio-gas postrojenju u poređenju sa stajnjakom (Tešić et al ., 2012)

SupstratSuva

materija (%)Mineralne

materije (%)U suvoj materiji (%)

N P K Ca Mg

Ostatak posle fermentacije1 6,05 23,77 3,18 0,57 6,23 2,12 0,28

Goveđi stajnjak2 23,70 10,57 1,76 0,39 1,85 1,41 0,26

Svinjski stajnjak2 20.00 10,00 2,75 1,65 2,10 1,05 0,60

1 prosek za četiri postrojenja sa različitim polaznim materijalom; 2 svež stajnjak

U regionima gde su farmeri u velikom broju svoju delatnost usmerili ka proizvodnji bio-gasa i prelasku na monokulturu (kukuruz) nastali su ekološki problemi. Došlo je do ugrožavanja pčelarstva i time oprašivanja biljaka i biodiverziteta uopšte.

Ugljenisanje biomase

U novije vreme predlaže se ugljenisanje biomase i utečnjavanje biomase na visokim temperaturama bez prisustva vazduha. Kao proizvod dobija se bio-ugalj i bio-ulje. Biou-galj (biočar, agričar) je čvrst materijal koji nastaje u procesu karbonizacije biomase na višim temperaturama (od 400 do 700oC) i pri niskoj koncentraciji kiseonika. Takođe, u ovom procesu nastaju pare i gasovi iz kojih se kondenzacijom (hlađenjem) proizvo-di bio-ulje (firma BTG, Holandija). Za ovu svrhu mogu se koristiti, pored poljoprivred-nih nusporizvoda, i drugi nusproizvodi koji sadrže ugljenik, npr. iz šećerana, fabrika papira i dr. U toku ugljenisanja (razlaganja organske materije) nastaju sagorljivi gasovi,

123

koji se mogu koristiti za proizvodnju toplotne i električne energije. Bio-ugalj se, u zavi-snosti od sastava polaznog materijala, sastoji od 50 do 90% vezanog ugljenika, od 0 do 40% isparljivih materija, od 1 do 15% vlage, od 0,5 do 5% pepela (mineralnih materija); pH vrednost se kreće od 6,2 do 9,6, a C:N od 7 do 400 (Verheijen et al., 2009). Predlaže se da se preostala ugljenisana masa (bio-ugalj), zahvaljujući njenom povoljnom dejstvu na osobine zemljišta zaore. Ugljenisana masa se u zemljištu ne razlaže ili samo izuze-tno sporo, usled čega ne dolazi do oslobađanja ugljen-dioksida. Naime, potrebno je ima-ti u vidu da su u atmosferi Zemlje najznačajnija dva izvora ugljen-dioksida: disanje bi-ljaka (oko 56%) i oslobađanje iz zemljišta (oko 38%). Zaoravanjem biouglja se smanjuje odavanje ugljen-dioksida iz zemljišta i time doprinosi smanjenju promene klime, glo-balnog otopljavanja, efekta staklene bašte dr. U Australiji u ogledima na zemljištu siro-mašnom u ugljeniku primenom 10 t/ha ugljenisane biomase značajno je povećan pri-nos pšenice i soje.

Bio-ugalj ima izuzetno veliku stabilnost, pa zahvaljujući tome dugo traje njegov po-voljan uticaj na zemljište. Upotrebom biouglja obnavlja se degradirano zemljište, vezu-ju hranljive materije i time smanjuje njihova migracija u dublje slojeve zemljišta, izvan zone korenovog sistema biljaka. Primeni biouglju se pripisuju i druga povoljna dejstva na osobine zemljišta i time na prinos i kvalitet gajenih vrsta: smanjuje se kiselost zemlji-šta i time toksičnost aluminijuma, povećava kapacitet izmene katjona, povećava se sadr-žaj Mg, Ca, K, i P, ukupna mikrobna biomasa, agregacija zemljišnih čestica zahvaljujući hifama gljiva, disanje mikroorganizama i arbuskularna mikoriza u zemljištu i dopri-nosi očuvanju zemljišne vlage. Pod uticajem biouglja smanjuje se emisija metana, oksi-da azota (50%), potreba za đubrenjem (10%), dugoročno se konzervira ugljenik u stabil-nom stanju i stimuliše simbiotska fiksacija azota kod leguminoznih biljaka (Lehmann i Joseph, 2009, Šeremešić et al., 2014).

Kompanija „Biochar Engineering“ proizvela je mobilni uređaj za ugljenisanje bio-mase koji uz dodavanja određenih modula može da proizvodi metanol i tečno bio-gori-vo. Komunalni otpad sadrži oko 35 do 45% organske materije, a njegovim ugljenisanjem moguće je proizvesti bio-ugalj i energiju. Na taj način smanjuje se emisija ugljen-dioksi-da za 25%. Ovakvo rešenje ima određene prednosti u odnosu na kompostiranje grad-skog otpada, pri čemu u atmosferu dospeva metan koji u većoj meri nego ugljen-dioksid može da doprinese stvaranju efekta staklene bašte.

Uzgoj brzorastućeg energetskog bilja

Strategijom poljoprivrede i ruralnog razvoja Republike Srbije za period 2014–2024. godine (Službeni glasnik RS, br. 85/14 ) predviđa se podizanje svesti o značaju korišćenja obnovljivih izvora energije i proizvodnji energetskih useva. U okviru toga posebni zna-čaj pripada proizvodnji brzorastućeg energetskog bilja (Rodzkin et al., 2012, Schweier i Becker, 2012, Weih, 2012).

Proizvodnja i energetsko korišćenje brzorastućeg energetskog bilja – SRC (Short Ro-tation Coppices) već dugo je predmet istraživačko-razvojnih napora, naročito u Evropi, SAD i Kanadi (vrba i topola). U Švedskoj se SRC gaje na oko 12.000 ha. Pri tome se sveo-buhvatno razmatraju svi aspekti proizvodnje i korišćenja. Razlikuju se tipično poljopri-

124

vredne vrste i brzorastuće šume (topola, vrba, bagrem i dr.). U Vojvodini treba dati pred-nost brzorastućim višegodišnjim biljkama, pre svega plantažno uzgajanim topolama i vrbama zato što za to mogu da se koriste i manje kvalitetna zemljišta, pašnjaci, zemlji-šta koja su povremeno poplavljena, koja u većini slučajeva nisu interesantna za proizvo-dnju hrane. Pored navedenog, gajenjem brzorastućeg energetskog bilja moguće je sma-njiti eroziju, popraviti degradirana i zagađena zemljišta.

Pri izboru biljne vrste treba da se vodi računa o agroekološkim uslovima nekog po-dručja, ali i da se odaberu funkcionalno i ekonomski najpovoljniji postupci ubiranja i skladištenja. U odabiru energetskih vrsta i izboru tehnologija ubiranja neophodno je da sarađuju pre svega agronomi i šumari. Gajenje energetskog bilja, pored toga što ne bi smelo da ide na račun proizvodnje hrane, ne bi trebalo da narušava i ugrožava prirodne ekosisteme livada, pašnjaka, plavnih terena koji se odlikuju specifičnom florom i fau-nom i imaju važnu ulogu u očuvanju biodiverziteta i okoline uopšte.

Pri gajenju vrbe, zavisno od primenjene tehnologije, godišnji prinos biomase se kre-će oko 10-15 t/ha. Sagorevanjem pomenute mase nastaje oko 250 kg pepela. Sa ekolo-škog stanovišta pepeo ne predstavlja problem pošto sadrži hranljive elemente i zahva-ljujući tome može da se koristi kao đubrivo. Sadržaj teških metala u pepelu sa pretežno toksičnim dejstvom je niži od graničnih vrednosti koja su predviđena prema pravilni-ku EU (Tab. 11 ). Rodzkin et al. (2014) su utvrdili povoljno dejstvo primene pepela vrbe na prinos krompira.

Tab.11. Sadržaj elemenata (µg/g ) u pepelu nastalom sagorevanjem biomase vrbe (Rodzkin et al ., 2014)

Element Drvo Kora List

Zn 1598,7 1836,5 708,4

Cu 154,7 16,9 17,1

Cr 4,6 6,7 1,4

Ni 3,7 2,1 3,2

Pb 2,4 1 1,5

Cd 0,5 0,13 0,2

K 8.600 5.669 9.685

Ca 35.600 33.200 9.507

Novi postupci ubiranja, skladištenja i prerade biomase

Ubiranje, skladištenje i prerada biomase za buduću energetsku primenu se mora do-datno istražiti. Najznačajnije bi bilo da se unapredi ubiranje i skladištenje kukuruzovi-ne i biljnih ostataka iz proizvodnje semena suncokreta. Za kukuruzovinu je značajno da se iznađu mogućnosti ubiranja i bezbednog skladištenja viskovlažne biomase. U ne-kim slučajevima sadržaj vlage je i preko 50 %. Takođe, za korišćenje visokovlažne bio-mase kao bio-goriva potrebni su specijalni kotlovi, za dosušivanje biomase, a njihova primena isplativa je samo za veća postrojenja, termičke snage preko 1 MW. Potencijal-

125

no korišćenje ovakvog (vlažnog) materijala moglo bi da se usmeri na proizvodnju ligno-celuloznog bioetanola, ali je ova tehnologija još u fazi razvoja, pa još uvek nije isplati-va. Najekonomičnija primena visokovlažne kukuruzovine moguća je u postrojenjima za proizvodnju bio-gasa. Za biljne ostatke suncokreta bitno je da se oni baliraju. Samo na taj način omogućava se ekonomski opravdan transport i skladištenje. Primena oklasaka kukuruza, pre svega na malim imanjima, potpuno je zaživela, a u okviru jednog projek-ta razvijena je i drobilica koja omogućava da se izdrobljeni oklasci primenjuju i u kot-lovima namenjenim za drveni iver. Velika je verovatnoća da će ovo gorivo, u bliskoj bu-dućnosti, biti korišćeno isključivo za sušenje klipova semenskog kukuruza (Brkić i Janić, 2005). Razvoj logistike za sve ostale biljne ostatke, takođe, treba da doživi unapređenja, kako sa stanovišta smanjenja troškova ubiranja i trasporta, tako i sa stanovišta skladiš-tenja i prerade. Poseban akcenat biće stavljen na proizvodnju otpresaka, briketa i peleta, što omogućava primenu biomase i van ruralnih oblasti. Korišćenje tehnologije proizvo-dnje energetskih briketa i peleta u odnosu na baliranu biomasu ima više prednosti (Br-kić i Janić, 2009): smanjuju se transportni troškovi biomase, smanjuje se prostor za skla-dištenje, manji je utrošak ručnog rada pri loženju, veća je efikasnost procesa sagorevanja, može da se automatizuje proces loženja i sagorevanja peletirane biomase. Nažalost, za proizvodnju peleta i briketa troši se najfinija energija (električna) i cena ovih proizvoda je preko 120 evra/t. Ipak, u poslednje vreme se ekonomski isplati korišćenje peleta u od-nosu na zemni gas, a naročito u odnosu na električnu energiju i ulje za loženje.

CENA BIOMASE I SIGURNOST SNABDEVANJA

U procesu tehnološkog razvoja postoje brojne tehnologije prerade i energetske pri-mene biomase. Pored primene biomase za grejanje i kombinovanu proizvodnju elek-trične i toplotne energije, razvoj ide ka proizvodnji tečnog goriva (BtL, Biomass to Li-quid), ka proizvodnji lignoceluloznog etanola (LCB, lignocellulosic bioethanol) i ka proizvodnji bio-gasa (BtB, Biomass to Bio-gass). Ukoliko neka od tih tehnologija doži-vi tehničko-tehnološku zrelost za praktičnu primenu, što znači pre svega prihvatljivu cenu, odnos prema biomasi značajno će se promeniti. Pored toga, dalji razvoj uobiča-jenih postrojenja za konverziju u toplotnu energiju (peći i kotlovi) takođe se unapre-đuje, sa ciljem ostvarenja višeg stepena iskorišćenja biomase u proizvodnji energije i smanjenja emisije štetnih produkata za okolinu. Ovakav razvoj posebno je značajan za Srbiju i Vojvodinu, jer je u tom pogledu nivo korišćenih postrojenja vrlo nizak. Tež-nja je, pored ostalog, da cena postrojenja bude što niža, odnosno prihvatljiva za širok broj potencijalnih korisnika (lowcost solutions). Nove tehnologije, koje bi bile ne samo prihvaćene od korisnika, već bi se oprema i proizvodila u našoj zemlji, a posebno u ru-ralnim oblastima, doprinele bi ruralnom razvoju. Posebno se očekuje standardizova-nje i sertifikacija biomase kao goriva, te korišćenje postrojenja razvijenih posebno za određeni tip goriva. U poslednje vreme u Vojvodini se mnogo radi na uspostavljanju tržišta biomase. Pokrajinski sekretarijat za energetiku i mineralne sirovine sufinansi-ra izgradnju velikih sabirnih skladišta za biomasu (kao što je primer podizanja veli-kog skladišta za biomasu kod Prigrevice).

126

Uvek ostaje otvoreno pitanje koliko košta priprema biomase za njeno korišćenje u cilju dobijanja energije. Na osnovu podataka iz prakse, cena tone balirane slame iznosi oko 50 evra. Poseban problem nastaje u slučaju snabdevanja velikih potrošača. Radijus dopremanja, ali i fragmentacija i veličina parcela, veliki su problem. Biomasa, čija je gu-stina u izvornom obliku vrlo niska, nije pogodna za transport na veća rastojanja (male bale 7 do10 km, rol bale 30 do 50 km, velike prizmatične bale 80 do 100 km, briketi do 500 km, pelete do 1000 km). U Danskoj je ovaj problem detaljno izučen, te su prikaza-ni podaci o promeni cene spremanja i transporta u zavisnosti od načina ubiranja, for-mi i gustine bala, izbora transportnih sredstava i naročito transportnih rastojanja (Ni-kolaisen, 1998). Još detaljnije razmatranje ovog problema sproveo je Wiesenthal (2006) za slučaj snabdevanja gorivom velikih postrojenja. U obzir je uzeta najsavremenija teh-nologija ubiranja, gustina prinosa biljnih ostataka, slame, te transportna rastojanja. Za-ključeno je da, čak i u uslovima najveće gustine prinosa slame, granična vrednost ter-mičke snage postrojenja ne bi smela da pređe 40 MW, jer bi cena goriva bila previsoka. U Vojvodini, u kojoj je gustina prinosa biomase veća, ove snage mogle bi da budu ne-što više. Poseban problem predstavlja usitnjenost imanja. U slučaju gradnje velikih po-strojenja bilo bi potrebno da se sklope brojni ugovori sa poljoprivrednim proizvođačima, kojima bi se definisala količina i cena biomase, slame. U slučaju razmatranja izgradnje postrojenja za centralno grejanje u Negotinu iz tih razloga odustalo se od korišćenja sla-me, a prednost je data korišćenju drveta (Pešenjanski i dr., 2007). Da bi se ovaj problem prevazišao u Vojvodini potrebno je organizovati berzu (tržište) biomase.

U Vojvodini se kao najbolja energetska biljka za proizvodnju agropeleta pokaza-la ozima pšenica, koja ima visok prinos žetvenih ostataka i dobru kalorijsku vrednost. Smatra se da je ekonomski opravdan otkup sirovine u krugu od 50 km od fabrike. Bio-masa pšenice, kukuruza i soje je 2013. godine otkupljivana u sezoni po prosečnoj ceni od 22 EUR po toni bez PDV, a maloprodajna cena agropeleta bila je oko130 EUR po toni. Cena slame u fabrici za preradu bila je, uključujući i transportne troškove, od 65 do 80 EUR po toni. Očekuje se povećanje intresa za korišćenje agropeleta kao goriva, pošto je njihovo korišćenje jeftinije od lož ulja i gasa. Usklađivanjem carinskih tarifa stekli su se uslovi i za izvoz agropeleta. Kilogram briketa od drveta proizvodi istu količinu toplote kao 0,7 m3 gasa ili 0,60 l lož ulja. Takođe, 1 t briketa odgovara energetskom sadržaju od 4 do 4,5 m3 ogrevnog drveta ili 0,9 t uglja.

Potrebno je, takođe, istaći da korišćenje biomase u cilju proizvodnje energije, pored ekološke prednosti u odnosu na korišćenje fosilnih goriva, omogućava i stvaranje no-vih radnih mesta što nije zanemarljivo ako se ima u vidu velika nezaposlenost u Srbiji.

MERE ZA PODSTICANJE ODRŽIVE PROIZVODNJE I PRIMENE BIOMASE

Najverovatnije je da održiva proizvodnja i primena biomase sa ciljem dobijanja ener-gije neće moći da bude ostvarena bez ekonomske podrške države, što je pokazala prak-sa u većini razvijenih zemalja. Primena jeftinih, ali zastarelih, tehnologija daje niže cene, ali i niži komfor i negativno utiče na životnu sredinu. Dodatnim oporezivanjem mine-

127

ralnih goriva, sa namenskim odvajanjem sredstava za stimulisanje primene biomase u energetske svrhe, tj. formiranjem fonda za podsticanje primene biomase, dao bi se ne samo impuls ostvarenju nacionalnih ciljeva i ispunjavanja međunarodnih obaveza u ovoj oblasti, već bi se neposredno podsticao ruralni razvoj. A to je jedan od gorućih pro-blema Srbije i Vojvodine, u novije vreme kao cilj prepoznat i na nivou Evropske unije.

Smatra se da je, zahvaljujući povećanju prinosa gajenih vrsta i time proizvodnje hrane, i pored sve veće potrebe za hranom usled povećanja standarda i broja stanovnika na Zemlji, moguće izdvojiti površine za proizvodnju biomase za energetske svrhe i da to ne bi ugrozilo ishranu ljudi. Pri tome treba imati u vidu da se pri stvaranju novih geno-tipova gajenih vrsta teži ka povećanju žetvenog indeksa, što znači da se masa žetvenih ostataka po jedinici stvorenog poljoprivrednog prinosa smanjuje.

PROBLEMI ODLUČIVANJA PRI KORIŠĆENJU BIOMASE U ENERGETSKE SVRHE

Problemi odlučivanja u složenim proizvodnim i tehničkim uslovima zahtevaju kom-pleksan, multidisciplinaran pristup. To se u značajnoj meri odnosi i na korišćenje ob-novljivih izvora energije, koje se zasniva na različitim tehničko-tehnološkim postupci-ma, pri čemu se koriste različiti izvori energije.

Za korišćenje biomase za proizvodnju energije postoji veći broj tehničko-tehnolo-ških rešenja koja se međusobno značajno razlikuju po brojnim parametrima značajnim za odlučivanje o njihovom korišćenju. Oni se razlikuju po visini potrebne investicije, složenosti postupka, energetskoj efikasnosti, ceni proizvedene energije i njenoj konku-rentnosti u odnosu na neobnovljive izvore energije, korišćenom materijalu za proizvod-nju energije, mogućnosti zapošljavanja, kompetitivnosti sa proizvodnjom hrane, po-trebnim prirodnim uslovima, uticaju na životnu sredinu i dr. Problem odlučivanja pri korišćenje biomase u eneregetske svrhe usložnjava i činjenica da isti tehničko-tehnolo-ški postupak može u određenim uslovima da se realizuje na različite načine, npr. u za-visnosti od pristupačnosti određene vrste biomase i dr., što se odražava na brojne poka-zatelje (energetske efikasnosti, cene proizvedene energije, uticaj na životnu sredinu i dr.) koji su od značaja za odlučivanje.

Ovom prilikom ukazaće se na prednosti i mane, sa ekološkog stanovišta, korišćenja biomase u energetske svrhe putem sagorevanja, proizvodnje bio-gasa, ugljenisanja i ga-jenja energetskih biljaka. Posebna pažnja će biti posvećena uticaju ovih načina iskorišća-vanja biomase na plodnost zemljišta. Potrebno je pri tome istaći da korišćenje obnovlji-vih izvora energije, a u okviru toga biomase, u našoj zemlji nema dužu tradiciju, prema tome ne postoji ni potrebno iskustvo, ni stručno-naučno znanje o njegovom uticaju na životnu sredinu, a shodno tome ni na plodnost zemljišta.

Do sada najzastupljeniji način proizvodnje energije iz biomase u našoj zemlji je sa-gorevanje biomase. Ovaj postupak zahteva relativno male investicije, obezbeđuje nova radna mesta, cena proizvedene energije je niža od cene drugih obnovljivih izvora ene-rgije, neposredno ne konkuriše proizvodnji hrane i pod određenim uslovima je ekolo-ški prihvatljivo, ukoliko se koristi biomasa koja sa stanovišta plodnosti zemljišta nema

128

veći značaj (ljuspice semena suncokreta, kočanke kukuruza, otpad koji nastaje pri rezid-bi u voćnjacima i vinogradima i dr.). Korišćenje žetvenih ostataka njivskih biljaka, koje se odlikuju većim sadržajem hranljivih elemenata i lakše su razgradivi u zemljištu u du-žem roku, bez adekvatne primene organskih đubriva, kao što je već istaknuto, nepovolj-no se odražava na plodnost zemljišta. Pri tome, potrebno je imati u vidu različit sadr-žaj pojedinih elemenata u žetvenim ostacima pojedinih biljnih vrsta. Tako, na primer, slama soje koja se odlikuje većom energetskom vrednošću istovremeno je bogata mine-ralnim materijama, posebno azotom. Njeno odnošenje sa njiva i sagorevanje predstav-lja veći gubitak od sagorevanja ostataka npr. strnih žita. Masa žetvenih ostataka pojedi-nih njivskih biljaka je takođe različita. Na primer, masa žetvenih ostataka kukuruza je znatno veća nego strnih žita, što istovremeno znači da se odnošenjem kukuruzovine sa njiva odnosi znatno veća količina biljnih hraniva. Stoga je konačan sud o prednostima dobijanja energije putem sagorevanja biomase sa stanovišta plodnosti zemljišta u pore-đenju sa drugim tehničko-tehnološkim postupcima moguće dati samo ako se imaju u vidu i navedene činjenice. Ne postoje ekeprimentalni podaci o uticaju na plodnost zem-ljišta procedura prema kojima se samo sa jedne trećine površine koristi biomasa ili da se za proizvodnju energije koristi samo biomasa proizvedena na zemljištima koja se odli-kuju većim sadržajem organske materije. Stoga bi ova predložena rešenja trebalo ispita-ti eksperimentalno u našim agroekološkim uslovima pre nego što se preporuče kao na-čin za iskorišćavanje biomase.

Proizvodnja energije u bio-gas postrojenjima zahteva veća ulaganja u odnosu na sa-gorevanja biomase, a zavisno od vrste biomase koja se koristi može, ali ne mora da bude u kompeticiji sa proizvodnjom hrane. Rad bio-gas postrojenja obezbeđuje zapošljavanje i sa stanovišta plodnosti zemljišta je pogodniji način korišćenja biomase od sagorevanja. Ostatak koji zaostaje posle proizvodnje bio-gasa po svojim hemijskim osobinama čini ga podesnim đubrivom. Njegovom primenom vraća se u zemljište značajna količina hrani-va koja su se nalazila u biomasi.

Ugljenisanje biomase prema inostranim iskustvima je ekološki prihvatljiv postupak dobijanja energije, pošto ostatak – ugljenisana biomasa – povoljno utiče na fizičke i he-mijske osobine zemljišta i smanjuje odavanje ugljen-dioksida iz zemljišta u atmosferu. Koliko je nama poznato ovaj postupak kod nas nije do sada primenjivan, zbog čega nije moguće proceniti njegove tehničko-tehnološke karakteristike sa ekološkog stanovišta, tj. efekta ugljenisane biomase na svojstva zemljišta u našim agroekološkim uslovima. Ovaj postupak ne ugrožava proizvodnju hrane, omogućava zapošljavanje, zahteva osre-dnju investiciju, zbog čega zaslužuje da se i ovaj način korišćenja biomase u proizvodnji energije ubuduće ispita i koristi.

Gajenje brzorastućih biljaka za proizvodnju energije na poljoprivrednim površi-nama umanjuje proizvodnju hrane. Stoga se preporučuje njihovo gajenje na površina-ma koje nisu pogodne za biljnu proizvodnju. S tim u vezi postavlja se pitanje kolika je produkcija organske materije tih biljaka na takvim zemljištima. Zemljišta nepogodna za biljnu proizvodnju (plavna, erodirana, zaslanjena i dr.) odlikuju se specifičnom flo-rom i faunom. Gajenje energetskih biljaka na takvim staništima dovelo bi do prome-ne u živom svetu, što je štetno. Gajenje energetskih biljaka može da bude korisno na zagađenim terenima, gde bi se njihovim gajenjem istovremeno postiglo prečišćavanje

129

zemljišta od zagađivača (fitoremedijacija) i proizvodnja organske mase. Energetska efi-kasnost energetskih biljaka u velikoj meri zavisi od vrste biljaka. Imajući u vidu da gaje-nje energetskih biljaka zahteva određena finansijska sredstva, dok se žetveni ostaci ga-jenih biljaka samo sakupljaju, baliraju i transportuju do mesta upotrebe, cena energije proizvedene od energetskih biljaka verovatno je viša. Odnošenje energetskih biljaka sa proizvodne površine, posebno jednogodišnjih, bez primene organskih đubriva dugoro-čno bi se nepovoljno odrazilo na plodnost zemljišta.

Poređenje ekonomičnosti i uticaja na životnu sredinu i plodnost zemljišta pojedinih tehničko-tehnoloških rešenja za korišćenje biomase u cilju proizvodnje energije je slo-žen zadatak pošto na to utiču brojni činioci. U reševanju ovog problema neophodan je multidisciplinarni pristup i korišćenje metode višekriterijumske optimizacije, a u cilju nalaženja najpovoljnijeg rešenja za konkretne uslove.

ZAKLJUČCI

Srbija kao kandidat za prijem u Evropsku uniju ima jasan zadatak i cilj da sledi ener-getske direktive EU postavljene u dokumentu 2009/28/EC koje treba ostvariti do 2020. godine. U Srbiji najveći potencijal obnovljivih izvora energije predstavlja, pre svega, čvr-sta biomasa koja potiče iz ratarske, voćarske i vinogradarske proizvodnje. U Vojvodini su to ostaci poljoprivredne proizvodnje. Pored navedenog, u obzir dolaze i nusproizvodi prehrambene industrije, energetske biljke i dr. Povećanje udela obnovljivih izvora ener-gije u energetskom snabdevanju Srbije i Vojvodine je vrlo složen zadatak.

Na osnovu pregleda statističkih i podataka iz literature ustanovljeno je da su stvarni potencijali biomase u Vojvodini oko 6 Mt godišnje. Ipak, kada su razmotreni razni uti-caji, došlo se do podatka da može da se ubere oko 1,8 Mt (30%), a za energetske svrhe ko-risti oko 1,7 Mt biomase. Ukoliko se tome dodaju količine biomase nastale rezidbom vo-ćnjaka i vinograda, kao i ostaci primarne prerade poljoprivrednih proizvoda, energetski potencijal biomase u Vojvodini je oko 0,7 Mtoe (mega tona ekvivalentne nafte). To se do-bro slaže sa ranije procenjenim potencijalima biomase iz poljoprivrede, koji za celu Sr-biju iznose 1,7 Mtoe.

Pošto je cilj da se biomasa za energetske svrhe koristi na održiv način, analizirani su pojedini činioci koji na to utiču. Naglašen je značaj očuvanja plodnosti zemljišta, kom-peticije između useva gajenih za proizvodnju energije i useva namenjenih ishrani, ostva-renja ekonomske i socijalne održivosti, kao i unapređenja kvaliteta korišćenih termo-energetskih postrojenja.

Procenjeno je da najveće rezerve biomase predstavlja kukuruzovina i ostaci proiz-vodnje suncokreta. Vlažna kukuruzovina može da se koristi u specijalnim kotlovima, ili može da predstavlja sirovinu za proizvodnju lignoceluloznog bioetanola (LCB, ligno-cellulosic bioethanol), ili BtL (Biomass to Liquid), pod uslovom da one dostignu tehni-čku zrelost za primenu u praksi. Proizvodnja bio-gasa iz žetvenih ostataka i drugih po-ljoprivrednih proizvoda predstavlja u svetu već dobro uhodanu tehnologiju, koja je kod nas još uvek praktično u začetku. Ugljenisanje organske mase predstavlja, takođe, mo-guć postupak za dobijanje energije iz biomase. Proizvodnja energetskog bilja, a pre sve-

130

ga brzorastućih višegodišnjih biljaka, predstavlja značajan potencijal u budućnosti. Pri tome bi se pre svega koristila zemljišta na kojima se ne proizvodi hrana.

Značajne mogućnosti za povećanje količine biomase nalaze se i u sektoru primar-ne prerade, a tipičan primer je primena oklaska za sušenje klipova kukuruza u semen-skoj proizvodnji. Procenjeno je da bi, uz sprovođenje prethodno definisanih aktivno-sti i ostvarenje održivog razvoja, potencijal biomase za energetske svrhe u Vojvodini do 2020. godine mogao da se poveća na oko 1,1 Mtoe, što bi predstavljalo više od 20% po-trošnje primarne energije.

Budućnost u primeni biomase u energetske svrhe leži u proizvodnji briketa, a naro-čito peleta, od biomase kao čvrstog alternativnog, obnovljivog, održivog i ekološkog go-riva. Briketi ili peleti mogu da se proizvedu od različitih vrsta otpadne poljoprivredne, prehrambene i drvne biomase, mešavine biomase i od energetskih kultura. Upakovana biomasa, u obliku briketa i peleta, može da se transportuje na velika rastojanja, te po-staje roba za tržište. Na kraju, treba reći da je neophodno da se uspostavi berza (tržište) biomase, po ugledu na novosadsku berzu poljoprivrednih proizvoda, kao i da se uradi detaljna analiza utrošene energije pri proizvodnji briketa i paleta.

Žetveni ostaci obradivih površina predstavljaju značajan udeo ukupne biomase agroekosistema. Njih karakteriše relativno visoki sadržaj hranljivih materija zbog čega imaju značajnu ulogu u kruženju materija u agroekosistemu i time u očuvanju plodno-sti zemljišta. Stoga sistematsko i dugoročno odnošenje žetvenih ostataka sa njiva i nji-hovo sagorevanje u cilju proizvodnje energije, pri čemu se najveći deo hranljivih mate-rija gubi, ima nepovoljne posledice na plodnost zemljišta. U slučaju da se žetveni ostaci njivskih biljaka redovno odnose sa njiva, u cilju očuvanja plodnosti zemljišta potrebno bi bilo svake treće ili četvrte godine đubriti organskim đubrivima, pre svega stajnjakom. Imajući u vidu da je broj uslovnih grla po hektaru u Srbiji veoma nizak, mala je verovat-noća da se primenom stajnjaka može kompenzovati gubitak organske materije nastao sagorevanjem žetvenih ostataka. Stoga bi korišćenje biomase u cilju dobijanja energije trebalo da bude praćeno unapređenjem stočarske proizvodnje.

Postoje i druga tehnološka rešenja za dobijanje energije iz biomase, npr. proizvodnjom bio-gasa što je ekološki mnogo prihvatljivije. Ostatak nakon proizvodnje bio-gasa u bio-gas postrojenju po svom hemijskom sastavu sličan je stajnjaku. Korišćenje organskih osta-taka iz vinogradarstva, voćarstva, šumarstva, prerade drveta i dr., kao i gajenje energet-skih biljaka, ukoliko se gaje na površinama koje nisu podesne za njivsku proizvodnju i time ne konkurišu proizvodnji hrane, je sa ekološkog stanovišta prihvatljivo. Međutim, uticaj svih ovih materija nakon korišćenja za dobijanje energije u bio-gas postrojenju na plodnost zemljišta nije poznat i treba da se istraži u našim agroekološkim uslovima.

Imajući u vidu velik potencijal biomase nastale kao nusproizvod u poljoprivredi, po-trebe za povećanjem učešća obnovljivih izvora energije u ukupnoj potrošnji energije u lokalnim, ragionalnim i globalnim razmerama, kao i dosadašnja svetska iskustva na tom polju, opravdano je nastojanje da se intenzivira korišćenje biomase koja potiče iz poljoprivredne proizvodnje za dobijanje energije. Ako se time ne ugrožava proizvodnja hrane, poljoprivreda može da bude ne samo proizvođač hrane već i goriva, pod uslovom da se biomasa, toliko značajna u kruženju materija u agroekosistemu, koristi na način koji omogućava održivost i očuvanje plodnosti zemljišta.

131

Pojedini tehničko-tehnološki postupci za korišćenje biomase za proizvodnju energi-je različito utiču na plodnost zemljišta i uopšte na životnu sredinu i odlikuju se brojnim drugim specifičnostima značajnim za odlučivanje, što nameće potrebu da se ovaj pro-blem prouči, pored ostalog, i višekriterijumskom analizom, kako bi se pronašla najpo-voljnija rešenja za date uslove.

LITERATURA

Ábrahám, J. (1980). A szerves trágyák kezelése és felhasználása. Mezőgazdasági Kiadó, Budapest.

Allison, M. F., Chapman, J. L., Garat, C. E., Todd, A, D. (1997). The Potassium, Sodium, Magnesium, Calcium and Phosphate Nutrition of Sugarbeet (Beta vulgaris) Grown on Soils Containing Incorporated Straw. J. Sci. Food Agric. 74. p. 216–220.

Bogdanović, D., Ubavić, M., Dozet, D. (1993). Hemijski sastav i obezbeđenost zemljišta Vojvodine neophodnim elementima. U: Kastori, R. (ured.) Teški metali i pesticidi u zemljištu - Teški metali i pesticidi u zemljištima Vojvodine, Poljoprivredni fakultet, Institut za ratarstvo i povrtarstvo, Novi Sad. p. 197-215.

Bošnjak, D., Lučić, Dj., Rodić, V., Žutić, V. (2007). Organizacija proizvodnje i korišće-nje stajnjaka u poljoprivredi AP Vojvodine. Savremena poljoprivreda, 56. p. 189-197.

Brkić, M., Janić, T. (2005). Poljoprivreda kao potrošač i proizvođač energije. Savremena poljoprivredna tehnika, 31(4). p. 155–161.

Brkić, M., Janić, T. (2009). Briketiranje i peletiranje biomase, monografija, Poljoprivre-dni fakultet, Novi Sad. p. 277.

Brkić, M., Janić, T. (2010). Nova procena vrsta i količina biomasa Vojvodine za proizvo-dnju energije. Savremena poljoprivredna tehnika, 36(2). p. 178–188.

Brkić, M., Janić, T., Somer, D. (2006). Termotehnika u poljoprivredi, II deo: Procesna tehnika i energetika u poljoprivredi; Poljoprivredni fakultet, Novi Sad. p. 323.

Dimitrov, P., Stoyanov, K., Kangalov, P., Beloev, H. (2011). Methods of using vegetation and plant residues for protecting the soil from erosion in Bulgaria. Ecologica, 18. p. 485–489.

Dinya, I. (2011). Biomassza alapú energiatermelés és fenntartható energiagazdálkodás. Magyar Tudomány, 9. p. 12–925.

Hartmann, H., Turowski, P., Kiener, S. (2010). Electrostatic precipitators for small scale wood furnaces. Landtechnik, 65(5). p. 342–345.

Hénin, S., Gras, R., Monnier, G. (1969). Le profil cultural, Paris.Ilić, M., Grubor, B., Tešić, M. (2004). The state of biomass energy in Serbia. Thermal Sci-

ence, 8. p. 2–20.Jaćimović, G., Malešević, M., Bogdanović, D., Marinković, B., Crnobarac, J., Latković,

D., Aćin, V. (2009). Prinos pšenice u zavisnosti od dugogodišnjeg zaoravanja žetve-nih ostataka. Letopis naučnih radova Poljoprivrednog fakulteta, Novi Sad, 33. p. 85–92.

Kádár, I. (1999). Tápanyaggazgálkodásunk az ezredfordulón. Agrokémia és Talajtan, 48. p. 193–216.

132

Kaltschmitt, M., Hartmann, H., Hofbauer, H. (2009). Energie aus Biomasse. Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg.

Kastori, R. (1964). Iskorišćavanje i dinamika usvajanja azota, fosfora i kalijuma kukuru-za. Zbornik Matice srpske za prirodne nauke, 26. p. 84–156.

Kastori, R., Tešić, M. (2005). Use of harvest residues as alternative fuel – advantages and disadvantages. Agricultural Engineering – Reports for Southeastern Europe 11(1–4). p. 22–27.

Kastori, R., Maksimović, I., Putnik-Delić, M. (2012). Environmental Aspects of Burning Field Residues for Use as an Alternative Fuel. Ratarstvo i povrtarstvo, 49. p. 313–319.

Kastori, R., Petrović, M., Starčević, Lj. (1985). Effect of Nitrogen Fertilization and Plow-ing Under of Straw on Grain Quallity in Wheat and Mais Grain. Arhiv za poljo-privredne nauke, 46. p. 129–144.

Kastori, R.,Tešić, M. (2006). Efekat višegodišnjeg odnošenja žetvenih ostataka sa polja. Revija agronomskog saznanja, 16. p. 23–27.

Kastori, R., Putnik-Delić, M., Maksimović, I. (2014). Green energy and soil fertility. Pro-ceedings I. International Conference – Planning and Land Use and Landfills in Terms of Sustainable Development. Zrenjanin. p. 11–20.

Kretzschmar, R.M., Hafner, H., Bationo, H., Marschner, H. (1991). Long- and short terme effects on crop residues on aluminium, toxicity, phosphorus availability and growth of the pearl millet in an acid soil. Plant and Soil, 136. p. 215–223.

Láng, I., Harnos, Zs., Csete, L., Karlovánszky, U.P., Tőkés, O. (1985). A biomassza kom-plex hasznosításának lehetőségei. Mezőgazdasádi Kiadó, Budapest.

Latković, D., Marinković, B., Malešević, M., Jaćimović, G., Jug, D. (2009). Effect of dif-ferent levels of nitrogen from plowed under harvest residues on grain yield of corn. Contemporary Agriculture, 58. p. 14–22.

Lehmann, J., Joseph, S. (2009). Characteristics of Biochar: Biological Properties. In: Bio-char for Environmental Management. Science and Technology, Earthscan.

Loo, S., Koppejan, J. (2005). Handbook of Biomass Combustion and Co-Firing. Twente University Press, Enschede.

Marinković, B., Starčević, Lj., Crnobarac, J., Balašević, S., Latković, D. (1993). Effect of plowing under of harvest residues on mineral nitrogen relocation into deeper soil layer. Proceedings of Internatiiona Scientific Conference ECO-93. Protection of En-vironment and Agriculture, Novi Sad, Serbia. p. 33–36.

Martinov, M., Tešić, M., Konstantinović, M., Stepanov, B. (2005). Perspektive u korišće-nju biomase za grejanje domaćinstava u seoskim područjima, Savremena poljopri-vreda, 31. p. 155–164.

Martinov, M., Brkić, M., Janjić, T., Đatkov, Đ., Golub, M., Bojić, S. (2011). Biomasa u Voj-vodini – RES 2020. Savremena poljoprivredna tehnika 37. p. 119–224.

Mihajlović, E. (2006). Biomass as potential renewable energy resurce. Revija agronom-ska saznanja. 16. p. 27–30.

Milošević, N. (1985). Microbiological Changes and Dehydrogenase Activity of Cher-nozem Soil Dependence of Introduced Nitrogen Fertilizers and Organic Matter. Agronomski glasnik, 6. p. 33–41.

133

Nikolaisen, N. (ed.) (1998). Straw for Energy Production, Technology–Environment–Economy, Second edition. The centre for Biomass Technology, Copenhagen.

Obernberger, I., Brunner, T.H. (2005). Aerosols in biomass combustion – Formation, characterization, behaviour, analysis, emissions, health effects. Graz University of Technology, Graz, BIOS Bioenergiesysteme GmbH, Graz.

Pešenjanski, I., Martinov, M., Bjelaković, R., Živanović, T. (2007). Biomasa u sistemu da-ljinskog grejanja u Negotinu. Klimatizacija, grejanje, hlađenje, 36(3). p. 61–68.

Powlson, D. (2006). Cereals straw for bioenergy: Environmental and agronomic con-straints. In Proc. Expert Consultation: Cereals Straw Resources for Bioenergy in the European Union. 14–15 October, Pamplona, Spain. p. 45–59.

Rebafka, F.P., Ndungruru, B.J., Marschner, H. (1993). Crop residue application increas-es nitrogen fixation and dray matter production in groundnut (Arachis hypogea L.) grown on an acid sandy soil in Niger, West Africa. Plant and Soil 150. p. 213–222.

Rodzkin, A., Mosiej, J., Karczmarczyk, A., Wyporska, K. (2012). Biomassa Production in Energy Forests. In: Ryden, L., Karlsson, I. (eds.) Ecosystem Health and Sustaina-ble Agriculture. The Blatic University Programme, Uppsala University. p. 325–301.

Rodzkin, A., Orlovich, S., Krstich, B. (2014). The perspective of application of ash from willow wood as a mineral fertilizer. Proceedings of XVIII International ECO-Con-ference – Safe Food, Novi Sad, Serbia. p. 211–218.

Rosentrater, K.A., Todey, D., Persyin, R. (2009). Quantifying Total and Sustainable Ag-ricultural Biomass Resources in South Dakota – A Preliminary Assessment. Agri-cultural Engineering International 11: Manuscript. p. 1059–1058–1.

Schweier, J., Becker, G. (2012). Harvesting of short rotation coppice – harvesting trials with a cut and storage system in Germany. Silva Fennica , 46. p. 287–299.

Sekulić, P., Ninkov, J., Hristov, N., Vasin, J., Šeremešić, S., Zeremski-Škorić, T. (2010). Sadržaj organske materije u zemljištu AP Vojvodine i mogućnost korišćenja žetve-nih ostataka kao obnovljivog izvora energije. Ratarstvo i povrtarstvo 47. p. 591–598.

Šeremešić, S., Vasin, J., Živanov, M., Milić, S., Milošev, D., Vasiljević, M. (2014). Biochar application: the prospects of soil property improvement. Proceedings of XVIII Inter-national ECO-Conference – Safe Food, Novi Sad, Serbia. p. 155–161.

Shaw, A.W., Robinson, R. (1970). Organic matter decomposition and plant nutrient from incorporations of soybean hay and wheat straw in Holston sandy loam in autdoor lysimeters. Soil Sci. Soc. Am. Proc. 24. p. 617–622.

Stevanović, M. (1978). Uticaj zaoravanja žetvenih ostataka na količinu humusa i azota u zemljištu. Arhiv za poljoprivredne nauke 31. p. 41–50.

Strategija poljoprivrede i ruralnog razvoja Republike Srbije za period 2014–2024. (2014). Službeni glasnik RS, br. 85/14 od 12 . avgusta 2014.

Strauß, C. (eds.) et al. (2010). Standortangepasste Anbau – systeme für Energiepflanzen. Fachagentur Nachwachsende Rohstoffe e.V. (FNR), Gülzow.

Tešić, M., Kastori, R., Maksimović, I., Effenberger, M., Đatkov, Đ., Putnik-Delić, M. (2012). Sadržaj biogenih i drugih elemenata u ostatku posle fermentacije u bio-gas postrojenju. Ratarstvo i povrtarstvo, 49. p. 307–312.

Verheijen, F., Jeffery, S., Diafas, I. (2009). Biochar Application to Soils, Soil Action – LMNH Unit – IES, Ispra.

134

Vučić, N. (1992). Higijena zemljišta. Vojvođanska akademija nauka i umetnosti. Knji-ga XII, Novi Sad.

Weih, M. (2012). Perannial biomass crops: Breeding research in Salix integrating ecol-ogy, physiology and genetics. Plant Biology Congress, EPSO, FESPB, Freiburg, Ger-many. p. 132.

Wiesenthal, T. (2006). Cereals straw for bioenergy: Industrial and logistic issues, costs and implementation. In Proc. Expert Consultation: Cereals Straw Resources for Bio-energy in the European Union, Pamplona, Spain. p. 111–116.

Withers, P.J.A. (1991). Removal of phosphorus and potassium from the soil in wheat and barley straw. J. Agric. Sci. 117. p. 221–224.

135

ECOLOGICAL ASPECTS OF USING BIOMASS TO PRODUCE ENERGY – GREEN ENERGY AND SOIL FERTILITY

Kastori Rudolf, Brkić Miladin, Maksimović Ivana, Putnik-Delić MarinaUniversity of Novi Sad, Faculty of Agriculture, Novi Sad, Trg D. Obradovića 8,

21000 Novi Sad, [email protected]

Summary

Finding, development and exploitation of alternative, renewable energy resourc-es has become a global challenge at the beginning of the 21st century, for several rea-sons. Consumption and prices of fossil fuels is increasing, and their stocks are limited. Sources of fossil fuels, oil and natural gas reserves, are unevenly distributed around the world which makes many countries, including major energy consumers, dependent on their manufacturers. This dependence can be a generator of economic and thus political problems. In addition, it is important to emphasize the fact that the use of fossil fuels, on a global scale, largely contributes to environmental pollution by emission of carbon di-oxide and other oxides (SOx), creation of greenhouse gases and thus contributing to cli-mate change on our planet. The increasing demand for energy and the occurrences stat-ed above, are the main reasons why humanity is forced to focus on other, new sources of energy, that will allow stable production of sufficient quantities of energy, of affordable price, that does not threaten the environment, and possibly are renewable, which means that they can continuously provide the required energy.

Among renewable energy sources, biomass has an important role. Biomass can be used to produce heat and electricity by means of combustion, to produce liquid fuels biodiesel and bioethanol, to produce gas fuel bio-gas, as well as for production of sol-id fuels (briquettes, pellets). The aforementioned uses of biomass have their economic, technological, environmental and other advantages and disadvantages because of which they are unevenly applied.

The aim of this study is to present the main features of individual technical and tech-nological solutions developed for the use of biomass to produce energy, with particular emphasis on environmental aspects and consequences on soil fertility. Based on litera-ture and our own research results, we will point out possible solutions from the stand-point of rational, ecologically sound use of biomass to produce energy.

The justification for the use of biomass for energy purposes and sustainability pro-cess – Among renewable energy sources, biomass has the greatest potential in Serbia. Vojvodina has about 1.8 Mt biomass residues from agricultural production that may-be used for production of energy, which is less than 30% of the total quantity of availa-ble crop residues. In Vojvodina, in the last few years, only about 3% of the total amount of biomass was used for energy production (heating). Sustainability of usage of biomass for the production of energy is influenced by many factors due to its impact on the envi-ronment, economy, development of rural areas, etc.

136

The characteristics of biomass as a biofuel – Biomass is not a fuel in the exact sense. It can only be used as an alternative fuel. It is bulky, unevenly structured, occasionally moist, of low-density, expensive to transport long distances, has a higher percent of ash than the wood and lower than coal, etc.

Competition with food production – Extreme increase in use of agricultural land for the production of, for example, bioethanol, biodiesel and to some extent energy plants, could jeopardize meeting the growing needs of the world for food.

Impact on the environment – The use of biomass to produce energy reduces emis-sion of greenhouse gases and does not contribute to global warming of our planet. The emission of various gasses and particles, released during the combustion of biomass, has to be prevented by the application of appropriate devices. If the production of ener-gy from biomass does not jeopardize the environment, it is possible that agriculture be-coms not only a manufacturer of food but also of fuel.

Ecological consequences of burning crop residues – Due to their relatively high content of nutrients, harvest residues play an important role in the cycling of nutri-ents in agroecosystem. By their combustion, total amount of carbon and nitrogen, and a large portion of sulfur and other mineral elements get lost. The ash that remains after the combustion of biomass can be used as fertilizer.

Crop residues and soil fertility – Crop remains exerts beneficial effects on soil fertil-ity and thus the amount and quality of the yield of cultivated species. It was found that the long-term removal of crop residues from fields leads to a reduction of organic mat-ter content in the soil, which largely determines its fertility. In addition, incorporation of crop residue reduces nutrient leaching and soil erosion and increases the availabili-ty of some nutrients for plants on acidic soils and increases of the soil biological value.

Novel technologies in agricultural production and other uses of biomassConservation tillage. Conservation tillage is one of the minimum tillage systems,

without toppling over ridges, where plant residues remain on the soil surface, and part-ly also are incorporated into it. Such tillage system saves energy and returns partly the crop residues into nutrient cycling in agroecosystems.

The use of biomass for bio-gas. The use of biomass for production of energy through bio-gas plants is in broad expansion, because, among other reasons, because for this purpose a great variety of products and by-products of agriculture, food industry and others can be used. Ecologically, in comparison with combustion of biomass, its usage for bio-gass production has some advantages, since composition of the remains of bio-gass production is similar to manure.

Carbonization of biomass. For carbonization can be used the other carbon-contain-ing materials, beside agricultural by-products. During pyrolysis, combustible gases are formed, which can be used for the production of heat and electricity. Residual biochar has beneficial effect on soil fertility.

Growing fast-growing energy crops. In Vojvodina, priority should be given to fast-growing perennials, primarily to plantation cultivation of poplar and willow. In order to avoid competition with food production, the plants aimed at the production of ener-gy should be primarily grown in areas that are not suitable for agricultural production.

137

New methods of collection, storage and processing of biomass. Collection, storage and processing of biomass for future energy usage needs to be further explored. The most important would be to improve harvesting and storage of maize and vegetable residues and the production of sunflower seed. Using the technology of energy briquettes and pellets as compared to baled biomass has several advantages.

Price of biomass and reliability of supply – In Vojvodina, the best species for the production of agropellets is winter wheat, because it has a high yield of crop residues of good calorific value. It is believed that in terms of absolute density of straw, the highest thermal power of power plant should be limited to 40 MW, since the fuel price would be too high if the power is higher. In Vojvodina, where the density of the biomass yield is quite high, those limiting values for power plants could be set little higher.

Incentives for sustainable biomass production – Sustainable production and use of biomass energy will probably not be feasible without economic support from the state, which indeed is practice in most developed countries. Stimulation of application of bio-mass for the production of energy, in other words establishment of a fund to encourage the application of biomass, would provide not only a stimulans for realization of natio-nal goals and the fulfillment of international obligations in this area, but would also di-rectly encourage rural development.

Problems in decision making about using biomass for energy purposes – Com-paring the costs and impact on the environment and soil fertility of particular techni-cal and technological solutions of the usage of biomass for energy purposes is a complex task, since it is also affected by many factors. Solving this problem requires a multidisci-plinary approach and application of a method of multicriterial optimization, in order to find the best solution for the given conditions.

Keywords: biomass, energy, combustion, bio-gas, carbonization, energy plants, soil fertility

138

EKOLOŠKI ASPEKTI PRIMENE BIOMASE U PROIZVODNJI ENERGIJE – ZELENA ENERGIJA I PLODNOST ZEMLJIŠTA

Rudolf Kastori, Miladin Brkić, Ivana Maksimović, Marina Putnik-DelićUniverzitet u Novom Sadu, Poljoprivredni fakultet, Novi Sad,

Trg Dositeja Obradovića [email protected]

Sažetak

Iznalaženje, razvoj i korišćenje alternativnih, obnovljivih izvora energije postao je u globalnim razmerama najveći izazov na početku 21. veka. Za to postoji više razloga. Po-trošnja i cene fosfilnih energenata stalno rastu, a njihove zalihe su ograničene. Izvori fo-silnih goriva nafte i zemnog gasa su neravnomerno raspoređeni po svetu što čini mnoge države među njima i velike potrošače energije zavisnim od njihovih proizvođača. Ova zavisnost može da bude generator ekonomskih, a time i političkih problema. Pored na-vedenog, veoma je značajno istaći i činjenicu da korišćenje fosilnih goriva u globalnim razmerama u velikoj meri doprinosi zagađenju životne sredine, imisiji ugljen- dioksida i drugih oksida (SOx), stvaranju staklene bašte i promeni klime naše planete. Sve veća po-treba za energentima i navedene činjenice su osnovni razlozi zbog kojih je čovečanstvo primorano da iznalazi druge, nove izvore energije koji omogućavaju stabilnu proizvo-dnju dovoljne količine energije sa prihvatljivom cenom, ne ugrožavaju životnu sredinu, i po mogućstvu su obnovljivi, što znači da mogu kontinuirano, beskonačno da obezbe-de potrebnu energiju.

Među obnovljivim izvorima energije biomasa zauzima važno mesto. Biomasa može da se koristi za proizvodnju toplote i električne energije putem sagorevanja, za proizvo-dnju tečnih goriva bio-dizela i bioetanola, za proizvodnju gasnog goriva bio-gasa, kao i za proizvodnju čvrstih goriva (briketa, peleta). Pomenuti načini korišćenja biomase imaju svoje ekonomske, tehničko-tehnološke, ekološke i druge prednosti i nedostatke zbog čega su našli nejednaku primenu.

Cilj ovih istraživanja je da se ukaže na osnovne karakteristike pojedinih tehničko-tehnoloških rešenja korišćenja biomase za dobijanje energije, sa posebnim osvrtom na ekološke aspekte i moguće posledice na plodnost zemljišta. Na osnovu postojećih i sop-stvenih rezultata istraživanja ukazaće se na moguća rešenja za dobijanje energije sa sta-novišta racionalnog, ekološki prihvatljivog korišćenja biomase.

Opravdanost korišćenja biomase u energetske svrhe i održivost postupka – Među obnovljivim izvorima energije biomasa predstavlja najveći potencijal u Srbiji. Vojvodina raspolaže sa oko 1,8 Mt, ostatka poljoprivredne biomase za energetske svrhe što je ma-nje od 30% od ukupno raspoložive količine biljnih ostataka. U Vojvodini se poslednjih godina koristi oko 3% od ukupne količine biomase u energetske (toplotne) svrhe. Na održivu proizvodnju i energetsko korišćenje poljoprivredne i druge biomase, ima više pozitivnih i negativnih uticaja, s obzirom na njen uticaj na životnu sredinu, ekonomiju, razvoj ruralnog područja i dr.

139

Karaktersitike biomase kao bio-goriva – Biomasa nije gorivo u egzaktnom smislu. Ona može da se koristi samo kao alternativno gorivo. Ona je voluminozna, neujednače-na po struktiri, povremeno vlažna, male gustine, skupa za transport na veća rastojanja, ima veći procenat pepela od drveta, a manji od uglja itd.

Konkurencija u proizvodnji hrane – Ekstremno povećanje korišćenja poljoprivred-nih površina za proizvodnju npr. bio-etanola, bio-dizela i donekle energetskih biljaka mogla bi da ugrozi zadovoljavanje sve veće potrebe u svetu za hranom.

Uticaj na životnu sredinu – Korišćenje biomase za energetsku primenu smanjuje efekat staklene bašte i ne doprinosi globalnom zagrevanju naše planete. Pri sagorevanju biomase dolazi do emisije gasova i čestica, što je potrebno sprečiti primenom odgovara-jućih uređaja. Ako se pri proizvodnji energije iz biomase vodi računa o životnoj sredini moguće je da poljoprivreda bude ne samo proizvođač hrane već i goriva.

Ekološke posledice sagorevanja žetvenih ostataka – Usled relativno velikog sadrža-ja hranljivih materija žetveni ostaci imaju važnu ulogu u kruženju materija u agroekosi-stemu. Njihovim spaljivanjem gubi se ukupna količina ugljenika i azota, velikim delom i sumpora i drugih biogenih elemenata. Pepeo koji zaostaje posle sagorevanja biomase može da se koristi kao đubrivo.

Žetveni ostaci i plodnost zemljišta – Zaoravanje žetvenih ostataka ispoljava povolj-no dejstvo na plodnost zemljišta i time na visinu i kvalitet prinosa gajenih vrsta. Utvrđe-no je da dugotrajno odnošenje žetvenih ostataka sa njiva dovodi do smanjenja organske materije u zemljištu, koja u velikoj meri određuje njenu plodnost. Pored toga, zaorava-njem žetvenih ostataka smanjuje se ispiranje i erozija zemljišta i povećava pristupačnost nekih hraniva za biljke na kiselim zemljištima i biogenost zemljišta.

Inovirane tehnologije poljoprivredne proizvodnje i druge primene biomase – Kon-zervaciona obrada. Konzervaciona obrada ubraja se u sisteme minimalne obrade zem-ljišta, bez prevrtanja zemljišta, pri čemu biljni ostaci ostaju na površini zemljišta, a deli-mično se i u njega unose. Ovim sistemom obrade štedi se energija i vraća deo žetvenih ostataka u kruženje materije agroekosistema.

Korišćenje biomase za dobijanje bio-gasa. Korišćenje biomase za dobijanje energi-je putem gas postrojenja u velikoj je ekspanziji pored ostalog i zato što se za tu svrhu mogu koristiti brojni proizvodi i nus proizvodi poljoprivrede, prehrambene industrije i dr. Ekološki, u odnosu na sagorevanje biomase ima prednost, pošto je ostatak koji zao-staje posle proizvodnje bio-gasa po svom sastavu sličan stajnjaku.

Ugljenisanje biomase. Za ugljenisanje mogu se koristiti, pored poljoprivrednih nus-proizvoda i drugi koji sadrže ugljenik. U toku ugljenisanja nastaju sagorljivi gasovi, koji se mogu koristiti za proizvodnju toplote i električne energije. Zaostao bio-ugalj povolj-no utiče na plodnost zemljišta.

Uzgoj brzorastućeg energetskog bilja. U Vojvodini treba dati prednost brzorastućim višegodišnjim biljkama, pre svega plantažnom uzgajanju topola i vrba. Da ne bi došlo do konkurencije sa proizvodnjom hrane ove biljke treba pre svega gajiti na površinama koja nisu podesna za poljoprivrednu proizvodnju.

Novi postupci ubiranja, skladištenja i prerade biomase. Ubiranje, skladištenje i prera-de biomase za buduću energetsku primenu potrebno je dodatno istražiti. Najznačajnije bi bilo da se unapredi ubiranje i skladištenje kukuruzovine i biljnih ostataka pri proiz-

140

vodnji semena suncokreta. Korišćenje tehnologije energetskih briketa i peleta u odnosu na baliranu biomasu ima više prednosti.

Cena biomase i sigurnost snabdevanja – U Vojvodini se za proizvodnju agropele-ta kao najbolja biljka pokazala ozima pšenica, koja ima visok prinos žetvenih ostataka i dobru kalorijsku vrednost. Smatra se da u uslovima najveće gustine prinosa slame, gra-nična vrednost termičke snage postrojenja ne bi smela da pređe 40 MW, jer bi cena go-riva bila previsoka. U Vojvodini, u kojoj je gustina prinosa biomase veća, ove snage mo-gle bi da budu nešto više.

Mere podsticanja održive proizvodnje biomase – Održiva proizvodnja i energetska primena biomase najverovatnije ne mogu biti ostvareni bez ekonomske podrške države, što je pokazala praksa u većini razvijenih zemalja. Stimulacija primene biomase u ene-rgetske svrhe, tj. formiranje fonda za podsticanje primene biomase, dali bi impuls ostva-renju nacionalnih ciljeva i ispunjenju međunarodnih obaveza u ovoj oblasti, ali bi se i neposredno podsticao ruralni razvoj.

Poblem odlučivanja pri korišćenju biomase u energetske svrhe – Poređenje eko-nomičnosti i uticaj na životnu sredinu, plodnost zemljišta pojedinih tehničko-tehnolo-ških rešenja u korišćenju biomase u energetske svrhe je složen zadatak, pošto na to uti-ču brojni činioci. U rešavanju ovog problema neophodan je multidisciplinarni pristup i korišćenje metode višekriterijumske optimizacije, a u cilju nalaženja najpovoljnijeg re-šenja za date uslove.

Ključne reči: biomasa, energija, sagorevanje, bio-gas, ugljenisanje, energetske biljke, plodnost zemljišta

141

REZIME: Definisanje i kontinuirano praćenje definisanih indikatora kvaliteta ima za cilj stvaranje pouzdane osnove za sprovođenje zahvata na unapređenju kvaliteta zdrav-stvene usluge, odnosno, zdravstvene ustanove. Evropski zdravstveni potrošački indeks je u poslednjim godinama veoma loše ocenio zdravstveni sistem Republike Srbije, što je nametnulo potrebu i želju za istraživanjem položaja zdravstvenih ustanova primarnog nivoa zdravstvene zaštite na teritoriji AP Vojvodine. Treba, pritom, imati u vidu, da iz nje potiče nekoliko ustanova koje su ocenjene kao najbolje u svojim kategorijama na osnovu republičkog / nacionalnog rangiranja). U radu su analizirani podaci dobijeni iz sekundar-nih izvora (izveštaji) iz svih 45 domova zdravlja u AP Vojvodini, datih prema nacionalnim parametrima kvaliteta rada. Posebno je analizirano stanje za tri grupe parametara (odra-slo stanovništvo, deca i zaštita žena) koje su prisutne kod svih ustanova u okviru sremskog okruga. Pokazalo se da direktno poređenje prema EHCI indeksu nije moguće, kao i da postoje velike varijacije kod analize procentualnih odnosa za pojedine kategorije i pojedi-ne ustanove. Zaključeno je da je neophodna promena parametara kvaliteta koji bi ocenji-vali rezultate, a ne sam proces rada zdrastvenih ustanova kao što je slučaj u dosadašnjoj praksi, kao i da je neophodno u rangiranje uključiti i privatni sektor (privatne zdravstvene ustanove). Za razvijanje modela potrebno je da se ti parametri vrednuju apsolutnim bro-jevima, koji bi omogućili statističku obradu, odnosno precizno rangiranje.

Ključne reči: primarni nivo zdravstvene zaštite, rangiranje, kvalitet zdravstvene zaštite, EHCI, zdravstvena usluga.

Key words: primary health care, ranking, health care quality, EHCI, health service.



Monografija

Duško Čučković*, Danijela Stanković Baričak**, Branimir Gudurić***

RAZVOJ MODELA RANGIRANJA ZDRAVSTVENIH USTANOVA

NA TERITORIJI AP VOJVODINE

* Visoka škola strukovnih studija za menadžment i poslovne komunikacije, Sremski Karlovci, e-mail: [email protected]

** Pokrajinski sekretarijat za zdravstvo, socijalnu politiku i demografiju, Novi Sad, e-mail: [email protected]

*** ANKUV, Novi Sad, e-mail: [email protected]

142

UVOD

Evropski trendovi u oblasti zdravstvene zaštite, ubrzani tempo tehnološkog razvoja i brojni drugi ekonomski i neekonomski faktori, ali i domaće tendencije u oblasti zdrav-stvene zaštite nameću potrebu uspostavljanja efikasnih instrumenata praćenja, kontro-le, upravljanja i uspostavljanja zadovoljavajućeg nivoa efikasnosti, efektivnosti i transpa-rentnosti u radu zdravstvenih ustanova svih nivoa zdravstvene zaštite. Osnovna namera u ovom radu bila je da se izvrši rangiranje zdravstvenih ustanova na teritoriji AP Voj-vodine, podeljenih prema nivoima zdravstvene zaštite uz primenu metodologije i indi-katora Evropskog zdravstvenog potrošačkog indeksa (EHCI) i da se sagleda položaj pri-marne zdravstvene zaštite u AP Vojvodini.

Analiza zdravstvenih ustanova primarnog nivoa zdravstvene zaštite na teritoriji AP Vojvodine opravdanje nalazi u reprezentativnom broju stanovnika, broju registrovanih zdravstvenih ustanova navedenog nivoa zdravstvene zaštite, kao i u nastojanju da se iz-dvoji region na koji je, na efikasan način, moguće primeniti potencijalno razvijeni mo-del za rangiranje. Na teritoriji AP Vojvodine nalazi se Dom zdravlja „Milorad Mika Pav-lović“ iz Inđije, dobitnik priznanja „Najbolji dom zdravlja“ u Republici Srbiji šest puta zaredom od 2005. do 2011. godine. Pri tome, navedeni dom zdravlja je i prva zdravstve-na ustanova u Republici Srbiji sa akreditacijom na period od 7 godina i sa 93,18% ocena izvarendno 5, na osnovu definisanih standarda i kao takav predstavlja referentnu pola-znu osnovu za poređenje u procesu razvoja modela. Imajući u vidu navedeno iskustvo i priznanja ovog doma zdravlja, pokušali smo da indikatore Evropskog zdravstvenog po-trošačkog indeksa, primenimo na ovoj ustanovi primarnog nivoa zdravstvene zaštite i analiziramo njen bodovni skor.

Uvidom u EHCI indeks ustanovili smo da se određeni indikatori, kao što su: zlou-potreba osiguranja, uključivanje pacijenta u organizaciju zdravstvene zaštite, pravo na

„drugo mišljenje“, registar savesnih lekara, omogućeno besplatno prekogranično traže-nje lekarske / medicinske pomoći, obezbeđivanje kataloga sa rangom ustanove po kva-litetu, prevencija skraćenja životnog veka, nedijagnostikovani dijabetes, unos šećera, farmakopeja prilagođena laicima, HPV vakcinacija i pristup novim lekovima (vreme uvođenja na pozitivnu listu) ne prate u Republici Srbiji i u tom smislu nije moguće izvr-šiti navedenu analizu. Iz navedenih razloga odlučili smo da sagledamo položaj ustano-va primarnog nivoa na teritoriji AP Vojvodine, kroz dostupne pokazatelje kvaliteta rada koji se prate kroz Pravilnik o pokazateljima kvaliteta zdravstvene zaštite u Republici Sr-biji, imajući u vidu da se na ovom nivou zdravstvene zaštite rešava preko 75% zdravstve-nih potreba korisnika.

Praćenje kvaliteta rada u zdravstvenim ustanova u Republici Srbiji počelo je 2004. go-dine, kada su definisani parametri za praćenje kvaliteta rada. Trenutno se praćenje kvali-teta zdravstvene zaštite u Republici Srbiji sprovodi kroz godišnji izveštaj o pokazateljima kvaliteta rada, koje dostavljaju sve zdravstvene ustanove iz mreže zdravstvenih ustanova Republike Srbije. Izveštaji se preko instituta i zavoda za javno zdravlje dostavljaju Institutu za javno zdravlje Srbije „Dr Milan Jovanović Batut“, dok su procesom akreditacije obuh-vaćene samo pojedine zdravstvene ustanove. Rangiranje zdravstvenih ustanova u pogledu kvaliteta na teritoriji Republike Srbije, poslednji put je izvršeno 2011. godine.

143

USLOVI ZA RAZVOJ MODELA

Prema Izveštaju Evropskog zdravstvenog potrošačkog indeksa (Euro Health Consu-mer Index – EHCI)1, koji obuhvata rangiranje sistema zdravstvene zaštite u Evropi, Sr-bija dve godine zaredom zauzima poslednje mesto. Posebnu zabrinutost stvara podatak da je ukupan broj bodova sa kojim je ocenjen zdravstveni sistem u Republici Srbiji ma-nji u 2013, nego u 2012.godini, dok su sve ostale zemlje zabeležile bolji skor u odnosu na prethodni period. Evidentni pad kvaliteta zdravstvene zaštite, nametnuo je potrebu za iznalaženjem rešenja i razvojem modela koji će doprineti unapređenju kvaliteta zdrav-stvene zaštite u Republici Srbiji.

Zdravstveni sistem Republike Srbije je u toku navedenog rangiranja, a kada su u pi-tanju nedostajući parametri, ocenjen sa po 0 bodova, što predstavlja jedan od značajni-jih razloga takvog rangiranja. Drugi veoma važan momenat koji je pri toj analizi uočen je da kod opisanog EHCI modela rangiranja uopšte nisu uzete u obzir privatne zdravstvene ustanove, jer je praćen kvalitet rada samo u zdravstvenim ustanovama iz Uredbe o planu mreže2. Zato je neophodno da buduća istraživanja uzmu u obzir i privatni sektor, uz po-seban akcenat na javno-privatno partnerstvo (JPP) kao jedan od mogućih modela trans-formacije, odnosno, kao potencijalni način za prevazilaženje brojnih problema i način za stvaranje efikasnije infrastrukture u procesu pružanja usluga u primarnom nivou zdrav-stvene zaštite.

Unapređenje kvaliteta rada zdravstvenih ustanova, odnosno zdravstvene zaštite, sa-stavni je deo rada zdravstvenih radnika i svih zaposlenih u sistemu zdravstvene zaštite i predstavlja kontinuirani proces čiji je cilj dostizanje višeg nivoa efikasnosti i efektivno-sti, kao i veća satisfakcija pacijenata3.

Kontinuiran i sveobuvatan rad na unapređenju kvaliteta zdravstvene zaštite započi-nje objavljivanjem Pravilnika o pokazateljima kvaliteta zdravstvene zaštite, koji se prate u svim zdravstvenim ustanovama4. U cilju dostizanja i povišenja nivoa kvaliteta rada i

1 http://www.healthpowerhouse.com/index.php?Itemid=55 – Euro Health Consumer Index (EHCI), Evropski zdravstveni potrošački indeks predstavlja studiju evropskih zdravstvenih sistema. Indeks obuhvata perspektivu potrošača i pacijenta. EHCI, kao i 16 drugih Health Consumer Powerhouse indek-sa, obezbeđuje realne provere za potrebe kreatora politike, za jačanje pozicije pacijenata i potrošača, kao i šansu za sve zainteresovane strane da istaknu slabe i jake aspekte zdravstvenog sistema.

2 Uredba o planu mreže, „Službeni glasnik RS“ broj 107/05. Ovom uredbom utvrđuje se Plan mreže zdrav-stvenih ustanova – broj, struktura, kapaciteti i prostorni raspored zdravstvenih ustanova u državnoj svojini i njihovih organizacionih jedinica po nivoima zdravstvene zaštite, organizacija službe hitne medicinske pomoći, kao i druga pitanja od značaja za organizaciju zdravstvene službe u Republici Srbiji.

3 Strategija za stalno unapređenje kvaliteta zdravstvene zaštite i bezbednosti pacijenata, „Službeni glas-nik RS“ broj 57/11. Strategijom za unapređenje kvaliteta zdravstvene zaštite i bezbednosti pacijenta teži se dostizanju najvišeg nivoa kvaliteta rada i bezbednosti pacijenata u Republici Srbiji.

4 Pravilnik o pokazateljima kvaliteta zdravstvene zaštite, „Službeni glasnik RS“ broj 49/10. Pod pokazate-ljem kvaliteta podrazumeva se kvantitativan pokazatelj koji se koristi za praćenje i evaluaciju kvaliteta nege i lečenja pacijenata, kao i podrška aktivnostima zdravstvene zaštite. Pokazatelji kvaliteta obuhvataju i pokazatelje kvaliteta rada zdravstvenih ustanova, kao i pokazatelje kvaliteta koji se odnose na rad komi-sije za unapređenje kvaliteta rada, sticanje i obnovu znanja i veština zaposlenih, vođenje lista čekanja, bez-bednost pacijenata, zadovoljstvo korisnika uslugama zdravstvene službe i zadovoljstvo zaposlenih.

144

bezbednosti pacijenata, Vlada Republike Srbije donela je Strategiju za unapređenje kva-liteta zdravstvene zaštite i bezbednosti pacijenata, kojom se definiše pet strateških cilje-va budućeg razvoja. Navedenom poboljšanju trebalo je da doprinese i osnivanje Agen-cije za akreditaciju zdravstvenih ustanova Srbije, koja je počela sa radom 2009. godine, kao još jedan korak ka unapređenju kvaliteta rada zdravstvenih ustanova i zdravstvene zaštite u Republici Srbiji.

Proklamovana je neophodnost akreditacije sa stavom da se: Akreditacijom zdrav-stvenih ustanova postiže viši standard u obazbeđivanju zdravstvene zaštite kroz unapre-đenje kvaliteta pružanja zdravstvene zaštite i povećanje bezbednosti pacijenata i zdrav-stvenih radnika.

Imajući u vidu navedene težnje, Pokrajinski sekretarijat za zdravstvo, socijalnu poli-tiku i demografiju obratio se u januaru 2013. godine Agenciji za akreditaciju zdravstve-nih ustanova Republike Srbije pismom u kome podržava sprovođenje procesa ocenji-vanja kvaliteta rada zdravstvenih ustanova i u kom je izrazio spremnost da podstakne proces akreditacije zdravstvenih ustanova na području AP Vojvodine.

MOGUĆNOST PRIMENE MODELA

Zdravstvena zaštita je sve izloženija pritiscima u pravcu redukcije troškova, sa jedne strane, dok se sa druge strane očekuje pravovremeno obezbeđenje zdravstvenih uslu-ga višeg kvaliteta. Unapređenje kvaliteta zdravstvene usluge, odnosno kvaliteta zdrav-stvene ustanove zahteva jasno definisan strategijski fokus, konzistentnost u donošenju odluka, profesionalizaciju u sistemu upravljanja zdravstvenim ustanovama i permane-ntno praćenje indikatora od značaja za kvalitet usluge i/ili zdravstvene ustanove. Raz-voj modela za rangiranje zdravstvenih ustanova primarnog nivoa zdravstvene zaštite na teritoriji AP Vojvodine predstavlja pouzdanu osnovu za kontinuirano praćenje kvalite-ta zdravstvenih ustanova i pruža mogućnost permanentnog prilagođavanja promena-ma u okruženju. Pri tome, poseban značaj u razumevanju konkurentske pozicije u sek-toru zdravstva ima upravo evaluacija okruženja (Douglas, Ryman, 2003). U tom smislu, u uslovima koji karakterišu zdravstveni sistem u Republici Srbiji, struktura grane, a po-sebno odnos na relaciji Republički fond za zdravstveno osiguranje (RFZO) – zdravstve-na ustanova, zauzima posebno mesto u evaluaciji okruženja i zaslužuje analize koje pre-vazilaze okvire ovog rada.

Razvijene zemlje (često i zemlje u razvoju), koje karakteriše povećanje udela pri-vatnih zdravstvenih ustanova u zdravstvenom sistemu, prihvataju tržišne uslove i pre-poznaju značaj određivanja konkurentske pozicije državnih i privatnih zdravstvenih ustanova, odnosno, razvijaju modele rangiranja i stalnog praćenja kvaliteta zdravstve-ne usluge. Pri tome, treba imati u vidu da u zdravstvenom sistemu, a posebno u primar-nom nivou zdravstvene zaštite ne postoji jedan „pravi“ model za organizovanje, finansi-ranje i samo pružanje zdravstvenih usluga – jer različiti modeli imaju različite prednosti i mane (Hutchison, 2011). Važno je, takođe, napomenuti i da povećanje broja primar-nih zdravstvenih ustanova ne znači nužno i povećanje kvaliteta, kao ni veću dostupnost zdravstvene usluge (Starfield, et al. 2005)

145

Osnovno opredeljenje u ovom radu odnosi se na ukazivanje na značaj razvoja mode-la za rangiranje zdravstvenih ustanova primarnog nivoa zdravstvene zaštite kao osno-ve za sve dalje aktivnosti u pravcu praćenja kvaliteta i sprovođenja mera na unapređe-nju kvaliteta pružanja zdravstvene usluge. U tom smislu, iako u ovom radu težište nije na definisanju potencijalnih modela transformacije zdravstvenog sistema, buduća istra-živanja treba da uzmu u obzir javno-privatno partnerstvo (JPP) kao jedan od mogućih modela transformacije, odnosno, kao potencijalni način za prevazilaženje brojnih pro-blema i način za stvaranje efikasnije infrastrukture u procesu pružanja usluga u primar-nom nivou zdravstvene zaštite. Pozitivna praksa razvijenih zemalja upućuje na zaklju-čak da JPP u velikoj meri doprinose, pre svega, bržem razvoju infrastrukture i javnih usluga, kao i stvaranju mogućnosti za efikasnu i transparentnu transformaciju u jav-nom sektoru. Javno-privatno partnerstvo može imati dva oblika: 1. jednostavno ugo-vorno partnerstvo, kod koga je privatni sektor uključen u projektovanje, finansiranje i upravljanje uslugom ili 2. institucionalno JPP, kod koga se osniva novo pravno lice, u za-jedničkom vlasništvu dvaju partnera (Zelena knjiga 2004). Saradnja javnih i privatnih partnera u ovom drugom slučaju je čvršća. Stepen uključenosti privatnog sektora sra-zmeran je stepenu rizika privatnog sektora. Oblici JPP variraju od običnih ugovora o projektovanju i izgradnji, preko tzv. modela „design-build-operate-transfer“ (projektuj-izgradi-koristi-predaj), pa sve do složenih ugovora o koncesiji (Peteri, 2010). Zbog veli-kog značaja javno-privatnog partnerstva, Evropska unija je donela četiri smernice koji-ma se reguliše JPP, i to tri (tzv.) klasične smernice: Works Directive (93/27/EEC), Supplies Directive (93/36/EEC), Services Directive (92/50/EEC), kao i Utilities Directive (93/38/EEC), kao i Smernice za uspešna JPP (2003. godine) (Guidelines for Successful Public-Private Partnerships), a 2004. godine Zelenu knjigu5 o JPP (Green Paper: Public-Private Partnterships and Community Law on Public Contracts and Concessions).

CILJ ISTRAŽIVANJA

Cilj ovog rada je da se na osnovu dostupnih parametara Instituta za javno zdravlje Vojvodine i zavoda za javno zdravlje sa teritorije AP Vojvodine, izvši analiza parameta-ra za praćenje kvaliteta rada i stvori osnova za razvoj modela za rangiranje zdravstvenih ustanova primarnog nivoa zdravstvene zaštite na teritoriji AP Vojvodine.

5 Zelena knjiga (Green Paper) analizira fenomen partnerstva uzimajući u obzir pravo Evropske unije iz područja javnih nabavki i koncesija. Cilj Zelene knjige je da se otvori rasprava o tome da li je na nivou Evropske unije potrebno intervenisati kako bi se osiguralo da privredni subjekti država članica imaju bolji pristup različitim oblicima javno-privatnih partnerstava u tržišnim uslovima. U tu svrhu, opisana su različita pravila i načela koja proizlaze iz prava Evropske unije o javnim ugovorima i koncesijama, a koja se primjenjuju pri izboru privatnog partnera. Zelena knjiga postavlja niz pitanja o postojećoj prak-si i uočenim problemima u državama članicama, kako bi se procenilo da li su u dovoljnoj meri jasna i prikladna za javno-privatna partnerstva.

146

METOD

Podaci za istraživanje dobijeni su iz sekundarnih izvora. Istraživanjem je obuhva-ćeno svih 45 domova zdravlja na teritoriji AP Vojvodine, pri čemu su obrađivane vred-nosti parametara za praćenje kvaliteta u tri grupe: 1. Pokazatelji kvaliteta rada izabra-nih lekara u službi opšte medicine, 2. Pokazatelji kvaliteta rada izabranih lekara u službi za zdravstvenu zaštitu dece i omladine i 3. Pokazatelji kvaliteta rada izabranih lekara u službi za zdravstvenu zaštitu žena. Ove tri grupe pokazatelja prisutne su u svim pome-nutim ustanovama primarne zdravstvene zaštite pa je moguće međusobo upoređivanje i rangiranje svake analizirane zdravstvene ustanove.

Svaka grupa komponovana je iz sledećih pokazatelja: 1. Pokazatelji kvaliteta rada izabranih lekara u službi opšte medicine

1.1. Procenat registrovanih korisnika koji su iz bilo kog razloga posetili svog izabra-nog lekara,

1.2. Odnos prvih i ponovnih pregleda radi lečenja kod izabranog lekara,1.3. Odnos broja uputa izdatih za specijalističko-konsultativni pregled i ukupnog

broja poseta lekaru,1.4. Procenat preventivnih pregleda u ukupnom broju pregleda i poseta lekaru,1.5. Obuhvat registrovanih korisnika starijih od 65 godina vakcinacijom protiv se-

zonskog gripa,1.6. Procenat obolelih od povišenog krvnog pritiska kod kojih je na poslednjem kon-

trolnom pregledu, vrednost krvnog pritiska bila niža od 140/90,1.7. Procenat obolelih od šećerne bolesti koji su upućeni na pregled očnog dna,1.8. Procenat obolelih od šećerne bolesti kod kojih je bar jedenom određena vred-

nost glikoliziranog hemoglobina,1.9. Procenat registrovanih korisnika u čiji je zdravstveni karton ubeležena vred-

nost krvnog pritiska, indeks telesne mase – ITM, pušački status i preporučeni saveti za zdravo ponašanje,

1.10. Procenat registrovanih korisnika starijih od 50 godina kojima je urađen test na krvarenje u stolici (hemokult test),

1.11. Procenat epizoda sa tonzilofaringitisom kod kojih je kao prva terapija ordinira-na terapija penicilinom.

2. Pokazatelji kvaliteta rada izabranih lekara u službi za zdravstvenu zaštitu dece i omladine2.1. Procenat registrovanih korisnika koji su iz bilo kog razloga posetili svog izabra-

nog lekara,2.2. Odnos prvih i ponovnih pregleda radi lečenja kod izabranog lekara,2.3. Odnos broja uputa izdatih za specijalističko-konsultativni pregled i ukupnog

broja poseta lekaru,2.4. Procenat preventivnih pregleda u ukupnom broju pregleda i poseta lekaru,2.5. Procenat epizoda sa akutnim infekcijama gornjih disajnih puteva kod kojih je

pri prvom pregledu propisan antibiotik,

147

2.6. Procenat epizoda svih oboljenja kod dece lečenih antibioticima u kojima je or-dinirana ampulirana terapija,

2.7. Procenat predgojazne / gojazne dece u čiji je zdravstveni karton ubeležen status uhranjenosti i dat savet o pravilnoj ishrani,

2.8. Obuhvat dece u 15. godini života kompletnom imunizacijom.

3. Pokazatelji kvaliteta rada izabranih lekara u službi za zdravstvenu zaštitu žena3.1. Procenat registrovanih korisnica koje su iz bilo kog razloga posetile svog izabra-

nog ginekologa, 3.2. Odnos prvih i ponovnih pregleda radi lečenja kod izabranog ginekologa,3.3. Odnos broja uputa izdatih za specijalističko-konsultativni pregled i ukupnog

broja poseta ginekologu,3.4. Procenat preventivnih pregleda u ukupnom broju pregleda i poseta ginekologu,3.5. Procenat korisnica od 25 do 69 godina starosti obuhvaćenih ciljanim pregledom

radi ranog otkrivanja raka grlića materice,3.6. Procenat korisnica od 45 do 69 godina starosti koje su upućene na mamografiju

od bilo kog izabranog ginekologa u poslednjih 12 meseci.

REZULTATI

U tabelama u nastavku prikazane su sve ustanove primarnog nivoa zdravstvene za-štite na teritoriji AP Vojvodine, predstavljene relativnim brojevima, da bi se lakše vide-lo njihovo mesto rangiranja za ceo region. Bodovno vrednovanje parametara, tj. odnos koji je primenio EHCI ovde se pokazao kao neadekvatan zbog nepostojanja većine pa-rametara, pri čemu je evidentno postojanje velikih razlika kada se apsolutne vrednosti uzmu u obzir. Iz navedenog razloga odlučeno je da se analiza bazira na realativnim bro-jevima (procentima), uzimajući vrednost procenata kao mesto rangiranja.

Za detaljnu analizu obrađeni su sekundarni podaci, a zatim je izvršeno rangiranje domova zdravlja sa teritorije Sremskog okruga kao reprezentativnog modela. Ovaj pri-stup nije bez slabosti, međutim u važećim uslovima, navedeni parametri su jedini do-stupni pokazatelji kojima se prati kvalitet primarnog nivoa zdravstvene zaštite. Sremski okrug je izabran jer se na njemu nalazi najveći broj domova zdravlja koji su dobitnici na-grade za kvalitet „Najbolji dom zdravlja“ u Republici Srbiji (Dom zdravlja Pećinci, Dom zdravlja Stara Pazova, Dom zdravlja Inđija).

148

Tabe

la 1

. Pok

azat

elji

kval

iteta

rada

izab

rani

h le

kara

u s

lužb

i za

zdra

vstv

enu

zašt

itu o

dras

log

stan

ovni

štva

na

terit

oriji

AP

Vojv

odin

e

Naziv pokazatelja

Procenat registrovanih korisnika koji su iz bilo kog razloga posetili svog izabranog le-kara

Odnos prvih i ponovnih pregleda radi leče-nja kod izabranog lekara

Odnos broja uputa izdatih za specijalist. konsultativni pregled i ukupnog broja po-seta lekaru

Procenat preventivnih pregleda u ukup-nom broju pregleda i poseta lekaru

Obuhvat registrovanih korisnika starijih od 65 godina vakcinacijom protiv sezon-skog gripa

Procenat obolelih od povišenog krvnog pritiska kod kojih je na poslednjem kon-trolnom pregledu vrednost krvnog pritiska bila niža od 140/90

Procenat obolelih od šećerne bolesti (E10-E14) koji su upućeni na pregled oč-nog dna

Procenat obolelih od šećerne bolesti kod kojih je bar jednom određena vrednost gli-koliziranog hemoglobina (HbA1c)

Procenat reg. korisnika u čiji je zdravstveni karton ubeležena vrednost krvnog pritiska, indeks telesne mase – ITM, pušački status i preporučeni saveti za zdravo ponašanje

Procenat reg. korisnika starijih od 50 go-dina kojima je urađen test na krvarenje u stolici (hemokult test)

Procenat epizoda sa tonzilofaringitisom (J02, J03) kod kojih je kao prva terapija or-dinirana terapija penicilinom

01

23

45

67

89

1011

Dom

zdr

avlja

%%

%%

%%

%%

%%

%Pl

andi

šte

82,9

82,

2111

,46

2,54

26,4

124

,16

29,9

68,2

256

,91,

5139

,9Pa

nčev

o90

,02

1,14

26,3

24,

0912

,07

8715

,81

44,1

623

,114

,67

44,2

4O

povo

77,9

71,

8114

,43

3,53

5,52

25,5

427

,19

67,5

429

,73

8,16

53,8

9Ko

vin

93,0

91,

488,

569,

0318

,06

22,2

45,9

97,6

310

,21

10,1

914

,57

Kova

čica

91,1

21,

313

,85

3,22

11,0

664

,122

,1324

,18

27,3

3,64

3,42

Vrš

ac80

,02

0,3

10,7

45,

7924

,83

43,0

439

,84

59,4

811

,67

17,4

942

,62

Bela

Crk

va94

,31,

6915

,15

4,08

13,0

347

,99

14,6

34,7

56,

881,

883,

3A

libun

ar96

,85

2,29

21,4

21,

9210

,96

87,1

624

,677

,49

4,63

m48

,4Ži

tište

611,

621

,32,

322

,372

,879

,957

34,7

2.6

36,1

Zren

jani

n97

,61,

45,

72,

413

,245

,862

,766

,282

4,8

5,5

Srps

ka C

rnja

100

0,7

8,3

2,7

42,1

83,2

28,8

67,7

45,7

221

Nov

i Beč

ej84

1,2

132

8,6

46,8

165

40,1

2.7

29,5

Seča

nj83

,80,

95,

62,

420

,879

45,2

73,3

44,4

6,7

75,2

Bač

95,7

31,

088,

613,

4616

,99

33,7

619

,89

45,6

45,4

72,

022,

71B.

Pal

anka

73,6

41,

1717

,96

3,87

14,2

127

,68

31,8

837

,44

13,6

72,

8633

,49

149

B. P

etro

vac

87,0

20,

4719

,63,

1712

,75

13,3

28,

4927

,95

8,82

2,44

73,3

4Be

očin

68,9

90,

8639

,48

2,84

11,0

441

,51

67,4

343

,85

29,6

66,

6918

,75

Beče

j82

,17

1,84

2,84

3,4

5,93

65,3

820

,22

30,0

134

,142,

8164

,3V

rbas

79,8

21,

924

,03

2D5

13,9

973

,84

28,5

281

,53

1,82

1,51

38,3

9Ža

balj

91,6

80,

9249

,36

1,11

61,8

772

,36

27,8

934

,64

45,8

90,

562,

9N

ovi S

ad66

,88

1,33

27,1

2,58

14,0

332

,53

34,3

2-

30,6

58,

2715

,38

Srbo

bran

67,14

1,34

38,14

2,96

11,4

366

,32

88,2

659

,77

32,0

67

22,3

1Te

mer

in80

0,93

11,3

12,

288,

0653

,99

64,9

559

,32

65,7

3,67

49,6

9Ti

tel

73,6

71,

7522

4,08

15,1

957

,01

21,4

228

,616

,22

1,18

9,6

ZZZ

stud

. NS

54,3

90,

748

,58

18,6

1-

94,1

295

,59

34,9

910

,97

--

Mal

i Iđo

š90

,31,

8415

,24

223

,465

,73

14,4

17,6

19,6

30,

1558

,43

B. T

opol

a72

,83,

4218

,08

3,4

15,9

392

,95

32,1

70,7

72,8

44,

4859

,59

Subo

tica

85,1

1,17

23,13

2,6

10,5

770

,74

33,2

59,8

11,4

71,

3467

,12

Ada

54,5

70,

2222

,51

2,33

10,8

861

,62

70,2

110

016

,75

6,75

49,2

8Ka

njiž

a87

,35

1,41

11,6

14,

0111

,75

1151

,04

75,1

622

5,79

29,3

1N

ovi K

neže

vac

91,4

0,93

15,9

11,

9311

,28

75,3

923

,32

59,8

710

,21

2,34

4,48

Sent

a90

,06

0,57

19,4

91,

8714

,66

017

,09

65,6

24,

360,

9650

,27

Čoka

90,6

0,57

19,4

91,

8714

,66

017

,09

65,6

24,

360,

9650

,27

Kiki

nda

71,2

0,43

28,4

12,

5236

,75

27,3

946

,01

77,0

130

2D7

15In

đija

80,2

21,

487,

457,

7917

,74

80,3

738

,35

58,6

550

,34

9,64

38,7

Irig

13,8

30,

069,

682,

9511

,55

11,6

924

,63

17,2

38,5

171

,77

51,5

2Pe

ćinc

i86

,151.

7516

,149,

4215

,94

48,7

292

,99

17,9

929

,117

,17

31,2

Rum

a74

,35

0,46

22,3

710

,58

18,7

760

,19

71,1

95,4

775

,57

7,24

12,5

Sr. M

itrov

ica

64,1

91,

147,

928,

3915

,435

,22

75,8

632

,44

78,2

17,3

69,

64St

ara

Pazo

va73

,23

1.33

6,58

4,3

18,2

847

,45

42,2

991

,18

44,7

67,

7850

,9Ši

d90

,91,

8716

,88

7,15

13,3

448

,18

36,1

890

,16

99,8

96,

0831

,48

Apa

tin65

1,23

31,7

43,

4826

,09

12,5

80,

9370

,18

58,1

61,

72,

57Ku

la58

,38

1,12

18,7

22,

638,

8622

,73

82,6

560

,27

62,8

0,24

59,6

5O

džac

i87

3,21

23,5

5,34

31,2

679

,27

56,0

438

,57

15,7

14,

718,

17So

mbo

r79

,21

1,12

15,2

92,

8414

,18

43,3

936

,27

30,4

420

,05

1,06

32,8

1

150

Tabe

la 2

. Pok

azat

elji

kval

iteta

rada

izab

rani

h le

kara

u s

lužb

i za

zdra

vstv

enu

zašt

itu d

ece

i om

ladi

ne n

a te

ritor

iji A

P Vo

jvod

ine

Naziv pokazatelja

Procenat registrovanih korisnika koji su iz bilo kog razloga posetili svog izabranog le-kara u službi za zdravstvenu zaštitu dece i omladine

Odnos prvih i ponovnih pregleda radi leče-nja kod izabranog lekara u službi za zdrav-stvenu zaštitu dece i omladine

Odnos broja uputa izdatih za specijalist. konsultativni pregled i ukupnog broja po-seta lekaru u službi za zdravstvenu zaštitu dece i omladine

Procenat preventivnih pregleda u ukup-nom broju pregleda i poseta lekaru u služ-bi za zdravstvenu zaštitu dece i omladine

Procenat epizoda sa akutnim infekcijama gornjih disajnih puteva kod kojih je pri pr-vom pregledu propisan antibiotik u službi za zdr. zaštitu dece i omladine

Procenat epizoda svih oboljenja kod dece lečenih antibioticima u kojim je ordinirana ampulirana terapija u službi za zdravstve-nu zaštitu dece i omladine

Procenat predgojazne/gojazne dece u či-ji je zdravstveni karton ubeležen status uhranjenosti i dat savet o pravilioj ishrani

Obuhvat dece u 15. godini života komplet-nom imunizacijom u službi za zdravstvenu zaštitu dece i omladine

01

23

45

67

8D

om z

drav

lja%

%%

%%

%%

%Pl

andi

šte

79,9

80,

348,

6521

,29

31,5

217

,04

100

100

Panč

evo

68,4

20,

3614

,94

16,8

772

,19

2,83

100

91,15

Opo

vo81

,68

0,67

5,93

18,0

147

,53

3,98

100

93Ko

vin

79,5

40,

510

,01

19,0

962

,62

10,0

110

074

,77

Kova

čica

95,9

0,5

22,8

715

,69

78,4

123

,987

,07

100

Vrš

ac90

,87

0,2

7,96

26,9

332

,87

5,14

100

94,9

3Be

la C

rkva

87,9

40,

858,

7813

,08

71,9

3,14

100

69,0

9A

libun

ar98

,03

0,53

14,1

14,8

869

,87

11,5

380

,79

100

Žitiš

te92

0,7

8,8

1664

,30,

810

097

,6Zr

enja

nin

71,4

0,5

13,2

21,8

32,9

175

98,2

Srps

ka C

rnja

100

0,7

3,2

1577

,117

,691

,110

0N

ovi B

ečej

810,

46,

815

,537

,825

,810

010

0Se

čanj

95,3

0,5

4,8

9,4

77,3

6,8

100

100

Bač

83,1

80,

323,

620

,95

73,5

81,

9710

099

,21

B. P

alan

ka92

,16

0,49

6,52

19,0

827

,05

2,63

100

99,6

4

151

B. P

etro

vac

80,8

80,

6429

,78

7,3

79,9

90

6410

0Be

očin

92,5

50,

517,

9522

,32

53,3

30,

4810

010

0Be

čej

92,5

20,

4910

,64

20,5

374

,43

0,61

91,7

90

Vrb

as92

,27

0,44

11,3

719

,61

61,1

53,

4910

081

,78

Žaba

lj92

,73

0,42

96,2

257

,99

9,17

1,61

100

90,9

1N

ovi S

ad99

,44

0,47

9,44

19,4

435

,43

0,36

100

100

Srbo

bran

87,0

10,

6810

,84

17,3

434

,44

0,68

100

100

Tem

erin

85,8

0,3

12,6

618

,06

31,9

65,

610

010

0Ti

tel

93,2

70,

9110

,88

15,9

454

2,58

100

100

ZZZ

stud

. NS

--

--

--

--

Mal

i Iđo

š68

,40,

316,

3824

,390

,21

14,0

410

010

0B.

Top

ola

100

0,55

9,19

21,1

34,5

83,

7410

077

,84

Subo

tica

37,5

0,37

15,4

521

,530

,98

1,82

100

100

Ada

89,7

40,

211

,63

26,8

292

,08

2,3

100

100

Kanj

iža

63,2

70,

346,

1617

,81

6313

,69

100

98,7

1N

ovi K

neže

vac

89,3

60,

352,

9917

,84

37,3

25,8

862

,285

,45

Sent

a10

00,

0822

,75

45,7

481

,07

6,97

100

100

Čoka

100

0,57

14,0

626

,91

65,9

94,

3610

010

0Ki

kind

a99

,68

0,52

14,7

614

,34

65,4

321

,59

100

100

Inđi

ja91

,94

0,36

3,49

25,1

956

,71,

1510

010

0Ir

ig94

,66

0,68

11,9

511

,09

33,7

90,

3310

010

0Pe

ćinc

i76

,62

0,55

6,68

18,3

454

,42

1,66

100

100

Rum

a68

,05

0,32

6,61

19,9

41,3

44,

1910

099

,09

Sr. M

itrov

ica

86,5

90,

325,

5617

,57

49,5

6,95

100

98,9

7St

ara

Pazo

va77

,84

0,26

6,41

23,6

652

,25

12,6

499

,19

95,13

Šid

98,8

10,

45,

4221

,01

77,1

76,

7310

099

,67

Apa

tin88

,01

0,55

34,7

615

,31

29,7

134

,15

73,7

195

,65

Kula

95,4

20,

2810

,05

14,1

673

,68

22,2

610

010

0O

džac

i87

,34

0,6

15,6

912

,26

53,7

39,

7710

010

0So

mbo

r69

,19

0,44

9,93

15,4

631

,36

10,0

153

,91

100

152

Tabe

la 3

. Pok

azat

elji

kval

iteta

rada

izab

rani

h le

kara

u s

lužb

i za

zdra

vstv

enu

zašt

itu ž

ena

na te

ritor

iji A

P Vo

jvod

ine

Naz

iv p

okaz

atel

ja

Proc

enat

regi

stro

-va

nih

kori

snic

a ko

je

su iz

bilo

kog

razl

oga

pose

tile

svo

g iz

abra

-no

g gi

neko

loga

Odn

os p

rvih

i po

no-

vnih

pre

gled

a ra

di le

-če

nja

kod

izab

rano

g gi

neko

loga

Odn

os b

roja

upu

-ta

izda

tih

za s

peci

ja-

listi

čki k

onsu

ltat

iv-

ni p

regl

ed i

ukup

nog

broj

a po

seta

gin

e-ko

logu

Proc

enat

pre

vent

iv-

nih

preg

leda

u u

kup-

nom

bro

ju p

regl

eda

i po

seta

gin

ekol

ogu

Proc

enat

kor

isni

ca

od 2

5 do

69

godi

na

star

osti

obu

hvać

enih

ci

ljani

m p

regl

edom

ra

di ra

nog

otkr

ivan

je

raka

grl

ića

mat

eric

e

Proc

enat

kor

isni

ca

od 4

5 do

69

godi

na

star

osti

koj

e su

upu

-će

ne n

a m

amog

raf

kod

bilo

kog

izab

ra-

nog

gine

kolo

ga u

po-

sled

njnh

12

mes

eci

01

23

45

6

Dom

zdr

avlja

%%

%%

%%

Plan

dišt

e50

,38

0,58

5,74

14,9

98,

665,

49

Panč

evo

77,5

1,91

2,86

36,7

717

,141,

43

Opo

vo56

,91

3,06

11,1

656

,03

5,16

25,7

5

Kovi

n72

,65

0,35

1,69

29,0

621

,837

,03

Kova

čica

91,9

81,

418,

5145

,75

37,0

113

,03

Vrš

ac92

,16

0,32

2,91

68,9

512

,22

0,95

Bela

Crk

va94

,22

0,65

11,7

432

,69

14,7

714

,96

Alib

unar

98,9

82,

3211

,42

38,3

317

24,6

1

Žitiš

te-

--

--

-

Zren

jani

n90

0,9

3,6

39,6

16,3

6,7

Srps

ka C

rnja

98,5

0,5

1,7

40,2

75,1

3,5

Nov

i Beč

ej90

,80,

52,

738

,513

,88,

7

Seča

nj10

00,

87

19,5

32,3

13,2

Bač

57,7

60,

41,

8663

,59

19,4

738

,79

B. P

alan

ka87

,31

0,69

8,2

36,6

215

,99

8,94

B. P

etro

vac

72,7

30,

866,

6645

,32

27,3

17,

94

Beoč

in97

,42

2,44

9,36

39,8

2539

28,9

3

Beče

j85

,08

0,71

5,44

52,4

411

,41

26,9

6

Vrb

as31

,04

0,74

14,3

130

,36

11,8

21,7

6

153

Žaba

lj47

,89

0,82

57,0

659

,34

29,7

123

,99

Nov

i Sad

51,8

213

18,

2443

,67

35,9

224

,12

Srbo

bran

77,4

50,

293,

877

,54

61,4

849

,27

Tem

erin

46,3

80,

4230

,89

50,2

52,

0311

,31

Tite

l44

,58

2,17

19,4

384

,84

64,3

522

,88

ZZZ

stud

. Nov

i Sad

59,2

0,29

12,8

266

,3-

-

Mal

i Iđo

š74

,30,

8411

,49

28,9

52,6

12,

4

B. T

opol

a34

,30,

355,

5333

,92,

222,

83

Subo

tica

50,0

20,

876,

9119

,45,

831,

57

Ada

28,7

80,

4321

,44

30,6

230

,62

23,7

5

Kanj

iža

66,9

1,43

9,97

42,2

121

,410

,01

Nov

i Kne

ževa

c59

,85

0,42

13,4

365

,35

8,14

25,4

2

Sent

a90

,96

0,15

34,2

759

,86

16,6

30,

68

Čoka

59,1

91,

0714

,81

40,7

493

,33

20,5

7

Kiki

nda

52,5

0,58

21,3

852

,68

35,5

20,

48

Inđi

ja56

,61,

804

9,49

649

,967

19,11

423

,02

Irig

33,7

81,

695,

5233

22,2

23,2

9

Peći

nci

53,0

60,

646,

7139

,16

80,7

543

,82

Rum

a47

,06

0,37

13,8

635

,73

31,0

635

,48

Srem

ska

Mitr

ovic

a47

,02

0,69

1,26

32,5

96,

742,

23

Star

a Pa

zova

73,7

0,71

2,5

37,3

323

,06

2,87

Šid

41,8

60,

522,

2347

,04

23,3

4,3

Apa

tin35

,61

0,66

66,9

956

,08

10,4

23,

62

Kula

44,4

60,

695,

1751

,919

,33

1,54

Odž

aci

850,

586,

7639

,79

30,14

8,39

Som

bor

860,

646,

0455

,02

24,7

161

,59

154

POKAZATELJI KVALITETA RADA IZABRANIH LEKARA U SREMSKOM OKRUGU

Pokazatelji kvaliteta rada izabranih lekara u službi za zdravstvenu zaštitu odraslog stanovništva

Na osnovu pokazatelja kvaliteta rada izabranih lekara u službi za zdravstvenu zašti-tu odraslog stanovništva u domovima zdravlja na teritoriji Sremskog okrugu (Tabela 4), uočeno je da je najveći procenat registrovanih korisnika koji je posetio izabranog leka-ra (iz bilo kog razloga) bio u Domu zdravlja Šid 90,90%, a najmanji procenat korisnika je u Domu zdravlja Irig 13,83%. Prosečna vrednost ovog pokazatelja za Sremski okrug iznosi 68,95%, što ukazuje da gravitirajuća populacija Doma zdravlja Irig manje kori-sti zdravstvenu zaštitu od ostalih građana Srema i da razloge treba tražiti u manjoj do-stupnosti, uz napomenu da ovaj dom zdravlja nema specijalističko konsultativnu službu i da se zdravstvene potrebe realizuju možda u privatnom sektoru. Ostali domovi zdrav-lja imaju vrednost navedenog pokazatelja oko prosečne vrednosti.

Odnos prvih i ponovnih pregleda radi lečenja kod izabranog lekara najveći je u Domu Šid 1,87, a najmanji 0,06 u Domu Irig. Prosečna vrednost ovog pokazatelja za Sremski okrug iznosi 1,16, što ukazuje da gravitirajuća populacija Doma zdravlja Irig ređe dolazi na ponovne preglede u odnosu na ostale građana Srema, što u kontekstu sa prethodnim pokazateljem (procenat registrovanih korisnika koji je posetio izabranog lekara iz bilo kog razloga) ukazuje na ređe korišćenje zdravstvene zaštite ili da se zdrav-stvene usluge realizuju u privatnoj praksi. Ostali domovi zdravlja imaju vrednost ovog pokazatelja oko prosečne vrednosti, osim doma zdravlja Ruma gde je odnos prvih i po-novnih pregleda radi lečenja kod izabranog lekara 0,46.

Najveći broj uputa izdatih za specijalističko-konsultativni pregled u odnosu na broj poseta lekaru je u Domu Ruma i to 22,37, dok Dom zdravlja Stara Pazova ima najmanji odnos 6,58, što znači da lekari ove zdravstvene ustanove veći deo problema pacijenata rešavaju na primarnom nivou. Prosečna vrednost ovog pokazatelja za Sremski okrug iz-nosi 12,43 i ostali domovi zdravlja imaju vrednost ovog pokazatelja oko prosečne vred-nosti, osim doma zdravlja Inđija gde je vrednost ovog pokazatelja 7,46 što govori da le-kari ove ustanove samostalno rešavaju najveći broj zdravstvenih problema pacijenata.

Najveći procenat preventivnih pregleda u ukupnom broju pregleda i poseta lekaru u 2013. godini ostvaren je u Domu Ruma (10,58%), a najmanji procenat ovih pregleda u Domu zdravlja Irig sa 2,95%. Na nivou Sremskog okruga procenat preventivnih pregle-da u ukupnom broju pregleda iznosi 7,23%. Ostali domovi zdravlja imaju vrednost ovog pokazatelja oko prosečne vrednosti.

Najviši obuhvat registrovanih korisnika starijih od 65 godina vakcinacijom protiv sezonskog gripa registrovan je u Domu zdravlja Ruma (18,77%) i Domu zdravlja Stara Pazova (18,28%), a najniži u Domu Irig (11,55%).

Procenat obolelih od povišenog krvnog pritiska (I10-I15) kod kojih je na posle-dnjem kontrolnom pregledu, vrednost krvnog pritiska bila niža od 140/90 najveći je bio u Domu zdravlja Inđija i to 80,37%, a najmanji u Domu zdravlja Irig – 11,69%. Prose-

155

Tabe

la 4

. Pok

azat

elji

kval

iteta

rada

izab

rani

h le

kara

u s

lužb

i za

zdra

vstv

enu

zašt

itu o

dras

log

stan

ovni

štva

na

terit

oriji

Sre

msk

og o

krug

a

Naziv pokazatelja

Procenat registrovanih korisnika ko-ji su iz bilo kog razloga posetili svog izabranog lekara

Odnos prvih i ponovnih pregleda radi lečenja kod izabranog lekara

Odnos broja uputa izdatih za specija-lističko-konsultativni pregled i ukup-nog broja poseta lekaru

Procenat preventivnih pregleda u ukupnom broju pregleda i poseta le-karu

Obuhvat registrovanih korisnika sta-rijih od 65 godina vakcinacijom pro-tiv sezonskog gripa

Procenat obolelih od povišenog kr-vnog pritiska (I10-I15) kod kojih je na poslednjem kontrolnom pregle-du vrednost krvnog pritiska bila ni-ža od 140/90

Procenat obolelih od šećerne bole-sti (E10-E14) koji su upućeni na pre-gled očnog dna

Procenat obolelih od šećerne bole-sti (E10-E14) kod kojih je bar jednom određena vrednost glikoliziranog he-moglobina (HbA1c)

Procenat registrovanoh korisnika u čiji je zdravstveni karton ubeležena vrednost krvnog pritiska, indeks te-lesne mase IGM, pušački status i pre-poručeni saveti za zdravo ponašanje

Procenat registrovanih korisnika sta-rijih od 50 godina kojima je urađen test na krvarenje u stolici (hemo-kult test)

Procenat epizoda sa tonzilofaringi-tisom (J02, J03) kod kojih je kao pr-va terapija ordinirana terapija peni-cilinom

01

23

45

67

89

1011

Rang

DZ

%D

Z%

DZ

%D

Z%

DZ

%D

Z%

DZ

%D

Z%

DZ

%D

Z%

DZ

%

1.ŠI

*90

,9ŠI

1,87

RU22

,37

RU10

,58

RU18

,77

IN80

,37

PE92

,99

RU95

,47

ŠI99

,89

IR71

,77

IR51

,52

2.PE

86,1

5PE

1,75

ŠI16

,88

PE9,

42SP

18,2

8RU

60,1

9SM

75,8

6SP

91,1

8SM

78,2

SM17

,36

SP50

,9

3.IN

80,2

2IN

1,48

PE16

,14

SM8,

39IN

17,7

4PE

48,7

2RU

71,1

ŠI90

,16

RU75

,57

PE17

,17

IN38

,7

4.RU

74,3

5SP

1,33

IR9,

68IN

7,79

PE15

,94

ŠI48

,18

SP42

,29

IN58

,65

IN50

,34

IN9,

64ŠI

31,4

8

5.SP

73,2

3SM

1,14

SM7,

92ŠI

7,15

SM15

,4SP

47,4

5IN

38,3

5SM

32,4

4SP

44,7

6SP

7,78

PE31

,2

6.SM

64,1

9RU

0,46

IN7,

45SP

4,3

ŠI13

,34

SM35

,22

ŠI36

,18

PE17

,99

IR38

,51

RU7,

24RU

12,5

7.IR

13,8

3IR

0,06

SP6,

58IR

2,95

IR11

,55

IR11

,69

IR24

,63

IR17

,2PE

29,1

ŠI6,

08SM

9,64

IN–I

nđija

; IR–

Irig;

PE–

Peći

nci;

RU–R

uma;

SM

–Sre

msk

a M

itrov

ica;

SP–

Star

a Pa

zova

; ŠI–

Šid

156

čna vrednost ovog pokazatelja na nivou Sremskog okruga iznosi 47,40%. Dom zdravlja Pećinci je ustanova koja je imala najveći procenat obolelih od šećerne bolesti (E10-E14) koji su upućeni na pregled očnog dna, 93%. Najmanji procenat imao je Dom zdravlja Irig, 24,63%.

Procenat obolelih od šećerne bolesti (E10-E14 kod kojih je bar jednom određena vrednost glikoliziranog hemoglobina (HbA1c) kretao se od 17,20% u Domu zdravlja Irig do 95,47% u Domu zdravlja Ruma.

Procenat registrovanih korisnika starijih od 50 godina kojima je urađen test na krva-renje u stolici (hemokult test) kretao se od 6,08% u Domu zdravlja Šid do 71,77 u Domu zdravlja Irig. Na nivou Sremskog okruga procenat ovih pacijenata iznosi 19,58.

Penicilin je kao prva terapija tonzilofaringitisa (J02, J03) najčešće primenjivan u Domu zdravlja Irig (51,52%), a najređe u Domu zdravlja Sremska Mitrovica (9,64%).

Iz prethodno navedenih parameta jasno je da je neophodno povećati broj aktivnosti koje se odnose na preventivni rad, što bi u narednom periodu trebalo da dovede do ve-ćeg procenta preventivnih pregleda u ukupnom broju pregleda.

Pokazatelji kvaliteta rada izabranih lekara u službi za zdravstvenu zaštitu dece i omladine

Procenat registrovanih korisnika koji su iz bilo kog razloga posećivali svog izabra-nog lekara je najveći u Domu zdravlja Šid (98,81%), Irig (99,16%) i Inđija (92%), dok su svog izabranog lekara najmanje posećivali korisnici zdravstvene zaštite u opštini Ruma (68%), dok su ostali domovi zdravlja bili oko proseka za Sremski okrug koji izno-si 84,93%.

Odnos prvih i ponovnih pregleda radi lečenja kod izabranog lekara u Sremu iznosi 0,41, pri čemu je u Domu zdravlja Irig taj odnos najveći i iznosi 0,68, a najmanji u Sta-roj Pazovi 0,26. Prosečna vrednost navedenog parametra za Sremski okrug iznosi 0,41.

Posmatrajući odnos broja datih specijalističko-konsultativnih uputa u odnosu na ukupan broj poseta lekaru, Dom zdravlja Irig ima najveći odnos 11,95 što je znatno više u odnosu na ostale domove zdravlja. Ovaj odnos najmanji je u Domu zdravlja Inđija i iz-nosi 3,49. Posmatrajući ceo Sremski okrug ovaj odnos je 6,59.

Procenat preventivnih pregleda u ukupnom broju pregleda i poseta lekaru u Srem-skom okrugu iznosi 19,54%. Najmanji procenat preventivnih pregleda u ukupnom broju pregleda i poseta lekaru je 11,09% u Domu zdravlja Irig, a najveći 25,19% u Domu zdrav-lja Inđija i Domu zdravlja Stara Pazova 22,66%.

Procenat epizoda sa akutnim infekcijama gornjih disajnih puteva kod kojih je pri pr-vom pregledu prepisan antibiotik je najveći u Domu zdravlja Šid (77,17%). Najmanji u Domu zdravlja Irig (33,79%) i Domu zdravlja Ruma (41,34%). Procenat epizoda sa akut-nim infekcijama gornjih disajnih puteva kod kojih je pri prvom pregledu prepisan anti-biotik za Sremski okrug iznosi 52,17%.

Pokazatelji kvaliteta koji se prate u oblasti zdravstvene delatnosti koju obavljaju iza-brani lekari u službi za zdravstvenu zaštitu dece i omladine, kao i njihove vrednosti po domovima zdravlja i ukupno za Sremski okrug, prikazani su u Tabeli 5.

157

Tabe

la 5

. Pok

azat

elji

kval

iteta

rada

izab

rani

h le

kara

u s

lužb

i za

zdra

vstv

enu

zašt

itu d

ece

i om

ladi

ne n

a te

ritor

iji S

rem

skog

okr

uga

Naziv pokazatelja

Procenat registrovanih kori-snika koji su iz bilo kog razloga posetili svog izabranog lekara u službi za zdravstvenu zaštitu dece i omladine

Odnos prvih i ponovnih pre-gleda radi lečenja kod izabra-nog lekara u službi za zdrav-stvenu zaštitu dece i omladine

Odnos broja uputa izdatih za specijalističko-konsultativ-ni pregled i ukupnog broja po-seta lekaru u službi za zdrav-stvenu zaštitu dece i omladine

Procenat preventivnih pregle-da u ukupnom broju pregle-da i poseta kod lekara u služ-bi za zdravstvenu zaštitu dece i omladine

Procenat epizoda sa akutnim infekcijama gornjih disajnih puteva (J00-J06) kod kojih je pri prvom pregledu propisan antibiotik u službi za zdrav-stvenu zaštitu dece i omladine

Procenat oboljenja kod dece lečenih antibioticima u kojim je ordinirana ampulirana te-rapija u službi za zdravstvenu zaštitu dece i omladine

Procenat predgojazne/goja-zne dece u čiji je zdravstveni karton ubeležen status uhra-njenosti i dat savet o pravil-noj ishrani

Obuhvat dece u 15. godini ži-vota kompletnom imunizaci-jom u službi za zdravstvenu zaštitu dece i omladine

01

23

45

67

8

Rang

DZ

%D

Z%

DZ

%D

Z%

DZ

%D

Z%

DZ

%D

Z%

1.ŠI

98,8

1IR

0,68

IR11

,95

IN25

,19

ŠI77

,17

SP12

,64

IN10

0IN

100

2.IR

94,6

6PE

0,55

PE6,

68SP

23,6

6IN

56,7

SM6,

95IR

100

IR10

0

3.IN

91,9

4ŠI

0,4

RU6,

61ŠI

21,0

1PE

54,4

2ŠI

6,73

PE10

0PE

100

4.SM

86,5

9IN

0,36

SP6,

41RU

19,9

SP52

,25

RU4,

19RU

100

ŠI99

,67

5.SP

77,8

4SM

0,32

SM5,

56PE

18,3

4SM

49,5

PE1,

66SM

100

RU99

,09

6.PE

76,6

2RU

0,32

ŠI5,

42SM

17,5

7RU

41,3

4IN

1,15

ŠI10

0SM

98,9

7

7.RU

68,0

5SP

0,26

IN3,

49IR

11,0

9IR

33,7

9IR

0,33

SP99

,19

SP95

,13

IN–I

nđija

; IR–

Irig;

PE–

Peći

nci;

RU–R

uma;

SM

–Sre

msk

a M

itrov

ica;

SP–

Star

a Pa

zova

; ŠI–

Šid

158

U svim domovima zdravlja zabeležen je visok obuhvat dece u 15-toj godini komplet-nom imunizacijom, od 95% do 100%. Za područje Sremskog okruga vrednost ovog po-kazatelja iznosi 98,97%, čak tri doma zdravlja (Inđija, Irig, Pećinci) imaju obuhvat dece u 15-toj godini kompletnom imunizacijom 100%.

Procenat predgojazne/gojazne dece u čiji je zdravstveni karton ubeležen status uhra-njenosti i dat savet o pravilnoj ishrani za sve domove zdravlja u Sremu iznosi 100%, osim Doma zdravlja Stara Pazova gde je ovaj pokazatelj 99,19%.

Pokazatelji kvaliteta rada izabranih lekara u službi za zdravstvenu zaštitu žena

Na teritoriji Sremskog okruga procenat korisnica zdravstvene zaštite koje su se obra-tile iz bilo kog razloga svom izabranom ginekologu je 50,44%. Najveći broj poseta kod ginekologa je u Domu zdravlja Stara Pazova 73,70%, a najmanji u Domu zdravlja Irig (33,78%). Prosečna vrednost navedenog parametra za Sremski okrug iznosi 50,44% i ostali domovi zdravlja imaju vrednost ovog pokazatelja oko prosečne vrednosti za Sremski okrug.

Odnos broja prvih i ponovnih pregleda radi lečenja kod izabranog ginekologa, najvi-ši je u Domu zdravja Inđija 1,80. U Domu zdravlja Ruma ovaj odnos je najniži, 0,37. Pro-sečna vrednost odnosa broja prvih i ponovnih pregleda radi lečenja kod izabranog gine-kologa za Sremski okrug iznosi 0,92.

Najveći broj izdatih uputa za specijalističko-konsultativne preglede od strane izabra-nog ginekologa i ukupnog broja poseta ginekologu zabeležen je u Domu zdravlja Ruma (13,86), a najmanji u Domu zdravlja Sremska Mitrovica (1,26). Prosečna vrednost nave-denog parametra za Sremski okrug iznosi 7,30.

Procenat preventivnih pregleda u ukupnom broju obavljenih pregleda i poseta kod ginekologa kreće se od 33% u Domu zdravlja Irig do 50% u Domu zdravlja Inđija i u pro-seku za ceo Sremski okrug iznosi 39,26%.

Ciljanim pregledima radi ranog otkrivanja raka grlića materice, u Sremskom okru-gu, obuhvaćeno je 29,46% korisnica zdravstvene zaštite uzrasta od 25 do 69 godina. Naj-veći obuhvat navedene populacije žena je u Domu zdravlja Pećinci 80,75%, a najmanji u Domu zdravlja Sremska Mitrovica 6,74%.

Procenat korisnica starosti od 45-69 godina koje su upućene na mamografiju za Sremski okrug iznosi 19,29%. Dom zdravlja Sremska Mitrovica i Dom zdravlja Stara Pazova imaju najniži procenat upućivanja 2,23% i 2,87%, a Dom zdravlja Pećinci sa 43,82% upućenih žena je realizovao najveći procenat upućivanja na mamografski pre-gled navedene ciljne grupe.

159

Tabe

la 6

. Pok

azat

elji

kval

iteta

rada

izab

rani

h le

kara

u s

lužb

i za

zdra

vstv

enu

zašt

itu ž

ena

na te

ritor

iji S

rem

skog

okr

uga

Naziv pokazatelja

Procenat registro-vanih korisnica koje su iz bilo kog razlo-ga posetile svog iza-branog ginekologa

Odnos prvih i pono-vnih pregleda radi lečenja kod izabra-nog ginekologa

Odnos broja upu-ta izdatih za speci-jalističko-konsulta-tivni pregled i ukup-nog broja poseta gi-nekologu

Procenat preven-tivnih pregleda u ukupnom broju pre-gleda i poseta gine-kologu

Procenat korisnica od 25 do 69 godina starosti obuhvaće-nih ciljanim pregle-dom radi ranog ot-krivanja raka grlića materice

Procenat korisni-ca od 25 do 69 go-dina starosti koje su upućene na mamo-grafiju od bilo kog izabranog gineko-loga u poslednjih 12 meseci

01

23

45

6

Rang

DZ

%D

Z%

DZ

%D

Z%

DZ

%D

Z%

1.SP

73,7

IN1,

8RU

13,8

6IN

49,9

7PE

80,7

5PE

43,8

2

2.IN

56,6

IR1,

69IN

9,5

ŠI47

,04

RU31

,06

RU35

,48

3.PE

53,0

6SP

0,71

PE6,

71PE

39,1

6ŠI

23,3

IR23

,29

4.RU

47,0

6SM

0,69

IR5,

52SP

37,3

3SP

23,0

6IN

23,0

2

5.SM

47,0

2PE

0,64

SP2,

5RU

37,5

3IR

22,2

ŠI4,

3

6.ŠI

41,8

6ŠI

0,52

ŠI2,

23IR

33,0

IN19

,11SP

2,87

7.IR

33,7

8RU

0,37

SM1,

26SM

32,5

9SM

6,74

SM2,

23

IN–I

nđija

; IR–

Irig;

PE–

Peći

nci;

RU–R

uma;

SM

–Sre

msk

a M

itrov

ica;

SP–

Star

a Pa

zova

; ŠI–

Šid

160

PREPORUKE

Navedeni pokazatelji kvaliteta rada izabranih lekara u primarnoj zdravstvenoj zašti-ti pokazatelji su procesa rada, a ne i rezultata rada te nisu dovoljni za rangiranje. Kri-terijumi koji se koriste na osnovu Pravilnika za ocenu kvaliteta rada i koji u trenutnim uslovima služe za rangiranje nisu sveobuhvatni i nedostatni su za potpunu ocenu kvali-teta rada, a time i za konstruisanje modela rangiranja. Dominantni razlozi za kvalifika-ciju navedenih parametara kao nedovoljnih i neadekvatnih su sledeći:

• Dostupni parametri kvaliteta konstruisani su tako da daju podatke koji su upo-trebljiviji za ekonomsku procenu (broj prvih i ponovnih pregleda) odnosno ocenu

“kapitacije” (broj uputa specijalisti), ali ne i za dobrodit pacijenata (dostupnost že-ljenom lekaru, liste čekanja, “drugo mišljenje” i sl.)

• Dati su u procentualnim odnosima (relativnim brojevima) koji onemogućuju prec-iznije bodovanje, odnosno izračunavanje skora kako se to čini kod EHCI indeksa (kao referentnog međunarodnog standarda u rangiranju zdravstvenih sistema).

• Posebnu manjkavost u sagledavanju celokupne zdravstvene zaštite stvara izosta-nak podataka iz privatnog sektora, gde se realizuje značajan broj zdravstvenih po-treba korisnika.

Imajući u vidu navedeno, a radi adekvatnog sagledavanja zdravstvene zaštite na teri-toriji AP Vojvodine u odnosu na zdravstvenu zaštitu u Evropi, potrebno je uvesti praće-nje pokazatelja Evropskog zdravstvenog potrošačkog indeksa i/ili izvršiti prilagođava-nje kriterijuma zdravstvenoj zaštiti u Republici Srbiji. Uvođenje praćenja i izveštavanja na osnovu indikatora Evropskog zdravstvenog potrošačkog indeksa, daje mogućnost realnog sagledavanja ranga kvaliteta zdravstvene zaštite u Republici Srbiji. Samo raz-vojem modela za rangiranje, koji obuhvata sve pružaoce zdravstvenih usluga, možemo imati jasnu sliku zdravstvene zaštite u AP Vojvodini, sa rangom kvaliteta zdravstve-nih ustanova, što na kraju treba da omogući pouzdanu osnovu za sve dalje aktivnosti u pravcu praćenja kvaliteta i sprovođenja mera na unapređenju kvaliteta zdravstvene za-štite u Republici Srbiji.

LITERATURA

1. Commission of the European Communities (2004). Green Paper: Public-priva-te Partnerships and Community Law on Public Contracts and Concessions. Brus-sels: COM.

2. Douglas, T., Ryman, J. (2003). Understanding competitive advantage in the general hospital industry: evaluating strategic competencies, Strategic Management Jour-nal, Vol. 24, No. 4, 333–347.

3. Euro Health Consumer Index (EHCI) (2013). Report, Health Consumer Power-house Ltd.

4. Hutchison, B., Levesque, J.F., Strumpf, E., Coyle, N. (2011). Primary Health Care in Canada: Systems in Motion, The Milbank Quarterly, Vol. 89, No. 2, 256–288.

161

5. Institut za javno zdravlje Srbije „Dr Milan Jovanović Batut“, Metodološko uput-stvo za postupak izveštavanja zdravstvenih ustanova o obaveznim pokazateljima kvaliteta zdravstvene zaštite, Beograd, 2007.

6. OECD (2013). Health at a Glance 2013: OECD Indicators, OECD Publishing.7. Peteri, G. (2010). Partnerstvo javnog i privatnog sektora: dobra i loša iskustva u

odabranim zemljama u tranziciji, PALGO centar, Beograd.8. Pravilnik o pokazateljima kvaliteta zdravstvene zaštite, Službeni glasnik RS, broj

49/10.9. Starfield, B., Shi, L., Macinko, J. (2005). Contribution of Primary Care to Health

Systems and Health, The Milbank Quarterly, Vol. 83, No. 3, 457–502.10. Strategija za stalno unapređenje kvaliteta zdravstvene zaštite i bezbednosti paci-

jenata, Službeni glasnik RS, broj 57/1111. Uredba o planu mreže, Službeni glasnik RS, broj 107/05.

162

REZIME: Izvršena je sistematizacija i analiza rezultata koji se odnose na sinteze i ispitiva-nja različitih fizičko-hemijskih osobina i struktura kompleksa metala sa S-alkilizotiosemi-karbazidima (ITSC) i njihovim N1 i N4 mono- i disupstituisanim derivatima.

Nađeno je da svi analizirani ITSC za koordinaciju koriste terminalne atome azota (N1 i N4) gradeći petočlani metalocikl. Pri tome se ovi ligandi koordinuju u imino formi koja nasta-je migracijom atoma vodonika sa N4H2 grupe na susedni N2 atom. Pokazano je da uvođe-nje fenil grupe u položaju 1, odnosno 1 i 4, iz osnova menja elektronska, a time i hemijska svojstva ITSC, ali ne i način koordinacije. Izvršena je i komparativna analiza tio- i izotiose-mikarbazida kao liganada pri čemu su utvrđene kako sličnosti, tako i razlike.

Ključne reči: S-alkilizotiosemikarbazidi, kompleksi, sinteza, struktura.

1. UVOD

Hemija kompleksnih jedinjenja metala sa tiosemikarbazidom, H2N1–N2H–C3(=S)N4H2 (TSC1), počela je pionirskim radovim Jensena 1934. godine [1, 2] tako da je do da-nas sintetizovan i proučen veliki broj njegovih kompleksa sa većinom prelaznih metala. Pojačani interes za ova jedinjenja, a posebno za komplekse metala sa tiosemikarbazoni-ma kao kondenzacionim proizvodima tiosemikarbazida i karbonilnih jedinjenja, po-javio se 40-ih godina prošlog veka kada su Domagk i sar. [3] našli da neki tiosemikar-bazoni i njihovi kompleksi pokazuju antituberkuloznu aktivnost. Nakon toga usledila su sistematska ispitivanja ovih jedinjenja, pri čemu je, osim interesantnih strukturnih i različitih fizičko-hemijskih karakteristika, nađeno da imaju širok spektar biološkog de-lovanja: antileprotično, antivirusno, antifungalno, antimalarično, pa čak i antitumorno, pri čemu se posebno ističu heterociklični tiosemikarbazoni i njihovi kompleksi. Raz-ličiti aspekti istraživanja ovih jedinjenja su do sada sumirani u više preglednih rado-va [4–12]. Za razliku od tiosemikarbazida, broj kompleksa metala sa S-alkilizotiosemi-

1 Prikazana numeracija atoma je u saglasnosti sa IUPAC-om, koje ćemo se dosledno pridržavati.



Monografija

Vukadin M. Leovac, Marko V. Rodić*

KOMPLEKSI METALA SA S-ALKILIZOTIOSEMIKARBAZIDIMA

* Prirodno-matematički fakultet, Univerzitet u Novom Sadu, Trg Dositeja Obradovića 3, 21000 Novi Sad

163

karbazidima H2N1–N2=C3(–SR)N4H2 (ITSC), čija je koordinaciona hemija počela 40-ak godina kasnije radovima Leovca i ostalih [13], je mnogo manji i za sada su ograničeni na komplekse Ni(II), Cu(II), Co(III), Fe(III) i Zn(II), među kojima su najbrojniji kom-pleksi Ni(II). Rezultati rendgeno-strukturnih ispitivanja kompleksa metala sa ovim li-gandima (TSC i ITSC) su pokazala principijelne razlike u načinima njihove koordina-cije. Naime, nađeno je da TSC za koordinaciju od više potencijalnih elektron donorskih atoma (tri atoma azota i atom sumpora) koristi terminalni hidrazinski atom N1 i atom sumpora, stvarajući na taj način stabilan petočlani metalocikl (Slika 1a). Ovo znači da atom azota tioamidne grupe u koordinaciji ne učestvuje, bez obzira na to što bi se nje-govom koordinacijom, umesto atoma sumpora, takođe nagradio petočlani metalocikl. Ovo je nesumnjivo posledica slabije elektron-donorske sposobnosti ovog atoma azota u odnosu na atom sumpora. Treba reći da je navedeni način koordinacije tiosemikarba-zida pravilno pretpostavio Jensen u pomenutom pionirskom radu, a na osnovu zapaža-nja da S-alkilovani tiosemikarbazidi ne daju komplekse sa metalima. Međutim, Leovac i ostali su uspeli da pronađu reakcione uslove pri kojima i ITSC ligandi ipak mogu da daju komplekse. Rendgeno-strukturna ispitivanja ovih kompleksa su pokazala da ITSC ligandi, osim hidrazinskog atoma azota N1, za koordinaciju, umesto atoma sumpora, koriste tioamidni atom azota N4 (Slika 1b).

U ovom preglednom radu biće prikazani najvažniji ne samo naši rezultati, već i re-zultati inostranih autora u oblasti istraživanja sinteza i ispitivanja različitih fizičko-he-mijskih karakteristika i struktura kompleksa metala sa izotiosemikarbazidima.

S obzirom na to da su do sada kao ligandi upotrebljeni ne samo nesupstutuisani, već i N1 i N4 mono- i disupstituisani izotiosemikarbazidi, rezultati će biti izloženi u dva osnovna poglavlja. U prvom će biti prikazane sinteze, neke fizičko-hemijske karakteri-stike i strukture kompleksa metala sa nesupstituisanim S-alkilizotiosemikarbazidima, a u drugom kompleksi sa N1 i N4 supstituisanim izotiosemikarbazidima. Rad se zavr-šava zaključnim razmatranjima i kratkom komparativnom analizom TSC i ITSC kao li-gandima.

Slika 1. Načini koordinacije tiosemi- (a) i S-alkilizotiosemikarbazida (b)

HN HN

M M

S NHH2N H2N

NH2 S – R

a b

164

2. KOMPLEKSI Ni(II), Co(III), Cu(II) I Zn(II) SA NESUPSTITUISANIM S-ALKILIZOTIOSEMIKARBAZIDIMA

2.1. Kompleksi Ni(II) i Co(III)

2.1.1. Sinteza, neke fizičko-hemijske karakteristike i geometrijska struktura kompleksa

Prva sintetisana kompleksna jedinjenja S-alkilizotiosemikarbazida bila su dijama-gnetični kvadratno-planarni Ni(II), odnosno oktaedarski Co(III) kompleksi sa S-meti-lizotiosemikarbazidom (LMe) formula [Ni(LMe)2]I2 i [Co(LMe)3]I3 [13].

H2N

NH2

N SMe

NH

SMe I

LMe LMe?HI

1H2N

12

23 3

4NH2

4

+–

Ovi kompleksi su sintetisani reakcijom alkoholnih rastvora acetata metala i liganda S-metilizotiosemikarbazidhidrogen-jodida (LMe∙HI), dobijenog metilovanjem tiosemikarba-zida sa CH3I u apsolutnom etanolu [14]. U slučaju kompleksa kobalta, sinteza je izvođena provođenjem vazdušne struje kroz reakcionu smešu, pri čemu dolazi do oksidacije Co(II) u Co(III). Kasnije je sa Ni(II) i različitim S-alkilizotiosemikarbazidima, a u prisustvu od-govarajućih kiselinskih ostataka kao ligand-partnera (NO2, NO3, NCS, NCSe), te H2O, pi-ridin (Py), pirazol (Pz), imidazol (Im), dobijeno više kompleksa, za koje su sintetski pravci prikazani na šemi 1, a neke njihove fizičko-hemijske karakteristike (boja, μeff) i geometrija u tabeli 1 [15–22]. Kako se iz navedene tabele vidi, najveći broj kompleksa je dobijen sa LMe ligandom koji se sa stanovišta stereohemije i magnetnih osobina mogu podeliti na dve gru-pe: dijamagnetične kvadratno-planarne i paramagnetične oktaedarske komplekse. Građe-nje kvadratno-planarnih kompleksa sa ovim derivatom izotiosemikarbazida je karakteri-stično za komplekse sa halogenidima, opšte formule [Ni(LMe)2]X2 (X = Cl, Br, I). Hloridna i bromidna so ovog kompleksa su dobijene metatetičkom reakcijom startne jodidne soli i ve-ćeg viška LiX (X = Cl, Br) u toplom etanolu. Sa ovim ligandom sintetizovana su dva tipa ok-taedarskih kompleksa: neutralni, opšte formule [Ni(LMe)2X2] (X = NCS, NCSe, NO2, NO3) i dikatjonski, opšte formule [Ni(LMe)2A2]2+ (A = H2O, Py, Pz, Im). Slično se može reći i za komplekse sa etil derivatom (LEt), sa kojim je sintetisan manji broj kompleksa i to kvadra-tno-planarni [Ni(LEt)2]X2 (X = Br, I, NO3) i oktaedarski [Ni(LEt)2Py2]I2 i [Ni(LEt)2(NCS2)]. Sa n-propil i n-butil (LPr i LBu, respektivno) derivatima sintetizovani su samo oktaedar-ski kompleksi sa piridinom, odnosno jodidnim jonima kao ko-ligandima formula [Ni(LPr/Bu)2Py2]I2 i [Ni(LPr/Bu)2I2] (tabela 2). Kako se iz ove tabele vidi, sa piridinom i ostala dva de-rivata izotiosemikarbazida izolovan je analogan tip kompleksa, te se njihov sastav može pri-kazati zajedničkom formulom [Ni(LR)2Py2]I2. Njihova boja i paramagnetizam koji odgovara prisustvu dva nesparena d elektrona ukazuju da svi oni imaju oktaedarsku strukturu, koja se ostvaruje koordinacijom, osim dva bidentatna NN molekula izotiosemikarbazida u ekvato-

165

rijalnoj ravni, i dva molekula Py u aksijalnim položajima. Za razliku od ovih kompleksa, sa takođe sva četiri liganda izolovani su kompleksi istog tipa, tj. Ni(LR)2I2, ali koji imaju razli-čitu geometriju. Naime, dok su kompleksi sa Me- i Et- derivatom kvadratno-planarni, kom-pleksi sa Pr- i Bu- derivatom imaju oktaedarsku strukturu. Kvadratno-planarna struktura kod prva dva kompleksa se ostvaruje koordinacijom samo dva molekula organskog liganda, a oktaedarska struktura kod kompleksa sa druga dva derivata koordinacijom i oba jodidna jona. Koordinacija jodida u ovim kompleksima se može objasniti i uslovima sinteze koja se sastoji u izotermskom zagrevanju (oko 95°C) njihovih čvrstih Py kompleksa. Pri tome dolazi do udaljavanja Py i ulaska oba nekoordinovana jodida u koordinacionu sferu metala. Važno je napomenuti da sličan tretman oktaedarskih piridinskih kompleksa sa Me/Et ligandima rezultira nastajanjem kvadratno-planarnih kompleksa, tj. odsustvom koordinacije jodida, što predstavlja lep primer uticaja prirode alkil grupe na geometrijsku strukturu kompleksa. Treba se podsetiti da su navedeni kvadratno-planarni kompleksi ranije dobijeni direktnom reakcijom EtOH rastvora Ni(OAc)2 i LMe/Et liganada.

Tabela 1. Neke fizičko-hemijske i stereohemijske karakteristike kompleksa Ni(II) sa S-alkilizotiosemikarbazidima

Kompleks Boja μeff [μB] Koordinacioni poliedar Lit.

[Ni(LMe)2]Cl2 narandžasto-crvena dijam. kvadrat 15

[Ni(LMe)2]Br2 cigla-crvena dijam. kvadrat 15

[Ni(LMe)2]I2 cigla-crvena dijam. kvadrat 15

[Ni(LMe)2(NO3)2] plavo-ljubičasta 3,17 oktaedar 15, 16

[Ni(LMe)2(NO2)2] svetlo-siva 3,09 oktaedar 17

[Ni(LMe)2(NCS)2] ljubičasto-plava 3,57 oktaedar 15

[Ni(LMe)2(NCSe)2] ? 3,09 oktaedar 18

[Ni(LMe)2Py2]I2 ljubičasto-plava 3,20 oktaedar 15

[Ni(LMe)2Pz2]I2 ljubičasta ? oktaedar 19

[Ni(LMe)2Im2]I2 ljubičasta 3,09 oktaedar 20

[Ni(LMe)2(H2O)2]tf∙2H2O plava ? oktaedar 16

[Ni(LEt)2]Br2 crvena dijam. kvadrat 21

[Ni(LEt)2]I2 cigla-crvena dijam. kvadrat 21

Šema 1. Sinteze kompleksa Ni(II) sa S-alkilizotiosemikarbazidima

[Ni(LR)2A2]I2 [Ni(LR)2]I2

[Ni(LMe)2]X2

[Ni(LMe)2(H2O)2]tf

[Ni(LMe)2]X2

(R = Me)A (Py, Pz, Im)EtOH

EtOH

–2Pyt

[Ni(LR)2]I2[Ni(LR)2I2](R = n-Pr, n-Bu) (R = Me, Et)

LiX (X = Cl, Br)

LiNO3/NH4NCS, EtOHNaNO2 (aq), KNCSe(aq)

(X = NO2, NCS, NCSe, NO2)

H2ONa2tfX = NO3

166

Kompleks Boja μeff [μB] Koordinacioni poliedar Lit.

[Ni(LEt)2](NO3)2 narandžasta dijam. kvadrat 21

[Ni(LEt)2(NCS)2] sivo-ljubičasta 3,38 oktaedar 21

[Ni(LEt)2Py2]I2 ljubičasta 3,18 oktaedar 21

[Ni(LPr)2I2] sivo-zelena 3,17 oktaedar 22

[Ni(LBu)2I2] sivo-zelena 3,19 oktaedar 22

[Ni(LPr)2Py2]I2 svetlo-ljubičasta 3,21 oktaedar 22

[Ni(LBu)2Py2]I2 svetlo-ljubičasta 3,13 oktaedar 22

Geometrijske konfiguracije [Ni(LPr/Bu)2I2] i [Ni(LPr/Bu)2Py2]I2 kompleksa su pret-postavljene ne samo na osnovu magnetnih merenja (μeff) i boje, već i na osnovu difuznih refleksionih spektara. Pri tome je nađeno da Py kompleksi imaju regularnu oktaedarsku strukturu, a jodido kompleksi, zbog koordinacije voluminoznog jodida, strukturu duž z ose izduženog oktaedra.

Interesantno je primetiti da sa NO3− jonom LMe ligand daje plavi oktaedarski kom-

pleks, sa koordinovanim NO3 grupama, za razliku od narandžastog kompleksa sa LEt ligandom, koji sadrži nekoordinovane obe NO3 grupe, zbog čega je istom pripisana kva-dratno-planarna struktura.

U slučaju NCS- kao i NCSe-kompleksa, osim boje i paramagnetizma, karakteristič-nih za oktaedarske Ni(II) komplekse (tabela 1), na koordinaciju NCS i NCSe grupa uka-zuju i IR spektri. Naime, prisustvo trake vrlo jakog intenziteta u oblasti 2095–2100 cm−1 jasno govori o koordinaciji obeju NCS/NCSe grupa i to preko atoma azota [23].

Na osnovu izloženog, kao i rezultata rendgenske strukturne analize (vide infra) kva-dratno-planarna, odnosno oktaedarska struktura dobijenih Ni(II) kompleksa šematski je prikazana na slici 2.

Na kraju, važno je pomenuti da svi u kristalu dijamagnetični Ni(II) kompleksi, ne samo u vodenom rastvoru, već i u rastvorima slabije koordinirajućih rastvarača, kao što

su MeOH i EtOH, postaju paramagnetični, što se ogleda i u promeni boje iz narandža-ste u plavu. Ovo se može objasniti promenom kvadratno-planarne u oktaedarsku struk-turu, a na račun koordinacije dva molekula rastvarača u aksijalnim položajima:

[Ni(LMe/Et)2]X2 (s) +2ROH → [Ni(LMe/Et)2(ROH)2]2+ + 2X− (R = H, Me, Et).

Slika 2. Geometrijske konfiguracije kompleksa Ni(II) (A = Py, Pz, Im, H2O; X = NO2, NO3, NCS, NCSe)

N4

N4N1

N1

NiN4

N4N1

N1

Ni

A

A

N4

N4N1

N1

Ni

X

X

167

Pokušaj izolacije u kristalu stabilnih solvata pokazali su se bezuspešnim, pošto je u slučaju kompleksa sa LMe ligandom uvek kristalisao originalni desolvato kompleks, a u slučaju kompleksa sa LEt ligandom i EtOH nastao je plavi nestabilni paramagneti-čni dietanolsolvato kompleks [Ni(LEt)2(EtOH)2]I2, koji već na sobnoj temperaturu brzo gubi EtOH prelazeći u startni cigla-crveni dijamagnetični [Ni(LEt)2]I2. Za sada jedini izuzetak je izolacija stabilnog plavog oktaedarskog diakva kompleksa sa LMe ligandom, koji kao kontra jon sadrži dianjon tereftalata (tf), formule [Ni(LMt)2(H2O)2]tf∙2H2O. Ovaj kompleks je dobijen reakcijom vodenog rastvora [Ni(LMe)(NO3)2] i dinatrijum te-reftalata. Na kraju, sa aspekta sastava kompleksa na primeru reakcije Ni(OAc)2 i LMe∙HI važno je istaći da se bis-ligand kompleks dobija i u slučaju kada je molski odnos reakta-nata bio 1:3.

Što se tiče geometrijske konfiguracije tris-LMe kompleksa Co(III), a uzimajući u obzir bidentatnost i asimetričnost liganda, i činjenicu da uz vrlo mali broj izuzetaka, komple-ksi Co(III) imaju oktaedarsku strukturu [24, 25], izolovanom kompleksu se može pripi-sati merili fac-oktaedarska kofiguracija. Koju od dve navedene konfiguracije ima dobi-jeni kompleks na osnovu raspoloživih analitičkih podataka za sada nije moguće utvrditi.

2.1.2. Molekulske strukture kompleksa Ni(II)

Od ukupno 20 do sada sintetizovanih kompleksa Ni(II) sa S-alkilizotiosemikarbazi-dima, metodom difrakcije X-zraka na monokristalu određene su molekulske i kristalne strukture za 7 kompleksa sa LMe i jednog kompleksa sa LEt ligandom. Na slikama 3 i 4 prikazane su molekulske strukture analiziranih kompleksa, i to tri kvadratno-planarna kompleksa formula [Ni(LMe)2]X2 (X = I, Br) i [Ni(LEt)2]I2 (slika 3), te pet oktaedarskih kompleksa opštih formula [Ni(LMe)2X2] (X = NO2, NO3) i [Ni(LMe)2A2]I2 (A = Pz, Im) i [Ni(LMe)2(H2O)2]tf∙2H2O (slika 4). Treba reći da su u slučaju kompleksa sa [Ni(LMe)2]Br2 izolovane iz iste sinteze dve kristalne modifikacije: triklinična (α) koja je u višku u odnosu na drugu ortorombičnu (β) modifikaciju. Rezultati ovih analiza pokazuju da se navedeni ligandi nezavisno od ligand partnera koordinuju na isti način, tj. posred-stvom oba terminalna atoma azota N1 i N4 gradeći petočlani metalocikl. Sa slika se ta-kođe vidi da se u svim kompleksima ligandi koordinuju ne u amino, već u imino for-mi koja nastaje prelaskom atoma vodonika sa N4 na N2 atom (prototropna tautomerija):

amino forma

H2N

NH2

N SR

12

3

4

imino forma

H2N

NH

NH

SR

12 3

4

Iako nije poznata struktura nijednog slobodnog, tj. nekoordinovanog izotiosemi-karbazida, sa sigurnošću se može reći da se isti u kristalu nalaze ne u imino već u ami-no formi, koja je kod nekih nekoordinovanih izotiosemikarbazona dokazana rendgen-skom strukturnom analizom [26–29].

168

Slika 3. Molekulske strukture kvadratno-planarnih kompleksa Ni(II) sa nesupstituisanim S-metil/etilizotiosemikarbazidima

Slika 4. Molekulske strukture oktaedarskih kompleksa Ni(II) sa nesupstituisanim S-metilizotiosemikarbazidom

[Ni(LMe)2Pz2]I2 [Ni(LMe)2(NO2)2]

[Ni(LMe)2(NO3)2]

[Ni(LMe)2(H2O)2]tf∙2H2O

[Ni(LMe)2Im2]I2

[Ni(LMe)2]I2 [Ni(LEt)2]I2

α-[Ni(LMe)2]Br2

169

Treba reći da je metodom rendgenske strukturne analize rešena struktura nitratne soli LMe ∙HNO3 liganda dobijene jonskom izmenom, tj. propuštanjem vodenog rastvo-ra LMe∙HI kroz anjonit [30]. Na slici 5 prikazana je struktura katjona. Kristalna reše-tka ovog jedinjenja je izgrađena od S-metilizotiosemikarbazidijum katjona LMeH+ sa protonovanim atomom azota N2 i NO3 anjona međusobno povezanih sistemom vodo-ničnih veza. Praktično planarni katjon ima Z konformaciju sa trans položajem termi-nalnih NH2 grupa u odnosu na formalnu dvostruku C3 –N2 vezu. Veruje se da takvu konformaciju ima i LMe∙HI, koji je korišćen za sinteze kompleksa. Ovo bi značilo da pri kompleksiranju LMe∙HI liganda nakon deprotonacije, dolazi do rotacije oko formalno dvostruke C3–N2 veze, čime se donorski atomi N1 i N4 dovode u cis položaj (E konfor-macija) koju ligand ima u kompleksima (šema 2).

U pogledu položaja donorskih atoma N1 i N4 zajedničko za sve komplekse Ni(II) je njihov trans položaj. Ovo znači da u oktaedarskim kompleksima dva dodatna mono-dentatna liganda takođe zauzimaju trans položaj. Drugim rečima, molekuli kompleksa su centrosimetrični (slika 2).

U tabeli 2 date su dužine Ni–ligand veza, kao i dužine LR intraligandnih veza. Po-ređenjem dužina Ni–LR veza bidentatnog liganda vidi se da je Ni–N1 veza u svim kom-pleksima duža od Ni–N4 veze, s tim što odgovarajuće Ni–N veze u oktaedarskim kom-pleksima razumljivo imaju veće vrednosti u odnosu na kvadratno-planarne komplekse. Treba reći da je dužina Ni–N1 veze kod kvadratno-planarnih kompleksa praktično identična sa istom u takođe kvadratno-planarnom kompleksu Ni(II) sa tiosemikarbazi-dom (2,155Å) [31]. Razlike u dužinama pomenutih veza se objašnjavaju boljim elektron -

-donorskim sposobnostima N4 atoma u odnosu na N1 sp3 hibridizovan atom, tj. prome-nom sp3 hibridizovanog N4 atoma u elektronskoj gustini bogatijeg sp2 hibridizovanog

Slika 5. Struktura katjona [LMeH]+

Šema 2. Z konformacija katjona [LMeH]+ i E konformacija neutralnog koordinovanog liganda

NH NH

MH2N HN

NH2

NH2+

Me S MeM2+

S

–H

Z (trans) E (cis)

170

atoma. Sve ovo je posledica ranije pomenute prototropne tautomerije, tj. prelaska pro-tona sa N4 na N2 atom. Zbog ovoga dolazi do preraspodele elektronske gustine, pose-bno u vezama C3 –N2, odnosno C3–N4 koje u nekoordinovanim izotiosemikarbazoni-ma imaju karakter dvostruke, odnosno jednostruke veze (opseg 1,27–1,32 Å; 1,32–1,41Å, respektivno) [27], tako da C3–N4 veza postaje kraća od C3–N2 veze. Što se tiče dužina ostalih veza unutar molekula LMe/Et liganada može se reći da N1 –N2 i S–C veze odgo-varaju jednostrukim vezama, pri čemu je C3–S veza uvek kraća od S–C(R) veze. Razlog skraćenja C3–S veze je blizina elektronskom gustinom bogatijih N2–C3–N4 veza, tako da se delokalizacija elektronske gustine oseća i duž bliže C3–S veze.

Dužine aksijalnih Ni–N veza kod oktaedarskih kompleksa sa heterocikličnim baza-ma (Im, Pz) koje se koordinuju preko „piridinskog“ atoma azota, su ne samo međusobno praktično identične (2,132 Å), već su identične i sa Ni –N1 vezom.

Sa aspekta načina koordinacije NO2 grupe interesantnom se pokazala struktura od-govarajućeg kompleksa Ni(II) (slika 4). Naime, iz literature [23, 24] je poznato da se NO2 ligand može koordinovati na različite načine: monodentatno (preko atoma azota ili ki-seonika), endo- i egzo-bidentatno itd. Najčešći način je monodentatni, i to preko ato-ma azota. Međutim, u strukturi ovog kompleksa, NO2 grupa je koordinovana kao O-vezivni ligand. S obzirom da se tiometilne grupe nalaze u ekvatorijalnoj ravni, sterne smetnje ne mogu biti razlog ovakvog načina koordinacije NO2 grupe, već verovatno elektronska struktura ekvatorijalnog organskog liganda. Pretpostavlja se da vezivanjem organskog liganda metal dobija nešto više elektronske gustine koja uzrokuje koordina-ciju NO2

− liganda preko slabije donorskog atoma kiseonika.Dužina Ni–ONO veze je 2,131 Å i kao takva ova veza je prema očekivanju nešto kra-

ća (0,02 Å) od Ni–O veze u NO3 kompleksu (2,154 Å), što je verovatno posledica ne-što slabije elektron donorske sposobnosti NO3 u odnosu na NO2 grupu. Koordinaci-ja NO2 grupe izaziva preraspodelu elektronske gustine duž N–O veza, tako da je N–O veza (koord. O) duža (1,276(9) Å) od druge N–O veze (1,243(8) Å). Dužine N–O veza u NO3 kompleksu su takođe različite i nalaze se u granicama od 1,228(6)–1,261(5) Å. Pre-ma očekivanju, veza N–O (koordinovani kiseonik) je najduža (1,261(5) Å), dok se ostale dve manje razlikuju (~1,253 Å). Prema tome u oba kompleksa najduže su aksijalne Ni–O veze. Isto se može reći i za diakva komplekse, sa dužinom Ni–O veze od 2,135 Å, koja je identična sa dužinom Ni–O veze u NO2 kompleksu.

Kako se sa slike 4 vidi, u strukturi dinitrato kompleksa postoji intramolekulska vo-donična veza između N1H2 grupe i atoma kiseonika NO3 grupe. Za razliku od ovoga, u strukturi diakva kompleksa, između ostalih, postoje i jedna intermolekulska vodonična veza između N2H grupe i atoma kiseonika tereftalatnog jona. Postojanje ove vodonične veze je, pored već diskutovanih dužina veza u izotiosemikarbazidnom fragmentu, do-kaz imino forme koordinovanog liganda. Inače, zbog velikog broja proton donora i pro-ton akceptora, kristalne strukture dinitrato i diakva kompleksa su stabilizovane velikim brojem vodoničnih veza. Naime, kod nitrato kompleksa, nekovalentne interakcije pove-zuju molekule u 2D slojeve, međusobno odvojene S-metil grupama. Kod diakva komple-ksa, tereftalatni anjoni, koji su smešteni između S-metil grupa, preko vodoničnih veza, u kojima atomi kiseonika karboksilnih grupa figuriraju kao proton akceptori, povezuju molekule u 3D supramolekulsku strukturu (slika 6).

171

Tabe

la 2

. Oda

bran

i str

uktu

rni p

aram

etri

kom

plek

sa N

i(II)

sa S

-met

il/et

ilizo

tio se

mi k

arba

zidi

ma

Ni–

N1

Ni–

N4

C3

–N2

C3

–N4

N1–

N2

S–C

(3)

S–C

(R)

Ni–

L axhe

latn

i uga

oLi

t.

[Ni(L

Me)

2]I 2

1,92

3(10

)1,

873(

11)

1,31

5(12

)1,

284(

12)

1,42

9(12

)1,

761(

12)

1,80

2(12

)–

84,1

(6)

32a

[Ni(L

Me)

2]I 2

1,91

21,

862

1,35

1(2)

1,30

0(3)

1,42

7(2)

1,74

4(2)

1,80

1(2)

–84

,24(

7)32

b

α-[N

i(LM

e)2]

Br2

1,91

3(10

)1,

883(

11)

1,31

3(12

)1,

344(

12)

1,45

2(12

)1,

735(

12)

1,83

6(13

)–

86,0

(6)

33

β-[N

i(LM

e)2]

Br2

1,92

8(10

)1,

851(

11)

1,34

4(19

)1,

322(

19)

1,43

3(18

)1,

727(

18)

1,78

25(1

7)–

84,6

(6)

34

[Ni(L

Et) 2]

I 21,

925(

21)

1,89

7(21

)1,

362(

29)

1,32

5(33

)1,

433(

30)

1,70

2(29

)1,

797(

28)

–86

,0(6

)35

[Ni(L

Me)

2(N

O2)

2]2,

106(

6)2,

040(

5)1,

373(

9)1,

28(1

)1,

428(

8)1,

753(

7)1,

808(

9)2,

131(

5)79

,5(2

)17

[Ni(L

Me)

2(N

O3)

2]2,

078(

4)2,

009(

4)1,

369(

6)1,

267(

6)1,

421(

5)1,

753(

4)1,

787(

6)2,

154(

3)80

,0(2

)16

[Ni(L

Me)

2Im

2]I 2

2,13

0(7)

2,05

3(6)

1,35

(1)

1,28

(1)

1,42

(1)

1,75

8(7)

1,76

(1)

2,13

2(3)

79,3

(3)

20

[Ni(L

Me)

2Pz 2]

I 22,

120(

3)2,

053(

3)1,

343(

5)1,

287(

4)1,

407(

4)1,

754(

3)1,

780(

6)2,

123(

3)79

,2(1

)19

Ni(L

Me)

2(H

2O) 2]

tf∙2

H2O

2,09

42,

027

1,35

9(4)

1,27

4(4)

1,42

6(3)

1,75

0(3)

1,78

0(5)

2,13

5(3)

80,2

(1)

16

172

Na kraju, važno je reći da nederivatizovani tiosemikarbazid (TSC) sa Ni(NO3)2, iako gradi čak 5 po sastavu različitih kompleksa i to: kvadratno-planarne cis- i trans- izome-re [Ni(TSC)2](NO3)2 [36], osnosno oktaedarske bis- i tris- komplekse [Ni(TSC)2(H2O)2](NO3)2, [Ni(TSC)3](NO3)2 i [Ni(TSC)3](NO3)2∙H2O [37, 38], nijedan od njih ne sadrži koordinovanu NO3 grupu.

Kompleksi sa pirazolom i imidazolom su ne samo izostrukturni, već su i izomorfni (triklinični sistem, prostorna grupa P1). Međutim, iako jedinične ćelije sadrže isti broj molekula kompleksa istog sastava, identične geometrije, one se znatno razlikuju u svojoj zapremini (549,1 Å3 (Pz), odnosno 618,0 Å3 (Im)). Očigledno je da su molekuli Pz kom-pleksa mnogo kompaktnije pakovani u odnosu na kompleks sa Im u kojem aksijalni li-gand verovatno usled izraženijeg angažovanja u međumolekulskim interakcijama me-nja svoju orijentaciju što zahteva veću zapreminu za molekule kompleksa.

Povećanje rastojanja Ni–N veza u ekvatorijalnoj ravni kod oktaedarskih kompleksa pra-ćeno je smanjenjem helatnh uglova (engl. „bite angle“) u odnosu na kvadratno-planarne komplekse. U nastojanju liganda da nakon udaljavanja od metalnog jona sačuva optimalno rastojanje donorskih atoma helatni uglovi u kvadratno-planarnom kompleksu koji se nala-ze u granicama od 84–86°, u oktaedarskim kompleksima se smanjuju na oko 80° (tabela 2).

2.2. Kompleksi Cu(II) i Zn(II) sa S-metilizotiosemikarbazidom

Kao što je rečeno, za sinteze prvih kompleksa Ni(II) i Co(III) korišćen je S-metilizotiosemi karbazidhidrogen-jodid (LMe∙HI). Pokušaji sinteza kompleksa Cu(II) sa LMe∙HI ostali su bezuspešni, s obzirom na to da u reakcijama Cu(II) soli i LMe∙HI, zbog prisustva jodida, dolazi do redukcije Cu(II) u Cu(I). Zbog toga su Gerbeleu i sarad-

Slika 6. Kristalna struktura kompleksa [Ni(LMe)2(H2O)2]tf∙2H2O

173

nici [39] opisali pogodan način zamene jodida u LMe∙HI drugim, u odnosu na Cu(II) neredukujućim jonima, kao što su Cl−, NO3

− i SO42−, zasnovan na reakciji LMe∙HI sa od-

govarajućim solima srebra. Naime, pošto AgI ima znatno manju rastvorljivost od AgCl, AgNO3 i Ag2SO4, bilo je moguće da se i u metatetičkoj reakciji metanolno–vodenih ra-stvora LMe∙HI i navedenih soli srebra dobiju odgovarajuće S-metilizotiosemikarbazidi-jum soli, tj. LMe∙HCl, LMe∙HNO3, odnosno 2LMe∙H2SO4. Reakcijama metanolnih ra-stvora ovih soli sa vodenim rastvorima odgovarajućih soli CuX2 (X = Cl, NO3, 1/2SO4) dobijena su dva tipa kompleksa: sa CuCl2 mono-ligand, a sa Cu(NO3)2 i CuSO4 bis-li-gand kompleksi formula Cu(LMe)Cl2∙0,5H2O, Cu(LMe)2(NO3)2 i [Cu(LMe)2SO4]∙2H2O. Hloridni kompleks ima plavu, a nitratni ljubičastu boju. Sintezu SO4 kompleksa prati iz-dvajanje smeše dve vrste kristala: plavih i ljubičastih. Zahvaljujući dobroj rastvorljivo-sti u vodi ljubičastih kristala, isti su odvojeni od teže rastvornih plavih kristala koji su i analizirani. Magnetohemijska merenja su pokazala da sva tri jedinjenja imaju vrednosti efektivnih magnetnih momenata u granicama od 1,80 do 1,87 μB, i kao takve karakte-ristične za čisto spinske, odnosno magnetno izolovane (monomerne) Cu(II) komplekse [24, 40]. Na osnovu EPR i refleksionih spektara razmatran je tip koordinacionog okru-ženja oko Cu(II) pri čemu je pretpostavljeno da u koordinaciji, osim bidentatnog LMe li-ganda učestvuju i kiselinski ostaci. Tako je [Cu(LMe)2(NO3)2] kompleksu pripisana jako deformisana oktaedarska struktura koja se graniči sa kvadratno-planarnom struktu-rom. Bez obzira na to što spektralni podaci Cu(LMe)Cl2∙0,5H2O nisu bili dovoljni da se odredi njegova geometrijska struktura, ipak na osnovu činjenice da je najmanji koordi-nacioni broj Cu(II) četiri, može se reći da u ovom kompleksu osim jednog molekula bi-dentatnog LMe liganda u koordinaciji učestvuju i oba hloridna jona.

Što se tiče SO4 kompleksa, njegova struktura ne izaziva nikakvu sumnju, pošto je ista određena rendgeno-strukturnom analizom.

Elementarna ćelija kristala ovog kompleksa sadrži dva kristalografski nezavisna mo-lekula, čije su strukture date na slici 7. Kako se sa slike vidi, bakar je u oba molekula pentakoordinovan, sa kvadratno-piramidalnim okruženjem koga čine četiri atom azo-ta dva bidentatna NN molekula LMe liganda u osnovi piramide i atoma kiseonika SO4 grupe u apikalnom položaju. Vrednosti τ-parametara za oba molekula koje iznose 0,15, odnosno 0,11 ukazuju na blagu deformaciju kvadratne piramide kao koordinacionog poliedra [41]. Atom bakra je pomeren iz srednje ravni definisane sa četiri atom azota u pravcu apikalnog atoma kiseonika za 0,188 Å u jednom, odnosno za 0,149Å u drugom kompleksnom molekulu. Kao i kod kompleksa Ni(II) i u ovom kompleksu rastojanja Cu–N su različita, Naime, Cu–N1 veza je duža (sr. vrednost 2,024 Å i vrlo bliska je vred-nostima nađenim kod tiosemikarbazidnog kompleksa Cu(II) (2,031 Å) [42]. Druga, tj. Cu–N4 veza je kraća (sr. vrednost 1,944 Å) i nalazi se u granicama nađenim za tu vezu kod S-metilizotiosemikarbazonskih kompleksa Cu(II) [43, 44]. Kao i u slučaju kom-pleksa Ni(II) sa S-metilizotiosemikarbazidom ove razlike su posledica različite prirode koordinirajućih atoma azota. Naime, realna lokalizacija atoma vodonika i u ovom kom-pleksu govori o prototropnoj tautomeriji, odnosno koordinaciji liganda u imino formi sa srednjom vrednosti C3–N4 veze od 1,282 Å koja odgovara dvostrukoj vezi, tj. sp2 hi-bridizovanom atomu N4. Dužine ostalih intra-ligand veza su slične dužinama odgova-rajućih veza nađenih u strukturama kompleksa nikla.

174

Sulfatni jon u koordinaciju ulazi kao monodentatni ligand, sa praktično istim duži-nama S–O veza u oba molekula, čija srednja vrednost iznosi 1,462 Å, što odgovara lite-raturnim podacima [4].

Glavna razlika između dva kristalografski nezavisna molekula odnosi se na dužinu Cu–O veze. U jednom molekulu ona iznosi 2,378 Å, a u drugom 2,516 Å (razlika 0,14 Å). Ovu razliku autori objašnjavanju nejednakim karakterom vodoničnih veza u kristalu, koje utiču na različitu orijentaciju SO4 grupa u odnosu na bazičnu kvadratno-piramidalnu ravan.

Na kraju, poređenjem geometrijskog rasporeda dva organska molekula u ovom kom-pleksu sa bis-ligand kompleksima Ni(II) može se uočiti sledeća bitna razlika. Naime, dok se kod svih do sada rešenih struktura kompleksa nikla sa ovim ligandom ostvaru-je trans-konfiguracija, u slučaju kompleksa bakra dva molekula liganda imaju cis-kon-figuraciju. Ovo je do sada jedini primer kompleksa metala sa S-alkilizotiosemikarba-zidima navedene konfiguracije. Treba reći da je cis-konfiguracija nađena i u strukturi takođe kvadratno-piramidalnog kompleksa CuSO4 sa tiosemikarbazidom (TSC) for-mule [Cu(TSC)2SO4] [45].

Sa Zn(II) poznata su samo dva kompleksa i to Zn(LMe)2I2 [22] i Zn(LMe)2Cl2 [46]. Kompleks Zn(LMe)2I2 je dobijen reakcijom stehiometrijskih količina Zn(OAc)2∙3H2O i S-metilizotiosemikarbazidhidrogen-jodida, u toplom metanolu, a monokristali hlori-do kompleksa reakcijom EtOH rastvora prethodnog kompleksa sa većim viškom LiCl. Rendgenska strukturna analiza hlorido kompleksa pokazala je da se njegova kristal-na struktura sastoji od monomernih jedinica kompleksnog katjona [Zn(LMe)2Cl]+ i Cl−

(slika 8), koje, osim elektrostatičkih interakcija, povezuju i brojne vodonične veze. Koordinacioni poliedar ovog kompleksa predstavlja deformisanu trigonalnu bipirami-

du (τ = 0,72) u kojoj dva tioamidna atoma azota N4 i jedan hloridni jon zauzimaju ekva-torijalnu ravan, a dva hidrazinska atoma azota N1 aksijalne položaje. I u ovom komple-ksu LMe ligand je koordinovan u imino formi, zbog čega su Zn–N4 veze kraće (1,99 Å) od Zn–N1 veza (2,23 Å). U odnosu na komplekse Ni(II) i Cu(II) kod kojih razlika u dužinama M–N veza u kvadratno-planarnim kompleksima Ni(II) ne prelazi 0,05 Å, odnosno 0,07 Å u oktaedarskim kompleksima, a u kvadratno piramidalnom kompleksu Cu(II) ova razli-ka je 0,09 Å, u trigonalno-bipiramidalnom kompleksu Zn(II) je signifikantno veća (0,24 Å). Za razliku od ranije opisanih kompleksa u kojima atomi azota zauzimaju iste (ekvato-

Slika 7. Struktura dva kristalografski nezavisna kompleksna molekula [Cu(LMe)2SO4]

175

Slika 8. Molekulska struktura [Zn(LMe)2Cl]Cl

rijalne položaje), u ovom kompleksu atomi azota hidrazinske, odnosno tioamidne grupe zauzimaju geometrijski različite pozicije – aksijalnu, odnosno ekvatorijalnu – što se u tri-gonalno bipiramidalnoj geometriji manifestuje dodatnom razlikom u dužinama veza [24]. Geometrija samog liganda ne pokazuje značajne promene u odnosu na prethodno navede-ne komplekse. Kao i u slučaju kvadratno-piramidalnog kompleksa Cu(II) i oktaedarskih kompleksa Ni(II) imino forma je jasno izražena sa dvostrukom C3–N4 vezom (sr. vredn. 1,28 Å). Dužina Zn–Cl veze je u skladu sa vrednostima nađenim u kompleksima Zn(II) slične geometrije [47]. Kristalna struktura kompleksa je stabilizovana vodoničnim veza-ma u kojima se joni hlora javljaju kao glavni proton akceptori.

Na kraju, treba reći da sa nealkilovanim tiosemikarbazidom (TSC) i ZnCl2 nisu poz-nati primeri pentakoordinovanih kompleksa. Naime, ovaj ligand sa ZnCl2 gradi dva tipa kompleksa za Zn(II) karakterističnih geometrija, i to tetraedarski mono-ligand kom-pleks [Zn(TSC)Cl2] [48] i oktaedarski tris(ligand) kompleks [Zn(TSC)3]Cl2 [49].

3. KOMPLEKSI Ni(II), Co(III), Fe(III) I Cu(II) SA MONO- I DISUPSTITUISANIM N1,N4-IZOTIOSEMI KARBAZIDIMA

3.1. Kompleksi Ni(II), Co(III) i Fe(III) sa monosupstituisanim izotiosemi karbazidima

Sa aspekta hemijskih i elektronskih osobina, najjednostavniji predstavnik naslovlje-ne grupe derivata izotiosemikarbazida kao liganda je S-metil-N4-metilizotiosemikarba-zid (L1):

H2N

HN

N SMe

L1

Me

12

3

4

176

sa kojim je u najnovije vreme2 sintetisan ljubičasti Ni(II) kompleks koordinacione formule [Ni(L1)2(H2O)2]I2. Jedinjenje je dobijeno analogno njegovim nesupstituisanim derivatom, tj. reakcijom toplih EtOH rastvora S-metil-N4-metilizotiosemikarbazidhi-drogen-jodida i Ni(OAc)2. Rendgenska strukturna analiza ovog kompleksa pokazala je da isti ima centrosimetričnu oktaedarsku strukturu, sa dva molekula bidentatnog NN liganda u ekvatorijalnoj ravni i dva akva liganda u aksijalnim položajima (slika 9), što u odnosu na kvadratno-planarni kompleks Ni(II) sa nesupstituisanim ligandom pred-stavlja bitnu razliku. Na osnovu ovoga moglo bi se pretpostaviti da prisustvo CH3 gru-pe u položaju N4 slabi ligandno polje ovog derivata izotiosemikarbazida u odnosu na ne-supstituisani ligand.

Nikal(II) se nalazi u oktaedarskom okruženju koje čine dva molekula L1 u ekvatori-jalnoj ravni i dva molekula vode u aksijalnim položajima. Kao što je i očekivalo, aksijal-ne veze su duže (2,147 Å) u odnosu na ekvatorijalne (Ni–N1 = 2,093, Ni–N4 = 2,043 Å), i vrlo su bliske vezama u strukturi takođe oktaedarskog diakva kompleksa Ni(II) sa ne-supstituisanim S-metilizotiosemikarbazidom (tabela 2). Glavne intermolekulske veze se grade između molekula koordinovane vode kao proton donora i jodidnih jona kao ak-ceptora.

Osnovna karakteristika svih do sada opisanih kompleksa metala sa S- alkilizotiose-mikarbazidima je koordinacija ovih liganada u neutralnoj formi. Međutim, u koordina-cionoj hemiji bidentatnih NN derivata S-alkilizotiosemikarbazida, poznati su i ligandi koji se mogu koordinovati ne samo u neutralnoj, već i u monoanjonsko- π- radikalskoj formi pri tom zadržavajući isti način koordinacije. U tu grupu liganada vrlo interesant-nih hemijskih i elektronskih osobina, spadaju N1 i N1,N4 mono- i disupstituisani izotio-semikarbazidi. Prvi sintetisani i proučeni kompleksi sa ovom grupom liganada bili su kompleksi Ni(II) i kobalta(III) sa monosupstituisanim S-alkil-1-fenilizotiosemikarbazi-dom (H2L2).

2 V. M. Leovac, M. V. Rodić, nepublikovani rezultati.

Slika 9. Molekulska struktura [Ni(L1)2(H2O)2]I2

177

H2L2

NH2

NH

N SR

12

3

4

Naime, u reakcijama etanolnih rastvora ovih derivata izotiosemikarbazida sa Ni(OAc)2 u baznoj sredini, odnosno Co(OAc)2 uz provođenje vazdušne struje kroz reak-cionu smešu nastaju kompleksi koordinacionih formula [Ni(L2•)2], odnosno [Co(L2•)2I], gde je [L2•]− monoanjon π-radikal S-alkil-1-fenilizotiosemikarbazida [50, 51]:

[L2•]?

NHN

N SR

12

3

4

–

Rendgeno-strukturna analiza kompleksa sa S-metil derivatom navedenog liganda je pokazala da niklov kompleks ima kvadratno-planarnu, a kobaltov kompleks kvadratno-piramidalnu strukturu (slika 10).

Kako se sa slike vidi, oba molekula liganda su koordinovana za izotiosemikarbazide na uobičajeni način, tj. preko terminalnih atoma azota N1 i N4. U kompleksu nikla, ra-stojanja Ni –N (Ni–N1 = 1,852 Å; Ni–N4 = 1,835 Å) su za 0,071, odnosno 0,038 Å kra-

Slika 10. Molekulske strukture kompleksa Ni(II) i Co(III) sa monoanjon π-radikalom S-metil-1-fenilizotiosemikarbazida

178

ća od istih u strukturi, na primer, takođe kvadratno-planarnog kompleksa Ni(II) sa ne-supstituisanim izotiosemikarbazidom [Ni(LMe)2]I2, što govori o učešću i π komponente u Ni–N vezi. Analiza međuatomskih rastojanja unutar liganda ukazuje na naglašenu π delokalizaciju elektronske gustine. Pri tome se posebno ističe kratka N1–N2 veza, 1,355 Å, koja je signifikantno kraća (≈0,1 Å) od iste u [Ni(LMe)2]I2 (1,43 Å). Dužine N2–C3 (1,345 Å) i C3–N4 (1,309 Å), takođe ukazuju na delokalizaciju elektrona, odnosno pri-sustvo dvostruke C3=N4 veze.

Na osnovu objektivne lokalizacije atoma vodonika, te elektronskih i H1 NMR spek-tara nastajanje anjon-radikalske strukture liganda tokom kompleksiranja objašnjeno je deprotonacijom atoma N1 i homolitičkim cepanjem N2–H veze, a kao posledica jednoe-lektronskog oksidacionog dehidrogenovanja pod uticajem kiseonika iz vazduha. De-protonaciji podleže upravo N1–H zbog prisustva na tom atomu azota elektron-akceptor-ske fenil grupe, koja pojačava kiselost N1–H protona, a homolitičkom raskidu podleže N2–H veza, koja se stvara nakon dobro poznate prototropne tautomerije koordinova-nih liganada tipa izotiosemikarbazida. Na taj način oba molekula liganda u koordinaci-ju ulaze kao monoanjoni π-radikalskog tipa, sa po jednim nesparenim elektronom. Ma-gnetna merenja su pokazala da dobijeni kompleks, uprkos radikalskoj prirodi liganda, nije para- već je dijamagnetičan. Ovo je objašnjeno jakom izmenom spinova oba nespa-rena elektrona posredstvom praznih 4pz orbitala nikla. Slično objašnjenje važi i za kom-pleks kobalta(III), s tom razlikom da u ovom slučaju, osim oksidacije polaznog ligan-da S-metil-N1-fenilizotiosemikarbazida, dolazi i do oksidacije kobalta(II) u kobalt(III). Ovde je važno napomenuti da izolovani kompleks kobalta(III) ima kvadratno-pirami-dalnu strukturu, sa dva anjon π-radikala u bazisnoj ravni i jodido ligandom u apikal-nom položaju i kao takav predstavlja jedan od vrlo retkih primera kompleksa kobal-ta(III) neoktaedarske strukture [24, 25].

Reakcijom zelenog dijamagnetičnog [Ni(L2•)2] i I2 u toplom hloroformu nastaje mrki paramagnetični [Ni(L3)2I2]∙2CHCl3 kompleks, gde je L3 neutralni molekul 1-fenilazotio-metilkarboksimid, koji nastaje oksidacijom anjonskog radikala [L2•]− [52].

L3

NHN

N SR

12

3

4

Vrednost μeff (3,09 μB) ukazuje na oktaedarsku strukturu dobijenog kompleksa, koja je dokazana rendgeno-strukturnom analizom. Naime, ova analiza je pokazala da dobi-jeno jedinjenje ima trans-oktaedarsku strukturu sa N4I2 setom koordinirajućih atoma (slika 11). U odnosu na kvadratno-planarni [Ni(L2•)2] kompleks, rastojanja Ni–N (Ni–N1 = 2,091 Ni–N4 = 2,027) su uvećana, što je inače karakteristično za oktaedarske komple-kse Ni(II) sa S-alkilizotiosemikarbazidima (tabela 3). Međutim, suštinske razlike se jav-ljaju u dužinama nekih intra-ligand veza. Tako, dužina C3–N2 veze (1,44 Å) približava se standardnim vrednostima za jednostruku C–N vezu (1,47 Å). S druge strane, rasto-

179

janja N1–N2 = 1,23 Å i C3–N4 = 1,26 Å imaju vrednosti tipične za odgovarajuće dvo-struke veze.

Osim navedenog, sa većim viškom I2, dobijen je trans-oktaedarski di(trijodido) kom-pleks [Ni(L3)2(I3)2], sličnih strukturnih karakteristika kao i dijodido kompleks (slika 11) [52]. Rastojanja Ni–I su 2,763 Å kod dijodido, odnosno 2,798 Å kod di(trijodido) kom-pleksa. Rastojanja u I3

− su uobičajena i iznose 3,117 i 2,795 Å.

Slika 11. Molekulske strukture oktaedarskih kompleksa Ni(II) sa 1-fenilazotio metil karboks imidom (L3)

180

Tabe

la 3

. Geo

met

rijsk

i par

amet

ri ko

mpl

eksa

met

ala

sa m

onoa

njon

om π

radi

kalo

m S

-met

il-1-

feni

lizot

iose

mik

arba

zida

([L2•

]− ) i

1-fe

nila

zotio

met

ilkar

boks

imid

om (L

3 )

[Ni(L

2•) 2]

[Ni(L

3 ) 2I2]

[Ni(L

3 ) 2(I 3)

2][N

i(L3 ) 3]

(I3)

2[C

o(L2•

) 2I]

[Fe(

L2•) 2C

l][F

e(L2•

) 2SC

H3]

M–N

11,

849(

3)2,

091(

8)2.

068(

3)2.

144(

5)2.

168(

5)2.

180(

5)1,

858(

3)1.

888(

2)1.

8917

(19)

1,87

58(9

)1,

8936

(9)

M–N

41,

836(

2)2,

027(

8)2.

099(

2)2.

031(

5)2.

019(

5)2.

030(

5)1,

865(

3)1.

892(

2)1.

882(

2)1,

894(

1)1,

884(

1)

C3–

N2

1,34

6(4)

1,44

(1)

1.44

0(4)

1.44

6(7)

1.43

3(8)

1.43

7(7)

1,34

5(4)

1.35

2(3)

1.35

0(4)

1,34

8(1)

1,34

3(1)

C3–

N4

1,31

0(4)

1,27

(1)

1.28

9(4)

1.27

6(7)

1.28

1(8)

1.27

3(7)

1,29

9(4)

1.31

3(3)

1.30

7(3)

1,32

0(1)

1,31

8(1)

N1–

N2

1,35

5(3)

1,23

(1)

1.26

0(3)

1.25

5(7)

1.27

3(7)

1.26

5(6)

1,32

5(5)

1.33

9(3)

1.33

4(3)

1,34

1(1)

1,34

1(1)

S–C

31,

751(

2)1,

72(1

)1.

736(

3)1.

722(

6)1.

726(

6)1.

725(

5)1,

742(

2)1.

803(

3)1.

793(

4)1,

754(

1)1,

755(

1)

S–C(

Me)

1,78

9(4)

1,79

(2)

1.81

1(3)

1.79

8(7)

1.78

8(6)

1.79

1(7)

1,79

6(5)

1.80

3(3)

1.79

3(4)

1,80

2(1)

1,80

5(1)

N1–

C(ph

)1,

426(

4)1,

46(1

)1.

443(

4) N

1C1.

440(

4) N

4C—

1,43

0(5)

1,42

3(3)

1.42

3(4)

1,42

2(1)

1,42

0(1)

N1–

M–N

481

,1(1

)75

,2(3

)75

.14(1

0)75

.64(

19)

75.9

3(18

)75

.03(

17)

79,8

(1)

79.1

0(9)

79.0

6(9)

79,2

6(4)

79,2

1(4)

M–L

ax—

2,76

3(1)

2,76

(1)

—2,

587(

1)2,

2863

(6)

2,23

13(3

)

Lit.

[53]

[53]

[52]

[53]

[51]

[54]

[54]

181

Slika 12. Molekulska struktura katjona [Ni(L3)3]2+

Na kraju, osim ovih bis-L3 kompleksa sa Ni(II), K. Wieghardt i sar. sintetisali su i rendgenostrukturno okarakterisali i tris-L3 kompleks formule [Ni(L3)3](I3)2 (slika 12), koji za sada predstavlja jedini primer tris-ITSC kompleksa [53]. Kompleks je dobijen la-ganim uparavanjem filtrata pri sintezi [Ni(L3)2I2]∙2CHCl3. U ovom kompleksu Ni–N1 veze se nalaze u granicama 2,144–2,180 Å, a Ni–N4 veze 2,030–2,019 Å (tabela 3).

U navedenom radu K. Wieghardta [53] opisane su sinteze i različite fizičko-hemij-ske karakteristike kompleksa Ni(II) sa još dva bidentatna π radikal monoanjona: S-me-til-1-p-nitrofenilizotiosemikarbazida (H2L4) i S-metil-1-p-metoksifenilizotiosemikar-bazida (H2L5) formula [Ni(L4,5•)2], analognih magnetnih i strukturnih karakteristika sa [Ni(L2•)2].

H2L4

NH2

O2N

NH

N SMe

12

3

4

H2L5

NH2

MeO

NH

N SMe

12

3

4

Za razliku od kompleksa Ni(II) i Co(III) koji su dobijeni u atmosferi vazduha, tam-nozeleni kristali kompleksa Fe(III) opšte formule [Fe(L2•)2X] (X = Cl−, CH3S−) su dobije-ni u inertnoj atmosferi (Ar), reakcijama odgovarajućih soli Fe(III) i liganda S-metilizo-tiosemikarbazidijumtrifluorometansulfonata ([H3L2]CF3SO3) u prisustvu trietilamina (Et3N) (šema 3) [54].

182

Nastajanje metiltiolato liganda je rezultat oksidacione degradacije dela H2L2 liganda u baznim uslovima i povišenoj temperaturi. Oba kompleksa, slično kompleksu Co(III), imaju kvadratno-piramidalnu strukturu sa dva trans NN koordinovana π-radikal mono anjona liganda u bazisnoj ravni i hlorido, odnosno metiltiolato liganda u apikalnom po-ložaju (slika 13). Dužine Fe–N veza, kao i intraligandnih veza, su u oba kompleksa prak-tično identične (tabela 3). Helatni uglovi u oba kompleksa su takođe, ne samo međuso-bno identični (≈79°), već su praktično identični i sa uglovima u strukturama kompleksa Ni(II) i Co(III).

Za razliku od dijamagnetičnih kompleksa Ni(II) i Co(III) (S = 0), sa ovim ligandom kompleksi Fe(III) su paramagnetični (S = 1/2). Niskospinsko stanje kompleksa Fe(III) su rezultat antiferomagnetne interakcije intermedijarnog spinskog stanja Fe(III) (S = 3/2) sa π radikalima dva koordinovana liganda.

3.2. Kompleksi Ni(II) i Cu(II) sa N1,N4-disupstituisanim izotiosemi karbazidima

Sa Ni(II) poznati su bis-ligand neutralni kompleksi opšte formule [Ni(L6–9•)2] [53, 55, 56] sa anjon π-radikalskim formama i N1,N4-disupstituisanih S-metilizotio semikarbazida i to: S-metil-1-fenil-4-fenilizotiosemikarbazida (H2L6), S-metil-1-fenil-4-o-metoksifenil-izo tiosemi karbazida (H2L7), S-metil1-p-nitrofenil-4-fenililizotiosemi karbazida (H2L8) i S-metil-1-p-metoksi-4-fenilizotiosemikarbazida (H2L9).

Šema 3. Reakcije soli Fe(III) sa S-metilizotiosemikarbazidijumtrifluorometansulfonatom

FeCl3 + [H3L2]CF3SO3Me2CO, Et3N

MeOH, Et3Nre�uks

–80ºC

[Fe(dmf)6](ClO4)3 + [H3L2]CF3SO3

[Fe(L2•)2Cl]

[Fe(L2•)2(SCH3)]

Slika 13. Molekulske strukture kompleksa Fe(III) sa monoanjon π-radikalom S-metil-1-fenilizotiosemikarbazida

183

O2N

L10

NN

N SMe

12

3

4

O2N

H2L8

HNNH

N SMe

12

3

4

OMe

H2L9

HNNH

N SMe

12

3

4

H2L6

HNNH

N SMe

12

3

4

H2L7

HNNH

N SMe

MeO

12

3

4

Anjon–radikalske forme ovih liganada, kao i u slučaju ranije pomenutog monosup-stituisanog 1-fenil derivata, nastaju deprotonacijom hidrazinskog N1 azota i nakon pre-laska atoma vodonika sa N4 na N2 atom homolitičkog cepanja N2–H veze, što ima za posledicu stvaranje nestabilnih monoanjon π-radikala i njihovu stabilizaciju koordi-nacijom sa Ni(II). Rendgenska strukturna analiza nekih od ovih (slika 14) je pokaza-la da isti imaju tetraedarsku strukturu, što predstavlja principijelnu razliku u odnosu na ranije diskutovane komplekse nikla sa monosupstituisanim 1-fenil derivatom, koji su kvadratno-planarni. Ova promena koordinacionog poliedra je po mišljenju auto-ra verovatno posledica sternih smetnji uzrokovanih prisustvom voluminoznih grupa u položajima N1 i N4, kao i slabijim ligandnim poljem ovi derivata izotiosemikarbazida. Ono što je posebno interesantno kod ovih kompleksa je njihova dijamagnetičnost, što predstavlja takođe bitnu razliku u odnosu na ogromnu većinu tetraedarskih komple-ksa Ni(II) koji su paramagnetični [24]. Dijamagnetizam jedinjenja objašnjen je upravo

184

anjon–radikalskim karakterom koordinovanih liganada. Naime, za razliku od kvadra-tno-planarnih kompleksa sa ovom klasom liganada, kod kojih se singletno stanje posti-že na račun jake izmene spinova nesparenih elektrona dva anjon–radikala, posredstvom centralnog atoma, u tetraedarskim jedinjenjima dijamagnetizam je uslovljen pojavom dva nezavisna pseudoaromatična sistema. Pet π elektrona svakog anjon–radikala sparu-je se sa jednim od elektrona centralnog atoma obrazujući u petočlanom metalociklu še-stoelektronski π sistem. Prisustvo delokalizacije potvrđuje se pri analizi međuatomskih rastojanja u strukturama ovih jedinjenja sa analognim parametrima u drugim komple-ksima Ni(II) sa S-alkilizotiosemikarbazidima (tabele 2–4).

Slično reakciji dijamagnetičnog kvadratno-planarnog kompleksa [Ni(L2•)2] sa I2 koja daje oktaedarski [Ni(L3)2(I3)2], kompleks analognog sastava nastaje i pri reakciji tetrae-darskog kompleksa [Ni(L8•)2] sa ekvivalentnom količinom joda, formule [Ni(L10)2(I3)2] (slika 15). Za razliku od ove reakcije, reakcija tetraedarskog [Ni(L9•)2] sa I2 u CHCl3 re-zultira demetalacijom kompleksa i izdvajanjem slobodnog liganda, čija je molekulska struktura određena rendgeno-struktunom analizom.

Slika 14. Molekulske strukture tetraedarskih kompleksa [Ni(L7–9•)2]

185

Na kraju, osim navedenih mono- i disupstituisanih derivata izotiosemikarbazida, koji se bez izuzetka koordinuju kao bidentatni NN ligandi, u literaturi [57] je opisana sinteza i struktura tetradentatnog N2O2 liganda S-metil-1-di(metilacetat)-4-fenilizotio-semikarbazida (L11) i njegovog kompleksa sa CuBr2 formule [Cu(L11)Br2].

Slika 15. Molekulska struktura trans-oktaedarskog kompleksa [Ni(L10)2(I3)2]

Tabela 4. Geometrijski parametri tetraedarskih kompleksa Ni(II) sa N1,N4-disupstituisanim derivatima S-metilizotiosemikarbazida

[Ni(L7•)2] [53] [Ni(L8•)2] [53] [Ni(L9•)2] [56]

Ni–N11.884(5)1.891(5)

1.8904(10)1.8970(10)

1.8704(14)

Ni–N41.896(5)1.915(5)

1.9197(10)1.9071(10)

1.9126(13)

C3–N21.351(8)1.359(8)

1.3521(14)1.3553(14)

1.346(2)

C3–N41.324(8)1.338(8)

1.3260(14)1.3248(15)

1.328(2)

N1–N21.344(7)1.340(7)

1.3328(13)1.3363(13)

1.3430(19)

S–C31.757(7)1.755(6)

1.7487(10)1.7498(12)

1.7581(16)

S–C(Me)1.803(8)1.799(7)

1.8075(13)1.7992(13)

1.8056(19)

N1–C(ph)1.413(7)1.442(8)

1.4068(14)1.4074(14)

1.418(2)

N4–C1.430(8)1.431(8)

1.4332(14)1.4319(15)

1.411(2)

N1–Ni–N480.2(2)80.6(2)

80.39(4)80.20(4)

80.68(6)

186

MeHN

Me

L11

MeS

NNO

O

OO

1

2 3

4

Mrki prizmatični monokristali kompleksa dobijeni su reakcijom MeOH rastvora jo-didne soli liganda na sobnoj temperaturi. Ovo znači da u navedenoj reakciji, bez obzi-ra na prisustvo jodida, nije došlo do redukcije Cu(II), što je inače slučaj sa reakcijama Cu(II) sa jodidnom soli S-alkilizotiosemikarbazida. Verovatni razlog za ovo je uvećana dentatnost, odnosno, polihelatni karakter N2O2 liganda koji stabilizuje više (+2) oksida-ciono stanje bakra. Na slici 16 prikazana je molekulska struktura kompleksa. Kako se sa slike vidi, bakar se nalazi u oktaedarskom okruženju dva terminalna izotiosemikarba-zidna atoma azota (N1 i N4) i dva bromido liganda u ekvatorijalnoj ravni i dva atoma ki-seonika obeju estarskih grupa u aksijalnom položaju. S obzirom na to da su Cu–O veze izrazito neekvivalentne (2,376 i 2,717 Å) i signifikantno duže od Cu–N veza, koordina-cija centralnog atoma se može opisati kao 4+1+1, što je tipično za heksakoordinovane komplekse Cu(II) sa slabije vezanim aksijalnim ligandima [58]. Kao i u slučaju komplek-sa sa drugim neutralnim izotiosemikarbazidima, i u ovom kompleksu ligand se koor-dinuje u imino formi, zbog čega je Cu–N4 veza kraća (1,986 Å) od Cu–N1 veze (2,197 Å). Oba atoma broma se nalaze na praktično istom rastojanju od bakra (Cu–Br1/Br2 = 2,401/2,399 Å).

Slika 16. Molekulska strukura [Cu(L11)Br2]

187

ZAKLJUČCI

Na osnovu dosadašnjih rezultata proučavanja S-alkilizotiosemikarbazida kao liga-nada, mogu se izvesti sledeći zaključci:

1. Za razliku od tiosemikarbazida sa kojim su sintetizovani mnogobrojni kompleksi sa ogromnom većinom prelaznih metala, broj kompleksa sa S-alkilizotiosemi-karbazidima je mnogo manji i ograničeni su na komplekse Ni(II), Cu(II), Co(III), Fe(III) i Zn(II), među kojima preovladavaju kompleksi Ni(II).

2. Svi analizirani S-alkilizotiosemikarbazidi za koordinaciju koriste terminalne atome azota (N1 i N4) gradeći petočlani metalocikl. Pri tome se ovi ligandi koor-dinuju u amino formi koja nastaje migracijom atoma vodonika sa N4H2 grupe na susedni N2 atom.

3. Sa stanovišta geometrijske strukture, a u zavisnosti od ligand partnera, sa Ni(II) ovi ligandi daju dva tipa kompleksa: kvadratno-planarne (dijamagnetične) opšte formule [NiL2]X2 (X = Cl, Br, I) i oktaedarske (paramagnetične) komplekse opštih formula [Ni(LMe)2A2]2+ (A = H2O, Py, Pz, Im), odnosno [Ni(LMe)2X2]2+ (A = NCS, NCSe, NO2, NO3). Čvrsti dijamagnetični kompleksi u vodenom, odnosno alkohol-nim rastvorima (MeOH, EtOH) prelaze u paramagnetične oktaedarske komplekse, a na račun koordinacije dva molekula rastvarača u aksijalnim položajima.

4. Izuzev kvadratno-piramidalnog kompleksa [Cu(LMe)2SO4] koji predstavlja cis- izomer, svi rendgenostrukturno okarakterisani kvadratno-planarni i oktaedar-ski kompleksi Ni(II) predstavljaju centrosimetrične trans-izomere.

5. Analiza dužina M–L veza pokazuje da je M–N1 veza duža od M–N4 veze, što go-vori o boljoj elektron-donorskoj sposobnosti N4 atoma.

6. Na primerima kompleksa Ni(II), Co(III) i Fe(III) je pokazano da uvođenje fenil gru-pe u položaju 1, odnosno 1 i 4, iz osnova menja elektronska, a time i hemijska svoj-stva izotiosemikarbazida, ali ne i način koordinacije. Naime, N1-fenil supstituisani derivati sa navedenim metalima se koordinuju u monoanjonskoj π-radikalskoj for-mi, gradeći sa Ni(II) i Co(III) dijamagnetične kvadratno-planarne [Ni(L•)2], odno-sno kvadratno-piramidalne [Co(L•)2I] komplekse. Sa Fe(III) nastaju niskospinski (S = 1/2) kvadratno piramidalni kompleksi opšte formule [Co(L•)2X] (X = Cl, SCH3).

7. Za razliku od 1-fenil supstituisanih derivata izotiosemikarbazida, 1,4 dsupstitui-sani derivati sa Ni(II) takođe daju bis-ligand neutralne dijamagnetične komple-kse, ali kojim imaju tetraedarsku strukturu. Tetraedarska strukura ovih kom-pleksa je posledica sternih zahteva voluminoznih fenil grupa. Dijamagnetizam kompleksa Ni(II) i Co(III), te nisko-spinsko stanje kompleksa Fe(III) objašnjeno je jakim antiferomagnetnim interakcijama spinova nesparenih elektrona central-nog atoma sa dva molekula π-radikala liganda.

8. Reakcijom hloroformskog rastvora dijamagnetičnih kvadratno-planarnih i te-traedarskih kompleksa Ni(II) sa I2 dolazi do oksidacije anjon π-radikala S-me-til-1-fenilizotiosemikarbazida i nastajanje paramagnetičnih oktaedarskih kom-pleksa sa neutralnim 1-fenilazotiometilkarboksimidom (L3) formula [Ni(L3)2I2], [Ni(L3)2(I3)2] i [Ni(L3)3](I3)2.

188

9. Osim navedenih kompleksa, sa bidentatnim NN derivatima ITSC za sada je poz-nat samo jedan kompleks sa tetradentatnim N2O2 ligandom, derivatom ITSC: S-metil-1-di(metilacetat)-4-fenilizotiosemikarbazid, koji sa CuBr2 daje heksakoor-dinovani kompleks deformisane oktaedarske strukture formule [Cu(L)Br2] sa izrazito neekvivalentnim trans Cu–O vezama (koordinacija 4+1+1).

10. Komparativna analiza tio- i izotiosemikarbazida kao liganada pokazuje kako sličnosti tako i razlike. Naime, zajedničko za ova dva liganda je to da se koor-dinuju bidentatno gradeći petočlane metalocikle, ali razlika se očituje u različi-tom setu donornih atoma: NS kod TSC, odnosno NN kod ITSC liganada. S obzi-rom na to da je sa tiosemikarbazidom sintetizovan mnogo veći broj kompleksa sa skoro svim prelaznim metalima, može se zaključiti da su ligandne sposobno-sti tiosemikarbazida bolje od njegovog S-alkilovanog analoga. Osim u neutral-noj, tiosemikarbazid se može koordinovati i u monoanjonskoj (tiolato) formi, što nije slučaj sa S-alkilizotiosemikarbazidom, koji se koordinuje u neutralnoj formi.

11. Sa oba liganda najveći broj kompleksa sintetizovan je sa Ni(II), pri čemu ovaj me-tal sa ITSC gradi samo bis-, za razliku od TSC koji sa navedenim metalom gradi ne samo bis-, već i tris-ligand komplekse.

LITERATURA

1. K.A. Jensen, E. Rancke-Madsen, Z. Anorg. Alg. Chem., 219 (1934) 243. 2. K.A. Jensen, Z. Anorg. Alg. Chem., 221 (1934) 6.3. G. Domagk, R. Behnich, F. Mietzch, H. Schmidt, Naturwissen., 33 (1946) 315.4. M.J. Campbell, Coord. Chem. Rev., 15 (1975) 279.5. L.I. Petuhov, G.F. Volodina, A.V. Ablov „Struktura koordinatsionikh soedinenii

perekhodnih metalov s tiosemikarbazidom“ u „Kristalokhimiya neorganiche-skih soedinenii“ Izdateljstvo „Štintsa“ Kishinev, 1976, str. 114–129.

6. S. Padhye, G.B. Kauffman, Coord. Chem. Rev., 63 (1985) 127.7. D.X. West, S.B. Padhye, P.B. Sonawane, Struct. Bond. 76 (1991) 1.8. D.X. West, A.E. Liberta, S. B. Padhye, R.C. Chikate, P.B. Sonawane, A.S. Kumb-

har, R.G. Yeranade, Coord. Chem. Rev., 123 (1993) 49.9. J.S. Casas, M.S. Garcia-Tacende, J. Sordo, Coord. Chem. Rev., 209 (2000) 197.10. H. Beraldo, Qumica Nova, 27 (2004) 461.11. H. Beraldo, D. Gambino, Mini-Rev. Med. Chem., 4 (2004) 31.12. T.S. Lobana, R. Sharma, G. Bawa, S. Khanna, Coord. Chem. Rev., 253 (2009) 977.13. N.V. Gerbeleu, M.D. Revenko, V.M. Leovac, Zhur. Neorg. Khim., 22 (1977) 1858.14. M. Freund, A. Schander, Ber., 29 (1896) 2500.15. V.M. Leovac, M. Babin, V. Canić, N.V. Gerbeleu, Z. Anorg. Alg. Chem., 471 (1980)

227.16. S.B. Novaković, G.A. Bogdanović, V.M. Leovac, Inorg. Chem. Commun., 8 (2005)

9.17. P.N. Bourosh, M.D. Revenko, Yu.A. Simonov, N.V. Gerbeleu, A.A. Dvorkin, T.I.

Malinovskii, Dokl. Akad. Nauk. SSSR, 293 (1987) 1119.

189

18. M.D. Revenko, N.V. Gerbeleu, N.I. Vyrtosu, Koord. Khim., 13 (1987) 930.19. G.A. Bogdanović, V.M: Leovac, S.B. Novaković, V.I. Češljević, A. Spasojević-de

Biré, Acta Cryst., C57 (2001) 1138.20. M.D. Revenko, P.N. Bourosh, N.V. Gerbeleu, Yu.A. Simonov, N.I. Vyrtosu, T.I.

Malinovskii, Koord. Khim., 15 (1989) 818.21. V.M. Leovac, V.I. Češljević, S.S. Lakčević, V.D. Canić, Zbornik radova Prirodno-

matematičkog fakulteta Novi Sad, 12 (1982) 73.22. V.M. Leovac, A.F. Petrović, S.R. Lukić, S. Carić, Z. Anorg. Alg. Chem., 570 (1989)

167.23. K. Nakamoto, „Infrared and raman spectra of inorganic and coordination com-

pounds“, 6th Ed, John Wiley & Sons, 2009.24. F.A. Cotton, G. Wilkinson, C.A. Murillo, M. Bochmann, „Advanced inorganic

chemistry“, 6th Ed, John Wiley & Sons, 1999.25. R. Grobelny, M. Melnik, J. Mrozinski, „Cobalt coordination compounds. Classi-

fication and analysis of crystallographic and structural data“, Dolnoslaskie Wy-dawnictwo Edukacyjne, Wroclaw, 1996.

26. Gy. Argay, A. Kálmán, B. Ribar, V.M. Leovac, A.F. Petrović, Monats. Chem., 114 (1983) 1205.

27. A. Forni, J. Gradinaru, Acta Cryst., C58 (2002) o342.28. M. Botoshanskii, P.N. Bourosh, M.D. Revenko, I.D. Korzha, Yu.A. Simonov, T., J.

Struct. Chem., 50 (2009) 181.29. R.Takjoo, A. Akbari, M. Ahmadi, H.A. Rudbari, G. Bruno, Polyhedron, 55 (2013)

225.30. S.G. Shova, Yu.A. Simonov, V.B. Arion, M.D. revenko, T.I. Malinovskii, Dokl. AN

SSSR, 282 (1985) 1142.31. L. Cavalca, M. Nardelli, G. Fava, Acta Cryst., 15 (1962) 1139.32. a. V.Divjaković, V.M. Leovac, III Congresso Italo-Yugoslavo, Parma (1979) Ab-

stracts, pp. 68; b. A. Dobrov, V.B. Arion, S. Shova, A. Roller, E. Rentschler, B.K. Keppler, Eur. J. Inorg. Chem., (2008) 4140.

33. V. Divjaković, V.M. Leovac, B. Ribar, Zbornik radova Prirodno-matematičkog fa-kulteta Novi Sad, 13 (1983) 25.

34. D.Ž. Obadović, V. Divjaković, V.M. Leovac, Polyhedron, 16 (1997) 695.35. V. Divjaković, Zbornik radova Prirodno-matematičkog fakulteta Novi Sad, 14

(1984) 25.36. R.G. Hazel, Acta Chem. Scand., 26 (1972) 1365.37. R.G. Hazel, Acta Chem. Scand., 22 (1968) 2809.38. R.G. Hazel, Acta Chem. Scand., 30 (1976) 813.39. N.V. Gerbeleu, M.D. Revenko, P.N: Bourosh, Yu.A. Simonov, V.K. Bel’skii, S.G.

Shova, Koord. Khim., 13 (1987) 388.40. V.M. Leovac Lj.S. Vojinović-Ješić, S.A. Ivković, M.V. Rodić, Lj.S. Jovanović, B.

Holló, K. Mészáros Szécsényi, J. Serb. Chem. Soc., 79 (2014) 291.41. A.W. Addison, T.N. Rao, J. Reedijk, J. van Rijn, G.C. Verschoor, J. Chem. Soc. Dal-

ton Trans. (1984) 1349.42. A.Ch. Villa, A.G. Manfredotti, C. Guastini, Cryst. Struct. Commun., 1 (1972) 725.

190

43. D. Petrović, S. Carić, V. Leovac, V. Canić, Cryst. Struct. Commun., 18 (1979) 617. 44. D. Petrović, V.M. Leovac, D. Lazar, Cryst. Struct. Commun., 10 (1981) 823.45. A.C. VIlla, A.G. Manfredotti, C. Guastini, Cryst. Struct. Commun., 1 (1972) 125.46. S.B. Novaković, Z.D. Tomić, V. Jeftović, V.M. Leovac, Acta Cryst., C58 (2002) 358.47. R.G. Hazzel, Acta Chem. Scand. A, 30 (1976) 873.48. L. Cavalca, M. Nardelli, G. Branchi, Acta Cryst., 13 (1960) 688.49. M. Nardelli, G. Chierici, Ricerca Scient., 30 (1960) 365.50. M.D. Revenko, Yu.A. Simonov, N.I. Virtosu, N.V. Gerbeleu, P.N. Bourosh, V.K.

Bel’skii, K.M. Indrichan, Zhur. Neorg. Khim., 33 (1988) 2049.51. M.D. Revenko, N.V. Gerbeleu, Yu.A. Simonov, P.N. Bourosh, N.I. Virtosu, A.N.

Sobolev, T.I. Malinovskii, Dokl. Akad. Nauk. SSSR, 300 (1988) 127.52. M.D. Revenko, N.I. Virtosu, NV. Gerbeleu, Yu.A. Simonov, P.N. Bourosh, A.N.

Sobolev, Zhur. Neorg. Khim., 33 (1998) 2353.53. S. Blanchard, F. Nesse, E. Bothe, E. Bill, T. Weyhermuller, K. Wieghardt, Inorg.

Chem., 44 (2005) 3636.54. S. Blanchard, E. Bill, T. Weyhermuller, K. Wieghardt, Inorg. Chem., 43 (2004)

2324.55. Yu.A. Simonov, L.P. Battaglia, A.P. Corradi, G. Pelosi, M.D. Revenko, N.V. Gerbe-

leu, Acta Cryst., C47 (1991) 1826.56. P.N. Bourosh, M.D. Revenko, L.A. Timco, Yu.A. Simonov, Zhur. Neorg. Khim., 44

(1999) 1258.57. V.Kh. Kravtsov, Yu.A. Simonov, O.A. Bologa, V.I. Lozan, N.V. Gerbeleu, J. Struct.

Chem., 39 (1998) 253.58. L. Hatwey, “Copper”, u “Comprehensive coordination chemistry”, Pergamon

Press, Oxford, 1987, str. 533.

ZAHVALNICA

Autori se zahvaljuju Pokrajinskom sekretarijatu za nauku i tehnološki razvoj na fi-nansijskoj podršci i dr Goranu Bogdanoviću, naučnom savetniku Instituta za nuklearne nauke Vinča, Beograd za pretragu Kembričke banke strukturnih podataka.

191

APSTRAKT: Tehničko-tehnološki sistemi kod kojih je ključni radni element rotor (vrati-lo-disk sistem) izloženi su dejstvu vibracija koje se generišu u toku rada. Analiza vibraci-ja vršena je na modelu kao realno izvedenom sistemu. Pri formiranju modela uzeti su u obzir nelinearnosti koje mogu biti geometrijskog tipa ili fizičkog porekla. Na taj način dat je tačan kvalitativni opis sistema kao i fenomena koji se javljaju, i omogućena je precizna kvantifikacija vibracija. U okviru ovog projekta razvijane su metode za određivanje vibra-cionih karakteristika sistema. Tačnost metoda proverena je na već izvedenim sistemima poređenjem sračunatih vrednosti sa izmerenim podacima. Nakon toga, metod je prime-njen i na konstrukcije koje se tek projektuju kako bi se rizik od pojave štetnih vibracija sveo na najmanju moguću meru. Za donošenje odluke primenjena je višekriterijumska meto-da odlučivanja.

Ključne reči: vibracije rotora, nesaosnost, neuravnoteženosti, naprslina, višekriterijum-sko odlučivanje.

UVOD

Jedan od kriterijuma za procenu vrednosti fabrike je stanje mašinskih postrojenja koja treba da obave proizvodni proces. Kako je stavljanje u pogon mašina i postrojenja za proiz-vodnju u fabrici obično istovremeno, može se očekivati da će i radni vek mašina biti pri-bližno isti, odnosno da će mašine u fabrici istovremeno da zastare. Pri kupovini mašina za fabriku vrlo često se vodi računa o tome da radni vek pojedinih postrojenja, pre svega ključnih, bude po mogućstvu isti, kako bi njihova zamena, odnosno eliminacija iz pogona išla istovremeno. Na taj način je omogućeno da se zbog zastarelosti opreme nakon određe-nog broja godina vrši osavremenjavanje pogona sa ciljem povećanja efikasnosti rada, sma-njenja zagađenosti životne i radne sredine, povećanje energetske efikasnosti itd. Međutim,



Monografija

Livija Cvetićanin, Ivana Kovačić*

PROUČAVANJE I RAZVOJ METODA PRORAČUNA VIBRACIONIH KARAKTERISTIKA SISTEMA KONSTRUKCIJA KOJE SE PROJEKTUJU

* Fakultet tehničkih nauka, Novi Sad, Trg D. Obradovića 6, 21000 Novi Sad, Srbija; [email protected]

192

fabrike koje su kod nas sagrađene pre pedeset i više godina još uvek su u radu sa istim ma-šinskim parkom sa kojim su i napravljene, pa se postavlja pitanje kako može da se da ocena o radnoj sposobnosti takve fabrike i pojedinih postrojenja i da li je njihov rad moguć i na-kon isteka proračunatog radnog veka. Pored toga, pitanje je i koliko takva fabrika vredi s obzirom na realno stanje mašina i njihovu radnu sposobnost i efikasnost. Obično se vred-nost fabrike procenjuje na osnovu čisto ekononomskih pokazatelja u smislu administraci-je (uložena sredstva, amortizacija ...), a ne vodi se računa o realnom stanju mašina u proiz-vodnom procesu i realnoj efikasnosti. Naime, može se desiti da su ekonomski pokazatelji vrlo povoljni, a da je stanje proizvodnog sistema krajnje loše, ali i obrnuto.

Procenu radne sposobnosti mašina moguće je vršiti na bazi različitih pokazatelja. Preporučuje se primena takvih tzv. Nedestruktivnih metoda koje se zasnivaju na poda-cima koji se dobijaju merenjem, a sam postupak merenja ne zahteva zaustavljanje proiz-vodnog procesa, niti rastavljanje postrojenja i demontažu mašina. Fizičke karakteristi-ke čije praćenje se preporučuje su:

1. temperatura,2. analiza ulja,3. vibracije,4. buka.

Praćenje temperature ležaja tokom rada postrojenja predstavlja jedan od najjedno-stavnijih metoda za analizu rada mašine. Kod istrošenog ležaja povećava se trenje što dovodi do porasta temperature samog ležaja ili sredstva za podmazivanje. Međutim, po-datak o temperaturi ležaja ne može da bude siguran pokazatelj radne sposobnosti po-strojenja.

Naime, porast temperature je obično praćen povećanom bukom i vibracijama. Tek kombinacija podataka o temperaturi i vibracijama, odnosno buci, može da se koristi za ocenu radne sposobnosti.

Monitoring sastava sredstva za podmazivanje (ferografija) takođe može da posluži kao metod za praćenje radne sposobnosti mašine. Analiza može da upozori na prisustvo stranih čestica, kao što je voda, u sredstvu za podmazivanje. Ove čestice mogu da degra-diraju mazivne sposobnosti ulja i da dovedu do otkazivanja ležaja. Pored toga, ferogra-fijom se detektuju metalne čestice koje nosi uljna struja. Analizom ovih metalnih delića može se ustanoviti koji deo mašine se haba i koliko je brz taj proces. Analiza sredstva za podmazivanje daje najranije znake narastajućeg problema.

Buka predstavlja jedan od najmoćnijih pokazatelja radne sposobnosti mašine. Zvuk je dostupan i pažljivim slušanjem može da se uoči razlika između zvuka ispravne maši-ne i mašine kod koje je došlo do oštećenja. Zvuk se meri bukomerom i nivo zvuka se daje u dB, a najčešće u dB(A) pri korišćenju A filtera. Nivo dozvoljene buke mašina je propi-san i dat međunarodnim standardima.

Vibracije se smatraju jednim od najpogodnijih parametara rada mašine za davanje ocene o radnoj sposobnosti mašine, kao i dijagnostikovanje oštećenja i vrste oštećenja (Bently and Muszynska, 1986, Bently, 1989, Cveticanin, 1990). Mnogi problemi pri radu mašine se ispoljavaju preko značajnih vibracija. Neuravnoteženost rotora, nesaosnost, mehanička razlabavljenost, strukturna rezonansa, nepravilnost pri sprezanju zuba zup-

193

čanika su samo neki od defekata koji se mogu detektovati vibracijama. Cilj ovog istraži-vanja je da se ispita mogućnost donošenja odluke o stanju postrojenja, energetskoj efika-snosti i kvalitetu radne sposobnosti koristeći podatke dobijene vibracionom analizom.

Literatura koja se bavi vibracijama mašina kao detektorom radne sposobnosti je vrlo bogata i detaljna (npr.: Bently and Muszynska, 1986, - Bruel-Kjaer, 1987, Bently, 1989, Cveticanin, 1990, 2013, 2014). Ovom problemu je posvećena velika pažnja, pa je orga-nizovano i više skupova na kojima se razmatrao problem detekcije oštećenja vibracio-nom analizom. Međutim, ono što je ostalo neadekvatno rešeno je kako na osnovu poda-taka vibracione analize doneti ocenu o radnoj sposobnosti ne pojedinačne mašine, već čitavog sistema kao celine. U ovom istraživanju je primenjen metod višekriterijumskog odlučivanja i primenjen na jednu konkretnu procesnu fabriku.

Rad je podeljen na 4 poglavlja. Posle Uvoda u Poglavlju 2 dat je opis načina merenja vibracija. Kriterijum za procenu radne sposobnosti svake mašine pojedinačno dat je na osnovu efektivne brzine oscilovanja pri čemu je izmerena vrednost poređena sa stan-dardima utvrđenim veličinama. U poglavlju 3 dato je tumačenje o ponašanju mašina na bazi frekventne analize. Pokazano je da podaci frekventne analize ukazuju na neura-vnoteženost, nesaosnost, razlabavljenost, inicijalne prskotine, loše sprezanje zuba zup-čanika. U poglavlju 4 dat je primer vibrodijagnostike stanja mašine na osnovu podata-ka dobijenih merenjem oscilacija. Poglavlje 5 daje prikaz postojećih metoda za procenu radnog veka mašina na osnovu podataka o vibracijama. Poglavlje 6 prikazuje primenu višekriterijumske metode odlučivanja za procenu stanja čitavog postrojenja. Rad se za-vršava Zaključkom i navođenjem literature.

MERENJE VIBRACIJA

Vibracije mašina smo merili uređajem koji mehaničku energiju oscilovanja pretva-ra u električnu. Naime, merač vibracija transformiše mehaničku vibracionu energiju akcelerometra u električni signal i prikazuje izmerenu veličinu kao broj. Senzor mera-ča prima mehanički signal, pretvarač transformiše energiju, a pokazivač (analogni ili digitalni) daje vrednost po određenoj skali. Merač vibracija je neka vrsta elektronskog stetoskopa. Može se koristiti kao zaseban uređaj za sakupljanje podataka o vibracija-ma radi ocene trenda ili kao dijagnostički instrument za utvrđivanje greške na mašini.

Pred kontrolora vibracija postavljaju se sledeća pitanja:• Kako meriti vibracije?• Gde meriti vibracije?• Kako valorizovati podatke dobijene merenjem vibracija?

Merenje vibracija je vršeno pri normalnim ustaljenim radnim uslovima mašine. Na primer, kada rotor, kućište i glavni ležaji dostignu radnu temperaturu i kada mašina radi pri ustaljenom režimu (na primer pri stalnom naponu, protoku, pritisku i opterećenju). Kod mašina koje rade pri promenljivoj brzini ili opterećenju, merenje je vršeno kako pri svim vršnim (ekstremalnim) uslovima tako i pri uslovima između graničnih. Zabeleže-na je maksimalna veličina, tj. jačina vibracija.

194

Senzori uređaja postavljeni su u strateške tačke na mašini tako da prate stanje ma-šine tokom rada (slika 1). Mesto na kojem je vršeno merenje je obično bio statorski deo ležaja. Najpodesnije mesto za merenje vibracija je na ispupčenom delu kućišta ležaja u zoni u kojoj je ležaj opterećen. Odabrane su tačke u kojima je signal najjači. Izbegava-ne su obojene površine, zone ležaja bez opterećenja, kao i strukturni procepi. Merilo se ručnim senzorom i pazilo se da se sakupe konzistentna merenja pri čemu se vodilo ra-čuna o položaju senzora na mašini, ugaonom položaju u odnosu na mašinu, kao i priti-snom kontaktu senzora na mašinu. U vezi s tim uvek je mereno na istom mestu na ma-šini. Mesto merenja je obeleženo. Uobičajeno je da se merna mesta ređaju od slobodnog kraja pogona ka radnoj mašini.

U svakoj od ovih naznačenih tačaka merenje vibracija je vršeno u sva tri pravca: aksi-jalnom A, vertikalnom V i horizontalnom H (slika 2). Ugao merenja je 90⁰±10⁰, tj. uvek je mereno u pravcu normalnom na površinu.

Merenjem se došlo do podataka o ubrzanju koje je u direktnoj vezi sa silom koja iza-ziva oscilovanje i proporcionalni su sili. Brzina oscilovanja dobija se integraljenjem ova-ko izmerene vrednosti. Ova veličina je merodavna za procenu vibracionog stanja s obzi-rom da je ona standardizovana. Naime, od mnogobrojnih mogućnosti koje se ukazuju, za ocenu nivoa vibracija najpodesnija je veličina efektivne brzine oscilovanja Veff. Efek-tivna brzina za jednofrekventni sistem je definisana kao:

Veff=(1/2)sω,

A B C D

Slika 1.

Slika 2.

V

A

H

195

gde je

ω=2πf=(πn)/30,

s amplituda oscilovanja u mm, ω kružna frekvencija oscilovanja u s-¹, f frekvencija oscilovanja u Hz i n broj obrta u min-¹. Međutim na mašini se ne može očekivati samo jedan jedini harmonik već se pojavljuju takve oscilacije koje sadrže veliki broj različi-tih frekvencija f1, f2, ...,fn sa različitim amplitudama s1, s2, …, sn. Da bi se dobila prava slika o vibracijama mašina moraju se utvrditi sve komponente vibracija koje je sačinja-vaju. Optimalna vrednost se može dobiti kada se pojedine komponente vibracija sabe-ru na sledeći način:

∑=V a V( )eff i effi

n2

1

gde je komponenta efektivne brzine Veffi

ω=V s12effi i 1

i ai korekcioni faktor u zavisnosti od frekvencije oscilovanja.Povećane vrednosti brzine oscilovanja mogu da ukažu na nepravlnosti kod mašina i

da detektuju rotacione i strukturne probleme kao što su disbalans, nesaonost i razlabav-ljenosti. Brzina vibracija ukazuje i na zamor materijala i mašinskog dela usled cikličnog savijanja dela. Izmereni podaci služe za davanje ocene o stanju ležaja i zupčanika. Ob-vojnica ubrzanja ukazuje na udarnu silu koja daje visokocikličnu promenu. Ovi podaci su podesni za rano otkrivanje oštećenja na ležaju ili zupčaniku. Mogu ukazati i na sle-deće greške:

• Greška u podmazivanju ležaja ili opadanje viskoziteta ulja u ležaju usled visoke temperature prouzrokovane preopterećenjem ili spoljnjeg izvora toplote.

• Prekid u filmu za podmazivanje usled velikog disbalansa, nesaosnosti ili deforma-cije kućišta. Gubitak podmazivanja po periferiji.

• Češanje zaptivača ili poklopca, odnosno trenje metala o metal.• Uticaj sprezanja zuba zupčanika (loše podmazivanje, defekti).• Prljavština ili čestice u sredstvu za podmazivanje ili problem sa zaptivačem ili fil-

terom.

Valorizacija izmerenih podataka

Da bi se dala procena podataka dobijenih merenjem vršena su sledeća poređenja:1. Poređenje sa standardom ISO 2372 (10816): Merene vrednosti su poređene sa po-

dacima datim u Standardu.

196

2. Određivanje trenda: poređeni su izmerena vrednost sa početnim i ostalim poda-cima za tu tačku.

3. Poređenje sa drugim mašinama: merenja vršena na nekoliko mašina sličnog tipa pod istim uslovima i dat je sud na osnovu poređenja podataka.

Sve tri komparacije primenjene su za davanje konačne ocene o stanju mašine.

Poređenje merenih podataka sa standardom. Ocena stanja mašine na bazi merenja nivoa vibracija

Da bi se dala ocena o stanju postrojenja izmerene vrednosti vibracija poređene su sa podacima datim ISO standardom 2372, odnosno standardom za efektivnu brzinu osci-lovanja 10816.

Standard daje podatak za evaluaciju nivoa vibracija kod mašina koje rade na frekven-cijskom opsegu od 10 do 200 Hz. Primeri ovih mašina su male, direktno spojene maši-ne, elektromotori i pumpe, motori srednje snage, generatori, parne i gasne turbine, tur-bokompresori, turbopumpe i ventilatori. Neke od ovih mašina mogu biti vezane kruto ili elastično, ili preko reduktora. Osa rotacije može biti horizontalna, vertikalna ili pod nekim uglom. Sve oscilacije su po ovom standardu podeljene u četiri grupe (Tabela 1):

Tabela 1.

Zona A: Vibracije mašine koje su nove, nalaze se obično u ovoj zoni.

Zona B:Mašine čije se vibracije nalaze u ovoj zoni, se obično smatraju kao prihvatljive, da bez ograničenja traju u kontinuiranom radu.

Zona C:Mašine čije se vibracije nalaze u ovoj zoni, se obično ne smatraju prihvatljivim, da stalno traju u kontinuiranom radu. Uopšteno je dozvoljeno da se mašina, ali ograničeno vreme, u ovom stanju koristi, kada se pruža povoljna prilika za mere pomoći.

Zona D:Vrednosti vibracija unutar ove zone obično se smatraju toliko opasnim, da mogu da prouzrokuju štete na mašini.

gde je: Zona A – Dobro (GOOD); Zona B - Zadovoljavajuće (SATISFACTORY); Zona C – Dozvoljeno (UNSATISFACTORY); Zona D - Nedozvoljeno (UNACCAPTABLE).

Da bi se dala ocena o nivou vibracija neke mašine neophodno ih je bilo prethodno svstati u određenu klasu u zavisnosti od snage, ali i utvrditi kakva je veza mašine za temelj.

Prema snazi mašine su podeljene u četiri klase: – Klasa I: Pojedinačni delovi motora i mašina integralno vezanih za celu mašinu

pri normalnim radnim uslovima. (Motori do 20 KS (15kW) su tipični primeri ovih mašina).

– Klasa II: Mašine srednje veličine, elektromotori od 20 do 75 KS (15–75 kW) bez specijalnog fundamenta, kruto vezani motori ili mašine na specijalnom funda-mentu do 400 KS (300 kW).

– Klasa III: Velike pokretne mašine i druge velike mašine sa obrtnim masama montiranih na krute i teške fundamente koji su relativno kruti u pravcu mere-nja vibracija.

197

– Klasa IV: Velike pokretne mašine i druge velike mašine sa obrtnim masama montiranih na relativno elastične fundamente u pravcu merenja vibracija (na primer, turbo generatorsko postrojenje, posebno oni sa lakom osnovnom struk-turom).

Napomena: Ovaj standard ne uključuje pokretna ili pogonjena postrojenja kod kojih radna mašina ima povratno kretanje.Tabela 2. odgovara pomenutom ISO standardu.

Tabela 2.

VIBRATION SEVERITY PER ISO 10816

Machine Class I small machines

Class II medium machines

Class III large rigid foundation

Class IV large soft foundation

Vib

ratio

n Ve

loci

ty V

rms

in/s mm/s

0.01 0.28 good

0.02 0.45

0.03 0.71

0.04 1.12 satisfactory

0.07 1.80

0.11 2.80 unsatisfactory

0.18 4.50

0.28 7.10 unacceptable

0.44 11.2

0.70 18.0

0.71 28.0

1.10 45.0

Temelji mašina se dele na dve grupe: kruta i elastična. Kada je najniža sopstvena fre-kvencija oscilovanja sistema mašina-temelj u pravcu merenja 25% iznad glavne frekven-cije pobude (to je najčešće broj obrtaja mašine), taj temelj je definisan kao krut. Svi osta-li temelji su elastični.

U Tabeli 2 dat je dijagram brzina oscilovanja prema standardu ISO 10816.Da bi se mogla dati ocena o radnoj sposobnosti mašine i izvršilo poređenje sa po-

dacima iz ISO standarda neophodno je da se poznaju osnovne karakteristike mašine i delova, snaga pogonskog motora i osnovni broj obrta, da se zna da li mašina radi sa konstantnim brojem obrta ili ne, da li je mašinu potrebno često zaustavljati ili radi kon-tinualno, kolike su gabarite mašina, kako je oslonjena, kakav je tip oslonaca, kakav je fundament mašine (ako postoji), kakvi su tipovi ležaja, kakvo je podmazivanje ... Da bi se moglo pravilno suditi o dobijenim podacima najpogodnije je da onaj koji daje oce-nu o radnoj sposobnosti sam uzima podatke i upozna se sa specifičnostima postrojenja. Ako se izmerene vrednosti brzina oscilovanja nalaze u oblasti dobrog i zadovoljavaju-ćeg postrojenje se smatra radno sposobnim i nije potrebno nikakvo dodatno ispitivanje. Ako se izmerene vibracije nalaze u oblasti dozvoljenog neophodno je vršiti češću kon-trolu nivoa vibracija, a kod kritičnih mašina i dodatna merenja koja bi ukazala na po-

198

Gru

pa1

23

4

Def

inic

ija

Velik

e m

ašin

e P=

300

kW ..

. 500

MW

El

ektr

ične

maš

ine

sa v

isin

om

osov

ine

h ≥

315

mm

Sred

nje

velik

e m

ašin

e P

= 15

kW

... 3

00 k

W

Elek

trič

ne m

ašin

e sa

vis

inom

os

ovin

e h

= 16

0 m

m ..

. 315

mm

Pum

pe s

a vi

še lo

patic

a na

ra

dnom

kol

u i o

dvoj

enim

po

gono

m P

> 1

5 kW

Pum

pe s

a vi

še lo

patic

a na

ra

dnom

kol

u i i

nteg

risan

im

pogo

nom

P >

15

kW

Post

olje

krut

oel

astič

nokr

uto

elas

tično

krut

oel

astič

nokr

uto

elas

tično

Brzina vibracija v [mm/s]

10 – 1000 Hz, n > 800 o/min (1 – 1000 Hz, n > 120 o/min)

11,0

0 –

bsk

DD

DD

DD

DD

7,10

– 11

,0D

CD

DD

CD

D

4,50

– 7

,10

CB

DC

CB

DC

3,50

– 4

,50

BB

CB

BB

CB

2,80

– 3

,50

BA

CB

BA

CB

2,30

– 2

.80

BA

BB

BA

BB

1,40

– 2

.30

AA

BA

AA

BA

0,00

– 1

,40

AA

AA

AA

AA

199

stojanje oštećenja ili pripomogli dijagnosticiranju stanja mašine. Ako veličina vibraci-ja dostigne nivo nedozvoljenog neophodno je mašinu zaustaviti, pregledati i preduzeti adekvatne mere održavanja.

Predviđanje trenda

Ponavljanjem merenja vibracija u istoj tački u toku dužeg perioda vremena i među-sobnim poređenjem dobijenih podataka može da se da zaključak o trendu vibracija kao i trendu radne sposobnosti mašine. Na osnovu dobijenih podataka moguće je predvi-deti trend vibracija u toku vremena. Najjednostavniji način za zaključivanje o trendu je posmatranjem slike na koju su nanesene vrednosti merene tokom dužeg vremena. Nai-me, slika trenda pokazuje sadašnje i pređašnje vrednosti prikazane u funkciji od vreme-na. Na slici mora da bude prikazana i početna vrednost oscilovanja izmerena odmah na početku rada mašine, nakon remonta ili onda kada se zna da mašina dobro radi. Tada se nova merenja upoređuju sa tom osnovnom veličinom i određuje se nivo promene vibra-cija kod mašine. Trend izmerenih podataka ukazuje da li se karakteristike mašine me-njaju u toku vremena. Analizirajući te podatke zajedno sa podacima drugih merenja do-bija se uvid u stanje mašine kao i delova koji su možda istrošeni ili otkazuju.

Ako se zahteva da se odredi trend vibracija neophodno je napraviti vremenski plan me-renja. Merenje se mora vršiti uvek u istoj tački i sa istim tipom merenja i treba propisati in-tervale merenja. Podaci se mogu sakupiti i upisati u vibracionu listu, gde se i čuvaju.

Poređenje sa drugim mašinama

Ako se koristi nekoliko istih mašina pod istim radnim uslovima ocena radne spo-sobnosti se može odrediti merenjem svih mašina u istoj tački i poređenjem rezultata. Mere se sve mašine istovremeno u istoj tački i rezultati se porede. Pri ovoj analizi se obi-čno uključuju u razmatranje i drugi parametri. Tako, kada se poredi nekoliko ležaja pri istim uslovima rada ocena radne sposobnosti se daje i slušanjem audio signala. Ako se zvuk menja, znači da je došlo do promene na ležaju. Ovaj metod daje mogućnost da se locira defektni ležaj. Sluša se porast signala, kao i udaranje koje zajedno sa vibracionim pokazateljima ukazuje na istrošenost ležaja.

VIBRODIJAGNOSTIKA STANJA NA BAZI FREKVENTNE ANALIZE

Merenjem ukupnog nivoa vibracija dobija se podatak o tome da li je prekoračena neka data veličina nivoa oscilovanja. Međutim, na taj način nije moguće doći do uzroč-nika nastanka vibracija. Da bi to bilo moguće neophodno je izvršiti adekvatnu frekven-tnu analizu.

Kao što je već napomenuto ukupne vibracije predstavljaju zbir pojedinačnih harmo-nika oscilovanja

s=s1sin(ω1t)+s2sin(ω2t)+...+snsin(ωnt).

200

Zadatak frekventne analize je da izdvoji pojedine amplitude oscilovanja s1, s2,..., s_{n} i odgovarajuće ugaone brzine, odnosno frekvencije f1, f2,..., f_{n}. Merni uređaji mere ne samo ukupne vibracije s, već registruju i veličinu s1, s2,..., sn i odgovarajuća frekvencije f1, f2,..., sn. Sve ovako dobijene vrednosti mogu se zapisati u obliku kaskadnog dijagrama ili amplitu-dno-frekventnog dijagrama. Kaskadni dijagrami su izvandredno sredstvo za identifikaciju simptoma oštećenja vratila. Mogu se koristiti kao mapa da daju frekvenciju rezonance siste-ma i prinudne frekvencije koja ih pobuđuje. Moguće je očitati i vrednost frekvencije pri kojoj amplitude rastu usled postojanja nelineralnosti u sistemu rotor/oslonac.

Međutim, ovaj podatak može dovesti i do zabune, jer unosi sumnju u uzročnika vi-bracija. Tada je neophodno uz to koristiti i polarnu sliku, razmotriti orbite i položaj vratila. Polarne slike 1X vektorske komponente otkrivaju lokaciju rezonantne oblasti. Pokazuju i stepen prigušenja pri rezonanaci kao i oblik modova vibrcija. Upoređujući polarne slike za slučaj rotora bez oštećenja i sa oštećenjem moguće je dati kriterijum po-stojanja oštećenja.

Detekcija neuravnoteženosti kod rotora

Neuravnoteženost je jedna od najčešćih uzročnika nepovoljnog rada mašine. Usled odstupanja geometrijskog centra od fizičkog centra rotora, kao i odstupanja ose obr-tanja od glavne ose inercije uvek se javlja centrifugalna sila koja je jednaka proizvodu mase rotora m, odstupanja d i kvadrata ugaone brzine obrtanja rotora. Ova sila je utoli-ko veća ukoliko je ugoana brzina obrtanja rotora veća. Pored toga do porasta sile može doći i usled povećanja rastojanja d u toku rada. Sila se obrće zajedno sa rotorom pa ima istu brzinu (1X) i daje promenljivu projekciju u horizontalnom i vertikalnom prav-cu. Dijagnostikuje se postojanjem maksimalne amplitude na radnoj frekvenciji obrtanja. Disbalans se otklanja uravnoteženjem.

Napomena: Često se dešava da se izvrši netačno dijagnosticiranje na osnovu ovih podataka. Radi se o neuravnoteženosti samo onda kada je protivteg dovoljan za otkla-njanje ovog nedostatka. Međutim, visoko sinhrone (1X) amplitude vibracija mogu biti uzrokovane i drugim uzročnicima pa se zbog toga preporučuje da se pre balansiranja izvrši detaljna analiza. Ako je neuravnoteženost uzrokovana nekim radnim uslovima, eliminacija glavnog uzročnika će biti efikasnija za otklanjanje neuravnoteženosti nego samo uravnoteženje. Vrlo često je neuravnoteženost posledica nepravilnog rada, a ne sam uzročnik.

Detekcija radijalnog i aksijalnog češanja

Kod rotacionih mašina se može pojaviti parcijalno (delimično) češanje ili češanje po celom obimu između pokretnog i nepokretnog dela sistema kako u aksijalnom i tako i u radijalnom pravcu. Oba tipa češanja mogu poticati od preteranih vibracija rotora, ne-podesnog radijalnog položaja vratila, kao i nedovoljnog zazora između stacionarnih i rotacionih delova mašine. Fizički fenomen koji se odnosi na radijalno češanje uključu-je udar, trenje kao i promenu krutosti sistema rotor/ ležaj, jer se usled kontakta sa sta-cionarnim delom menjaju konfiguracija sistema i dinamičke karakteristike. Kaskadni

201

spektar, kao i orbita vratila, mogu biti podesni za dijagnosticiranje radijalnog češanja. Kaskadni spektar sa orbitama vratila za slučaj parcijalnog češanja jasno ukazuje na ovu pojavu. Pri parcijalnom češanju javlja se spektar subharmonijskih vibracija koji se stva-raju pri parcijalnom češanju. Orbite formiraju petlje koje ukazuju na delimično povra-tno precesiono kretanje.

Kaskadni spektar i orbite vratila mogu da ukažu na češanje rotora po statoru po či-tavom obimu. Takav slučaj se može javiti kod problema sa zaptivačem. Pri malim brzi-nama 1X češanje sa učestanim udarom se dešava dok se rotor obrne oko zaptivača ne-koliko puta u toku jednog perioda obrta vratila. Pri velikim brzinama dešava se češanje po celom obodu između zaptivača i rotora dajući precesiju sa frekvencijom koja odgova-ra frekvenciji sistema rotor/ležaj/zaptivač koji je viši nego frekvencija rotor/ležaj sistema (bez kontakta sa zaptivačem). Povećani broj komponenata više frekvencije u spektru je vrlo često dobar indikator češanja. Češanje se najjednostavnije može eliminisati otkla-njanjem uzročnika ove pojave: pravilnim centriranjem rotora u odnosu na statorski deo.

Preopterećenje

Značajno preopterećenje – konstantna radijalna ili aksijalna sila na rotoru – može biti takođe uzročnik oštećenja mašina. Preopterećenja mogu biti unutar ili van mašine. Unutrašnje preopterećenje predstavlja:

• Gravitaciono preopterećenje koje uzrokuje savijanje horizontalnog rotora usled te-žine;

• Preopterećenje kliznog ležaja uzrokovano malim zazorom u ležaju i konfiguraci-jom ležaja;

• Preopterećenje usled nesaosnosti uzrokovano ugaonim odstupanjem ili neparalel-nošću kućišta ležaja ili zaptivača.

Neki uzročnici spoljašnjeg preopterećenja uključuju:• netačnost u centriranju,• sile na mestu zupčanika,• sile usled termičkog širenja,• druge spoljašnje sile koje potiču od promene centriranosti uzrokovane promenom

opterećenja mašine.

Indikator preopterećenja je poremećen radijalni centralni položaj vratila kao i polo-žaj vratila u odnosu na kućište. Pošto se orbita menja od eliptičnog oblika do “banana” oblika može se uočiti da se generiše komponenta 2X osnovna frekvencija. Analiza cen-tralnog položaja vratila može se takođe koristiti za dijagnozu preopterećenja. Kombina-cija položaja vratila i orbite jasno pokazuje položaj vratila u ležaju. Preopterećenje vrati-la prisiljava vratilo da se pomeri nadole u jednom ležaju, a prema gore u drugom ležaju. Eliptična putanja je rezultat preopterećenja. Mada su ležajevi preopterećeni suprotno, vibracije vratila su u istoj fazi.

Korekcija ovog slučaja podrazumeva eliminaciju spoljašnjeg preopterećenja i obez-beđenja odgovarajuće centriranosti.

202

Detekcija samopobudnih oscilacija u kliznom ležaju

Usled dejstva dinamičkih sila u ležaju, zaptivaču ili usled sila protoka fluida javlja se nestabilnost rotora (samopobudne oscilacije). Ove oscilacije se generišu silom koja po-tiče od rotacijom fluida koji je doveden u kretanje obrtanjem rotora. Sile u fluidu rotira-ju ugaonom brzinom koja je frakcija ugaone brzine obrtanja vratila (oko 1/2 X). Pojava je okarakterisana subsinhronom precesijom. Primenom frekventnog kaskadnog dija-grama moguće je izgraditi dijagnosticiranje samopobudnih oscilacija. I ovaj fenomen je uočen na kaskadnom spektru vibracija neuravnoteženog rotora oslonjenog na uljni le-žaj. Na granici stabilnosti ispod prve rezonantne brzine rotor je izložen vrtloženju što se vidi po subsinhronoj vibracionoj komponenti frekvencija 1/2X. Kada poraste brzina mašine i prođe kroz prvu rezonancu amplituda 1X vibracija uzrokovanih neuravnote-ženošću raste; ovo rezultira povećanim ekscentricitetom i većom krutošću uljnog leža-ja. To izaziva nastanak vrtloženja.

Pri većim obrtnim brzinama iznad prve kritične brzine pojavljuje se opet vrtloženje. Ono nastavlja sa frekvecijom nešto ispod 1/2X i tada asimptotski dostiže prvu frekvenci-ju. Uljno vrtloženje postepeno prelazi u uljni klin. Ova pojava je znatno opasnija za ma-šinu jer vratilo vibrira pri rezonantnim uslovima na prvom modu. Tada se javljaju rela-tivno veliki ciklusi napona savijanja, što dovodi do značajnog rizika od niskocikličnog zamora. Ovaj nedostatak se može izbeći korekcijom centriranosti, povećanjem pritiska fluida ili zamenom ležaja sa stabilnijim tipom ležišta.

Detekcija razlabavljenja kod rotacionih elemenata

Greška koja se često javlja kod obrtnih mašina je kada se razlabavi deo rotora i ne obrće se obrtnom brzinom ili kada deo statora postane razlabavljen i počinje da se obr-će sa rotorom. Razlabavljenost se dešava najčešće ulsed suvog trenja ili fluidnog tre-nja i tada su radijalna i aksijalna kretanja nepravilna. Otkačinjanje rotacionog dela me-nja uravnoteženost rotora. Do razlabavljenosti dolazi usled povećana neuravnoteženosti koja nije eliminisana. Za vreme ustaljenog rada efekat razlabavljenja obrtnog dela se manifestuje udarnim vibracijama. Razlabavljenost rotacionog dela može se dijagnosti-cirati posmatranjem periodičnih pomena amplitude i faze kod sinhronog ustaljenog kretanja. Vibraciona karakteristika ima elemente fenomena podrhtavanja.

Za vreme zaletanja i zaustavljanja razlabavljeni deo ima određenu neuravnoteženost koja se može manifestovati kao dinamičko dejstvo u obliku subsinhronih vibracija, vrlo sličnih onima kod nestabilnosti. Zbog toga se ovaj nedostatak pogrešno dijagnosticira kao češanje ili nedozvoljeno vrtloženje u sistemu.

Detekcija oštećenja na kotrljajnom ležaju

Karakteristike kotrljajnih elemenata ispravnih ležaja se znatno razlikuju od ležaja sa defektom. Informacije o stanju ležaja omogućuju određivanje optimalnog vremena kada treba ležaj zameniti ili preventivno pregledati.

203

Oštećenje kotrljajnih elemenata ležaja je najčešće vezano za pojavu lokalnog zamo-ra na kontaktnoj površini. Mehanizam zamora je rezultat pitinga unutrašnjeg prstena, spoljašnjeg prstena, kao i samih kuglica ili kotrljajnih tela. Tipičan kvar ovih elemenata su bilo pukotine ili naprsline nastale kao posledica korozije i to bilo na untrašnjem bilo spoljašnjem prstenu ili na samom kotrljajućem elementu. Pukotina stvara impulse svaki put kad kotrljajući element pređe preko nje. Ovi impulsi, slični seriji laganih udara čeki-ćem, prenose energiju na kućište ležaja koji vibrira na svojoj prirodnoj frekvenciji i daju udarce slične zvuku bakarnog zvona. Frekvencija zvuka zavisi od dinamičke karakteri-stike, a ne od količine i jačine udarca. Efekat je sličan mehaničkom pojačivaču.

Ako je do oštećenja došlo na nepokretnom prstenu tada su svi impulsi iste jačine. Ako je kvar na rotirajućem prstenu impuls varira u zavisnosti od opterećenja kotrljajnog elementa i amplitudno je moduliran.

Tehnika detekcije oštećenja ležaja vezana je za visoke frekventne signale, koji se proizvode kada kotrljajna tela dolaze u kontakt sa unutrašnjim ili spoljašnjim prstenom ili kada kuglica sa oštećenjem dotakne tu površinu. Najnovija ispitivanja pokazuju da se kod oštećenog ležaja naročito ispoljava komponenta oscilovanja koja je umnožak broja kotrljanih tela i osnovne frekevencije sistema.

Detekcija oštećenja zupčanika

I novi i neoštećeni zupčasti par pokazuju pojavu oscilovanja koja je posledica spre-zanja zuba. Naime usled mehaničkog opterećenja zubi se razmiču, a veličina razma-ka zavisi od toga koliki je broj zuba u zahvatu. U slučaju istrošenosti zuba dolazi do zaglavljivanja što se manifestuje pojavom drugog harmonika i viših harmonika u ampli-tudno-frekventnom dijagramu. Međutim, ovaj kvar neće prouzrokovati povećanje op-šteg nivoa oscilovanja.

Kod napuklog zupčanika dolazi do labavljenja dela i prilikom sprezanja sa ispra-vnim zupčanikom daje uobičajene ustaljene vibracije sa povremeno izraženom serijom impulsa (slika 16). Međutim, porastom oštećenja signal dobija modularni oblik. U fre-kventnom dijagramu su izražene frekvencije koje održavaju broj zuba zupčanika.

Detekcija naprsline na vratilu

Savremenu mašinogradnju karakterišu dva osnovna zahteva pri konstruisanju, a to su:

• Povećanje efikasnosti mašine povećanjem brzine, snage i opterećenja rotacionih delova mašine,

• Smanjenje i minimizacija težine i dimenzija.

Ova dva zahteva rezultiraju i određenim negativnostima kao što je znatno poveća-nje nivoa napona i pojava naprslina. Pojava naprsline na vratilu – najranjivijem elemen-tu rotacionih mašina – je mnogo češća kod savremenih mašina nego kod starijih kon-strukcija. Tako je u poslednjih deset godina u SAD zabeleženo preko 30 većih i ozbiljnih oštećenja turbogeneratora nastalih kao posledica prskotina. Naime, širenjem prskotina

204

može doći do loma vratila (slika 3) što može imati katastrofalne posledice. Iz tog razloga se poslednjih godina u SAD, Japanu, pa i Evropi posebna pažnja posvećuje ranom otkri-vanju naprslina na vratilu i detekciji pravca širenja prskotine. Iz tog razloga se detaljno proučava dinamičko ponašanje takvih rotora što omogućuje nalaženje metode za detek-ciju i prognozu naprsline. Ranim otkrivanjem prskotine moguće je izbeći skupa ošteće-nja i zaustavljanje mašina i postrojenja.

Metode za direktno otkrivanje naprslina kao što su ultrazvučna i električna detekcija su vrlo korisne i moćne, ali njihovo uspešno korišćenje pri radnim uslovima je ekstrem-no teško. Naročito se to odnosi na neke složene rotorske strukture, kao što su na primer turbogenertorska vratila, gde detekcija naprslina nedestruktivnim metodama ne daje striktan odgovor o tome da li naprslina postoji, jer odbijeni talas usled složene geometri-je uzrokuje visok nivo buke. Poznato je da naprsline na vratilu izazivanju specifične di-namičke pojave. Usled promene mehaničkih parametara rotora (promene krutosti vra-tila i promene položaja glavne ose poprečnog preseka vratila) menjaju se i vibracione karakteristike sistema. Iz tog razloga analiza vibracija se pokazala kao moguće sredstvo za detekciju naprslina. U poslednje vreme merenje vibracija, analiza i monitoring su po-stali najrasprostranjeniji za ovu dijagnostiku.

Naprslina rezultira iz međusobnog dejstva opterećenja, promenjivih napona i pla-stičnih deforamcija, što uzrokuje mikro i makro strukturne diskontinuitete.

Primarni mehanizmi koji dovode do naprslina vratila uključuju:• visokociklični zamor,• niskociklični zamor,• puzanje,• koroziju.

Turbomašinski rotori obično rade pod složenim naponskim uslovima. Vratila su predmet uticaja prinudnih sila širokog frekventnog spektra (usled neuravnoteženosti, konstantnog polja sila, promenljivog momenta, itd.) i samopobudnih vibracija (najče-šće usled dejstva fluidnih sila u glavnom protoku mašine, kao i u ležajima i zaptivačima). Naročito se neobično dinamičko ponašanje ispoljava kod prelaznih procesa pri zaleta-nju i zaustavljanju mašine. Uslovi spoljašnje sredine (temperaturni gradijent, korozija koja potiče od vode ili pare, naročito kada sadrže mineralne uključke) izazivaju pojavu naprslina i ubrzani porast prskotine.

Faktori koji stimulišu pojavu naprslina prikazani su na slici 4.Površinske naprsline se mogu podeliti na:• stalno otvorene i• dišuće.

Slika 3.

205

Stalno otvorena naprslina prikazana je na slici 5. Ova naprslina menja geometriju poprečnog preseka vratila na tom mestu. Poprečni presek je nesimetričan, pa se glavna osa poprečnog preseka ne poklapa sa osom obrtanja rotora. Krutost u dva upravna prav-ca je različita usled nejednakosti geometrijskih momentata inercije. Model ovog rotora odgovara rotoru sa nesimetričnim poprečnim presekom. Promena krutosti je periodi-čna funkcija usled obrtanja rotora.

Dišuća naprslina prikazana je na slici 6. Dišuća naprslina podrazumeva otvaranje i zatvaranje naprsline u funkciji od momenta savijanja, što dovori do promene krutosti i položaja glavne ose poprečnog preseka.

Slika 4.

Slika 5.

radni uslovirotora

naprslinana vratilu

napon ideformacije

savojnetorzioneuzdužnevibracije

visoko-cik. zamornisko-cik. zamor

puzanjekorozija

temperaturnigradijent

korozijastimulisanaspoljašnjim

uslovima

opterećenje

- neuravnoteženost- statičko opterećenje- promenljivi momenat- hidro/aero dinamičke sile

vη

ω

ωt

ωtξ

vη

ω

ωt

ωt

ξ

z

u

u

Slika 6.

ω

zω

z

zatvorena

otvorena

206

Pri postojanju naprsline javlja se dodatni savojni moment na mestu naprsline. Ovaj moment je mali u odnosu na moment usled sopstvene težine. Međutim, kako raste dubi-na naprsline povećavaju se vibracije vratila pa se dodatni savojni moment sabira sa savoj-nim momentom usled sopstvene težine. Zbog toga se kod vratila sa naprslinom mora uze-ti u obzir interakcija ugiba vratila usled naprsline i sopstvene težine. Ove dinamičke sile se prenose na ležajeve i ozbiljno ih opterećuju. Pri otvaranju i zatvaranju naprsline pri savija-nju rotora usled sopstvene težine pri obrtanju menja se periodično i krutost vratila. Anali-zom je uočeno da naprslina utiče na krutost vratila, pa se to ispoljava kao uticaj na ampli-tudu u sinhronoj 1X rezonanci i pri rezonanci sa dvojnom frekvencijom (2X). Osetljivost amplitude zavisi od početne krutosti nenaprslog vratila i prigušenja. Ako vratilo ima malu nesimetričnost naprslina raste znatno više kod 2X komponente nego kod 1X komponen-te. Suprotan je zaključak kod vratila sa velikom nelinearnošću. U kaskadnom dijagramu uočeno je da postoje 1X i 2X komponente vibracija koje ukazuju na postojanje naprslina.

Zaključeno je da je za detekciju naprsline neophodan monitoring komponenata 1X i 2X kao vektora, tj. i amplitude i faze treba da se registruju na svakoj rotacionoj brzini. U skladu sa napred navedenim može se zaključiti da su za rano otkrivanje naprslina vratila obrtnih mašina merodavne poprečne sinhrone karakteristike (1X) i drugi harmonik (2X). Ovi signali se mogu posmatrati na radnoj brzini, za vreme svakog zaletanja i zaustavljanja.

Eksperimenti i iskustvo su pokazali da su promene 1X i 2X vibracionih vektorskih komponenti najbolji indikatori naprslina vratila.

Vektorska komponenta 1X je od primarnog značaja. Promena sinhrone (1X) ampli-tude i faze naročito pri nižim brzinama obrtanja – posledica je savijanja vratila usled pr-skotine. Ako je vratilo naprsrlo skoro sigurno se savija i oblik savijanja se obično menja naročito kada je dubina naprsline velika u odnosu na prečnik vratila. Otuda se kompo-nenta 1X menja pri zaletanju i zaustavljanju. Naročito se velika razlika može uočiti pri ponovljenom merenju nakon nekoliko dana ili nedelja. Kod mašine se pojavljuje znatno povećan nivo komponenata 1X.

Komponenta 2X je dobar pokazatelj kada vratilo ima transverzalnu (asimetričnu) naprslinu i radijalno preopterećenje. Simetrične naprsline (koje se šire u svim radijal-nim pravcima) neće se moći identifikovati merenjem 2X komponente.

Devijacija 1X i 2X vibracionih vektora predstavljaju glavne pokazatelje naprslina. Iste simptome pokazuje i netačnost u centriranju kao i neuravnoteženost. Iz tog razlo-ga neophodno je vršiti pažljivo dijagnosticiranje. Tu uravnoteženje ne pomaže. Naprslo savijeno vratilo se ne može balansirati korišćenjem standardne procedure uravnoteže-nja. Nemogućnost uravnoteženja mašine ni nakon dva ili tri pokušaja ukazuje na to da je vratilo naprslo.

Male naprsline vratila se mogu korigovati jednostavnim zavarivanjem. U slučaju ve-ćih naprslina vratilo mora pravovremeno da se zameni.

Literatura koja se bavi naprslinama na rotorima i njihovom detekcijom je obimna. Navodimo samo najznačajnije radove iz oblasti: Muszynska, 1982, Mayers and Davies, 1984, Davies and Mayer, 1984, Bently and Muszynska, 19861, 19862, Nelson and Nata-raj, 1986, Dimarogonas, and Papadopoulos, 1988, Xiu and Xi-kuan, 1988, Bently Corp., 1988, 2012, Cveticanin, 19901, 19902.

207

Mehanizam interakcije oštećenja ili nepravilnosti rada na tačnost vibrodijagnostike

Da bi se moglo pravilno suditi o oštećenju ili nepravilnosti rada mašine ili postroje-nja neophodno je poznavati ne samo rad i uslove rada pojedinih mašina već i njihov me-đusobni uticaj na generisanje pojedinih oštećenja. Neka oštećenja mašina imaju vrlo sli-čne simptome. Na primer, mnoga oštećenja ili nepravilnosti u radu dovode do porasta amplitude sinhronih vibracija i bez dovoljno informacija mogu se pogrešno dijagnosti-cirati kao neuravnoteženost. Neuravnoteženost je obično u vezi sa drugim oštećenjima: veći disbalans uzrokuje velike amplitude oscilovanja pa dovode do češanja rotorskog dela o statorski deo; mala neuravnoteženost može rezultirati vibracijom od uljnog kli-na kod viših brzina obrtanja.

Drugi primer interakcije je usled nesaosnosti, velikog zazora u ležaju i uljnog vrt-loženja. Ne retko se dešava da kod ležaja sa većim zazorom dođe do uljnog vrtloženja. Kada je, pak, vratilo loše centrirano postoji ustaljeno preopterećenje vratila koje daje ve-liki ekscentritet rukavcu i ne dozvoljava uljno vrtloženje. Ako se centriranost popravi, amplitude vratila odmah postaju veće, jer je ležaj neopterećen a postoji prostor za veće pomeranje. Da bi se izvršilo pravilno dijagnosticiranje treba spoznati pravu suštinu pro-blema i kao međusobno dejstvo pojedinih faktora.

Loša dijagnostika je vrlo skupa. Na primer, ako se vrši balansiranje rotora za slučaj kada nije neuravnoteženost uzročnik oštećenja investiranja su velika, naročito kod velikih kritičnih mašina kao što je turbinsko-generatorski sistem. Takođe je vrlo opasno kada se sinhrone vibracije usled naprsline vratila pogrešno dijagnosticiraju kao neuravnoteženost. Zbog toga korisnik mašine mora dobro da poznaje tehniku dijagnosticiranja.

ANALIZA VIBRACIONOG STANJA I VIBRODIJAGNOSTIKA VENTILATORA

Opis postrojenja i opis ispitivanja

U okviru provere vibracionog stanja merene su ukupne vibracije i vršena je frekven-tna analiza na ležajima postrojenja. Broj obrta elektromotora je 1486 o/min, a snaga 160 kW. Merenje je vršeno u toku radnog procesa. Merna mesta su prikazana na slici 7. Me-rena je efektivna brzina oscilovanja Veff u horizontalnom i vertikalnom pravcu i vršena je frekventna analiza.

Slika 7.

EM Ventilator

1 2

3 4

208

Izmerene veličine

Horizontalne vibracije na mestu 1

Srednja amplituda : 5.68 mm/s

Broj obrtaja = 1500.0 o/min

Osnovna frekvencija = 25.000000 Hz

TABELA

Broj harm. Amplituda[mm/s] Frekvencija[Hz]

1. 5.00 25.00

2. 1.68 75.00

3. 0.90 77.50

4. 0.53 100.00

5. 0.38 50.00

6. 0.30 71.25

7. 0.17 37.50

8. 0.17 123.75

9. 0.15 96.25

10. 0.15 108.75

Vertikalne vibracije na mestu 1


TABELA


1. 5.08 25.00

2. 0.85 50.00

3. 0.68 75.00

4. 0.60 100.00

5. 0.55 77.50

6. 0.20 42.50

7. 0.20 46.25

8. 0.15 33.75

9. 0.15 56.25

10. 0.15 102.50

209





TABELA


1. 5.05 25.00

2. 1.62 75.00

3. 0.78 100.00

4. 0.45 123.75

5. 0.40 50.00

6. 0.23 106.25

7. 0.20 217.50

8. 0.20 248.75

9. 0.17 96.25

10. 0.17 167.50

Vertikalne oscilacije na mestu 2


TABELA


1. 4.30 25.00

2. 0.53 100.00

3. 0.47 77.50

4. 0.42 50.00

5. 0.40 75.00

6. 0.28 123.75

7. 0.15 32.50

8. 0.12 198.75

9. 0.10 6.25

10. 0.10 8.75

210





TABELA


1. 4.55 25.00

2. 1.20 75.00

3. 0.85 397.50

4. 0.78 123.75

5. 0.60 100.00

6. 0.45 223.75

7. 0.45 248.75

8. 0.35 50.00

9. 0.33 148.75

10. 0.30 198.75

Vertikalne vibracije na mestu 3


TABELA


1. 4.20 25.00

2. 1.07 223.75

3. 0.57 248.75

5. 0.47 50.00

6. 0.47 198.75

7. 0.47 422.50

8. 0.40 125.00

9. 0.40 447.50

10. 0.35 100.00

211





TABELA


1. 11.0 25.00

2. 3.33 75.00

3. 1.80 50.00

4. 1.35 123.75

5. 1.02 100.00

6. 0.60 148.75

7. 0.57 78.75

8. 0.50 248.75

9. 0.40 70.00

10. 0.35 173.75



TABELA


1. 11.9 25.00

2. 4.38 50.00

3. 3.73 75.00

4. 1.32 100.00

5. 1.02 397.50

6. 1.00 248.75

8. 0.75 148.75

9. 0.53 198.75

10. 0.53 223.75

Zaključak: Ventilatorsko postrojenje radi u oblasti nedozvoljenog (Zona D). Poveća-ne vibracije su posledica neuravnoteženosti ventilatorskog kola. Potrebno je izvršiti ura-vnoteženje.

212

Posle balansiranja





TABELA


1. 2.715 25.00

2. 0.818 77.50

3. 0.660 100.00

4. 0.578 75.00

5. 0.495 50.00

6. 0.180 102.50

7. 0.172 41.25

8. 0.165 37.50

9. 0.158 71.25

10. 0.128 223.75



TABELA


1. 0.833 25.00

2. 0.705 50.00

3. 0.383 77.50

4. 0.323 100.00

5. 0.292 40.00

6. 0.225 75.00

7. 0.135 33.75

8. 0.105 45.00

9. 0.098 52.50

10. 0.090 36.25

213





TABELA


1. 2.422 25.00

2. 1.192 100.00

3. 0.787 75.00

4. 0.323 50.00

5. 0.300 123.75

6. 0.285 77.50

7. 0.210 102.50

8. 0.203 223.75

9. 0.180 217.50

10. 0.165 36.25



TABELA


1. 1.065 25.00

2. 1.058 100.00

3. 0.420 75.00

4. 0.345 77.50

5. 0.240 108.75

6. 0.240 123.75

7. 0.233 50.00

8. 0.195 40.00

9. 0.150 223.75

10. 0.142 217.50

Zaključak posle blansiranja: Ventilatorsko postrojenje nakon balasiranja radi u oblasti zadovoljavajućeg (Zona B). Postrojenje je radno sposobno sa gledišta vibrodija-gnostike.

Na osnovu ovakve analize moguće je dati ocenu o radnoj sposobnosti svake mašine ponaosob i ukazati na to da li su remont ili zamena mašine potrebni ili ne.

214

METODE ZA PROCENU RADNOG VEKA MAŠINA NA OSNOVU PODATAKA O VIBRACIJAMA

Najčešće su mašine i postrojenja puštani da rade do onog trenutka kada je došlo do oštećenja i havarije. Ovo vreme je bilo različito za pojedine mašine i postrojenja. Na slici 1, data je kriva raspodele broja prekida rada u funkciji od vremena prekida rada. Kada je došlo do ispada mašine, postrojenje se popravljalo i dovodilo u radno stanje. Ovo održa-vanje se najčešće naziva održavanje po havariji jer se vrši tek onda kada je na mašini do-šlo do oštećenja. Raditi sa mašinom do havarije je krajnje nepovoljno, jer je vreme pojave oštećenja potpuno nepredvidivo. Pored toga, vrlo često oštećenje jedne mašine dovodi do oštećenja i na drugim mašinama i delovima postrojenja. Troškovi popravke mašine ili mašina mogu biti vrlo značajni. Pored toga, da bi se izvršila popravka obično se maši-na mora zaustaviti. To dovodi do dodatnih troškova usled gubitka velikog broja radnih sati mašine. Mašina ne radi i ne proizvodi. Vrlo često zaustavljanje jedne mašine zahte-va zaustavljanje i drugih mašina i postrojenja, pa i čitavih pogona. To sa svoje strane do-vodi do velikih gubitaka za celu fabriku, jer staje normalna proizvodnja. Sve to naruša-va ekonomičnost proizvodnje, a i njenu pouzdanost.

Kako je pojava havarije nepredvidiva, bezbednost radnika uz mašine je drastično smanjena. U trenutku havarije sigurnost radnika je ugrožena, jer može da dođe do ma-njih ili većih povreda čiji ishod može da bude i opasan po život. radnika. Iz tog razloga je na mnogim mestima uvedeno preventivno održavanje.

Preventivno (zaštitno) održavanje se vrši kada se mašina ili delovi mašine menjaju ili remontuju po propisanom veku rada nezavisno od toga u kakvom su stanju delovi. Ono podrazumeva vremenski tačno utvrđene radove na mašini i postrojenju. Tako se vrši promena maziva u ležaju, podešavanje pojedinih elemenata, promena ležaja itd. u skla-du sa onim kako je to proizvođač propisao. U skladu sa tim programom može da se desi da se mašina znatno češće podmazuje nego što bi to bilo potrebno. Iako je preventinvo održavanje bolje nego rad do ispadanja iz pogona, ovo održavanje rezultira prekidima rada koji nisu neophodni, kao i povećanim troškovima usled zamene ne samo loših već i dobrih delova. Zbog toga ova kruta preventiva može biti i neekonomična.

Slika 8.

brojispada

rad bez ispada

srednje vreme radaizmeđu ispada

najduži periodrada pre ispada

vreme rada

215

Radi povećanja ekonomičnosti rada danas je uvedeno tzv. Planirano održavanje ili Održavanje po potrebi. Ovo održavanje bazirano je na realnom stanju postrojenja i nje-govoj radnoj sposobnosti. Naime, na osnovu radne sposobnosti postrojenja u toku rada, predviđa se i planiralo najpovoljnije vreme za remont komponenata pre nego što dođe do njihovog otkaza, ali da se izbegne i njihova prevremena zamena i popravka. Ovo odr-žavanje ne samo da pomaže personalu fabrike da eliminiše neplansko isključenje iz po-gona i mogućnost da se izbegne otkaz mašina, već im omogućava da blagovremeno na-bave rezervne delove, planiranju ljudstvo za remont, kao i da planiraju druge popravke za vreme tog zastoja mašine. Ovo održavanje se može definisati na osnovu informacija o radnoj sposobnosti mašina u toku rada pri čemu se donosi zaključak o njihovom sta-nju, potrebi za popravkom kao i poboljšanju sa ciljem da se obezbedi maksimalna ne-prekidnost u toku rada pre nego što se vrši plansko isključenje. Sve te delatnosti vezane su za iskustvena saznanja u toj oblasti.

Jedan od važnih segmenata ekonomičnosti rada mašine je i produženje radnog veka mašine. To postavlja pred održavaoce mašina još jedan dodatni zahtev. Današnja tehni-ka i znanja u oblasti dijagnostike stanja postrojenja u velikoj meri pomažu u ostvarenju ovog cilja. U skladu s tim održavanje sve češće prerasta u takvo čiji je cilj da se preduhi-tri pojava oštećenja i havarija.

Održavanje po potrebi

Ovo održavanje predstavlja fleksibilnu koncepciju održavanja a bazirana je na po-dacima o stanju postrojenja. Pre 50-60 godina kada nisu postojali merni instrumenti, praćenje stanja vršilo se posmatranjem i korišćenjem čula i iskustva inženjera i radnika. Tako su se vibracije i temperatura ležaja kontrolisale postavljanjem ruke na kućište leža-ja ili na postolje mašine, stanje ventila i zasuna posmatranjem da li fluid ističe ili ne, itd.

Danas, u eri kompjutera i mnoštva mernih instrumenata i uređaja, i proces preven-tivnog održavanja i održavanja po potrebi dobija novu formu. Međutim, njegova suština se ne menja: to je sistematska primena inženjerskog znanja i iskustva (u oblasti održava-nja i proizvodnje), tačno rasuđivanje i upravljanje informacijama i pravilno odlučivanje. Do podataka o stanju postrojenja dolazi se monitoringom, a dobijeni podaci obrađuju se na računaru. Elektronski instrumenti za monitoring mašina dali su novu dimenziju održavanju. Preventivno održavanje prerasta u održavanje po potrebi, bazirano na me-renim dinamičkim podacima i iskustvenim podacima. Cilj održavanja po potrebi je da predvidi kada je potrebno vršiti remont ili popravku.

Razvoj kombinovanog preventivnog održavanja i održavanja po potrebi može do-vesti do vrlo efikasnog sistema održavanja. Održavanje po potrebi vodi ka radu bez prekida. Koristi tehniku koja omogućuje rad na optimumu, omogućuje maksimalno iskorišćenje mašine i delova, dozvoljava zamenu delova prema planu, sa minimalnim vremenom zastoja, uz minimalne gubitke u proizvodnji.

Beneficije ovog održavanja su:1. Povećavaju pouzdanost i sigurnost rada mašine – redukuje neplanski zastoj;2. Smanjuje troškove održavanja – tačno se zna u čemu je problem kod mašine;3. Povećava produktivnost – optimizira kapacitet mašine;

216

4. Smanjuje utrošak energije – manje vibracija obično znači i manje gubitaka na trenje;5. Produžava radni vek ležaja – redukuje vibracije i greške u podmazivanju;6. Poboljšava kvalitet proizvoda – što je manja vibracija kvalitet je bolji.

Beneficija ima mnogo i koliko će ih biti zavisi od programa za predviđeno održavanje.

Monitoring stanja u procesu održavanja

Da bi se obavilo pravilno održavanje po potrebi neophodno je posmatranje (moni-toring) stanja mašina kao i radnog procesa. Na osnovu dobijenih podataka može da se donese ekspertska odluka o neophodnosti remonta postrojenja. Otuda sledi da se moni-toring stanja može definisati kao podsistem preventivnog održavanja ili održavanja po potrebi (slika 9)

Uređajima za monitoring mere se parametri sistema koji mogu da ukažu na nivo kvaliteta rada ali i pojavu nepravilnosti, a zaključak o ispravnosti ili neispravnosti maši-ne donose eksperti na osnovu prethodno postavljenje dijagnoze (slika 10).

Monitoring stanja obuhvata monitoring procesa rada i monitoring same mašine. Pravilan monitoring obuhvata niz faktora koji mogu da ukažu na valjanost rada postro-jenja. Na slici 11 prikazani su parametri koje je poželjno posmatrati.

Instrumenti za monitoring se sastoje od davača, procesora signala i kompjutera. U slučaju kontinualnog monitoringa potreban je kompjuter velikog kapaciteta, sa specija-lizovanim softver-paketom, što ima visoku cenu koštanja. Periodični monitoring zado-voljava i manji kompjuter, sa jednostavnim programskim paketom.

Monitoring samog procesa i mašine daje dve mogućnosti:1. mogućnost predviđanja ponašanja (trend monitoring) i2. služi za proveru stanja.

Slika 9.

Slika 10.

Preventivno održavanje / održavanje po potrebi

Monitoring stanja

Eksperti- dijagnostika- korekcija mašina

Uređaji zamonitoring

217

Karakteristike ova dva monitoringa su sledeće:1. Monitoring trenda zasniva se na kontinualnom merenju ili u određenim vremen-

skim razmacima i interpretaciji tako dobijenih podataka, što može da ukaže na promenu uslova rada i stanja mašine. Ovaj monitoring ima za cilj povećanje eko-nomičnosti rada i povećanje nivoa sigurnosti rada. Trend pogoršanja rada maši-ne može se pratiti posmatranjem pojava na pojedinim njenim delovima. Na slici 12 prikazana je kriva trenda pogoršanja rada mašine u toku eksploatacije. Moni-toringom se može predvideti dužina vremena rada mašine pre pojave oštećenja i greške. Ova mogućnost predstavlja najznačajniji kvalitet ove metode.

2. Provera stanja se vrši poređenjem merene vrednosti sa onom vrednošću koja predstavlja graničnu vrednost. Provera se vrši merenjem jednog od indikatora datih na slici 13. Limitirajuću vrednost nije lako odabrati. Ona predstavlja rezul-

Slika 11.

Slika 12.

protoktežina (g/mol)viskoznostbrzina obrtanjajačina strujepritisaktemperatura

radijalnetorzionevibracije vratilavibracije kućištapoložaj vratilasnaga

pritisaktemperaturaprotok uljabukaanaliza ulja

nedestruktivni testoviimpulsni testovi

Monitoringprocesa

Monitoringmašine

pri radnimuslovima

zaletanje izaustavljanje

radni uslovi

neradni uslovi

Pogoršanje

Vreme rada

isključenje

alarm

kritičniperiod

218

tat dugogodišnjeg iskustva za pojedine tipove mašina. Pošto granične vrednosti nisu univerzalne, ova metoda je manje fleksibilna od prethodne. Posebno se to odnosi na slučaj kritičnog vremena. Ovaj metod je vrlo zgodan za primenu u slu-čaju kada postoji nekoliko sličnih mašina, pa se može vršiti poređenje sa podaci-ma izmerenim kod tih uređaja.

Ekonomičnost monitoringa stanja

Glavna ušteda koja se može postići primenom monitoringa stanja u industriji je sma-njenje gubitka zbog ispada mašina iz pogona i smanjenje troškova za održavanje.

Gubici nastali zbog ispada se mogu sračunati kao proizvod broja dana van pogona i cene koštanja radnog dana. Cenu održavanja je znatno teže odrediti. Da bi se ekonomič-nije radilo, predlaže se ugradnja monitoringa. Međutim, pre investiranja u monitoring, postavlja se pitanje da li da se monitoring vrši kontinualno ili periodično. To pre svega zavisi od značaja mašine u procesu proizvodnje, kao i od cene mašine. Kod skupih ma-šina i mašina od vitalnog interesa neophodno je vršiti kontinualni monitoring, dok je kod ostalih mašina dovoljno vršiti periodična posmatranja (slika 13).

Ipak, odluka o kontinualnom monitoringu treba da se donese na osnovu ekonomske računice. Ulaganje u kontinualni monitoring je isplativ ako je njegova cena manja od one sume novca koju bi bilo neophodno uložiti na održavanje posmatrane mašine kada monitoringa ne bi bilo a u vremenu kraćem od očekivanog radnog veka sistema. Ovo vreme (tp) se može sračunati primenom sledeće formule:

=− −+

ta a iG

ilog( ) log( )

log(1 )p

gde je a – godišnja očekivana ušteda, i – kamata, G – inicijalna investicija.Relativni dobitak ugradnjom monitoringa sračunava se poređenjem sa slučajem bez

monitoringa. Ako A odgovara slučaju kada je investirano u monitoring, a B slučaju kada nije, tada je A bolja varijenta u slučaju ako je vrednost A veća od vrednosti B tj. PVAB > 0:

= − + −+ −+

PV G G a a ii i

( ) ( )(1 ) 1(1 )AB A B A B

n

n

gde je n – očekivan radni vek.

Slika 13.

Mašine zaspecijalnu namenuKritične mašine Specijalne mašine

Stalni monitoring Periodični monitoring

219

Periodični monitoring zahteva manja ulaganja, pa analiza njegove ekonomičnosti ne zahteva posebnu pažnju.

ZAKLJUČAK

U svetu postoji jasan trend ka uvođenju monitoring sistema tipa onlajn koji može da posluži za detekciju različitih tipova oštećenja, ali i određivanja radne sposobnosti ma-šina. Ovi sistemi dovode dijagnostičke funkcije automatski i informišu operatera da ma-šina ima oštećenje.

Signali iz davača se uvode u tri osnovna informaciona sistema:• zaštitni sistem,• sistem sa kompjuterskom dijagnostikom,• onlajn kompjuterizovani dijagnostički sistem.

Davači montirani pod uglom od 90o za svaki ležaj daju podatke za sistem, za potre-be zaštitnog sistema i sistema za detekciju i omogućuju:

• prikaz ustaljenog režima rada,• automatsko snimanje podataka u prelaznom režimu pri planiranom i neplanira-

nom isključenju ili uključenju,• oformljuju polarne slike za prelazni režim,• daju kaskadni dijagram za prelazne radijalne vibracije,• ocenjuju trend vibracija i procesa,• vrše arhiviranje podataka,• snimaju orbite vratila u ma kojim uslovima rada,• identifikuju ekscentrični položaj ose vratila u odnosu na osu obrtanja.

Zaštitni sistem stalno prati nivo vibracija i položaj rotora. Predstavlja standardni si-stem koji se vezuje za sve odgovorne i skupe mašine.

Sistem sa kompjuterskom dijagnostikom analizira vibracije u prelaznom režimu re-gistrovane davačima. Mogu imati filtre (za 1X i 2X komponente, na primer), osciloskope (za stalno posmatranje orbita i vremenskih kretanja), analizatore za brzu Furije transfo-ramiju (FFT) i kompjutere sa odgovarajućim softver paketima za memorisanje podata-ka i procesa, kao i grafički/numerički izlaz. Ovaj sistem može zahtevati podatke konti-nualno ili periodično.

Onlajn kompjuterizovani dijagnostički sistem vrši analizu ustaljenih dinamičkih podataka na radnoj brzini.

Kompjuterski dijagnostički sistemi obično zahtevaju, pored vibracionih podataka, i podatke o pritisku, temperaturi, spoljašnjem opterećenju itd., jer svi ti podaci služe za pravilno dijagnosticiranje.

Međutim, pošto postoji više vrsta grešaka kod vratila rotora koji imaju iste simpto-me može da dođe do zabune. Uprkos značajnim istraživanjima i vrednim dostignući-ma u ovoj oblasti ne postoji adekvatan kompjuterski softver a ni hardver koji može da se takmiči sa mogućnostima dijagnosticiranja sa grupom inženjera specijalista. Naime,

220

kompjuterski sistem ne može da da potpuno tačnu dijagnozu. Iz tog razloga najbolji i najbezbedniji način dijagnosticiranja je kombinacijom dobre vibracione analize koriste-ći kompjutere osnovnog sistema i periodična specijalistička analiza koju izvode iskusni inženjeri, kada monitoring sistem ukaže za to potrebu.

Podaci dobijeni merenjem vibracija uz dodatne podatke o uloženim sredstvima za izradu fabrike, o amortizaciji itd. mogu predstavljati ulazne podatke o višekriterijum-skom odlućivanju o efikasnosti fabrike, njene ekonomske opravdanosti, kao i o energet-skoj efikasnosti. Ovo bi trebalo da bude smernica za dalja istraživanja po ovoj temi pro-jekta.

LITERATURA

Bently, D.E., Muszynska, A.: Detection of Rotor Cracks, 15th Turbomachinery Symp.Proc., Corpus Christi, 1986, pp.129–139.

Bently, D.E., Muszynska, A., Early Detection of Shaft Cracks on Fluid Handing Machi-nes, Int. Symp. On Fluid Machinery Troubleshooting, Proc., Anaheim, 1986, pp 53-58.

Bently, D.E., Muszynska, A., Life extension of rotating machinery with vibration moni-toring, Proc.EPRI, Missouri, USA, 1986.

Bently, D.E. Vibration monitoring of turbomachinery for space propulsion systems, Proc.First Annual Health Monitoring Conf. for Space Propulsion Systems, Cincin-nati, Ohio, 1989.

Cveticanin, L., Detekcija naprsline na vratilu rotora, Elektroprivreda, br.1-2, 1990, s. 11-16.

Cveticanin, L., Detekcija naprslina na vratilu rotora, Predavanje po pozivu, JUGEL, Beograd, 1990.

Cveticanin, L., Monitoring stanja u procesu preventivnog održavanja, OMO, XIX(2), 1990, s. 74–77.

Cveticanin, L., Održavanje postrojenja na bazi praćenja vibracionog stanja, Seminar NORTH 90, Subotica, 18-22.6.1990.

Cveticanin, L., Self-excited vibration of a line element of building structure, 24th Int. Conf. Noise and Vibration, Proceedings, 29-31 Oct. 2014, Nis.

Davies, W.G.R., Mayer, J.W.: The Vibrational Behaviour a Multi-Shart, Multi-Bearing System in Presence of a Propagating Transverse Crack, Trans ASME, Vol: 106, No.1, 1984, pp 146–15.

Dimarogonas, A.D., Papadopoulos, Crack Detection in Turbine Rotors, II Int.Symp. od Transpart Phenomena, Dynamics and Designof Rotating Machinery, Honolu-lu, 1988, pp. 286–298.

Mayers, J.W., Davies, W.G.R.: Analysis of th Response of a Multi-Rotor-Bearing System Containing a Transverse Crack in a Rotor, J. of Vibration, Acoustics, Stress and Re-liability in Dresing, ASME, Vol. 106, No. 1, 1984, pp. 139-145.

Muszynska, A.: Shaft Crack Detection, 17th Machinery Dynamics Seminar, Proc. Ed-menton, 1982.

221

Nelson, H.D., Nataraj, C.: The Dynamics of a Rotor System with a Cracked Shaft, J. of Vibration, Acoustics, Stress and Reliability in Desing, ASME, Vol. 108, No. 2, 1986, pp. 189–196.

Papadopoulos, C.A., Dimarogonas, A.D.: Coupled Lingitudinal and Bending Vibrations of a Rotating Shaft with an Open Crack, J. of Sound and Vibration, Vol. 117, No. 1, 1987, pp 81–93; Ending and Torsional Vibration of a Cracked Timoshenko Shaft, Ing. Archiv, Vol. 57, No. 4, 1987, pp. 257–266.

Vujanovic, B., Teorija oscilacija, Treće izdanje, FTN Izdavaštvo, Novi Sad, 2007.Xiu, X., Xi-kuan, T., Dynamics Behaviour of Rotor Containing Transverse Crack ano

Crack Diagnosis, Proc. Machine Dynamics and Eng. Applications, Xi-an, 1988, pp. M25–M28.

Bruel-Kjaer, Machine-Condition Monitoring Using Vibration Analysis, 1987.Shaft Crack Detectionem Methodology, Advise od Bently Rotor Dynamics Research

Corporation, Nevada, USA.Shaft Crack Detection Methodology, Orbit, Vol. 9, No. 1, 1988.

VIBRATION PARAMETERS OF THE SYSTEM AS INPUT DATA FOR MULTICRITERIA DECISION IN MECHANICAL DESIGN

Livija Cveticanin, Ivana Kovačić Faculty of Fechnical Sciences, Novi Sad

ANKUV

Resume

In systems where the basic production element is a rotor (a shaft-disc system) during the working period vibrations occur. In real systems, vibration measurment and done. The obtained values are analysed. Nonlinear properties of vibrating systems are inclu-ded to give more appropriate models for further investigation. The nonlinearities are of physical and geometrical type. Using measured vibration values the working properties of machines are obtained. Comparing the vibration level with that given in internatio-nal regulars an investigation about the trend of working efficiency of machines is deve-loped. Besides, the vibrodiagnostics detects the causes of malfunctions. However, the decision about the working level of a fabric can be not obtained without applying of a proper decision method. Our investigation shows that the multicritera method is a use-ful tool for giving the final decision about the level of working efficiency of machinery in total.

Key words: rotor vibrations, misalignment, unbalance, crack, multi criterion deci-sion.

222

APSTRAKT: Radijacioni rizik je verovatnoća narušavanja ljudskog zdravlja usled dejstva jonizujućeg zračenja. Povećanje radijacionog rizika se javlja ili usled spoljašnjeg ozračava-nja ili usled konzumiranja hrane zagađene radioaktivnim materijama i udisanja kontami-niranog vazduha. Kod malih doza zračenja štetan efekat ima stohastički karakter, efekat se odražava na celoj zahvaćenoj populaciji, a ne direktno na pojedince.

Zbog toga odlučivanje o restriktivnim administrativnim merama (ograničenje kretanja, zabrana prometa roba i sl.) mora biti izuzetno dobro odmereno i analizirano, uzimajući u obzir kako zdravstvene tako i finansijske aspekte.

U ovom radu su analizirane alternativne metode odlučivanja, primenjene na problemati-ku odlaganja radioaktivnog otpada i optimalnog izbora zemljišta za poljoprivrednu proiz-vodnju sa aspekta njegove prirodne radioaktivnosti.

Ključne reči: radioaktivnost, radijacioni rizik, radioaktivni otpad, statističke metode.

I UVOD

Jonizujućim zračenjem zove se zračenje čiji kvanti imaju dovoljno energije da iz atomskih omotača izbace elerktrone i time razore atomske i molekulske strukture. U prirodi se najčešće sreću tri vrste jonizujućih zračenja. Alfa zračenje čine dvostruko naelektrisana atomska jezgra helijuma. Ove čestice imaju veliku masu i pri prolazu kroz materijal intenzivno jonizuju, ali zato imaju veoma kratak domet (nekoliko cm vazdu-ha). Beta čestice su u stvari elektroni (lake naelektrisane čestice) čija je jonizaciona moć značajna ali im je domet u vazduhu svega nekoliko metara. Gama zračenje čine bezma-seni kvanti elektromagnetnog polja. Domet gama kvanata je nekoliko km.

Znači u slučaju kada su izvori zračenja van ljudskog organizma, samo gama zračenje je zapravo štetno dok se štetno dejstvo alfa i beta zračenja manifestuje samo kada se iz-vori zračenja unesu u ljudski organizam (interna kontaminacija).

Količina radioaktivnosti u nekom materijalu se meri u jedinicama Bq / kg (1 ra-dioaktivini raspad u sekundi u jednom kg materijala).



Monografija

Ištvan Bikit, Dušan Mrđa*

METODE ODLUČIVANJA U SLUČAJEVIMA POVEĆANOG RADIJACIONOG RIZIKA

* Univerzitet u Novom Sadu, Prirodno-matematički fakultet, Departman za fiziku; [email protected]

223

Mera za štetno dejstvo zračenja na ljudski organizam je sievert (Sv). Kod ozračavanja sa velikim dozama zračenja reda veličine Sv, efekti zračenja se ispoljavaju na ozračenom pojedincu u vidu somatskih efekata (radijaciona bolest). Za efekte daleko manjih doza zračenja definiše se radijacioni rizik kao verovatnoća da pojedinac iz ozračene grupe do-živi određen štetni stohastički (slučajan) efekat od zračenja. Veza između radijacionog rizika i doze kod malih doza zračenja je nedovoljno poznata. Zbog toga se u zaštiti od zračenja koristi hipoteza o linearnoj zavisnosti rizika od doze. Podaci dobijeni o štetno-sti zračenja kod velikih doza (nuklearne eksplozije, akcidenti) se linearno interpoliraju do nultih doza. Ova metoda dovodi do zaključka da nema bezopasnih doza zračenja i da je svako ozračavanje u principu štetno. Zato se u zaštiti od jonizujućih zračenja sem au-torizovanih (tolerantnih) granica za dozu koristi uvek i princip A.L.A.R.A. (As Low As Reasonably Achieveable) (toliko nisko koliko je razumno moguće).

Naša saznanja o štetnom dejtsvu zračenja su značajno evoluirala u prošlom veku.

Tabela 1.1 Razvoj godišnjih, graničnih vrednosti doza prema ICRP (International Comission for Radiation Protection)

Godina Granična doza [Sv / god]

1934.

za profesionalne radnike sa zračenjem

0.52

1950. 0.15

1956. 0.05

1991. 0.02

1959.za pojedince iz stanovništva

0.005

1991. 0.001

Iz tabele 1.1 vidi se da je za profesionalna izložena lica, granična vrednost smanjena za skoro 30 puta, a za stanovništvo 5 puta.

Imajući u vidu ove nedoumice oko štetnog dejstva malih doza zračenja, metode odlučivanja u slučajevima povećanog radijacionog rizika imaju poseban značaj.

U ovom radu će se tehnike ovih odlučivanja prikazati na primeru analize bezbed-nosti odlagališta radioaktivnog otpada i analize optimalnog korišćenja poljoprivrednog zemljišta sa aspekta njihove radioaktivnosti.

II PROCENA BEZBEDNOSTI SPREMIŠTA PÜSPÖKSZILÁGY, MAĐARSKA

Repozitorijum se nalazi 32 km severoistočno od Budimpešte, u regionu niskih brda. Konstruisan je sedamdesetih godina, a završen 1976. U pitanju je površinski repozitori-jum lociran na ravnici vrha niskog brda. Spremište je namenjeno odlaganju radioaktiv-nog otpada niskog i srednjeg nivoa, proizvedenog od strane naučnoistraživačkog reak-tora Mađarske akademije nauka, bolnica i nekih industrijskih firmi. U toku dva perioda, otpad sa Paks nuklearne elektrane niskog i srednjeg nivoa takođe je transportovan u spremište. Pun kapacitet spremišta trenutno iznosi 5120 m3. Godine 2000. izvedene su dve procene bezbednosti, jedna od strane AEA Technology (Velika Britanija) i druga od

224

strane ETV-ERO˝ TERV (Budimpešta), obe procene primenjuje determinističku meto-dologiju.

Skica mape lokacije prikazana je na slici 2.1. Brdo se pruža u SZ/JI pravcu i ograniča-vaju ga dva potoka, koji čine hidrogeološku osnovu sistema podzemnih voda.

Geologija lokacije je relativno jednostavna, kao što je prikazano na slici 2.2. Brdo se sastoji od sedimenata lesni nastale u Kvartarnom periodu, od 5 do 30 m debljine. Sočiva rečnog šljunka i pijeska otkrivena su bušenjem podnožja lesni. Temelj čini sedimentni niz iz perioda Oligocena, koji se sastoji od morske gline, glinovitog mulja, mulja i umet-nutog peska. Debljina niza je od 400 do 500 m.

Kao prvi korak procene bezbednosti, uspostavljena je kompjuterizovana baza poda-taka iz inventara otpada spremišta. Inventar obuhvata 5930 otpadna paketa od prve po-šiljke do 31. decembra 2001 godine. Otpad se odlagao u četiri vrste jedinica za odlaganje:

• Tip A: veliki betonski svod ispunjen plastičnim kesama i metalnim bubnjevima, • Tip B: bunar od nerđajućeg čelika (40-100 mm prečnik) za zapečaćene izvore zra-

čenja,• Tip C: mali betonski svodovi ispunjeni metalnim bubnjevima,• Tip D: bunar od nerđajućeg čelika (200 mm prečnik) za zapečaćene izvore zračenja.

Najveći deo otpada odlagan je u tipu A jedinica za odlaganje. Sve vrste jedinica po-krivene su betonskom pločom debljine 60 cm. Na vrhu ploče nalazi se sloj gline debljine 2 metra. Iz metodoloških razloga, izabrani su sledeći radioizotopi za procenu bezbed-nosti: 3H (period poluraspada 12.3 god), 9⁰Sr (29.1 god), 137Cs (30.0 god), 63Ni (96.0 god),

14C (573 god) and 239Pu (24 100 god).

Sl. 2.1. Skicirana mapa lokacije Püspökszilágy spremišta

225

Ustanovljen je sledeći scenario normalne evolucije: Spremište će biti zatvoreno 1. januara 2006. Stručnjaci procenjuju da će poklopac od betonske ploče postepeno po-pusiti nakon 500 godina. Ovo omogućava direktnu infiltraciju meteorske vode u spre-mište. Počeće curenja od radioizotopa, a rastvori će migrirati nadole da dostignu nivo podzemnih voda, koji se nalazi na oko 20 metara ispod dna spremišta. Hidrogeolo-škim istraživanjima utvrđeno je da podzemne vode polako migriraju bočno, uglav-nom u jugoistočnom pravcu da bi konačno dostigli potok Szilagyi na rastojanju od 1000 do 1100 metara. Manji deo migrira u jugozapadnom pravcu da dostigne potok Nemedi na udaljenosti od 400 do 500 metara. Rastvoreni radionuklidi dostići će bios-feru uzduž ova dva potoka.

Aktivnost šest odabranih radioizotopa određena je posebno za svaki paket otpada naveden u inventaru. Nažalost, u nekoliko slučajeva u inventaru je naveden samo redo-sled proporcija, u prisustvu dva ili tri radioizotopa. Ova okolnost predstavlja značajnu neizvesnost za bezbednosne proračune. Ovaj problem može biti rešen konstrukcijom odgovarajućih fazi brojeva, uz pomoć jednostavnog linearnog programskog modela. U prisustvu dva radioizotopa, može se dobiti niz od 5 ≤ x1 ≤ 50 % i 50 ≤ x2 ≤ 95 % Odgo-varajući fazi brojevi prikazani su na slici 2.3 (a).

U prisustvu tri rangirana radioizotopa, konstruisana su tri fuzzy broja, kao što je prikazano na slici 2.3 (b). U ovom slučaju optimalno rešenje problema linearnog pro-gramiranja dalo je sledeće procene : 5 ≤ x1 ≤ 30 %, 5 ≤ x2 ≤ 45 %, 35 ≤ x3 ≤ 90 %, sa x1 + x2 + x3 = 100 %. Na ovaj način može se uspostaviti koncentracija aktivnosti svih neizve-snih slučaja i može se uzeti u obzir propagacija greške.

Napravljene su službene procene vremena raspadanja različitih otpadnih paketa od strane odgovarajućih stručnjaka na osnovu sopstvenih eksperimenata i međunarodnih iskustava. Konstruisali smo fazi brojeve za tri glavne vrste otpadnih paketa, kao što je prikazano na slikama 2.4 (a), (b), i (c).

Najkraći procenjeni životni vek pripada plastičnim kesama, njihovo propadanje po-činje već nakon 5 godina. Čelični bubnjevi imaju duži vek trajanja, njihovo propadanje počinje nakon otprilike 30 godina i nastavlja se do 120 godina. Zapečaćeni metalni kov-čezi se smatraju najpostojanijima, njihovo propadanje počinje nakon 800 godina, a za-vršava se nakon 1500 godina. Ove razlike tačno izražavaju fazi brojevi. Treba naglasi-ti da ispod minimalnih vrednosti fazi broja procenjujemo nulto bekstvo radioizotopa. S

Sl. 2.2. Geološki profil spremišta Püspökszilágy

226

druge strane, kada se dostigne pun stepen članstva 1, procenjuje se da nema više zašti-te za dati paket otpada.

Izračunali smo koncentracije aktivnosti za svaki od radioizotopa za referentni da-tum 1. januara 2006. godine, uzimajući u obzir zaštitu različitih otpada paketa. Neizve-snosti zbog manjkavosti popisa – navedenih gore – predstavljene su minimalnim i mak-simalnim vrednostima odgovarajućih fazi brojeva (tabela 2.1) za 9⁰Sr, 137Cs i 239Pu.

Sl. 2.3. Moguće proporcije radioizotopa u otpadnim paketima, kao što je prikazano “fazi” brojevima (a) proporcije dva izotopa; (b) proporcije tri izotopa

proportion %

1.2

1

0.8

0.6

0.4

0.2

00 20 40 60 80 100

mem

bers

hip

degr

ee

(a) Possible proportions of two isotopes

proportion %

1.2

1

0.8

0.6

0.4

0.2

00 20 40 60 80 100

mem

bers

hip

degr

ee

(b) Possible proportions of three isotopes

227

Sl. 2.4. Vreme razlaganja različitih paketa otpada, kao što je predstavljeno fazi brojevima . (a)plastične kese; (b) čelični bubnjevi; (c) zapečaćene u metalnoj kasi

year

1.2

1

0.8

0.6

0.4

0.2

00 20 40 60 80 140100 120

esca

ping

pro

port

ion

of to

tal a

ctiv

ity

(a) Plastic bags

year

1.2

1

0.8

0.6

0.4

0.2

0

esca

ping

pro

port

ion

of to

tal a

ctiv

ity

0 20 40 60 80 140100 120

(b) Steel drums

year

1.2

1

0.8

0.6

0.4

0.2

0

esca

ping

pro

port

ion

of to

tal a

ctiv

ity

0 500 1000 20001500

(c) Sealed metallic cases

228

Tabela 2.1 Izvorni intenziteti (Bq /god) za izotope 90Sr, 137Cs i 239Pu

Time Sr90 Cs137 Pu239

year min max min max min max

1 2.17E+02 4.18E+02 2.68E+01 7.05E+01 1.94E-05 1.94E-04

2 5.00E+02 8.94E+02 5.32E+01 1.39E+02 3.87E-05 3.87E-04

3 8.42E+02 1.42E+03 7.90E+01 2.07E+02 5.81E-05 5.81E-04

5 1.69E+03 2.62E+03 1.29E+02 3.35E+02 9.68E-05 9.68E-04

10 4.55E+03 6.23E+03 2.37E+02 6.15E+02 1.94E-04 1.94E-03

20 1.20E+04 1.48E+04 3.92E+02 1.02E+03 3.87E-04 3.87E-03

30 2.01E+04 2.34E+04 5.30E+02 1.31E+03 5.81E-04 5.81E-03

50 6.57E+04 7.30E+04 1.44E+03 3.24E+03 1.94E-03 1.94E-02

100 1.06E+05 1.13E+05 2.14E+03 4.19E+03 6.03E-03 5.95E-02

150 6.41E+04 6.86E+04 1.44E+03 2.73E+03 1.20E-02 1.18E-01

200 3.23E+04 3.46E+04 7.54E+02 1.42E+03 1.99E-02 1.96E-01

250 1.49E+04 1.59E+04 3.59E+02 6.80E+02 3.01E-02 2.96E-01

300 6.31E+03 6.75E+03 1.58E+02 2.99E+02 4.20E-02 4.13E-01

350 2.55E+03 2.73E+03 6.61E+01 1.25E+02 5.57E-02 5.48E-01

400 1.00E+03 1.07E+03 2.69E+01 5.09E+01 7.20E-02 7.08E-01

450 3.79E+02 4.06E+02 1.06E+01 2.00E+01 8.96E-02 8.82E-01

500 1.20E+02 1.29E+02 3.47E+00 6.56E+00 9.35E-02 9.20E-01

550 3.66E+01 3.91E+01 1.09E+00 2.07E+00 9.33E-02 9.18E-01

600 1.11E+01 1.19E+01 3.44E-01 6.50E-01 9.32E-02 9.17E-01

650 3.38E+00 3.61E+00 1.08E-01 2.05E-01 9.31E-02 9.16E-01

700 1.03E+00 1.10E+00 3.41E-02 6.45E-02 9.29E-02 9.15E-01

750 3.12E-01 3.34E-01 1.07E-02 2.03E-02 9.28E-02 9.13E-01

800 9.51E-02 1.02E-01 1.17E-02 1.47E-02 1.38E-01 9.57E-01

850 2.91E-02 3.12E-02 9.46E-03 1.04E-02 2.11E-01 1.03E+00

900 8.92E-03 9.55E-03 4.89E-03 5.19E-03 2.85E-01 1.10E+00

950 2.74E-03 2.93E-03 2.17E-03 2.27E-03 3.58E-01 1.17E+00

1000 8.40E-04 8.98E-04 8.92E-04 9.21E-04 4.30E-01 1.25E+00

1100 7.92E-05 8.47E-05 1.32E-04 1.35E-04 5.76E-01 1.39E+00

1200 7.49E-06 8.00E-06 1.78E-05 1.81E-05 7.20E-01 1.53E+00

1300 7.09E-07 7.57E-07 2.27E-06 2.30E-06 8.63E-01 1.67E+00

1400 6.73E-08 7.18E-08 2.78E-07 2.81E-07 1.01E+00 1.81E+00

1500 6.34E-09 6.76E-09 3.20E-08 3.22E-08 1.10E+00 1.91E+00

1600 8.82E-10 9.43E-10 4.08E-09 4.12E-09 1.69E+00 2.95E+00

1700 1.06E-10 1.13E-10 4.85E-10 4.91E-10 2.22E+00 3.90E+00

1800 1.90E-11 2.03E-11 8.86E-11 8.97E-11 4.39E+00 7.74E+00

1900 2.58E-12 2.76E-12 1.29E-11 1.31E-11 6.56E+00 1.16E+01

2000 3.10E-13 3.33E-13 1.67E-12 1.70E-12 8.72E+00 1.54E+01

229

Time Sr90 Cs137 Pu239

year min max min max min max

2500 2.50E-18 2.68E-18 1.93E-17 1.95E-17 1.08E+01 1.90E+01

3000 1.64E-23 1.76E-23 1.81E-22 1.84E-22 1.06E+01 1.87E+01

3500 1.08E-28 1.15E-28 1.71E-27 1.72E-27 1.04E+01 1.84E+01

4000 7.06E-34 7.58E-34 1.60E-32 1.62E-32 1.03E+01 1.82E+01

5000 2.04E-44 2.18E-44 1.06E-42 1.07E-42 5.85E+00 1.02E+01

6000 9.01E-55 9.64E-55 9.47E-53 9.56E-53 5.68E+00 9.92E+00

7000 3.98E-65 4.26E-65 8.49E-63 8.57E-63 5.52E+00 9.64E+00

8000 1.76E-75 1.88E-75 7.62E-73 7.69E-73 5.36E+00 9.37E+00

9000 7.76E-86 8.32E-86 6.83E-83 6.90E-83 5.21E+00 9.10E+00

10000 3.43E-96 3.68E-96 6.13E-93 6.19E-93 5.06E+00 8.84E+00

15000 5.76E-148 6.19E-148 3.57E-143 3.60E-143 4.38E+00 7.66E+00

20000 9.71E-200 1.05E-199 2.08E-193 2.10E-193 3.80E+00 6.63E+00

30000 1.63E-303 1.63E-303 7.12E-294 7.12E-294 2.85E+00 4.97E+00

40000 0.00E+00 0.00E+00 0.00E+00 0.00E+00 2.14E+00 3.73E+0

50000 0.00E+00 0.00E+00 0.00E+00 0.00E+00 1.60E+00 2.80E+00

60000 0.00E+00 0.00E+00 0.00E+00 0.00E+00 1.20E+00 2.10E+00

70000 0.00E+00 0.00E+00 0.00E+00 0.00E+00 9.01E-01 1.57E+00

80000 0.00E+00 0.00E+00 0.00E+00 0.00E+00 6.75E-01 1.18E+00

90000 0.00E+00 0.00E+00 0.00E+00 0.00E+00 5.06E-01 8.84E-01

100000 0.00E+00 0.00E+00 0.00E+00 0.00E+00 3.80E-01 6.63E-01

Za četiri vrste navedenih otpadnih jedinica, izvedene su zvanične procene razlaga-nja od strane odgovarajućih stručnjaka. Izrađeni su fazi brojevi za četiri tipa, uzimajući u obzir neizvjesnosti procene, kao što je prikazano na slici 2.5 (a), (b) i (c).

Isti fuzzi brojevi izrađeni su za tipove A i C, budući da su im zvanične procene razla-ganja bile identične. Prema ovim procenama, bežanje radioizotopa će početi već nakon 30 godina, a nakon 500 godina više neće postojati zaštite. D – tipovi čeličnih bunara su bezbedniji, jer bežanje može početi posle 250 godina, a zaštita će se završiti nakon 600 godina. Najveću zaštitu pružaju B – tipovi bunara od nerđajućeg čelika za zapečaćene izvore zračenja, njihovo razlaganje počinje nakon 800, a završava nakon 1500 godina.

U sledećem koraku izračunali smo koncentraciju aktivnosti iscurelih radioizotopa, na dnu spremišta. Stopa curenja λl je izračunata pomoću sledeće formule:

λl = q / z ∙ (θ + ρ ∙ Kd)gde su:• q = količina meteorske vode koja prodire u jedinicu radioaktivnog otpada (mm/god.),• z = visina vrste odloženog otpada (na Püspökszilágy spremištu 5,6 metara),• θ = vlaga otpada (%),• ρ = spec. gustina otpada (kg/m3),• Kd = koeficijent apsorpcije.

230

Sl. 2.5. Vremena razlaganja različitih paketa otpada, kao što je predstavljeno fazi brojevima . (a) plastične kese; (b) čelični bubnjevi; (c) zapečaćene u metalne kase

year

1.2

1

0.8

0.6

0.4

0.2

0

esca

ping

pro

port

ion

of to

tal a

ctiv

ity

0 500 1000 20001500

(a) Type “A” and “C” disposal units

year

1.2

1

0.8

0.6

0.4

0.2

0

esca

ping

pro

port

ion

of to

tal a

ctiv

ity

0 500 1000 20001500

(b) Type “B” disposal units

year

1.2

1

0.8

0.6

0.4

0.2

0

esca

ping

pro

port

ion

of to

tal a

ctiv

ity

0 500 1000 20001500

(c) Type “D” disposal units

231

Bq/year

1.2

1

0.8

0.6

0.4

0.2

01,58E+07 1,58E+07 1,59E+07 1,59E+07 1,60E+07 1,60E+07

degr

ee o

f pos

sibi

lity

(a) Source intensity of H-3

Bq/year

1.2

1

0.8

0.6

0.4

0.2

00.00E+00 2.00E+01 4.00E+01 6.00E+01 8.00E+01

degr

ee o

f pos

sibi

lity

(b) Source intensity of Cs-137

Bq/year

1.2

1

0.8

0.6

0.4

0.2

00.00E+00 1.00E+02 2.00E+02 4.00E+023.00E+02 5.00E+02

degr

ee o

f pos

sibi

lity

(c) Source intensity of Sr-90

Sl. 2.6. Intenziteti izvora odabranih radioizotopa predstavljenih fazi brojevima . (a) tritium izotop (3H); (b) cezijum izotop (137Cs); (c) stroncijum izotop (90Sr)

232

Nesigurnost komponenti ove jednačine je takođe značajna i uzeti su u obzir u odgo-varajućim fazi brojevima, kao što je prikazano na slici 2.6 (a) - (e).

Rezultati proračuna aktivnosti navedeni su u tabeli 2.2 !! za 58 vremenskih nivoa u rasponu od 1 do 100 000 godina nakon referentnog datuma (Januar 1, 2006), posebno za svih šest ispitivanih radioizotopa. Numeričke vrednosti ove tabele su predstavljene u obliku dijagrama, kao što je prikazano na sl. 2.7.

One izražavaju promene aktivnosti koje se dešavaju ispod dna spremišta. Umesto krivih u tradicionalnim dijagramima, prugama se izražavaju minimalne i maksimal-ne vrednosti odgovarajućih fazi brojeva, drugim riječima stepen nesigurnosti proraču-na. Što šira pruga, to se više neizvesnosti odnosi na dati procenu. Pokazano je da se ko-ličina nesigurnosti prilično razlikuje za šest odabranih radioizotopa. Najveća je kod 14C a najniža kod 3H. Mala “izbočina” iznad nivoa od 1000 godina za 63Ni odgovara količi-ni zapečaćenih paketa u bunarima od nerđajućeg čelika (tip B), koje karakteriše najvi-ša stabilnost.

Sl. 2.6. Intenziteti izvora odabranih radioizotopa predstavljenih fazi brojevima . (d) ugljenik izotop (14C); (e) izotop plutonijuma (239Pu)

Bq/year

1.2

1

0.8

0.6

0.4

0.2

00.00E+00 5.00E+05 1.00E+06 2.50E+062.00E+061.50E+06 3.00E+06

degr

ee o

f pos

sibi

lity

(d) Source intensity of C-14

Bq/year

1.2

1

0.8

0.6

0.4

0.2

00.00E+00 5.00E+05 1.00E+04 2.00E+041.50E+04 2.50E+04

degr

ee o

f pos

sibi

lity

(e) Source intensity of Pu-239

233

Prihvatanjem hidrogeološkog modela ustanovljenog hidrogeološkim istraživanjima lokacije, infiltrirana meteorska voda migrira prema dole u nezasićenu zonu nakon na-puštanja donjeg nivoa spremišta. Brzina ove migracije se uveliko razlikuje, u zavisno-sti od propustljivosti date vrste stena i količina padavina. Procena najvećeg mogućeg vremena migracije, sve do nivoa podzemnih voda iznosi 40 do 60 godina, a ne može biti više od 80 godina, prema rezultatima hidrogeoloških istraživanja obavljenih u ovoj oblasti. Stručnjaci naglašavaju da u slučaju dugih i obilnih kiša, cela nezasićena zona postane zasićena neko vreme. Tokom ovog perioda brzina migracije nadole povećava se značajno, tako da minimalno vreme migracije može biti samo jedna godina.

Izradili smo fazi brojeve uzimajući u obzir sve ove rezultate (slika 2.8.)Tokom silazne migracije nije došlo do značajnijeg razblaživanja rastvora u usporedbi

sa utvrđenim hidrogeološkim modelom. Izračunali smo numeričke minimalne i mak-

Sl. 2.7. Evolucija izvora intenziteta u narednih 100 000 godina (pruge predstavljaju podršku - min / max intervale - odgovarajućih fazi brojeva); (a) evolucija tricijuma, ugljenika i izotopa

plutonijuma; (b) evolucija izotopa stroncijuma, cezijuma i nikla

234

simalne vrednosti fazi brojeva za svih 58 gorenavedenih vremenskih nivoa, a rezulta-ti su predstavljeni u vidu tabela i dijagrama (slike 2.9 (a) i (b)). Dijagram predstavlja koncentraciju aktivnosti radioizotopa prilikom dosezanja nivoa podzemnih voda. Dija-gram je veoma sličan gore navedenom, sve promene usledile su zbog migracije rastvo-ra u nezasićenoj zoni.

Posle dostizanja zasićene zone, rastvori migriraju bočno naniže u pravcu Szilagyi i Nemedi potoka. Oba potoka nalaze se na 100 do 110 metara ispod vrha platoa. Neda-vna hidrogeološka istraživanja otkrila su da najveći deo podzemnih voda migrira duž šljunka kvartarnih terasa i duž zone sedimenata Gornjeg Oligocena, oštećene vremen-skim prilikama. Putevi migracije su takođe utvrđeni tako da su gotovo paralelni, tj. nisu formirane migracioni lepeze. Tako je potrebno oko 1000 do 1100 metara da podzemne vode dostignu Szilagyi potok i 400 do 500 metara da dostignu Nemedi potok.

Vreme migracije sa platoa do potoka može se izračunati samo uz neizvesnosti, bu-dući da se unutur istih tipova stena merenja infiltracionog koeficijenta razlikuju za više od jednog reda veličine. Iz tog su razloga zvanične hidrogeološke procene za vreme mi-gracije prilično neodređene: od platoa do Nemedi potoka minimalno 100 a maksimalno 500 godina i do Szilagyi potoka minimalno 150, a maksimalno 500 godina, uz 240 go-dina kao prihvaćeni prosek. Procenili smo da je 70-80% infiltracionih meteorskih voda migrira ka Szilagyi potoku, a samo 20-30% prema Nemedi potoku. Kako je cilj ove eva-luacije samo demonstracija novih metodologija, odlučili smo da predstavimo samo deo migracije koja doseže Szilagyi potok.

Fazi broj koji predstavlja neizvesnost vremena migracije do Szilagyi potoka, prika-zan je na slici 2.10, trouglasti fuzzi broj.

Laboratorijska merenja pokazala su da sedimenti migracionih puteva mogu da ap-sorbuju 20 do 80 % rastvorenih radioizotopa. Zauzimajući konzervativan stav, uzeli smo u obzir samo 20% apsorpcije. Izračunali smo odgovarajuće koncentracije aktivnosti za mesto gde radioizotopi dosežu Szilagyi potok, gde je biosfera. Izračunali smo numeričke vrednosti za svih 58 vremenskih nivoa za svih šest radioizotopa i oni su takođe pred-

Sl. 2.8. Fazi broj predstavlja vreme silazne migracije infiltirane meteorske vode u nezasićenoj zoni

year

1.2

1

0.8

0.6

0.4

0.2

00 2010 4030 6050 70 80 90 100

mem

bers

hip

Downward migration time in the unsaturated zone

235

stavljeni u vidu dijagrama na slici 2.11 (a) i (b). Radioizotopi se pojavljuju na ovom me-stu 150 godina nakon referentnog datuma (1. januar 2006. godine) u minimalnom slu-čaju, a nakon samo 500 godina u maksimalnom slučaju. Pruge predstavljaju granicu nesigurnosti procene.

Najšire su za 14C i 239Pu radioizotope, a najuži za 9⁰Sr, 137Cs i za 3H. Koncentracija ak-tivnosti 14C je najveća prilikom dosezanja Szilagyi potoka.

Izračunali smo, takođe, zbir koncentracija aktivnosti šest radioizotopa u osam vre-menskih nivoa od 150 do 500 godina nakon referentnog datuma. Ovi rezultati su u sa-glasnosti sa drugim, nedavno dobijenim procenama bezbednosti spremišta. Ovo je re-zultiralo čvrstom, matematički ispravnom kvantifikacijom procene neizvesnosti. Dalja prednost metode je njena jednostavnost i transparentnost. Započeli smo dalje procene bezbednosti u 2003. godini na potencijalnoj lokaciji spremišta za otpade niske i srednje

Sl. 2.9. Evolucija koncentracije aktivnosti na dolasku rastvora izotopa do nivoa podzemne vode (pruge predstavljaju podršku - min / max intervale - odgovarajućih fazi brojeva) . (a)

evolucija tricijuma, ugljenika i plutonijuma, (b) evolucija izotopa stroncijuma, cezijuma i nikla

236

Sl. 2.11. Evolucija koncentracije aktivnosti na dolasku rastvora izotopa do Szilagyi potoka (pruge predstavljaju podršku - min / max intervale - odgovarajućih fazi brojeva . (a) evolucija

tricijuma, ugljenika i plutonijuma, (b) evolucija izotopa stroncijuma, cezijuma i nikla

Sl. 2.10. Fazi broj predstavlja vreme silazne migracije infiltracionih meteorskih voda u zasićenoj zoni

year

1.2

1

0.8

0.6

0.4

0.2

00 200100 400300 600500 700

degr

ee o

f pos

sibi

lity

Migration time in the saturated zone

237

aktivnosti na Bátaapáti u južnoj Mađarskoj. Uvereni smo da se metoda može primeniti na bilo koju vrstu geoloških barijera kao i i za odlaganje otpada visokog nivoa.

Primer i primena ove metode kao i detalji razvoja metode mogu se naći u referenca-ma [27-36].

III VIŠEKRITERIJUMSKA ANALIZA RADIOAKTIVNOSTI ZEMLJIŠTA

3.1 Uvod

Zemljište se obično definiše kao gornji sloj zemljine kore koji se sastoji od mineralnih čestica, organske materije, vode, vazduha i živih organizama [1]. Njegova dubina može da varira od nekoliko milimetara do nekoliko metara i prisutna je u većem delu Zemlji-ne površine u vidu užeg ili šireg sloja zvanog Pedosfera [2].

Zagađenje zemljišta jedan je od najozbiljnijih problema u svetu, sa dugoročnim po-sledicama po ljudski život[3].

Jedan od najvažnijih aspekata zagađenja zemljišta je njegova radioaktivnost koja se zasniva na prisustvu radioaktivnih elemenata ili radionuklida. Radioaktivnost se može posmatrati kao prirodna i antropogena.

Prirodna radioaktivnost ukazuje na prirodne radionuklide koji se redovno mogu naći u Zemljinoj kori. Na većini mesta na planeti, prirodna radioaktivnost varira samo u okviru uzane margine, ali na nekim mestima postoje velika odstupanja od normalnog nivoa, zbog obilja minerala sa visokom radioaktivnošću [4].

Do spoljnog izlaganja dolazi zahvaljujući radionuklidima sa gama zračenjem, pri-sutnih u tragovima u zemljištu, uglavnom iz porodica kalijuma (4⁰K), uranijuma (238U) i torijuma (232Th) [5]. Energija zračenja navedenih elemenata predstavlja oko 98% od ukupnog zračenja prirodnih radioaktivnih elemenata.

Antropogena radioaktivnost zemljišta uslovljena je antropogenim radionuklidim različitih hemijskih elemenata, nastalih kao rezultat intervencije čoveka, u smislu ko-rišćenja nuklearne energije u vojne i ne-vojne svrhe. Od svih antropogenih radionukli-da koji su izučavani do sada, cezijum (137Cs) je najdominantiji. To je jedan od najraspro-stranjenijih i najopasnijih radionuklida kako za čoveka tako i za druge žive organizme, s obzirom na njegov dug period raspada (30,2 godine) i visok nivo energije radioaktiv-nog zračenja.

Ukupno fonsko zračenje izazvano navedenim prirodnim radionuklidima može se izraziti korišćenjem apsorbovane doze zračenja na 1m iznad tla ( D ), koje se obračuna-va pomoću koeficijenata 0.462, 0.604 i 0.0417 (nGi/h) / (Bq/kg ) za sadržaj 238U (226Ra),

232Th i 4⁰K respektivno [5]. Međutim, ova metoda ne pruža kompletan uvid u radioaktiv-nost određene lokacije jer ne uzima u obzir prisustvo nekih drugih radionuklida.

Cilj ovog rada bio je da se procene i rangiraju lokacije uzorkovanja u smislu prisustva najznačajnijih prirodnih i antropogenih radionuklida u aluvijalnom zemljištu [6-13] na teritoriji Čačka. Rangiranje na osnovu pet kriterijuma (aktivnost 238U, 226Ra, 232Th, 4⁰K i 137Cs) je urađeno pomoću PROMETHEE (Preference Organization Method for En-

238

richment Evaluation) višekriterijumske metode odlučivanja. Gaia metoda (Geometri-cal Analysis for Interactive Assistance) je korišćena za grafički prikaz rezultata. Kompa-rativna analiza rezultata srodnih studija od strane drugih autora takođe je priložena u radu u cilju sveobuhvatnijeg prikaza stanja date tematike.

3.2 Materijali i metode

3.2.1 Oblast izučavanjaGrad Čačak nalazi se u zapadnom delu centralne Srbije sa opštinama Gornji Milano-

vac na severu, Požega na zapadu, Lučani na jugozapadu i jugu, i Kraljevo i Knić na isto-ku (slika 3.1). To je administrativni centar Moravičkog okruga. Geografske koordinate op-štine su 20°07’–20°38’ istočne geografske dužine i 43°44’–44°01’ severne geografske širine.

Morfološki gledano, čačanski sliv je tektonska depresija nastala u periodu Oligoce-na udubljivanjem dveju uzdužnih preseka. Površina čačanskog sliva prema kraljevčan-skom suženju je preko 270 km2. Sliv leži na nadmorskoj visini od 200 do 300 m.

Pedološki sastav teritorije Čačka je raznovrstan. Najzastupljeniji tipovi zemljišta su aluvijalna zemljišta, vertisol, cambisol i parapodzol. Aluvijalno zemljište formiranoje od rečnih naslaga, a može se naći u čačanskom slivu duž reke Zapadne Morave. Ono pripada plodnim zemljištima, posebno u srednjim i niskim rečnim tokovima. Sastoji se od rečnog nanosa, mulja, peska i šljunka deponovanog tokom poplava. Bogata je organ-skim materijama i laka je za obradu [14].

Takva raznovrsnost zemljišta pruža uslove za visoko razvijenu biološku raznolikost. Dakle, ovo je verovatno region sa najraznovrsnijom poljoprivrednom proizvodnjom na teritoriji cele Srbije. Na osnovu podataka Republičkog zavoda za statistiku, površina op-štine Čačak je 636 km2, pri čemu urbane, šumske i poljoprivredne površine pokriva-ju 45 km2 (7%), 158 km2 (25%) i 433 km2 (68% ili 44,060 ha) respektivno. Slede podru-čja pokrivena oranicama, baštama, voćnjacima, vinogradima i pašnjacima sa 26.935ha, 6.930ha, 5.456ha i 4.609ha, respektivno. Na osnovu broja zaposlenih u različitim po-ljoprivrednim delatnostima, jasno je da je poljoprivreda primarna grana privrede [15].

Prema popisu iz 2002. godine, grad Čačak (opština Čačak u vreme popisa) je imao broj stanovnika od 117.072 od kojih su 73.152 i 43.920 ljudi koji žive u urbanim i rural-nim sredinama, respektivno [16].

Sl. 3.1 Lokacija grada Čačak, Srbija .

239

Povoljni geografski i klimatski uslovi, kao i plodan sliv Zapadne Morave, omogući-li su razvoj različitih grana poljoprivrede. Čačanska oblast ima dugu tradiciju voćarstva, stočarstva, povrtarstva i proizvodnju sadnog materijala, kojima se obezbeđuje solidna osnova za dalja ulaganja u razvoj poljoprivrede. Ova brdska oblast poznata je po proiz-vodnji voća, dok su u plodnom slivu Morave uzgajani povrća i žitarice. Uzgoj u bašteni-cima je takođe razvijen u nizijama [17].

U tabeli 3.1 prikazana su imena i koordinate lokacija odakle potiči ispitivani uzor-ci. Tačan položaj svake lokacije utvrđen je pomoću globalnog sistema za pozicionira-nje (GPS). Ove lokacije, koje se protežu od Pakovraće i Prijevora na severozapadu pa do Mrčajevaca i Mršinaca na jugoistoku, čine važan poljoprivredni region centralne Srbije.

Tabela 3.1 Lokacije uzorkovanja

Lokacija MestoKoordinate Nadmorska visina

[m][S] [I]1. Parmenac 43°53’ 50.2404” 20°17’ 40.3044” 2462. Pakovraće 43°54’ 2.361” 20°15’ 58.4238” 2533. Riđage 43°53’ 50.0526” 20°16’ 45.0942” 2814. Beljina 43°53’ 37.8018” 20°19’ 22.4106” 2435. Ljubić Kej 43°54’ 5.2266” 20°20’ 12.7068” 2376. Prijevor 43°53’ 55.773” 20°17’ 27.7434” 2467. Prijevor 43°54’ 9.8748” 20°17’ 11.364” 2478. Prijevor 43°54’ 25.4298” 20°16’ 25.4202” 2509. Prijevor 43°54’ 2.7396” 20°16’ 22.695” 246

10. Suvi Breg 43°54’ 1.0542” 20°19’ 7.2372” 24011. Stančići 43°52’ 56.1288” 20°26’ 34.8756” 22312. Mojsinje 43°52’ 57.648” 20°27’ 40.6044” 22813. Donja Gorevnica 43°52’ 22.8864” 20°29’ 7.0656” 22314. Mrčajevci 43°51’ 1.44” 20°31’ 21.36” 21215. Mrčajevci 43°49’ 50.3394” 20°30’ 7.4874” 21116. Kukići 43°49’ 56.7726” 20°28’ 23.106” 22617. Mršinci 43°48’ 47.2752” 20°29’ 24.2478” 22418. Zablaće 43°50’ 18.5742” 20°27’ 23.1084” 22619. Vapa 43°51’ 2.3034” 20°26’ 33.6474” 22820. Trnavska Baluga 43°51’ 58.8024” 20°25’ 29.4528” 22521. Trnava 43°51’ 52.0698” 20°23’ 57.0798” 23122. Atenica 43°52’ 20.9388” 20°23’ 52.4688” 23023. Konjevići 43°53’ 35.0946” 20°23’ 47.9934” 23124. Konjevići 43°53’ 37.6074” 20°24’ 12.7434” 23125. Konjevići 43°52’ 48.4176” 20°24’ 34.761” 22826. Konjevići 43°53’ 13.5558” 20°23’ 24.9678” 23027. Ljubić Polje 43°53’ 24.972” 20°22’ 32.4114” 23228. Ljubić Polje 43°53’ 50.2434” 20°22’ 1.6314” 23629. Preljinska Baluga 43°53’ 16.2276” 20°24’ 53.0352” 22930. Preljinska Baluga 43°52’ 41.8074” 20°25’ 38.6394” 225

240

3.2.2 Metode uzorkovanja i merenjaUzorci su sakupljeni u proleće 2013. godine. Uzorci kultivisanog zemljišta (1 kg) na-

sumično su uzeti iz dubine od 0 cm do 30 cm. Uzorak se pažljivo meša i homogenizuje da dostigne veličinu analitičkog uzorka.

Homogenizovani uzorci zemljišta sušeni su na 105°C do konstantne mase i preneti na nosioce uzoraka. Izvršena su gama-spektrometrijska merenja pomoću HPGe gama - spektrometra visoke rezolucije napravljenog od strane ORTEC-a.

Nominalna efikasnost detektora prelazi 36%, dok je rezolucija manja od 1,9 keV. De-tektor ima povećan energetski opseg merenja (GMX- tipa), a takođe može da otkrije ni-sko-energetsko γ i x -zračenje. Metalni delovi detektora su napravljeni od materijala vi-soke radio čistoće. Detektor je postavljen u posebnu nisko-fonsku zaštitnu komoru sa gvozdenim zidovima debljine 25 cm. Komora je sačinjena od gvožđa livenog pre Dru-gog svetskog rata, tako da ne sadrži primese veštačke radioaktivnosti, čime se oko 100 puta smanjuje nivo fonskog zračenja.

Fon u mernoj komori bilo je 1,7 impulsa/s u energetskom opsegu od 30 do 1800 keV. Post-radonske linije dominiraju u pozadinskom spektru. Ventiliranjem merne prostorije, nivo pozadinskog zračenja održavan je na niskim i stabilnim vrednostima. Granica detekcije za

137Cs (za 80 ks merenje) je 0,5 Bq. Spektar je vođen kroz lanac pretpojačalo – pojačalo (po-tonji na Canberra- tipu ) do Canberra serija 35+ višekanalnog analizatora sa dva analogno- digitalna konvertora sa memorijom koja sadrži 8192 kanala. Višekanalni analizator je di-rektno povezan sa personalnim računarom gde se spektar obrađuje i čuva. Modifikovana verzija SAMPO programa se koristi za obradu spektra, na takav način da pored utvrđenih gama linija, uvek prikaže spektralne intenzitete od 20 odabranih izotopa. Uzorci su mereni cilindričnom geometrijom, u kontejnerima prečnika 67 mm i visine 62 mm. Efikasnost de-tekcije ove geometrije određena je sa primarnim izvorima kalibracione tačke (Amersham), kalibrisanim obimnim izvorima (NBS i OMH ) kao i uzorkom fosfatne rude sa poznatom koncentracijom aktivnosti. Konzistentnost rezultata kalibracije proveravala se pomoću mo-difikovane verzije kompjuterskog programa Solang. Ukupna statistička nesigurnost krive efikasnosti detekcije je bila manja od 5%. Tipično vreme merenja bilo je 80 ks. Neizvesnosti merenja predstavljene su na nivou pouzdanosti od 95%. To znači da verovatnoća za dobijanje rezultata izvan prikazanih granica u ponovljenom merenju istog uzorka manja od 5%. Kon-centracija aktivnosti fisije i korozivnih produkata (osim 137Cs ) bila je ispod granice detekci-je. Dakle, u konačnim rezultatima predstavljeni su samo koncentracija aktivnosti 137Cs, pri-rodne radioaktivne serije 238U i 232Th i prirodnog radionuklida 4⁰K.

3.2.3 Višekriterijumska analiza

Za rangiranje lokacija po radioaktivnosti zemljišta, gledano sa stanovišta prisustva pet radionuklida, odabrali smo PROMETHEE metodu višekriterijumskog odlučivanja - MCDM [18, 19]. PROMETHEE metode široko se primenjuju u različitim oblastima [20]. PROMETHEE / GAIA metoda je posebno korisna za izbor lokacija, rangiranje sajtova i prioritizaciju korektivnih mera [21].

Metoda PROMETHEE zasniva se na utvrđivanju pozitivnog (Φ+)i negativnog toka (Φ–) za svaku alternativu prema značajnijim relacijama i u korelaciji sa stečenim koefici-

241

jentima težine za svaki kriterijum-atribut [18, 19, 20]. U slučaju ovog istraživanja, alter-native su istražene lokacije, a rangirani kriterijumi su četiri prirodna radionuklida: 238U,

226Ra, 232Th, 4⁰Ki antropogeni 137Cs.Definisanje odgovarajuće prioritetne funkcije je takođe neophodno prilikom spro-

vođenja ove metode. Prioritetna funkcija definiše kako se parne razlike u proceni pre-vode u stepen prioriteta. Ona odražava poimanje kriterijumske lestvice od strane dono-sioca odluke [19]. Prioritetne funkcije su od ključnog značaja jer definišu koliko jedan objekat treba da bude bitniji u odnosu na druge [22].

GAIA dopunjuje PROMETHEE rang-listu putem opisa. Obavlja analizu glavne komponente (PCA) u cilju uprošćavanja dimenzionalnosti problema na 2 prostorne di-menzije (zvane GAIA ravni) za vizuelno tumačenje problema [18]. Grafički prikaz više-kriterijumskog problema omogućava donosiocu odluke bolje razumevanje izbora koji su mu na raspolaganju, i neophodnih kompromisa koje će morati postići u cilju dono-šenja najbolje odluke. GAIA, takođe, može pokazati uticaj težine kriterijuma na PRO-METHEE rang-listu.

Značajna prednost PROMETHEE / GAIA-e jeste racionalan proces donošenja odlu-ka što se postiže svojstvom vektorskog odlučivanja koje usmerava donosioca odluke u pravcu “poželjnih” rešenja [19].

U ovom radu korišćen je softver VPSolutions Visual PROMETHEE 1.3 radi uklju-čivanja PROMETHEE I u delimičnu, i PROMETHEE II metodu u kompletno rangira-nje alternativa, kao i radi vršenja geometrijske analize za interaktivnu pomoć (GAIA).

3.3 Rezultati

3.3.1 Rezultati PROMETHEE/GAIATabela 3.2 prikazuje aktivnosti radionuklida merenih na pomenutim lokacijama. S

obzirom da se prisustvo radionuklida u zemljištu smatra oblikom kontaminacije, svi kriterijumi definisani su kao nepoželjni.

Podrazumeva se da ne vrše svi radionuklidi identičan uticaj na zagađivanje tla, zbog toga su oni grupisani po relativnom nivou ozbiljnosti svakog kriterijuma. Poznato je da odmeravanje kriterijuma igra glavnu ulogu u MCDA. Stoga je od suštinskog značaja za donosioce odluka da mogu da vide u kojoj će meri promene u strogoći kriterijuma uti-cati na rangiranje koje pruža metoda višekriterijumskog odlučivanja [18, 19].

Nivo značajnosti zavisi od radiotoksičnosti svakog od radionuklida, na osnovu kla-sifikacije navedene u ISO 2919:2004 standardu [23]. Kao što je utvrđeno klasifikacijom,

226Ra pripada grupi izrazito toksičnih elemenata, 137Cs je definisan kao veoma toksičan element, 4⁰K pripada grupi umereno toksičnih elemenata, dok su 232Th i 238U klasifiko-vane kao elementi niske radiotoksičnosti. Na osnovu toga, navedenim elementima do-deljeni su koeficijenati ozbiljnosti, odnosno relativnog značaja, npr 238U, 226Ra, 232Th,

4⁰K i 137Cs definisani su da imaju 14.00, 29.00, 14.00, 19.00 i 24.00 koeficijente ozbiljno-sti, respektivno.

Pored toga, utvrđene su prioritetne funkcije na osnovu ispitivanja podataka. Za sve kriterijume izabrane su linearne funkcije zahvaljujući njihovoj kvantitativnoj prirodi,

242

dok pragove indiferentnosti i prioriteta ( Q i P ) čine vrednosti 8.97 i 21.22; 5.06 i 12.01; 7.30 i 17.74; 91.40 i 219,52; 28.53 i 56.52, respektivno.

Tabela 3.2 Evaluaciona tabela

Alternatives Criteria238U 226Ra 232Th 40K 137Cs

max/min min Min min min Min

weight 14.00 29.00 14.00 19.00 24.00

Preferencefunction Linear Linear Linear Linear Linear

Q:Indifference 8.97 5.06 7.30 91.40 28.53

P:Preference 21.22 12.01 17.74 219.52 56.52

Unit Bq/kg Bq/kg Bq/kg Bq/kg Bq/kg

1. Parmenac 42±5 24.0±0.9 27.9±1.2 351±11 5.6±0.3

2. Pakovraće 55±10 22.3±1.1 38.3±1.9 483±24 30.9±0.9

3. Riđage 36±5 25.9±1.0 33.8±1.4 417±13 33.9±0.9

4. Beljina 37±7 19.6±1.0 24.8±1.3 353±18 19.0±0.7

5. Ljubić Kej 43±5 22.4±1.0 25.8±1.2 317±11 17.4±0.6

6. Prijevor A 32±5 19.4±1.1 25.1±1.4 320±17 156.2±2.6

7. Prijevor B 60 20±2 34±4 410±30 28.1±2.4

8. Prijevor C 44±8 37.0±2.3 45±4 430±30 56±4

9. Prijevor D 41±10 20±2 16.1±2.0 282±23 48.9±2.5

10. Suvi Breg 28±7 21.5±1.5 20.4±2.1 296±17 21.6±1.1

11. Stančići 42±5 26.5±2.3 38±4 502±23 61.7±2.6

12. Mojsinje 43±10 22.5±2.7 39.9±2.8 500±30 62.0±2.4

13. Donja Gorevnica 53±9 31.2±1.4 44.2±2.0 520±26 30.3±0.9

14. Mrčajevci A 48±6 22.7±1.7 35.7±2.1 446±14 34.2±1.0

15. Mrčajevci B 56±6 26.4±1.5 40±5 597±26 46.5±2.1

16. Kukići 44±9 35.7±1.5 50.7±2.3 416±22 28.2±0.9

17. Mršinci 63±7 37.4±1.4 46.6±1.9 401±13 34.8±1.0

18. Zablaće 60±6 35.7±1.2 44.7±1.8 285±10 5.2±0.3

19. Vapa 48±8 27.9±1.2 39.8±1.8 452±23 23.8±0.7

20. Trnavska Baluga 64±7 34.6±1.3 46.6±1.9 585±19 73.3±1.8

21. Trnava 51±8 33.7±1.4 43.4±2.1 610±30 64.5±1.4

22. Atenica 58±6 35.4±1.3 43.6±1.9 652±21 54.4±1.4

23. Konjevići A 60±6 25.0±1.2 33.4±1.7 538±27 54.8±1.3

24. Konjevići B 45±8 26.6±1.2 32.2±1.6 378±19 37.7±1.0

25. Konjevići C 47±5 24.7±0.9 31.1±1.9 414±13 33.6±0.9

26. Konjevići D 36±4 24.0±1.2 28.6±1.3 328±11 38.4±1.0

27. Ljubić Polje A 20±5 16.2±0.8 19.0±1.1 281±14 21.5±0.7

28. Ljubić Polje B 60±5 24.1±1.0 27.8±2.2 356±18 34.0±0.9

29. Preljinska Baluga A 49±5 27.1±1.4 34.2±2.2 435±12 52.4±1.3

30. Preljinska Baluga B 48±4 33.7±1.4 41±4 658±23 76.7±2.2

243

Tabela 3.3 pokazuje vrednosti pozitivnih (Ф+)i negativnih (Ф–) tokova preferenci, do-bijenih iz podataka prikazanih u tabeli 3.2. Što je veći pozitivni tok, to je važnija alterna-tiva, dok obrnuto važi za negativni tok. Dakle, da bi alternativa bila važnija iz perspek-tive negativnog toka, potrebno je da bude što je moguće manja.

Tabela3.3 Preferentni tokovi

Lokacija Ф+ Ф– Ф

1. Parmenac 0.2854 0.0141 0.2713

2. Pakovraće 0.1200 0.1024 0.0176

3. Riđage 0.1669 0.0375 0.1294

4. Beljina 0.3178 0.0038 0.3139

5. Ljubić Kej 0.2869 0.0108 0.2762

6. Prijevor A 0.3096 0.2420 0.0677

7. Prijevor B 0.1744 0.0804 0.0941

8. Prijevor C 0.0572 0.2972 -0.2399

9. Prijevor D 0.3426 0.0165 0.3261

10. Suvi Breg 0.3888 0.0003 0.3884

11. Stančići 0.0945 0.1396 -0.0451

12. Mojsinje 0.1283 0.1308 -0.0025

13. Donja Gorevnica 0.0301 0.2281 -0.1980

14. Mrčajevci A 0.1393 0.0545 0.0849

15. Mrčajevci B 0.0557 0.2072 -0.1515

16. Kukići 0.0769 0.2814 -0.2045

17. Mršinci 0.0493 0.3456 -0.2963

18. Zablaće 0.1718 0.2937 -0.1219

19. Vapa 0.0931 0.1003 -0.0072

20. Trnavska Baluga 0.0083 0.5005 -0.4922

21. Trnava 0.0111 0.3808 -0.3697

22. Atenica 0.0083 0.4358 -0.4276

23. Konjevići A 0.0917 0.1728 -0.0811

24. Konjevići B 0.1419 0.0394 0.1025

25. Konjevići C 0.1539 0.0338 0.1202

26. Konjevići D 0.2428 0.0132 0.2296

27. Ljubić Polje A 0.5143 0.0000 0.5143

28. Ljubić Polje B 0.1845 0.0672 0.1173

29. Preljinska Baluga A 0.0928 0.0841 0.0087

30. Preljinska Baluga B 0.0197 0.4443 -0.4246

Kompletno rangiranje alternativa (lokacija) postiže se izračunavanjem ukupnog toka (Ф), koje predstavlja razliku između pozitivnog i negativnog toka. Tako su u ovom slučaju lokacije rangirane od lokacija sa najnižim do onih sa najvišom radioaktivnošću. Lokacije su rangirane od vrha ka dnu, kao što je prikazano na slici 3.2.

244

Kompletno rangiranje alternativa pokazuje da je lokacija sa najnižim stepenom za-gađenosti zemljišta, u smislu prisustva radionuklida, Ljubić Polje A (lokacija 27), dok je najveći sadržaja radionuklida u zemljištu izmeren u Trnavskoj Baluzi (lokacija 20) sa neto tokovima 0,5143 i -0,4922, respektivno.

GAIA ravni nude grafički prikaz rezultata koji može da pruži jasniji uvid u rezultate. Slika 3.3 prikazuje grafički prikaz lokacija i kriterijuma korišćenjem GAIA ravni, gde je vrednost ∆ 78,6%. To znači da je 22,4% od ukupnih podataka izgubljeno u projekciji. S obzirom da je primena takvog načina predstavljanja opravdana kada vrednost ∆ veća od 60 %, valjanost primene predstavljenih rezultata u ovom istraživanju je opravdana [18].

Što je alternativa (kvadrat) bliža osi datog kriterijuma, to je ona povoljnija, sa aspek-ta kriterijuma. Generalno, najpoželjnija alternativa je ona koja je najbliža osi odlučiva-nja (pi) (obeležena crvenom linijom). Ovo se ne može jasno posmatrati dvodimenziona-lnim prikazom GAIA ravne vidljive na slici 3, međutim 3D softver nam omogućava da odredimo ovu lokaciju kao Ljubić Polje A(So 27). Susedne lokacije (1, 3, 4, 5, 6, 7, 9,14, 24, 25, 26, 28 i 29) grupisane su u jedan klaster. Prijevor A (So 6) takođe pripada grupi pozi-tivno rangiranih lokacija. Ostale lokacije rangirane su kao negativne.

Sl. 3.2 PROMETHEE II kompletno rangiranje alternativa

245

3.3.2 Opisna statistika i korelacije radionuklida

Tabela 3.4 prikazuje opisnu statistiku merenih sadržaja radionuklida. Sredstva i standardna devijacija koji se koriste prilikom opisivanja centralne tendencije i varijacije podataka [24], dati su u tabeli u kao dodatak minimalnim i maksimalnim vrednostima.

Tabela 3.4 Opisna statistika

Sample 238U 226Ra 232Th 40K 137Cs

Minimum 20±5 16.2±0.8 16.1±2.0 281±14 5.2±0.3

Maximum 64±7 37.4±1.4 50.7±2.3 658±23 156.2±2.6

Average 47.1±6 26.77±1.4 35.06±2.2 433.77±19.6 42.84±1.4

Std.Deviation 10.74 6.08 9.01 111.28 28.26

Skewness -0.435 0.403 -0.339 0.494 2.257

Kurtosis 0.017 -0.997 -0.684 -0.639 8.184

Skewness i Kurtosis su takođe predstavljeni, što u izvesnoj meri može omogućiti izračunavanje normalnosti distribucije koja je u ovom konkretnom slučaju izračunata primenom Shapiro- Wilks testa (0,05 nivo značaja). Na osnovu toga može se reći da 238U,

232Th i 4⁰K prate normalnu raspodelu koncentracija, dok 226Ra i 137Cs to ne čine.

Sl. 3.3 GAIA ravan za predočeni scenario

246

Prema vrednostima Pearsonovog koeficijenta korelacije (tabela 4.5) svi radionuklidi, osim antropogenog 137Cs, pokazuju statistički značajnu pozitivnu korelaciju.

Tabela 4.5 Pearsonova korelaciona matrica radionuklida

238U 226Ra 232Th 40K 137Cs238U 1 0.544** 0.631** 0.515** -0.044

226Ra 1 0.855** 0.500** 0.044232Th 1 0.654** 0.067

40K 1 0.322137Cs 1

**korelacija je značajna iznad 0.01 nivoa

3.4 Diskusija

S obzirom da u ranijem periodu nije rađeno slično istraživanje na teritoriji Čačka, re-zultati merenja su upoređeni sa rezultatima dobijenim od strane Agencije za zaštitu od zračenja i nuklearnu sigurnost Srbije koji datiraju od 2010. [25] i onih rađenih od strane pojedinih istraživača u regionu [6-13].

Sadržaj 238U bio je u skladu sa rezultatima dobijenim iz šest mernih tačaka (gradova) uključenih u izveštaj o nivou izlaganja stanovništva jonizujućem zračenju u Republici Srbiji u 2010. Prosečan sastav 226Ra, 232Th i 4⁰K imao je prosečne vrednosti predstavljene u Izveštaju [25] koji je uključivao celu teritoriju Srbije.

Sadržaj 137Cs uveliko je premašio vrednosti dobijene u svim merenjima u Srbiji koja su predstavljena u Izveštaju [25], osim za Zlatibor koji je imao najveće količine ovog an-tropogenog radionuklida još od katastrofe u Černobilu.

Srednje i opsežne vrednosti aktivnosti radionuklida (Bq /kg) dobijene iz svih lokali-teta zajedno sa uporednim vrednostima iz nekoliko izvora koji se mogu naći u literatu-ri, prikazani su u tabeli 3.6.

Srednje i opsežne vrednosti sadržaja prirodnih radionuklida u odgajanju zemljišta na teritoriji grada Čačka nisu značajnije odstupale od onih dobijenih u referentnim ra-dovima. Povećana aktivnost 137Cs (156.2±2.6,73.3±1.8and76.7±2.2Bq/kg) zabeležena je na 3 lokaliteta (6, 20 i 30), pa otuda i povišen prosečni sadržaj prirodnih radionuklida, što utiče na sliku pravog stanja.

Merenja Dragović et al. [10] pokazala su međutim da je sadržaj 137Cs 5 puta niži u Ča-čku nego na Zlatiboru.

Prema rezultatima Pantelić et al. [6], razlika u količini od 137Cs na tlu centralne Srbi-je (62±77 Bq/kg) a pogotovo zapadne Srbije (114±49Bq/kg), u poređenju sa drugim re-gionima u Srbiji, takođe je očigledna, iz čega sledi da dobijene vrednosti testiranja na te-ritoriji Čačka (137Cs ) nisu odstupale od regiona centralne Srbije, u kojoj se nalazi.

Komparativna analiza rezultata studija podržava tvrdnju da je zemljište čačanskog sliva bezbedno za poljoprivredu.

247

Tabela 3.6 Srednje i opsežne vrednosti aktivnosti radionuklida (Bq /kg) dobijene iz svih lokaliteta

Source MeasureRadionuclide activities [Bq/kg]

238U 226Ra 232Th 40K 137Cs

Our research

Min 20±5 16.2±0.8 16.1±2.0 281±14 5.2±0.3

Max 64±7 37.4±1.4 50.7±2.3 658±23 156.2±2.6

Mean 47.1±6 26.77±1.4 35.06±2.2 433.77±19.6 42.84±1.4

Pantelić et al.[6]

Min 37.9 20.2 17.6 179 11.9

Max 48 34.3 40 606 176.4

Mean 42.6±4.9 27.0±6.6 29.7±9.4 457±192 62±77

Bikit et al.[7]

Min 24±9 19.7±1.0 22.0±1.5 238±13 5.7±0.9

Max 72±21 50.9±1.8 64±4 730±40 55±3

Mean 51±9 38±2.3 53±8 554±92 11.7±1.1

Kovacs et al.[8]

Min 11 12 9 98 -

Max 90 270 170 2600 -

Mean 34±19 63±44 77±33 800±520 -

Antović et al.[9]

Min - 20.49±0.74 31.24±1.22 515.61±17.8 1.26±0.35

Max - 38.26±1.36 56.33±2.52 753.41±25.6 84.20±3.01

Mean - 28.6 43.1 620.08 55

Dragović et al.[10]

Min 8.31 - 9.34 68 81.4

Max 71.6 - 33.1 240 410

Mean 27.1 - 17.9 142 232

Grdović et al.[11]

Min - - - - -

Max - - - - -

Mean 47±7 51±5 50±4 608±15 25±2

Dugalić et al.[12]

Min - - - - -

Max - - - - -

Mean 60.4±26.2 33.2±13.4 49.1±18.5 379±108 36.4±23.3

Janković et al.[13]

Min 6.5±4.2 5.1±0.5 6.8±0.8 60±6 2.1±0.2

Max 228±53 128±12 72±7 821±82 68±6

Mean 64 47 41 536 26

IV ZAKLJUČAK

U ovom poglavlju prikazane su uspešne primene metoda fazi (rasplinutih) skupova i metoda višekriterijumske analize (PROMETHEE / GAIA) za odlučivanje u slučajevi-ma povećanog radijacionog rizika.

Laboratorijska merenja pokazala su da sedimenti migracionih puteva, oko odlagali-šta radioaktivnog otpada Püspökszilágy, mogu da apsorbuju 20 do 80% rastvorenih ra-

248

dioizotopa. Zazimajući konzervativan stav, uzeto je u obzir samo 20% apsorpcije. Iz-računate su odgovarajuće koncentracije aktivnosti za mesto gde radioizotopi dosežu Szilagyi potok, gde je biosfera. Izračunate su, takođe, numeričke vrednosti za svih 58 vremenskih nivoa za svih šest radioizotopa. Radioizotopi se pojavljuju na ovom mestu 150 godina nakon referentnog datuma (1. januar 2006. godine) u minimalnom slučaju, a nakon samo 500 godina u maksimalnom slučaju.

Izračunat je, takođe, zbir koncentracija aktivnosti šest radioizotopa u osam vremen-skih nivoa od 150 do 500 godina nakon referentnog datuma. Ovi rezultati su u sagla-snosti sa drugim, nedavno dobijenim procenama bezbednosti spremišta. Metodom fazi skupova, dobijena je čvrsta, matematički ispravna kvantifikovana procena neizvesnosti. Razvijena je metoda koja se može primeniti na bilo koju vrstu geoloških barijera, kao i za odlaganje visoko radioaktivnog otpada.

Prikazana je sveobuhvatna metoda analiziranja radioaktivnosti zemljišta ko-rišćenjem PROMETHEE / GAIA metode višekriterijumske analize.

Analize uzoraka uzetih sa 30 lokacija koje su veoma slične u pogledu tipa zemljišta, rangirane su od najpovoljnijih do najmanje povoljnih sa stanovišta radioaktivnosti na osnovu pet kriterijuma (pet radionuklida) koristeći PROMETHEE metodu.

Rezultati ukazuju na to da se najmanje radioaktivno zemljište nalazi u Ljubić Polju A (lokacija 27), dok je najviša izmerena radioaktivnost zabeležena u Trnavskoj Baluzi (lo-kacija 20).

U odnosu na iste parametre zabeležene u ruralnim područjima, nema značajnije raz-like u sadržaju radionuklida u zemljištu ni u gradskim niti u industrijskim oblastima grada (lokacije 22-30).

Poređenje rezultata sa sličnim studijama u regionu ukazuju da radioaktivnost zem-ljišta na teritoriji Čačka nije povećana u odnosu na region.

REFERENCE

1. European Commission (EC). Communication from the commission to the council, the European parliament, the European economic and social com-mittee and the committee of the regions, Thematic Strategy for Soil Protection COM(2006)231, Brussels, Belgium: European Union, (2006).

2. IAEA-TECDOC-1415, Soil sampling for environmental contaminants, Interna-tional Atomic Energy Agency, Vienna, Austria, (2004).

3. A. Ene, A. Pantelică, C. Freitas, A. Boşneagă, EDXRF and INAA analysis of soils in the vicinity of a metallurgical plant, Rom. Journ. Phys., 56(7–8), 993–1000 (2012).

4. A.K. Mohanty, D. Sengupta, S.K. Das, V. Vijayan, S.K. Saha, Natural radioactivi-ty in the newly discovered high background radiation area on the eastern coast of Orissa, India, Radiation Measurements, 38(2), 153-165, (2004).

5. UNSCEAR, 2008. Sources and Effects of Ionizing Radiation. United Nation Scientific Committee on the Effect of Atomic Radiation, United Nations, New York (2010).

249

6. G. Pantelić, V. Vuletić, M. Eremić–Savković, Lj. Javorina,I. Tanasković, Radioe-cological monitoring in Serbia, Arhiv veterinarske medicine, 2(2), 59–69, (2009).

7. I. Bikit, J. Slivka, Lj. Conkic, M. Krmar, M. Veskovic, N. Zikic-Todorovic, E. Var-ga, S. Curcic, D. Mrdja, Radioactivity of the soil in Vojvodina (northern provin-ce of Serbia and Montenegro), Journal of Environmental Radioactivity, 78(1), 11–19, (2005).

8. T. Kovacs, G. Szeiler, F. Fabian, R. Kardos, A. Gregoric, J.Vaupotic, Systematic survey of natural radioactivity of soil in Slovenia, Journal of Environmental Ra-dioactivity, 122, 70–78, (2013).

9. N. Antović, D. Bosković, N. Svrkota, I. Antović, Radioactivity in soil fromMojko-vac, Montenegro, and assessment of radiological and cancer risk, Nuclear Tech-nology & Radiation Protection, 27(1), 57–63, (2012).

10. S. Dragović, N. Mihailović, B. Gajić, Heavy metals in soils: Distribution, rela-tionship with soil characteristics and radionuclide and multivariate assessment ofcontamination sources, Chemosphere, 72(3), 491–495, (2008).

11. S. Grdović, G. Vitorović, B. Mitrović, V. Andrić, B. Petrujkić, M. Obradović, Na-tural and anthropogenic radioactivity of feedstuffs, mosses and soil in the Bel-grade environment, Serbia, Archives of Biological Sciences, 62(2), 301–307, (2010).

12. G. Dugalić, D. Krstić, M. Jelić, D. Nikezić, B. Milenković, M. Pucarević, T. Ze-remski-Skorić, Heavy metals, organics and radioactivity in soil of western Serbia, Journal of Hazardous Materials, 177(1–3), 697–702, (2010).

13. M. Janković, D. Todorović, M. Savanović, Radioactivity measurements in soil samples collected in the Republic of Srpska, Radiation Measurements, 43, 1448–1452, (2008).

14. V. Hadžić, Lj. Nešić, M. Belić, T. Furman, L. Savin, Potential of soils in Serbia, Tractors and Power Machines, 7(4), 43–51, (2002).

15. Municipalities of Serbia, Statistical office of Republic of Serbia, Republic of Ser-bia, Belgrade, (2007).

16. Strategy of sustainable development of the city of Čačak, City of Čačak, (2011). 17. A. Paunović, M. Mandić, V. Stevović, L. Mandić, Possibilities of organic crop pro-

duction in the territory of the municipality of Čačak, Tractors and Power Machi-nes,10,484–493, (2005).

18. J.P. Brans, B. Mareschal, The PROMCALC & GAIA decision support system for multicriteria decision aid, Decision Support Systems, 12(4–5), 297–310, (1994).

19. J.P. Brans, Ph. Vincke, B. Mareschal, How to select and how to rank projects: The PROMETHEE method, European Journal of Operational Research 24, 228–238, (1986).

20. M. Behzadian, R.B. Kazemzadeh, A. Albadvi, M. Aghdasi, PROMETHEE: A Comprehensive Literature Review on Methodologies and Applications, Euro-pean Journal of Operational Research, 200(1), 198–215, (2010).

21. M. Mostert, G. Yoko, S. Kokot, Application of chemometrics to analysis of soil pollutants, Trends in Analytical Chemistry, 29(5), 430–445, (2010).

22. H.R. Keller, D.L. Massart, J.P. Brans, Multicriteria decision making: A case study, Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 11, 175–189, (1991).

250

23. SRPS ISO 2919:2004, Radiation protection – Sealed radioactive sources – Gene-ral requirements and classification

24. J. Pallant, SPSS: Survival Manual, Fourth Edition, Allen & Unwin, Australia (2011).

25. Report on the level of exposure of the population to ionizing radiation from the environment in the Republic of Serbia in 2010, Serbian Radiation Protection and Nuclear Safety Agency, Belgrade (2011).

26. M. Papić, M. Vuković, I. Bikit, D. Mrđa, S. Forkapić, K. Bikit, Đ. Nikolić, Multi-Criteria Analysis Of Soil Radioactivity In Čačak Basin, Serbia, Rom. Journ. Phys., Vol. 59, Nos. 7–8, P. 846–861, Bucharest, (2014)

27. Gy. B ardossy and J. Fodor, New possibilities for the evaluation of uncertainties in safety assessment of radioactive waste disposal. Acta Geologica Hungarica 44/4 (2001) pp. 363–380.

28. J. Fodor and Gy. Bardossy, Application of fuzzy methodology in the safety ana-lysis of the Puspokszilagy radioactive waste repository, Hungary. Proc. 3rd Int. Symp. on Computational Intelliegence (Budapest, 2002) pp. 259–274.

29. T. Vieno and H. Nordman, Safety assessment of spent fuel disposal in H¨asthol-men, Kivetty, Olkiluoto and Romuvaara TILA-99. (Report of Posiva Oy, 1999) 253 p.

30. OECD NEA 1991: Disposal of radioactive wastes: Review of safety assessment methods. – Paris.

31. OECD NEA 1992: Safety assessment of radioactive waste repositories: Systematic approaches to scenario development. – Paris.

32. OECD NEA 1997: Lessons learnt from ten performance assessment studies. – Pa-ris. 129p. 210 References.

33. OECD NEA 2000a: Safety report 97: post closure dafety of deep repository for spent nuclear fuel in Sweden. An international Peer Review. – Paris. 49p.

34. SANDIA 1994: Proceedings of the high consequence operations safety sympo-sium. – SAND94.2364. Albuquerque/NM. 528p.

35. Commission of the European Communities 1988: PAGIS – Performance Asses-sment of Geological Isolation Systems for Radioactive Waste. Bruxelles, Luxem-bourg. 268 p.

36. Gy. Bardosi and J. Fodor, Evaluation of Uncertainties of Risks in Geology, Sprin-ger, Berlin (2003).

· PDF fileII AKADEMIJA NAUKA, KULTURA I UMETNOSTI VOJVODINE Proučavanje i razvoj metoda i...

Documents

Transcript of · PDF fileII AKADEMIJA NAUKA, KULTURA I UMETNOSTI VOJVODINE Proučavanje i razvoj metoda i...