Методы оценки эффективности: Методы оценки эффективности инвестиционных проектов

Автор: | 31.03.1976

Содержание

Оценка эффективности интернет-рекламы: методы, показатели и примеры

В борьбе за покупателя важную роль играет реклама, которая позволяет охватить большое количество пользователей за короткий период времени. Чтобы оптимизировать рекламу и сделать ее как можно эффективнее, необходимо регулярно проводить оценку ее рентабельности. Эта оценка помогает брендам скорректировать бюджет, определив сильные и слабые каналы привлечения и узнав рентабельность конкретных кампаний.

В этой статье мы рассмотрим основные методы и показатели, с помощью которых вы сможете отслеживать результативность и проводить анализ рекламы в интернете.

Содержание

Почему оценка эффективности рекламы так важна

В среднем компании тратят от 7 до 10% дохода на рекламу. Не удивительно, что бизнесу важно понимать, туда ли он вкладывает свой бюджет и насколько увеличивается доход при таких затратах.

Чтобы получить максимально полную и правдивую оценку эффективности рекламы и рентабельности вложений, нужно учитывать несколько моментов, которые мы рассмотрим ниже.

Отслеживайте реальный ROI вашей рекламы

Часто маркетологи при оценке рекламных кампаний отталкиваются от затрат, количества кликов, охвата, вовлечения и CTR, забывая об одном нюансе — нужно учитывать все факторы, влияющие на доход с рекламы. Так вы сможете сделать правильный вывод о качестве рекламного канала и качестве рекламного сообщения.

Как минимум можно выделить два основных показателя: конверсия показов рекламы в звонки (клики, обращения), и конверсия звонков в продажи. Чем выше процент конверсии, тем эффективнее канал.

Почему это так важно? Например, вы запустили две рекламных кампании в Google Ads и Facebook по одинаковой стоимости и получили такие результаты:

Если судить по количеству полученных заявок, то кажется, что кампания на Facebook показала лучшие результаты. Но давайте посмотрим на продажи:

У Google Ads продаж в 6 раз больше, чем у Facebook, соответственно и коэффициент конверсии из заявок в продажи выше. Значит, в этом случае выгоднее инвестировать в Google-кампанию, а не в Facebook, как казалось на первый взгляд. Но чтобы определить реальную эффективность маркетинга, нужно видеть, сколько денег вы потратили на каждый канал, кампанию или ключевое слово и сколько прибыли получили с них же.

Основные показатели для анализа эффективности рекламы

Метрики — это то, что лежит в основе анализа и может подтвердить правильность ваших догадок. На какие из них стоит обратить внимание зависит от особенностей бизнеса, ваших задач, предпочтений и возможностей аналитической системы. Ниже мы рассмотрим самые основные.

CTR

Эта метрика показывает, какой процент пользователей, увидевших баннер (кнопку или ссылку) кликнули по нему.

Расчет по формуле:

CTR = Количество кликов / Количество показов × 100%

CPC

Цена за клик — сумма, которую вы платите рекламной площадке за каждый клик по вашему объявлению.

CPC = Расходы на рекламу / Количество кликов

Google Ads отображает эту информацию на аукционах по вашим ключевым словам. Если вы свяжете свои аккаунты в Ads и Google Analytics, то сможете увидеть цену за клик и в отчетах GA. Кроме того, с помощью OWOX BI вы можете импортировать в Google Analytics расходы из других рекламных сервисов, например, Facebook, Yandex. Direct и сравнить CPC и прочие показатели по всем своим кампаниям в одном отчете.

CPA

Цена за действие — сумма, которую вы платите рекламной площадке, когда пользователь совершает целевое действие. Какое действие считать целевым, вы решаете сами. Это может быть подписка на рассылку, запрос обратного звонка, регистрация на вебинар и т.  д.

CPA = Расходы на рекламу / Количество выполненных действий

Этот простой показатель является основой для CPA-маркетинга, где вы платите за каждую конверсию, которую принес партнерский источник. Но учитывайте важный момент — нечестные affiliate-партнеры могут попытаться обмануть вас. Как этого избежать, узнайте в нашей статье про CPA-сети.

ДРР

ДРР (доля рекламных расходов) показывает отношение затрат на рекламу к прибыли от нее. Чем меньше этот показатель, тем эффективнее отработала реклама. Считается по формуле:

ДРР = (затраты на рекламу / прибыль с рекламы) х 100%

ROAS

Для расчета, какой доход приносит каждый вложенный в рекламу рубль, подойдет ROAS (Return On Ad Spend). Он покажет, какая из рекламных кампаний была наиболее успешной. Одна из формул расчета ROAS:

ROAS = прибыль от рекламной кампании / затраты на рекламную кампанию

Читайте также: подборка главных показателей эффективности, которые подойдут большинству компаний, и без которых digital-маркетинга и веб-аналитика теряют свой смысл.

Методы оценки эффективности рекламной кампании

Как определить эффективность рекламной кампании? В зависимости от типа и целей рекламы выделяют несколько методов оценки ее эффективности.

Оценка посещаемости сайта

Этот метод актуален в основном для новостных и контентных проектов, цель которых — отложенные конверсии, подписки, регистрации, посещаемость и т.д.

Для оценки по этому методу достаточно сравнить в Google Analytics или Яндекс.Метрике динамику следующих показателей:

  • Количество сессий.
  • Соотношение новых и вернувшихся пользователей.
  • Среднее количество страниц, просмотренных за один визит.
  • Показатель отказов.
  • Среднее время пребывания пользователей на сайте.

Все эти критерии рассматриваются в комплексе, чтобы увидеть целостную картину поведения пользователей на сайте.

Оценка кампаний в рекламном кабинете

Преимущество этого метода в том, что он позволяет мониторить основные KPI кампаний непосредственно в рекламном кабинете в реальном времени. Недостаток же заключается в том, что невозможно сравнить между собой эффективность кампаний на разных рекламных площадках.

В рекламных кабинетах анализируют следующие метрики:

  • Показатель кликабельности (CTR).
  • Цену за клик (CPC).
  • Цену за конверсионное действие (CPA)
  • Доход от конверсий.

Оценка коммуникативной эффективности

Этот метод чаще применяется для рекламы в офлайне: радио, телевидение, физические рекламные носители и т.д. Однако он будет актуальным и для оценки эффективности интернет-рекламы, так как поможет узнать отношение пользователей к рекламной кампании в целом. Суть заключается в том, чтобы определить уровень воздействия рекламы на потенциальную аудиторию. Для этого проводят опросы и анкетирование людей, которые видели рекламное объявление.

Выделяют следующие критерии коммуникативной эффективности рекламной кампании:

  • Осведомленность.
  • Намерение человека купить товар.
  • Лояльность к бренду.
  • Позитивные ассоциации.
  • Отзывы о рекламе.

Оценка экономической эффективности

Как ясно из названия, этот метод предполагает анализ ключевых показателей экономической эффективности рекламы, таких как: цена конверсии, цена лида, доход, средний чек, ROMI, ROAS, ДРР и т.д. Этот метод, пожалуй, самый действенный и дает наглядное представление о том, какие кампании окупаются, а какие нет. Куда стоит инвестировать, а куда прекратить сливать маркетинговый бюджет. Именно поэтому ему посвящена вся наша статья.

Запись вебинара

Сравнение способов оценки медийных рекламных кампаний: инструменты, их преимущества

и ограничения

Расчет эффективности рекламы

Ранее мы писали подробную статью о том, как узнать рентабельность рекламы с помощью трех способов: в рекламных кабинетах, в Google Analytics или на основе сквозной аналитики. Сейчас пройдемся по основным моментам.

В рекламном кабинете есть данные рекламной системы без бизнес данных и данных с сайта. Например, информация по площадкам и объявлениям, охват, сколько вы заплатили за каждый клик пользователя по рекламному объявлению и за целевое действие, и насколько эффективно взаимодействие пользователя с рекламным объявлением.

В Google Analytics уже есть данные с сайта и данные с рекламных площадок, но по умолчанию доступны только данные Google Ads и нет CRM-данных. Чтобы добавить данные и с других рекламных источников, настройте автоматический импорт с помощью OWOX BI. Сервис будет автоматически передавать в GA клики, расходы, показы по всем кампаниям, проверять данные на наличие ошибок и конвертировать их в нужную вам валюту. Вы можете попробовать, как это работает, подписавшись на бесплатный Trial.

Узнайте, какие кампании приносят прибыль, а какие не окупаются

Автоматически импортируйте расходы из рекламных сервисов в Google Analytics. Сравнивайте затраты, CPC и ROAS разных кампаний в одном отчете.

Также в Google Analytics можно настроить стандартную и расширенную электронную торговлю (Enhanced Ecommerce). Стандартный вариант позволит вам узнать, сколько было заказов в интернет-магазине и какой доход они принесли, а расширенный — увидеть пути ваших клиентов от первого посещения сайта до покупки. Но стоит помнить, что часть заказов, оформленных на сайте, может не выполняться — покупатели могут не забрать или вернуть товар. В итоге невыполненные заказы будут искажать статистику и вы можете получить неполную оценку эффективности рекламы.

Оценка эффективности рекламы на основе сквозной аналитики позволит учитывать не только данные о расходах из рекламных сервисов и покупательской активности, но и реальные продажи из CRM с учетом возвратов и все точки касания пользователя с вашим бизнесом (как онлайн, так и офлайн).

При расчете эффективности рекламы, учитывайте следующие правила:

  • У каждой рекламной кампании должна быть цель. Например, привести N новых покупателей с ROAS=300%.
  • Учитывайте длительность рекламной кампании. Например, если она запускается на несколько месяцев, желательно анализировать промежуточные результаты хотя бы раз в месяц, чтобы вовремя заметить возможные риски и внести изменения.
  • Если у вас сезонный бизнес, учитывайте это при оценке результатов рекламы. Лучше сравнить текущие показатели со средним значением за такой же предыдущий период.
  • Сравнивайте между собой показатели за одинаковые промежутки времени. То есть неделю с неделей, месяц с месяцем, квартал с кварталом.

Примеры отчетов для анализа эффективности онлайн-рекламы

В этой статье мы не будем рассматривать отчеты в рекламных сервисах. Перейдем сразу к комплексным решениям.

Ниже пример отчета в Google Analytics со всеми данными о сессиях, затратах и ​​доходах, собранных с разных рекламных сервисов через OWOX BI. Такие важные метрики, как ROAS и RPC (доход за клик) рассчитываются автоматически на основе сравнения стоимости каждой кампании с соответствующим доходом.

Здесь показан отчет анализа выкупаемости товаров. С ним вы сможете сделать вывод об эффективности рекламы с учетом реальных продаж.

С помощью OWOX BI Smart Data можно построить полный отчет по эффективности рекламных кампаний. Он позволит узнать, сколько реальной прибыли (а не кликов или лидов) вам приносит каждый канал.

Вы можете попробовать построить такой отчет, подписавшись на бесплатный Trial.

Попробовать бесплатно

Если у вас еще остались вопросы об оценке эффективности рекламных кампаний, задавайте их в комментариях и наши специалисты ответят вам.

Использованные инструменты

Часто задаваемые вопросы

Открыть все Закрыть все
    Почему важно оценивать эффективность рекламы?

    В среднем компании тратят от 7 до 10% дохода на рекламу. Не удивительно, что бизнесу важно понимать, туда ли он вкладывает свой бюджет и насколько увеличивается доход при таких затратах.

  • Какие есть методы оценки эффективности рекламной кампании? В зависимости от типа и целей рекламы можно выделить несколько методов оценки ее эффективности:
  • Как правильно определить эффективность рекламы?
    Оценка эффективности рекламы на основе сквозной аналитики от OWOX BI позволит учитывать не только данные о расходах из рекламных сервисов и покупательской активности, но и реальные продажи из CRM с учетом возвратов и все точки касания пользователя с вашим бизнесом (как онлайн, так и офлайн).

Методика оценки эффективности проектов развития Байкальской природной территории

​разработан в рамках научно — исследовательской работы по теме:

«Формирование инструментов федерального и межрегионального управления устойчивым развитием на примере Байкальской природной территории»

 в рамках государственного задания на 2017 год.

​Разработанный для оценки эффективности инвестиционных вложений в Байкальскую природную территорию специальный модельный инструментарий основан на многолетнем опыты исследований авторов по моделированию и экономической оценке реализации крупномасштабных инвестиционных проектов на региональном и межрегиональном уровнях. Особенность таких инвестиционных проектов определяется их масштабных характером, необходимостью согласования интересов всех участников проекта, инвесторов, государства, региона, населения и т. д. Именно так можно охарактеризовать и рассматриваемый план инвестирования комплекса мероприятий в рамках Байкальской природной территории – как крупномасштабного проекта, в который вовлечены 3 региона, федеральное правительство, частные инвесторы. Для крупномасштабных проектов в методическом плане акценты смещаются от методов финансового анализа к необходимости многокритериальной оптимизации и обоснованию согласованного экономического механизма реализации проектов. Поэтому в рамках разработанного инструментария предусмотрена возможность (при наличии необходимых данных) моделирования и оценки не только коммерческой, но и народнохозяйственной, бюджетной и региональной эффективности реализации крупномасштабных проектов в регионе. При этом, в практическом плане разработанная экономико-математическая модель базируется на основных положениях «Методических рекомендаций по оценке эффективности инвестиционных проектов» (вторая редакция, официальное издание), а также методики, принятые ЮНИДО и Всемирным банком.

Данная универсальная модель позволяет оценивать коммерческую финансовую эффективность инвестиционных проектов, а также может использоваться в качестве инструмента при выработке стратегии их развития.

В основу предлагаемой модели, по характеру являющейся имитационной, положен принцип анализа денежных потоков проекта в его микро- и макроэкономическом окружении. Структура модели позволяет вводить дополнительные блоки, устанавливать новые связи, менять существующие связи и т.д., т.е. учитывать всю специфику данного проекта, отрасли или региона. Разработанная модель позволяет рассчитывать различные сценарии развития проекта, обосновать формы и методы государственной поддержки, и в дальнейшем осуществлять мониторинг его деятельности. Так, например, в случае резких изменений “внешних» и “внутренних» факторов можно оперативно просчитать новые сценарии развития и своевременно внести соответствующие коррективы.

Апробация разработанной методики позволила сформировать инвестиционный план (детализирующий структуру и объемы капиталовложений) с выделением источников финансирования, построен агрегированный график финансирования затрат, учтена взаимосвязь мероприятий и экономических показателей проекта, определен план оказания туристических услуг и услуг смежных отраслей экономики, произведена оценка потребности в дополнительных рабочих местах, рассчитаны текущие расходы, оценены поступления от реализации туристических услуг и услуг смежных отраслей экономики, а также реализации мероприятий по защите экологии БПТ, определены социальные эффекты, финансовые результаты, проведен анализ чувствительности и рисков.

(PDF) Методы оценки эффективности внедрения программного обеспечения

внедрения ПО и базируются на классической теории определения экономической

эффективности инвестиций. В некоторых финансовых методах включена оценка

риска внедрения. Вероятностные методы используются для оценки возникновения

риска и появления новых возможностей при внедрении ПО. Последняя группа

методов представлена качественными (или эвристическими) методами оценки

эффективности, которые направлены на установление соответствия между задачами

конкретного ИТ-проекта и стратегиями развития некоторого предприятия.

Качественные и вероятностные методы в большей степени можно отнести к

управленческому инструменту развития предприятий.

Таблица №2 Традиционная классификация

Методы оценки эффективности программного обеспечения

Количественные методы Качественные методы

Финансовые методы Вероятностные методы

Быстрое экономическое

обоснование (REJ)

Метод внутренней нормы

доходности (IRR)

Метод оценки возврата

инвестиций (ROI)

Метод периода окупаемости

(PP)

Метод совокупной стоимости

владения (TCO)

Метод функционально-

стоимостного анализа (ФСА)

Метод чистого приведенного

дохода (NPV)

Метод экономической

добавленной стоимости (EVA)

Совокупный экономический

эффект (TEI)

Метод прикладной

информационной экономики (AIE)

Метод реальных опционов

Бенчмаркинг

Метод информационной

экономики (IE)

Метод потребительского

индекса

Метод экспертных оценок

Система сбалансированных

показателей (BSC)

Управление портфелем (PM)

С другой точки зрения, методы оценки эффективности можно классифицировать по

характеру результатов внедрения. С одной стороны эффективность внедрения ПО

можно оценивать по фактическим результатам их внедрения, что позволяет

контролировать процесс внедрения на любом его этапе. С другой стороны, оценку

можно делать по прогнозируемым результатам внедрения, что является важным при

выборе наилучшего варианта из нескольких ИТ-проектов и при принятии решении

о финансировании определенного ИТ-проекта (см. Таблицу №3).

Таблица №3 Классификация по характеру результатов

Методы оценки эффективности программного обеспечения

Методы оценки фактических

результатов

Методы прогноза

Бенчмаркинг

Метод оценки возврата инвестиций (ROI)

Метод потребительского индекса

Метод экономической добавленной стоимости (EVA)

Метод экспертных оценок

Система сбалансированных показателей (BSC)

Быстрое экономическое обоснование (REJ)

Метод внутренней нормы доходности (IRR)

Метод информационной экономики (IE)

Метод периода окупаемости (PP)

Метод прикладной информационной

экономики (AIE)

Метод реальных опционов

Метод совокупной стоимости владения

(TCO)

Метод функционально-стоимостного анализа

(ФСА)

Метод чистого приведенного дохода (NPV)

Совокупный экономический эффект (TEI)

Управление портфелем (PM)

Методы оценки эффективности, оперирующие только одним показателем

эффективности, например, периодом окупаемости или нормой доходности, обычно

объединяют в группу традиционных финансовых методов. Поскольку по одному

показателю оценить весь процесс внедрения ПО довольно трудно и результаты

Методы оценки эффективности Ингибиторов — Справочник химика 21

    Важным достоинством методики является возможность оперативной оценки эффективности ингибиторов при высоких температурах (170—180 °С), что нельзя сделать другими методами, где топливо окисляется при избытке кислорода. В отличие-от параметра а, который характеризует в основном активность ингибитора в актах обрыва цепей, параметр К является брутто-характеристикой эффективности ингибитора, которая зависит-от всей совокупности реакций зарождения, продолжения, обрыва и вырожденного разветвления цепей в окисляющемся топливе с введенным в него ингибитором. [c.149]
    Оценка эффективности ингибитора методом ТГА. Эффективность нецепных ингибиторов можно оценивать по результатам термогравиметрического анали- [c. 251]

    Из известных кинетических методов для исследований реактивных топлив, которые получают гидрогенизационными процессами, применяют следующие определение скорости образования свободных радикалов методом ингибиторов, методы определения кинетических параметров в режимах авто- и инициированного окисления, метод оценки эффективности антиоксидантов по кинетике инициированного окисления и др. Потребовалась определенная корректировка. методов, учитывающая специфику топлив как многокомпонентных углеводородных смесей, содержащих примеси веществ, ингибирующих окисление. [c.24]

    Проблема тестирования антиоксидантов стоит особенно остро в связи с расширением ассортимента полимеров и стабилизаторов. Главной ее задачей является разработка комплекса методов быстрой и надежной оценки эффективности различных ингибиторов. При выборе стабилизаторов следует учитывать механизм их действия и свойства композиции в условиях эксплуатации. В первом случае применяют модельные системы во втором — рецептуры и методики, схожие с теми, которые используются в производстве.[c.426]

    В книге дана характеристика современного состояния производства дизельных топлив, рассмотрено влияние процессов смоло- и осадкообразования на ухудшение эксплуатационных свойств топлив, изложены экспериментальные данные по изучению кинетики инициированного окисления и автоокисления на начальных и глубоких стадиях процесса. Приведены кинетические характеристики окисляемо-сти дизельных топлив, контактирующих с конструкционными материалами. Дана оценка эффективности ингибиторов фенольного и амин-ного типа при стабилизации дизельных топлив. Обсуждаются способы стабилизации дизельных топлив, уделено внимание экспериментальным методам исследования качества дизельных топлив. [c.2]

    Однако при торможении коррозии под механическим напряжением подобный метод оценки эффективности ингибиторной защиты неприемлем, В Этом случае эффективность ингибиторного действия следует характеризовать увеличением времени (или числа циклов нагружения) до разрушения, или степенью замедления скорости развития коррозионно-механической трещины. Установлено, что эффективные ингибиторы коррозии под напряжением, уменьшая скороСть докритиЧеского развития трещин, изменяют сам вид кинетической диаграммы А» , с помощью которой описывается рост трещины. [c.108]


    Метод применяют для оценки эффективности ингибиторов окисления, изучения кинетики окисления в нестационарных условиях, а также для исследования окисления таких орг. соед., в к-рых возникают первичные или вторичные пероксильные радикалы. Эти соед. могут служить модельными системами для изучения разл. инициаторов, катализаторов и ингибиторов окисления. При этом объекты исследования не должны влиять на хемилюминесценцию. [c.227]

    Ингибиторы коррозии. Метод оценки эффективности защитного действия ингибиторов коррозии в нефтепромысловых сточных водах Покрытия защитные металлоконструкций промышленных теплиц и технологического оборудования теплиц. Методы и средства контроля Покрытия металлические и неметаллические неорганические. Методы анализа электролитов и растворов. — Взамен ОСТ 84 726—73 [c.254]

    Относительная эффективность антиоксидантов. Для экспериментальной оценки эффективности ингибиторов окисления принципиально могут быть использованы следующие два метода кинетические измерения и определение продолжительности периода индукции. Цель кинетических исследований — определение в относительных единицах константы скорости элементарной реакции (19). Для этого измеряют скорость поглощения кислорода в неразветвленном окислительном процессе соответственно в присутствии Ra и в отсутствие антиоксиданта. Ra и связаны между собой следующей зависимостью, которая легко получается из сопоставления выражений для скоростей соответствующих процессов [уравнения (IV) и (XIV)]  [c.99]

    Оценка эффективности ингибитора по растрескиванию пленок. Существует ряд количественных методов оценки механических свойств свободных полимерных пленок и полимерных покрытий [96]. Однако [c. 249]

    Применение этого метода оценки коррозии предусматривается ГОСТ 9041—74 для оценки эффективности действия ингибиторов атмосферной коррозии. Коррозионными средами в таких ускоренных испытаниях являются влажная атмосфера с конденсацией влаги на, поверхности образцов и без конденсации, а также атмосфера соляного тумана. [c.27]

    Прямые методы оценки эффективности слабых ингибиторов [c.210]

    В случае общей коррозии самым распространенным методом, позволяющим получить наиболее достоверную оценку эффективности данного ингибитора, является определение величины изменения массы металлического образца, погруженного в раствор, содержащий добавки ингибитора или без них. Это один из надежных, но не очень быстрых методов. [c.58]

    И. Л. Розенфельд и сотрудники использовали метод измерения потенциалов для быстрой оценки защитных свойств ингибиторов. Эффективные ингибиторы, как правило, смещают [c. 127]

    Метод потери массы широко используют для оценки эффективности действия различных методов защиты (ингибиторов коррозии, катодной защиты, защитных покрытий). При этом определяют степень защитного действия Р в процентах  [c.80]

    Кинетические измерения для определения ингибирующей активности сильных антиоксидантов представляют значительные трудности в связи с тем, что они во время периода индукции практически полностью подавляют поглощение кислорода. Поэтому для оценки относительной эффективности антиоксидантов часто используют другие методы — определение величины периода индукции поглощения кислорода или накопления гидроперекисей. Эти методы благодаря удобству и простоте находят большое практическое применение в многочисленных исследованиях для оценки относительной эффективности ингибиторов [495]. Эффективность антиоксиданта можно определять непосредственно в окисляемой системе, но в последнее время для этой цели используют параметры некоторых модельных реакций, в частности реакций антиоксидантов с перекис- [c. 100]

    Лучшим способом оценки свойств полимера и эффективности ингибитора является испытание изделия в условиях эксплуатации. Однако во многих случаях на такие исследования требуются месяцы и даже годы. Поэтому чаще всего применяют ускоренные методы испытаний, что делает совершенно необходимой экстраполяцию полученных результатов к условиям эксплуатации с целью прогнозирования времени жизни изделий. Такого рода экстраполяция осуществляется на основе теоретического анализа процессов деструкции, примеры которого даны в предыдущих главах. [c.226]

    Интересно отметить, что введение ингибиторов не изменяет указанного характера процесса окисления, вызывая лишь на определенный период времени задержку в начале окисления. Неоднократно уже нами цитировавшиеся исследователи лаборатории Юниверсал ойл продактс (Universal oif Produ ts) опубликавали eni e три работы. В первой из этих работ [43] они дали новый метод оценки эффективности ингибиторов в циклогек-сеновых числах (увеличение индукционного периода окисления циклогексена в результате добавки к нему 0,002% того или иного ингибитора). Во второй работе [44] они дают оценку как ингибиторам ряду красок (азокраскам и индофеноловым краскам), а также отмечают благоприятный эффект одновременного воздействия двух таких ингибиторов  [c.333]


    Определение коррозионной активности реагента. Для определения коррозионной активности реагента можно использовать метод, применяемый в нефтяной промышленности для подбора и оценки ингибиторов коррозии ОСТ 39-099—79 Ингибиторы коррозии. Методы оценки эффективности защитного действия ингибиторов коррозии в нефтепромысловых сточных водах . Сущность метода заключается в следующем. В двугорлый стеклянный сосуд (рис. 59)вместимостью около 1 10 м , который состоит из двух цилиндрических камер, сообщающихся сверху и сниз>, помещают герметизированный привод с мешалкой и металлические образцы. Металлические образцы для испытаний в агрессивных средах изготовляют из холоднокатаной стали марки 08КП, ЗКП, стали 30 или 45. В качестве материала образцов можно использовать сталь насосно-комп- [c.138]

    Метод лр -дназна ен для оценки эффективности ингибиторов коррозии в сероводородсодеркядей среде путем сравнания потерь массы контрольных образцов после контакта с агреасмвной средой, содержащей ингибитор, и в отсутствие его. Илл. 3. [c.205]

    Традиционно наиболее широкое распространение получили качественные методы оценки эффективности стабилизаторов, основанные на их сравнительном анализе. Сравнительная оценка проводится с использованием ускоренных методов испытаний, моделнруюгцих в определенной степени условия эксплуатации стабилизируемых объектов. Большинство этих методов несомненно полезны нри решении частных вопросов о подборе более эффективного стабилизатора для определенной конкретной системы. Однако провести сопоставительный анализ эффективности широкого круга ингибиторов и выяснить механизм их тормозящего действия с помощью методов ускоренных испытаний не удается. Кроме того, эти методы весьма трудоемки и продолжительны во времени. [c.122]

    Для оценки эффективности ингибиторов разработан ряд методов, при которых в одних случаях используются такие макрокине-тические параметры как период индукции или отношение концентраций исследуемого и стандартного ингибиторов, в других — непосредственно определяются элементарные константы, характеризующие активность антиокислителей. [c.314]

    Эффективность антиоксидантов часто оценивают увеличением периода индукции при введении какого-либо антиоксиданта, взятого в определенной концентрации. Так, используемый в работе [404] коэффициент стабилизации представляет частное от деления прироста величины периода индукции (в ч) на концентрацию введенного антиоксиданта (в вес. %). Однако вследствие сложной зависимости величины перцода индукции от концентрации антиоксиданта такого рода оценка целесообразна лишь при какой-то определенной концентрации антиоксидантов. Существуют и другие методы определения эффективности ингибиторов, в которых используют эмпирические величины и соотношения, связанные с длительностью периода индукции и концентрацией ингибитора [379].[c.83]

    Оценка эффективности неценных ингибиторов. Теперь необходимо остановиться на методах оценки эффективности иецепного ингибирования, рассмотрев общий случай, когда эффективный ингибитор генерируется из малоактивного соединения. Очевидно, что [c.243]

    Стерн [56] отметил, что метод поляризационного сопротивления может иметь значение для определения влияния изменений среды (состава, температуры, скорости) и состава сплава на скорость коррозии и для оценки эффективности ингибиторов. После его публикаций метод нашел широкое применение в различных областях исследований. Так, например, Легаулт и Волкер [93] использовали этот метод для изучения действия ингибитора ЫаЫОг на коррозию стали в хлоридных растворах. Франс и Волкер [94] распространили его на изучение коррозии различных металлов непосредственно в системе охлаждения автомобильного двигателя, Джонс и Грин [95] разработали теорию быстротечной линейной поляризации для изучения очень низких скоростей коррозии, которые имеют место на хирургических материалах, предназначенных для имплантации, и показали, как данные поляризационного сопротивления могут быть использованы для контроля возникновения питтинга или других видов локальной коррозии, [c. 558]

    Коррозионная активность в присутствии электролита позволяет более дифференцированно оценить защитные свойства бензинов, обладающих малой коррозионной активностью в условиях конденсации воды, что очень важно при подборе и исследовании эффективности ингибиторов коррозии. Метод оценки разработан С. К. Кюрегяном и К. А. Демиденко [56]. [c.51]

    Метод определения коррозионной активности в присутствии электролита применяют также для оценки эффективности защитньк присадок (ингибиторов коррозии). Для сравнения используют эталонное топливо-смесь двух индивидуальных углеводородов 80% эталонного изооктана (ГОСТ 5.394-70) и 20% толуола (ГОСТ 5.789-69), так называемая смесь ИТ. [c.51]

    Особенно широкое распространение получил динамический термогравиметрнческий анализ полимерных композиций [37, 38]. При ускоренных лабораторных испытаниях этот метод имеет большие преимущества по сравнению с изотермическим анализом, так как позволяет проводить быструю оценку температурных характеристик процесса разрушения неста-билпзнрованного и стабилизированного полимера. Однако в ряде случаев по данным динамической термогравиметрии (кривым ТГА) проводят вычисления ряда эффективных величин энергии активации, пред-эксионенциального множителя, порядка реакции и, основываясь на этих результатах, без достаточных на то оснований трактуют механизм деструкции полимера или оценивают эффективность ингибитора (при этом часто забывают, что рассчитанные с помощью разных методик кинетические параметры имеют совершенно различный физический смысл) [10]. Поэтому целесообразно более подробно остановиться на сущности ошибок, возможных при определении кинетических параметров этим методом. [c.227]

    Таким образом, результаты изучения окисления различных масел методом хемилкминесценции свидетельствуют, что индустриальные и моторные масла уже при температурах 60-80°С начинают достаточно интенсивно окисляться. Это предопределяет необходимость применения в их составе эффективных ингибиторов окисления. Метод хемилю-минемценцни может быть рекомендован для экспрессной оценки окислительной устойчивости минеральных масел, особенно на начальных стадиях окисления, а также для тестирования антиокислительных присадок. Вторичные ароматические амины типа диафена существенно ингибируют окислительные процессы в индустриальных и загущенных моторных маслах, в том числе на фоне многофункциональных (пакетных) присадок типа /-4970. [c.91]

    Сравнительная оценка эффективности реагентов-ингибиторов в статических условиях, основанная на их способности удерживать осадкообразующие катионы (Са +, Ва +) в объеме раствора, препятствуя образованию осадков Са304, СаСОз Ва504. Этот метод получил наиболее широкое распространение. [c.444]

    Газо-хроматографические методы успешно применяются для изучения кинетики и механизма деструкцион-ных процессов, для определения стабильности полимеров, для оценки эффективности различных ингибиторов и др, В табл. 14 приведена сводка работ, в которых газо-хроматографические методы применялись для изучения процессов деструкции. Она демонстрирует широкие возможности использования газовой хроматографии в этой области полимерной химии. Следует, однако, отметить, что на практике преимущества газо-хроматографического метода, к сожалению, используются далеко не полностью.[c.188]

    Наиболее удобный метод оценки чистоты М. к.— алка-лиметрич. титрование наличие двойных связей определяют бромид-броматиым способом в калиевой или натриевой соли М. к. Для предотвращения полимеризации при хранении в М. к. добавляют эффективные радикальные ингибиторы, к-рые перед использованием [c.93]

    Проведена оценка эффективности ингибирования органических отложений различного углеводородного состава с использованием композиционных присадок, обладающих поверхностно-активными свойствами. Оценка эффективности действия ингибиторов осуществляется весовым методом (метод холодного ци-лш1дра). Установлен характер влияния концентрации ингибиторов и их соотношения в композициях на эффективность ингибирования и кинетику процесса образования отложений. Проведено математическое моделирование процесса ингибирования органических отложений. [c.81]


Общая характеристика методов оценки эффективности

Общая характеристика методов оценки эффективности

Международная практика оценки эффективности инвестиций существенно базируется на концепции временной стоимости денег и основана на следующих принципах:
1. Оценка эффективности использования инвестируемого капитала производится путем сопоставления денежного потока (cash flow), который формируется в процессе реализации инвестиционного проекта и исходной инвестиции. Проект признается эффективным, если обеспечивается возврат исходной суммы инвестиций и требуемая доходность для инвесторов, предоставивших капитал.
2. Инвестируемый капитал равно как и денежный поток приводится к настоящему времени или к определенному расчетному году (который как правило предшествует началу реализации проекта).
3. Процесс дисконтирования капитальных вложений и денежных потоков производится по различным ставкам дисконта, которые определяются в зависимости от особенностей инвестиционных проектов. При определении ставки дисконта учитываются структура инвестиций и стоимость отдельных составляющих капитала.
Суть всех методов оценки базируется на следующей простой схеме: Исходные инвестиции при реализации какого-либо проекта генерируют денежный поток CF1, CF2, … , CFn. Инвестиции признаются эффективными, если этот поток достаточен для:
— возврата исходной суммы капитальных вложений;
— обеспечения требуемой отдачи на вложенный капитал.
Наиболее распространены следующие показатели эффективности капитальных вложений:
— дисконтированный срок окупаемости (DPB).
— чистое современное значение инвестиционного проекта (NPV),
— внутренняя норма прибыльности (доходности, рентабельности) (IRR),
Данные показатели равно как и соответствующие им методы, используются в двух вариантах:
— для определения эффективности независимых инвестиционных проектов (так называемая абсолютная эффективность), когда делается вывод о том принять проект или отклонить,
— для определения эффективности взаимоисключающих друг друга проектов (сравнительная эффективность), когда делается вывод о том, какой проект принять из нескольких альтернативных.

Понравился данный материал?
Не стесняйся, поставь лайк, расскажи о нас своим друзьям, однокурсникам, короче, всем, кому был бы полезнен наш сайт! Тебе ничего не стоит, а нам приятно, что не зря стараемся 😉

Спасибо!

Методы оценки эффективности маркетинга персонала

Туниянц Маргарита Феликсовна
Россинская Марина Васильевна

1. студентка 2 курса магистратуры кафедры экономики и менеджмента ФГБОУ ВО «СГУ» г.Сочи
2. дэн., профессор, кафедры экономики и менеджмента

Tuniyants Margarita Feliksovna
Rossinskaya Marina Vasilievna

1. 2nd year student of the Department of Economics and Management, FSBEI of HE «SSU», Sochi
2. Dan., Professor, Department of Economics and Management
FSBEI HE “SSU”, Sochi

Аннотация: В статье рассмотрен вопрос о методах эффективности маркетинга персонала, который является одним из обсуждаемых в современном менеджменте. Предложены методы, с помощью которых можно оценивать эффективность развития прогрессивных компаний. Использование данных методов позволит компании либо крупной корпорации принимать обоснованные решения и получить наибольшую отдачу от вложенных средств.

Abstract: The article deals with the issue of efficiency methods of marketing personnel, which is one of the discussed in modern management. The methods with the help of which it is possible to estimate the efficiency of progressive companies development are offered. The use of these methods will allow a company or a large corporation to make informed decisions and get the greatest return on the invested funds.

Ключевые слова: Маркетинг персонала, оценка эффективности маркетинга, эффект, метод, компания

Keywords: Personnel marketing, evaluation of marketing efficiency, effect, method, company



Кадровый маркетинг представляется одним из основных течений в стратегии развития прогрессивной компании, в следствии чего, в условиях развития высокотехнологичного производства значимость человека повышается, а требования к его опыту, умениям и высококлассным компетенциям предъявляются всегда более высокие показатели трудовых характеристик [2].

Опыт показывает, что существует два ключевых подхода к управлению трудового коллектива, как неотъемлемой части управления в организации — технократический и гуманистический. При технократическом подходе в начале, административные решения, подчиняются производственным интересам. Гуманистический подход предполагает формирование специализированных условий труда и их содержания, которые сокращает степень отстранения персонала через его рабочую активность и от иных коллег.

Особую важность имеет скрупулёзная разработка методов стимулирования, дифференцированного подхода к рабочему ресурсу при разработке общепринятых законов и правил работы с коллективом для всех подразделений (планирование персонала, разработка и реализация программ развития персонала, ротация персонала и т. д.), а также благоприятное развитие условий труда. Особую важность имеет развитие внутрикорпоративной культуры корпорации.

Система кадровой службы — это совокупность целей, векторов развития и ключевых трендов деятельности, направленных на обеспечение непрерывного роста конкурентоспособности организации в рыночных условиях, повышение производительности труда и характеристику работы, снабжение качественной общественной производительности функционирования команды [5].

Оценка эффективности управления персоналом возможно станет одним из преимущественных рычагов увеличения производительности процесса управления в современном маркетинге персонала.

Конечно, чтобы судить о том, насколько эффективны различные системы управления персоналом, необходимы четкие критерии, дозволяющие проводить определённую ​​оценку.

Маркетинг персонала требует систематичного опыта, оценки затрат и выгод от общей программы управления персоналом и сопоставление ее производительности с результатами деятельности корпорации за аналогичный период.

Относительно определенных методов оценки управленческой работы, то предложенные и практикующие в работе методы, можно разбить на три направления: количественные, качественные (или описательные) и комбинированные (или промежуточные) [3]. (Таблица №1)

Таблица 1

Методы оценки управленческой работы

Самую большую популяризацию получили количественные методы оценки административной работы, особенно оценки, коэффициенты и балл-коэффициенты. Их особенностью являются объективность, независимость от личностных отношений специалистов с рядовыми сотрудниками, возможность более точно формализовать и систематизировать результаты, сопоставить параметры и конечно же, применить экономические подходы.

Эффективность управления персоналом суммируется из объема, полноты, свойства и актуальности, возложенного на него функционала. Для выявления стадии эффективности управления персоналом необходимы тождественные аспекты и показатели.

В момент избрания критериев оценки необходимо учитывать: 1). для каких четких задач используются итоги анализа и, 2). для какой группы работающего состава устанавливаются определенные аспекты, учитывая, что они будут отличаться в зависимости от сложности, ответственности и совершенствования направленности.

В качестве критериев в области эффективности управления персоналом могут выступать обусловленные, установленные образцы производства или технического обслуживания, которым соответствуют работники, а также при надлежащем качестве работы и снижении затрат в результате повышения ротации кадрового состава, неоправданных простоев и т. д.

В то же момент оценка эффективности управления персоналом суммируется из нескольких составляющих: экономической эффективности, характеризующей при достижении поставленных задач корпорации посредством использования рабочего состава на основе принципа экономного использования накопленных ресурсов, и социально значимой эффективности, характеризующая степень ожидания потребностей и заинтересованности сотрудников.

Эффективность управления персоналом может оцениваться системой показателей. Таким образом, Ю.М. Иванцевич и А.А. Лобанов предложили методологию анализа деятельности служб управления персоналом, в которой критерии оценки скомбинированы специфичным образом (Таблица №2) [1]:

Таблица 2

Методология анализа деятельности служб управления персоналом

 Любой из вышеупомянутых показателей и их соединения отражают эффективность работы служб управления персоналом, для целей оценки они сравниваются с поставленными функциями.

Используя рекомендованные параметры, возможно определить направление воздействия любого аспекта на изменение степени продуктивности, но этот эффект не может стать квантитативно определен.

Разумеется, система показателей, требуемых для определения эффективности управления персоналом, нуждается в прогрессе. Урегулирование данной проблемы позволит нам объективно оценить действительность организационных и общественных культмероприятий, уточнить запланированные цели и задачи.

Оценка эффективности управления персоналом основана на критериях, представленных в объективных показателях развития производства, которые представлены в таблице 3 [4].

Таблица 3

Оценка эффективности управления персоналом

Используя свойства эффективного показателя, определяющего экономическую эффективность управления персоналом, вероятнее всего можно принять среднегодовой размер производства на одного сотрудника, как отношение среднегодового объема продаж единицы к среднему фактическому числу специалистов.

В качестве эффективного показателя, характеризующего социальную эффективность управления персоналом, следует предложить, например, коэффициент текучести кадров.

Коэффициент текучести кадров рассчитывается, как отношение количества сокращенных на работе пенсионеров, сокращенных за прогулы и прочие нарушения правил за время работы, к среднему списку количества сотрудников на протяжении года, в процентном соотношении.

Показатель абсентеизма является одним из важных показателей социальной эффективности управления персоналом, однако он коррелируется с параметрами текучести, ввиду того, что оба действия активизируются одинаковыми факторами. Высокий уровень абсентеизма является признаком того, что в ближайшее время может повыситься текучесть кадров, поэтому последующие статистические исследования необходимо проводить с одним из них [6].

В заключение следует подчеркнуть, что недостаток хорошо разработанной и общей методологии оценки эффективности управления персоналом делает ее значимой для дальнейшего исследования оптимального сочетания методов, технологий и инструментов для диагностики и оценки.

Библиографический список
1. Иванцевич Дж.М., Лобанов А.А. Человеческие ресурсы управления. – М.: Дело, 2003. – С.62-71.
2. Маркушина Е. Маркетинг для чайников со свистком / http://www. management.com.ua/marketing/mark037.html.
3. Постма П. Новая эра маркетинга: Пер. с англ. — СПб.: Питер, 2002. – 430с.;
4. George Cressman, «Choosing the Right Metric», Drive Marketing Excellence (November 2014), New York: Institute for International Research.
5. Robert Kaplan and David Norton, «The Balanced Scorecard — Measures That Drive Performance», Harvard Business Review (January-February 2012): 71–79; and Robert Eccles, «The Performance Measurement Manifesto», Harvard Business Review (January-February 2012): 131–137.
6. Yuxin Chen, James Hess, Ronald Wilcox, and Z. John Zhang, «Accounting Profits Versus Marketing Profits: A Relevant Metric for Category Management», Marketing Science, 18, no. 3 (2009): 208–229.

Какие существуют методы оценки эффективности компании или бизнеса?

Методов оценки эффективности бизнеса существует несколько, мы опишем наиболее известные и их три вида:

  1. Горизонтальный, нередко именуется трендовым – в основе лежит изучение динамики отдельных показателей прибыли в определенный временной период. Посредством этого метода осуществляют расчет темпов роста конкретных видов прибыли, в итоге проясняется специфика их изменений. На практике чаще всего можно встретить следующие разновидности метода:

- сравнение показателей отчетного периода с такими же показателями предшествующего периода, к примеру, показатели прошлого месяца или года;

- сравнение конкретных показателей отчетного периода с показателями за аналогичный временной период прошлого года, чаще всего используется предприятиями с сезонным бизнесом;

- сравнение конкретных показателей за несколько предшествующих периодов, его цель – изучение динамики отдельных исследуемых показателей.

  1. Вертикальный, еще называют структурным, поскольку он состоит в структурном разделение обобщенных показателей, которые характеризуют прибыль компании. Он, как и предыдущий метод, подразделяется на отдельные виды:

- структурный анализ отдельных сфер деятельности, образующих прибыль. Производится подсчет удельного веса либо соотношение сумм прибыли, приобретенной от различных сфер деятельности;

- структурный анализ прибыли по отдельным видам товаров или услуг.

  1. Сравнительный – в его основе заложено сравнение конкретных групп показателей прибыли. Метод предусматривает расчет относительных и абсолютных отклонений параметров в проводимом сравнении:
  • сравнительный анализ значений уровня доходности, где объект исследования – показатели операционной прибыли. Сам анализ проводят, чтобы выяснить какую позицию занимает компания относительно конкурентов, и какие имеет дополнительные резервы для последующего развития;

  • сравнительный анализ показателей доходности компании и ее основных конкурентов. Проводится для выявления позиции компании на рынке и разработки мер по увеличению прибыли;

- сравнительный анализ отчетных и плановых значений выручки. Выявляется степень отклонения отчетных значений от запланированных и что привело к такому результату. Полученные сведения применяются для внесения соответствующих корректив в экономическую деятельность компании.

Более детальный разбор методов вы можете прочитать в статье, посвящённой оценке эффективности компании.

Методология оценки множественных преимуществ мер по повышению энергоэффективности в промышленности

В следующем разделе подробно рассматривается подход, с помощью которого была разработана комплексная методология для выявления, количественной оценки и монетизации БМ промышленных ЕЕМ — методологий БМ. . Кроме того, в нем объясняются элементы, на которых основана методология, и то, как она применялась и может применяться в промышленности.

Оценка MB запланированных (предварительный анализ) или уже реализованных EEM (последующий анализ) в организации может выявить дополнительные положительные денежные потоки, возникающие в результате воздействия EEM на различные области бизнеса. Всесторонний анализ этих эффектов возможен только при участии ключевых заинтересованных сторон из каждого подразделения, таких как высшее руководство, технических специалистов, энергетических менеджеров, а также эксплуатационный персонал, пользователи и даже клиенты. Более того, EEM необходимо тщательно охарактеризовать как с экономической, так и с технической точки зрения; и среда, в которой он работает, должна быть полностью указана. Влияние внедренного или потенциального EEM на различные процессы, технологии или даже поведенческие аспекты может быть оценено (ex-post) или оценено (ex-ante) качественно или количественно.Количественная оценка способна сильно повлиять на инвестиционное решение, основанное на ее влиянии на ключевые финансовые показатели, такие как время окупаемости, чистая приведенная стоимость или внутренняя норма прибыли. Чем более благоприятны эти значения, тем более вероятно, что EEM будет рассматриваться на том же уровне, что и инвестиции в основной бизнес; и, следовательно, проекты энергоэффективности можно сравнивать и координировать с другими ожидаемыми инвестициями внутри организации.

Разработка методологии MB включала несколько этапов, первоначально начиная с анализа драйверов и препятствий для внедрения EEM.Следующим шагом было определение обзора всех потенциальных МБ, которые могут возникнуть в промышленных процессах. На основе этих знаний были определены три фазы фактической методологии БМ.

Анализ движущих сил и препятствий

Определение методологии, которая применима в промышленных условиях и поддерживает рынок в долгосрочной перспективе, требует, среди множества других факторов, учета требований заинтересованных сторон. Это, в свою очередь, требует знания процессов принятия решений в организациях и, что наиболее важно, анализа соответствующих драйверов и препятствий для внедрения EEM.На рисунках 1 и 2 перечислены наиболее актуальные драйверы и препятствия для внедрения EEM, синтезированные из трех крупномасштабных исследований, посвященных изучению движущих сил и препятствий в различных организациях по всей Европе [8, 9, 11]. Сопоставимые драйверы и препятствия также можно найти у Haraldsson и Johansson [28] и Cagno et al. [27]. Большинство драйверов и препятствий из литературы были также указаны и подтверждены отраслевыми партнерами в ходе тематических исследований, проведенных для этого исследования.

Рис.1

Драйверы для реализации EEMs

Рис.2

Препятствия на пути внедрения EEM

Впоследствии драйверы, а также барьеры были распределены по внутренним и внешним факторам. На внешние факторы, будь то драйверы или препятствия, организация не может повлиять или изменить, в то время как на большинство внутренних факторов организация может влиять напрямую. Это означает, что внутренние драйверы могут использоваться для стимулирования реализации EEM, показывая положительное влияние EEM на эти факторы.Улучшение драйверов и, следовательно, положительные эффекты от реализации EEM могут привести к синергетическим эффектам, которые затем помогают значительно облегчить реализацию EEM. С другой стороны, внутренние барьеры — это те факторы, на большинство из которых организация может напрямую влиять. Следовательно, они обеспечивают рычаг для реализации EEM. Однако положительные эффекты внешних драйверов могут быть использованы для стимулирования внедрения EEM. Далее внутренние факторы были разделены на финансовые, технологические и другие факторы.Однако по внешним факторам различали законы и постановления и общественный имидж.

Среди препятствий не было обнаружено факторов, связанных с общественным имиджем класса. Это приводит к выводу, что компании, похоже, не видят угроз своим отношениям с клиентами при внедрении EEM, но напротив, они, похоже, считают внедрение EEM полезным для своего внешнего имиджа. Хотя движущие силы более равномерно распределены по внутренним и внешним факторам, кажется, что барьеры в основном коренятся внутри организаций.Более того, анализ литературы [8, 9, 11] показал, что большинство драйверов и барьеров одинаковы для разных секторов промышленности и не зависят от размера компании или подразделения, в то время как воспринимаемая значимость отдельных факторов и барьеры зависят от компании.

Понимание движущих сил и препятствий, возникающих при внедрении EEM, жизненно важно для разработки комплексной методологии, которая способна решать конкретные проблемы организаций с точки зрения повышения энергоэффективности.Учитывая, что большинство барьеров являются внутренними и, следовательно, на них может влиять организация, эффект от подхода, устраняющего или уменьшающего большинство барьеров, может быть значительным. Представленная методология MB была концептуализирована таким образом, чтобы поддержать движущие факторы и уменьшить препятствия.

Определение множественных выгод

До разработки отдельных этапов методологии БМ в качестве основы для определения потенциальных БМ, которые могут иметь место в промышленных процессах, использовались конкретные ключевые показатели эффективности (КПЭ).Для первоначального набора из более чем 150 ключевых показателей эффективности, которые были определены на основе обзора литературы [15, 18, 29] в области управления операциями, было оценено, как потенциальная выгода может быть получена за счет увеличения или уменьшения соответствующего значения. Типичным примером такого KPI является использование производственных мощностей: увеличение использования производственных мощностей может привести к более высокой производительности, что, в свою очередь, приведет к более высокому доходу и, следовательно, к дополнительным преимуществам. На следующем этапе были отсортированы дубликаты, перекрывающиеся KPI, KPI, которые не могли быть ни количественно оценены, ни обоснованно квалифицированы, либо применимы только к очень узкому кругу случаев.

Дальнейшее согласование с существующей литературой (см. Обзор литературы), а также с выводами проведенных тематических исследований (см. Тематические исследования и результаты) сократило набор ключевых показателей эффективности до окончательного выбора из 71 различных факторов, которые приведены ниже. называется МБ (список 71 МБ можно найти в «Приложении»). Чтобы логически структурировать определенные МБ, они были сгруппированы и распределены по категориям в соответствии с двумя подходами. С одной стороны, использовалась модель производственно-сбытовой цепочки Майкла Портера, основанная на процессном представлении организации [30].С другой стороны, предыдущее исследование SCCER EIP, Footnote 1 , целью которого было создание каталога внедренных EEM в швейцарских промышленных компаниях [1], было использовано в качестве источника для категоризации.

Определенный набор МБ был организован в семь тематических кластеров (например: человеческие ресурсы, водные ресурсы, регулирование и операции) и был дополнительно распределен по различным категориям (например: производственные процессы, логистика и маркетинг). В таблице 1 представлен обзор МБ с кластерами (жирным шрифтом) и категориями (курсивом).Кластеры, которые не делятся на подкатегории, выделены жирным курсивом. Из общего числа выбранных 71 МБ (см. «Приложение») наиболее значимые МБ с точки зрения их возникновения и их потенциального воздействия на прибыльность оцениваемых EEM были получены из выполненных тематических исследований и перечислены в качестве примеров в соответствующих категория.

Таблица 1 Обзор выбранных множественных преимуществ: кластеры (выделены жирным шрифтом), категории (курсивом) и примеры

Все из 71 определенного МБ (см. «Приложение») были оценены на основе возможности их количественной оценки и монетизации.Для МБ, в равной степени или аналогичным образом определяемых как промышленные KPI, это было сделано с использованием текущих концепций количественной оценки, которые были непосредственно адаптированы для данного МБ. Для вновь определенного МБ концепции количественной оценки были созданы на основе литературы и в тесном сотрудничестве с отраслевыми партнерами, с которыми были выполнены тематические исследования (см. Тематические исследования и результаты в главе). Было обнаружено, что тридцать пять МБ поддаются количественной оценке и монетизации. Было обнаружено, что еще 15 МБ поддаются только количественной оценке, но не могут быть монетизированы, в то время как оставшиеся 34 МБ не могут быть ни количественно оценены, ни монетизированы и, следовательно, нуждаются в качественной оценке.

Этапы методологии множественных выгод

Разработанная методология MB отличается от существующих методологий и структур, основное внимание которых сосредоточено на том, как можно встроить EEM, чтобы она выглядела столь же привлекательной, как и другие инвестиции, которые напрямую влияют на критически важные бизнес-операции . Представленная методология MB напоминает подход «снизу вверх», в котором основное внимание уделяется техническим аспектам EEM, а также материальным и нематериальным последствиям для любых соответствующих процессов и действий.

Методология MB включает три основных этапа, которые далее разделены на одиннадцать отдельных шагов, как показано на рис. 3. Эти шаги рекомендуется выполнять последовательно для достижения наилучших результатов при оценке MB EEM. Неотъемлемой частью методологии MB является программный инструмент, который направлен на поддержку и облегчение оценки MB EEM с помощью частично автоматизированного анализа EEM для широкого спектра промышленных процессов и независимо от промышленного сектора.

Рис. 3

Трехэтапная методология множественных выгод

Первым этапом методологии MB является этап разграничения, который состоит из четырех отдельных этапов. Этап разграничения в основном служит для получения понимания организационной структуры компании, ключевых заинтересованных сторон, всех соответствующих процессов, на которые влияют реализованные / потенциальные EEM, и, в частности, технических и экономических характеристик EEM (ов).

Первый шаг этапа определения границ — характеристика EEM — направлен на тщательную технико-экономическую характеристику EEM и не учитывает какие-либо тендерные или зависимые процессы, заинтересованные стороны или другие факторы, которые могут повлиять на EEM или могут быть затронуты EEM.Эта начальная характеристика включает в себя сбор экономических данных по системе и компании, таких как инвестиционная стоимость EEM, ставка дисконтирования организации, ожидаемый срок службы системы и амортизация. Требуемые технические характеристики включают, но не ограничиваются: удельное потребление энергии, эффективность системы, номинальная мощность и любые дополнительные потоки материалов или энергии. Второй этап — анализ процесса — фокусируется на выявлении и подробном анализе непосредственно затрагиваемых и напрямую зависимых процессов и действий, включая оценку связанных потоков энергии и материалов, а также соответствующих рабочих параметров.Третий шаг — полевой анализ — очень важен для понимания всей системы, в которую включается EEM, и для того, чтобы знать, на какие процессы и действия вторично влияют зависимые процессы и действия. Таким образом, все процессы и виды деятельности, на которые оказывается косвенное воздействие, идентифицируются и характеризуются на основе их основных параметров. Интервью, а также углубленное изучение карт процессов показали, что они являются наиболее эффективными инструментами для выполнения этих двух шагов.Последним этапом этапа определения границ является анализ заинтересованных сторон, который проводится на основе результатов предыдущих этапов. Он служит для завершения общей картины исследуемой системы и понимания влияния каждой заинтересованной стороны внутри и вне организации на реализацию EEM. Наиболее подходящий инструмент на этом этапе — карта заинтересованных сторон [31], которая оценивает заинтересованные стороны на основе их интересов, их влияния и их влияния на EEM.

Вторая фаза — фаза оценки — фокусируется на идентификации, количественной оценке и монетизации всех МБ, связанных с охарактеризованным EEM.Первый шаг этапа оценки посвящен идентификации МБ, которые определены как релевантные с технической, экономической и социальной точек зрения. На основе знаний, полученных на этапе определения границ, и в тесном сотрудничестве с соответствующими заинтересованными сторонами определяется предварительный набор МБ. Таким образом, выполняются два последующих шага: (1) Из полного списка всех 71 МБ (см. «Приложение»), которые были определены в ходе этого исследования, делается первый выбор.(2) Этот выбор затем является приоритетным для выбора необходимого МБ на основе анализа заинтересованных сторон и их соответствующих предпочтений.

Для качественной или количественной, а также денежной оценки выявленных МБ необходим значительный объем данных. Требуемый тип и качество данных зависят от типа выявленного МБ, и большинство из них носит технический или экономический характер. Для сбора данных продемонстрировали свою практическую применимость различные методы: интервью, анализ отчетов о производительности и исторических данных, снятие показаний счетчиков, наблюдения на месте и другие.

Всякий раз, когда MB можно монетизировать, его денежная стоимость добавляется к денежному потоку в результате ежегодной экономии энергии. Другим подходящим вариантом является выражение монетизированного МБ в евро за сэкономленный кВтч энергии. Все поддающиеся количественной оценке МБ рассчитываются через их процентное изменение, поскольку фактическая выгода является результатом благоприятной разницы между значением до (т. Е. Его анте-значением) и значением после реализации EEM (т. Е. Его пост-значением). Следовательно, MB всегда следует рассматривать как процентное увеличение или уменьшение определенного значения, связанного с реализацией EEM.Для всех количественно измеримых и монетизируемых МБ важно различать прямые и косвенные количественные и монетизируемые выгоды: прямая количественная оценка прямой монетизации соответственно означает, что МБ можно рассчитать непосредственно на основе заданных значений, таких как, например, время работы, затраты на человеческие ресурсы. , продажи и другие. Это относится, например, к затратам на моточасы MB, затратам на обучение сотрудников или затратам на складское хранение. Косвенная количественная оценка или монетизация происходит, когда нет прямых значений, и используются различные подходы, такие как, например, e.g., для оценки требуются опросы, рейтинги или весовые коэффициенты. Примером косвенной количественной оценки МБ является рабочая среда с точки зрения рабочего места, инструментов и общих обстоятельств, при которых должна выполняться работа (например: командная работа, особенно в жарких условиях и т. Д.). Эти МБ нельзя ни количественно оценить, ни монетизировать. Последнее в основном приводит к безразмерным индексам, которые затем можно использовать для расчета процентного изменения между анте и стоимостью поста соответствующей выгоды.Это относится к таким случаям MB, как износ оборудования или загрязнение воды. Для тех МБ, которые нельзя ни количественно оценить, ни монетизировать, необходимо применять другие методы оценки. Во многих случаях существует возможность оценить эти нематериальные МБ качественно, то есть на основе их относительного изменения.

Часто разные MB требуют вычисления одинаковых или одинаковых входных значений. Особое внимание следует уделять потенциальному перекрытию определенных МБ, чтобы избежать многократного учета отдельных значений, что может исказить результаты и, следовательно, снизить достоверность методологии.

Третий и последний этап методологии БМ называется этапом оценки. Основное внимание уделяется анализу всех результатов, полученных в ходе этапа определения границ и оценки. Как правило, экономия энергии в [МВтч / год] и сокращение выбросов CO 2 в [т / год] не считаются дополнительными преимуществами, но они являются фактическими первичными эффектами, нацеленными на внедрение ЕЕМ. . Экономия энергии, а также сокращение выбросов могут быть выражены в денежном выражении, что является денежным потоком, на котором обычно основывается первоначальный расчет критических финансовых показателей.Впоследствии проводится инвестиционный анализ с учетом дополнительных денежных потоков, возникающих в результате оценки соответствующего МБ.

Первоначальная инвестиционная стоимость EEM представляет собой сумму различных инвестиционных статей, таких как затраты на новые здания, затраты на реконструкцию и реконструкцию, необходимое дополнительное оборудование и машины, ИТ-системы, лицензии, материалы, расходные материалы, а также затраты на проект и накладные расходы. На основе этих инвестиционных затрат и с учетом дополнительных денежных потоков, выявленных при оценке МБ, определяются критические финансовые показатели, такие как время окупаемости, чистая приведенная стоимость, а также внутренняя норма прибыли, позволяющие оценить EEM на том же уровне, что и стратегические инвестиции.

Методология оценки эффективности в контексте обеспечения устойчивости | Швайленка

[1] ECEEE (Европейский совет по энергоэффективной экономике), «Охватываемые продукты и их статус в процессе EuP», ECEE, Стокгольм, (2013).

[2] Ecorys, Ecofys и BioIntelligence, Исследование в поддержку оценки воздействия Плана действий ЕС по энергосбережению, (2010).

[3] Kupkovič M Economický podnikový slovník , Vydavateľstvo Ekonomickej Univerzity, Братислава, (1994).

[4] МЭА (Международное энергетическое агентство, Технологическая дорожная карта — Энергоэффективные ограждающие конструкции. ОЭСР, (2013).

[5] Алчиан А.А., Демсетц Х. (1972) Организация по производству, информационным затратам и экономике, Am Econ Ред. 62 (5), 777-795.

[6] Рууска А., Хаккинен Т. (2016) Эффективность при поставке многоэтажных деревянных домов, Энергетические процедуры 96, 190 — 201.

[7] Пифко Х. NEED — Navrhovanie energeticky efektívnych domov , Vydavateľstvo Eurostav, Bratislava, (2017).

[8] Гашпарик Дж., Гашпарик М. (2012) Автоматическая оценка качества. Gerontechnology 11 (2), 84.

[9] Pifko H, Špaček R. Efektívne bývanie , Vydavateľstvo Eurostav, Bratislava, (2008).

[10] Влахинский К., Маркович П. Finančné inžinierstvo , Vydavateľstvo Ekonómia, Bratislava, (2001).

[11] Соседова Ю. На пути к эффективности в логистических парках , Acta Logistica Moravica, (2013).

[12] Финч Г. Рекомендации по проектированию ограждающих конструкций для деревянных каркасных зданий , RDH Building Engineering Ltd, (2013).

[13] Минаровичова К., Антошова Н. (2016) Устойчивость технологий технического обслуживания ETICS, Прикладная механика и материалы: перспективное архитектурное проектирование и строительство 820: 194-199.

[14] Гибберд Дж. (2014) Влияние строительных материалов на устойчивость: методология оценки для развивающихся стран, Acta Structilia 21 (2), 69-84.

[15] Пошивакова Т., Громада Р., Веселитс Лактичова К., Варгова М., Пошивак Й., Мольнар Л. (2018) Избранные аспекты интегрированного управления окружающей средой, Ann Agr Env Med .

[16] Maříková P, Mařík M. Современные методы ходовой работы и oceování podniku , Vydavatelství EKOPRESS, Прага, (2005).

[17] Zuo J, Zhao ZY. (2014) Исследование экологичного строительства — текущее состояние и повестка дня на будущее: обзор, Renew Sust Energ Rev 30, 271-281.

[18] Хуттманова Э. Избранные аспекты и проблемы оценки устойчивого развития. http://www.pulib.sk/elpub2/FM/Kotulic14/pdf_doc/11.pdf, 2017 (по состоянию на 2 октября 2017 г.).

[19] Медерли П. Environmentálne indikátory trvalo udržateľného rozvoja . Диссертация, (2009).

[20] Тамбуратзис Т. (2016) Анализ построения индекса экологической устойчивости 2005, Int J Environ Sci Technol 13, 2817–2836.

[21] Korytárová J, Hromádka V, Dufek Z.(2012) Большая городская кольцевая дорога Брно. Organ Technol Manag Constr Int J 2012, 3, 584–592.

[22] Джейн Р.К., Тейлор Дж. Э., Пескьера Г. (2012) Оценка использования и проектирования интерфейса с экологической обратной связью для повышения энергоэффективности в зданиях, Energ Buildings 48, 8-17.

[23] Лупишек А., Нехасилова М., Манчик С., Зелезна Дж., Ружичка Дж., Фиала С., Тайвоньяк Дж., Хайек П. (2017) Стратегии проектирования строительства с низким энергопотреблением. P I Civil Eng-Eng Su 170 (2): 65-80.

[24] Згутова К., Деки М., Срамек Дж., Древены И. (2015) Использование альтернативных методов при контроле качества земляных работ. Всемирный междисциплинарный симпозиум по наукам о Земле, WMESS 2015 , 15: 263-270.

[25] Себок Т., Вондруска М., Кулисек К. (2001) Влияние состава диспергатора типа MSFC на характеристики растворимых ангидритных связующих. Cement Concrete Res 31 (11): 1593-1599.

[26] EN 15643-3: (2012) Устойчивость строительных работ — Оценка зданий — Часть 3: Структура оценки социального воздействия , подготовленная CEN / TC 350 / WG 5.

[27] EN 15643-4: (2012) Устойчивость строительных работ — Оценка зданий — Часть 4: Структура оценки экономических показателей , подготовленная CEN / TC 350 / WG 4.

[28] STN 73 0540 Tepelnotechnické vlastných stavebných konštrukcií a budov. Tepelná ochrana budov . Братислава: SÚTN (2002).

[29] СТН EN 15643-3. (2012) Устойчивое строительство. Оценка зданий. Часть 3: Основы оценки социального воздействия .

[30] СТН EN 15643-4. (2012) Устойчивое строительство. Оценка зданий. Часть 4: Основы оценки экономических характеристик .

[31] СТН EN 15978. (2012) Устойчивое развитие строительства. Оценка экологических характеристик зданий. Методы расчета .

Инструменты оценки эффективности материалов, как описано Линдером [10] и …

Контекст 1

… вопрос о том, как количественно оценить, приписать выгоды и выявить возможности в стратегиях циркулярной экономики, таких как модернизация и система продуктов повторное использование вызывает растущий интерес и методологические дебаты [9], и ряд инструментов (см. Таблицу 1) уже существует или разрабатывается для этой цели.Тематические исследования часто являются полезным способом пролить свет на ответы на такие исследовательские вопросы и информировать о будущих стратегиях, проектных решениях и бизнес-моделях. …

Контекст 2

… недавно были опубликованы обзоры инструментов повышения эффективности использования материалов [10,11]. На основе этих двух публикаций был собран набор из восьми инструментов измерения эффективности использования материалов, как показано в Таблице 1. …

Контекст 3

… цели данного исследования, четыре инструмента (выделены в курсивом) в Таблице 1 (Индекс циркуляции материалов; Эко-затраты; Инструментарий циркулярной экономики и Прототип индикатора циркулярной экономики) были выбраны и применены к тематическому исследованию, чтобы можно было провести сравнение с инструментом определения углеродного следа на протяжении всего жизненного цикла.Подробная информация о выбранных инструментах и ​​причинах их выбора приведены в разделе «Метод». …

Контекст 4

… в каждом из этих пяти случаев результаты, полученные с помощью ряда инструментов по эффективности использования материалов, сравнивались с результатами оценки углеродного следа. Для этого сравнения были выбраны четыре инструмента повышения эффективности использования материалов, представленных в таблице 1, а именно: Индекс циркуляции материала (MCI) [21]; Экологические затраты [22]; Инструментарий циркулярной экономики (CET) [23]; и прототип индикатора циркулярной экономики (CEIP) [24].Эти четыре метода были выбраны, поскольку они дают широкое представление. По массе турбинное устройство состоит примерно из 52% мягкой стали, 35% нержавеющей стали, 11% железа и 2% других материалов. …

Контекст 5

… в каждом из этих пяти случаев результаты, полученные с помощью ряда инструментов по эффективности использования материалов, сравнивались с результатами оценки углеродного следа. Для этого сравнения были выбраны четыре инструмента повышения эффективности использования материалов, представленных в таблице 1, а именно: Индекс циркуляции материала (MCI) [21]; Экологические затраты [22]; Инструментарий циркулярной экономики (CET) [23]; и прототип индикатора циркулярной экономики (CEIP) [24].Эти четыре метода были выбраны, поскольку они дают широкое представление о диапазоне доступных инструментов как по направленности, так и по сложности. …

Возобновляемые источники энергии и энергоэффективность: оценка проектов и политики

Символы, единицы и сокращения ix

О сопутствующем веб-сайте xv

1 Введение 1

1.1 История вопроса 2

1.2 Цель 4

1.3 Аспекты оценки проектов возобновляемой энергетики 6

1.4 Макет книги 8

Ссылки 10

2 Технологии 11

2.1 Введение 11

2.2 Ключевые концепции 11

2.2.1 Теплота сгорания 12

2.2.2 Эффективность 12

2.2.3 Номинальная мощность и энергия 12

2.2.4 Факторы мощности и готовности 13

2.2.5 Обучение технологиям 13

2.3 Производство электроэнергии 14

2.3.1 Электростанция, работающая на природном газе 14

2.3.2 Угольная электростанция 15

2.3.3 Гидроэнергетика 17

2.3.4 Ветровая энергия 19

2.3.5 Энергия океана 22

2.3.6 Фотоэлектрическая энергия 25

2.4 Производство тепла 28

2.4.1 Котлы 28

2.4.2 Солнечные водонагреватели 30

2.5 Комбинированное тепло и электроэнергия 34

2.5.1 Микро-ТЭЦ 36

2.5.2 ТЭЦ-двигатели 37

2.5.3 ТЭЦ-турбины 37

2.5.4 Комбинированное тепло, питание и охлаждение 38

2.6 Накопитель энергии 39

2.6.1 Электрический 40

2.6.2 Накопительный гидроаккумулятор 40

2.6.3 Накопитель энергии на сжатом воздухе 42

2.6.4 Накопитель тепловой энергии 44

2.7 Энергоэффективность 45

2.7.1 Теплоизоляция 46

2.7.2 Высокоэффективное освещение 48

Ссылки 50

3 Моделирование энергетических систем 53

3.1 Введение 53

3.2 Система, модели и моделирование 54

3.2.1 Системы 54

3.2.2 Модели 58

3.2.3 Моделирование 71

3.3 Моделирование и моделирование энергетических систем 76

3.3.1 Этапы моделирования энергетических проектов 76

3.3.2 Инструменты моделирования 79

3.3.3 Источники данных 79

3.4 Тематические исследования 83

3.4.1 Офисная фотоэлектрическая система 83

3.4.2 Газовый тепловой насос для охлаждения информационного зала 87

3.4.3 Накопление энергии сжатым воздухом 90

3.5 Выводы 93

Ссылки 95

4 Финансовый анализ 97

4.1 Введение 97

4.2 Основы 98

4.2.1 Точка зрения инвестора 98

4.2.2 Типы проектов и решений 99

4.2.3 Денежные потоки 100

4.2.4 Реальные и номинальные цены 104

4.2.5 Приведенная стоимость 106

4.2.6 Ставки дисконтирования 109

4.2.7 Налогообложение и амортизация 112

4.2.8 Неравный срок реализации проекта 114

4.3 Финансовые меры 116

4.3.1 Срок окупаемости и дисконтированные сроки окупаемости 117

4.3.2 Рентабельность инвестиций 120

4.3.3 Индекс рентабельности и отношение сбережений к инвестициям 121

4.3.4 Чистая приведенная стоимость 123

4.3.5 Внутренняя норма прибыли 127

4.3.6 Стоимость жизненного цикла 131

4.3.7 Приведенная стоимость энергии 132

4.3.8 Неопределенность и риск 134

4.3.9 Сравнение финансовых показателей 136

4.4 Примеры из практики 139

4.4.1 Перевод городского автобусного парка на сжатый природный газ 139

4.4.2 Развитие новой ветровой электростанции 142

4.5 Заключение 148

Ссылки 149

5 Многокритериальный анализ 151

5.1 Общие 151

5.2 Простые некомпенсаторные методы 152

5.2.1 Введение 152

5.2. 2 Доминирование 153

5.2.3 Удовлетворяющие методы 155

5.2.4 Методы последовательного исключения 157

5.2.5 Ориентированные на отношения методы 158

5.3 Простой метод аддитивного взвешивания 160

5.3.1 Базовый простой аддитивный метод взвешивания 160

5.3.2 Анализ чувствительности исходных результатов SAW 163

5.3.3 Присвоение весов критериям принятия решения 164

5.4 Процесс аналитической иерархии 168

5.4.1 Введение 168

5.4.2 Иерархии 169

5.4.3 Установление приоритетов внутри иерархий 169

5.4.4 Установление и расчет приоритетов 171

5.4.5 Выведение приоритетов с использованием метода аппроксимации 172

5.4.6 Определение точных приоритетов с использованием итеративного метода собственного вектора 173

5.5 Анализ соответствия 181

5.5.1 Введение 181

5.5.2 PROMETHEE I 184

5.5.3 ELECTRE TRI 188

5.6 Выбор места для ветряных электростанций — случай исследование из Кавана (Ирландия) 189

5.6.1 Введение 189

5.6.2 Национальное и международное руководство 189

5.6.3 Выбранная структура принятия решений 194

5.6.4 Модель решения, используемая для категоризации каждого из 18 участков 195

5.6.5 Выбор потенциально подходящих участков 198

5.6.6 Заключительный комментарий к тематическим исследованиям 198

5.7 Заключительные комментарии по моделям MCDA 200

Ссылки 202

6 Аспекты политики 203

6.1 Контекст энергетической политики 203

6.2 Энергетика обзор политики 206

6.2.1 Инструменты и цели политики 206

6.2.2 Разработка инструментов политики 208

6.3 Предельные затраты на борьбу с выбросами 210

6.3.1 Оценка жизненного цикла окружающей среды 211

6.3.2 Оценка предельных затрат на борьбу с выбросами 221

6.4 Дизайн субсидий 224

6.4.1 Типы энергетических субсидий 224

6.4.2 Расчет льготных тарифов 226

6.5 Социальные расходы– анализ выгод 230

6.5.1 Определить цель и определить базовый вариант 231

6.5.2 Определить затраты и выгоды 231

6.5.3 Оценить затраты и выгоды 233

6.5.4 Дисконтировать затраты и выгоды 235

6 .5.5 Интерпретация результатов 237

6.5.6 Оценка того, кто несет затраты и выгоды 237

6.5.7 Неопределенность 238

6.5.8 Принятие решения 238

6.6 Практические примеры 238

6.6.1 Предельные затраты на снижение выбросов при вариантах снижения выбросов в жилой застройке 238

6.6.2 Схема льготных тарифов на фотоэлектрические системы 243

6.7 Выводы 248

Ссылки 248

Приложение A: Таблица коэффициентов дисконтирования 251

Индекс 253

Оценка рентабельности морского методам мониторинга не хватает строгости — систематическое отображение литературы и взгляд конечного пользователя на анализ оптимальной рентабельности

2001 Franklin et al., Ивамото и др.
2002 Chial and Persoone, Cooke and Schreer, Donaldson et al., Kong et al., Kvernevik et al., Munksgaard et al., Nendza, Yang et al., Lydersen et al., Mumby and Edwards
2003 Buzzelli et al., Jönsson et al., Lu et al., Smith, Thompson et al., Mueller
2004 Au, Dinsdale and Harriott, Dissanayake and Galloway, Jäger et al. ., Moreira et al., Moreira-Santos et al., Jones and Glegg, Mackinson et al.
2005 Anderson et al., Baldantoni et al., Farré et al., Fuhrman et al., Hodge et al., Lampadariou et al., O’Driscoll and Macaulay, Tercier-Waeber et al., Valta-Hulkkonen et al., Xu et al., Tagliapietra et al.
2006 Bell et al., Fornes et al., Kinzelman et al., Prabhudesai et al., Roelfsema et al., Davidson et al., Diana et al., Yamano et al.
2007 Агуадо-Хименес и др., Алькесар и Бойд, Крстич и др., Leujak and Ormond, Mosindy and Duffy, Rotherham et al.
2008 Ding et al., Ding and Rogers, Goreau et al., Jones et al., Rotherham et al., Zappalà et al., Litaker et al., Tercier-Waeber and Taillefert
2009 Abdelzaher et al., Costa et al., Farrell et al., Kong et al., Leopold et al., Risk et al., Rundberget et al., Ryan et al., Song et al., Van Overmeeren et al., Williams and Thomas, Brischoux et al., Rickerby, Wight et al.
2010 Ashraf et al., Assilzadeh et al., Bailey et al., Evans and Abdo, Kim et al., Knight-Jones et al., Knutsen et al., Murphy and Jenkins, Ruse, Santos et al., Sheehan et al., Smale, Smith et al., Waddington et al., Xu et al., Chai et al.
2011 Aarnio et al., Andrade and Renaud, Bastian et al., Bresciani et al., Descamp et al., Fairclough et al., Heblinski et al., Klečka and Boukal, Lagarde and Jaffrezic-Renault , Мюррей и др., Pelletier et al., Rich et al., Ruse, Rönkä et al., Seoane et al., Shin, Smale et al., Van Rein et al., Byer et al., Shinohara et al.
2012 Balfour, Camino-Sánchez et al., Fernandes et al., Gera et al., Hitz et al., Hoyer et al., Ingleton and McMinn, Jackson et al., LaCommare et al., Михайлова и др., Нагаи и Итакура, Полак-Ющак, Поллард, Порст и др., Цин и др., Схоутен и Паризи, Сольберг, Ван Рейн и др., Вонг и др., Чжан и Ханнер, Канедо-Аргуэльес и др. al., Fernandes et al.
2013 Balfour et al., Berman et al., Bourlat et al., Brodin et al., Emelogu et al., Gardner and Struthers, Gerovasileiou et al., Hicks et al., Kanninen et al. , Kobryn et al., Martinis et al., Pinna et al., Ramkilowan et al., Teixeira et al., Waseem et al., Bellchambers et al., Deus and Gloaguen
2014 Delparte et al. , Fairclough et al., Mallet and Pelletier, Malley and Williams, Martinez-Haro et al., Puhr et al., Ruiz et al., Silva et al., Stringell et al., Turner et al., Unsworth et al., Vianna et al., Xu et al., Clemento et al., Gray et al., Ozsoy-Cicek, Rishworth et al.
2015 Bonino et al., Allan et al., Assoumani et al., Borker et al., Bramburger et al., Castellote et al., Cragg et al., Embling et al., Ewing and Frusher , Johnston et al., Koenig and Stallings, Kopf et al., Mancini et al., Miya et al., Noyer et al., Rajamani and Marsh, Sevilla et al., Southwell and Emmerson, Stern et al., Van Lancker и Baeye, Williams et al., Xu et al., Zeh et al., Codiga, Melo et al., Souza and Barros, Thomsen and Willerslev
2016 Abdullah et al., Aylagas et al. ., Bennett et al., Bui et al., Cheng et al., Danovaro et al., Evans et al., Hedley et al., Kalaji et al., Keskin et al., Kuzukiran et al., Lanzén et al. ., Le Reste et al., Lintern et al., Martinez-Haro et al., Mazurkiewicz et al., Minchin et al., Neto et al., Ouyang et al., Porst et al., Romagnan et al., Стриндберг и др., Сан и Файн, Тернер и др., Уотсон и Хантингтон, Вентура и др., Вилми и др., Вуд и др., Яманака и Минамото, Юн и др., Чжоу и др., Бут, Aykanat et al., Boman et al.
2017 Aylesworth et al., Begliomini et al., Beisiegel et al., Bellanger and Levrel, Cahalane et al., Clayton and Dennison, Guzman and Condit, Huang et al., Jiang et al., Karczewski et al., Kotilainen and Kaskela, Koydemir et al., Lanzén et al., Laran et al., Lembke et al., Minamoto et al., Misra и Balaji, Mortensen et al., Moxley et al., Pergent et al., Pirotta et al., Qi et al., Ransome et al., Sánchez-Gendriz and Padovese, Sykora-Bodie et al. др., Теран-Баамонде и др., Трасвинья-Морено и др., Уотсон и др., Инь и др., Амин и др., Бош и др., Коллинз и др., Гетце и др.
2018 Atkinson et al., Aubert et al., Bartholomew et al., Bevilacqua et al., Bian et al., Boldt et al., Braulik et al., Carpio et al., Chambault et al. ., Colefax et al., Currie et al., Davies et al., Flynn et al., Gallo et al., Gordoa et al., Göröcs et al., Harper et al., Hering et al., Karatayev et al. , Латини и Петрере Джуниор, Леонардо и др., Лим и др., Мельник и др., Перини и др., Пьерматтей и др., Питойс и др., Шеффер и др., Шмидт и др., Штар и Кнудсен, Toma et al., Turemis et al., Varkitzi et al., Warren et al., Warren-Myers et al., Vasimalai et al., Ventura et al., Wittwer et al., Yamanaka et al., Florisson et al. ., Jouvet et al., Попеску и Иордан, Стоек и др.
2019 Dong et al., Gill et al., Harper et al., Hulley et al., Jeunen et al., Li et al., Molognoni et al., Siegenthaler et al., Slimani et al. ., Клэр и др., Махмуд и др.

Сравнение методов оценки энергоэффективности: Case Bio-SNG process

Автор

Включено в список:
  • Коль, Т.
  • Лаукканен, Т.
  • Туомаала, М.
  • Нисканен, Т.
  • Siitonen, S.
  • Ярвинен, М.
  • Ахтила, П.

Abstract

Целью производства биотоплива является частичная замена ископаемого топлива в производстве и транспорте энергии. Для оценки процессов производства биотоплива применяются различные критерии, обычно они включают затраты, аспекты эффективности и выбросы. Однако оценка энергоэффективности производства биотоплива затруднена, поскольку для этого не существует общего стандартного метода.В данной статье сравниваются три различных метода оценки энергоэффективности как качественно, так и количественно. Методы: тепловой КПД, эксергетический анализ и анализ первичной энергии. Возможность использования этих методов проверена на производственном процессе Bio-SNG (синтетический природный газ), который был смоделирован в AspenPlus и MS Excel. Результаты показывают, что эксергетический анализ кажется полезным, когда дело доходит до детального (под) анализа процесса, тогда как анализ первичной энергии дает преимущество, демонстрируя, как система влияет на глобальные первичные энергоресурсы.Результаты, полученные с помощью анализа термической эффективности, не добавляют никакой новой информации к результатам, полученным с помощью эксергетического анализа и анализа первичной энергии. Предпочтительными средствами оценки процесса должны быть анализы эксергии и первичной энергии. В частности, сочетание этих двух методов может дать шанс разработать более целостный показатель энергоэффективности.

Предлагаемое цитирование

  • Коль, Т., Лаукканен, Т., Туомаала, М., Нисканен, Т., Сийтонен, С., Ярвинен, М.П. и Ахтила П., 2014. « Сравнение методов оценки энергоэффективности: Case Bio-SNG process », Энергия, Elsevier, т. 74 (C), страницы 88-98.
  • Обозначение: RePEc: eee: energy: v: 74: y: 2014: i: c: p: 88-98
    DOI: 10.1016 / j.energy.2014.03.107

    Скачать полный текст от издателя

    Поскольку доступ к этому документу ограничен, вы можете поискать его другую версию.

    Список литературы по IDEAS

    1. Коль, Томас и Лаукканен, Тимо и Ярвинен, Мика и Фогельхольм, Карл-Йохан, 2013.« Энергетические и экологические показатели трех процессов переработки биомассы, интегрированных с ТЭЦ », Прикладная энергия, Elsevier, т. 107 (C), страницы 124-134.
    2. Витасари, Цецилия Р. и Юрашчик, Мартин и Птасински, Кшиштоф Дж., 2011. « Эксергетический анализ процесса преобразования биомассы в синтетический природный газ (SNG) посредством непрямой газификации различного сырья биомассы », Энергия, Elsevier, т. 36 (6), страницы 3825-3837.
    3. Руис, Дж. А. И Хуарес, М.К. и Моралес, М. И Муньос, П., Мендивиль, М.А., 2013. « Газификация биомассы для производства электроэнергии: обзор существующих технологических барьеров », Обзоры возобновляемой и устойчивой энергетики, Elsevier, vol. 18 (C), страницы 174-183.
    4. Каресана, Флавио и Брандони, Катерина и Феличиотти, Петро и Бартолини, Карло Мария, 2011 г. « Энергетический и экономический анализ микрокогенератора с регулируемой частотой вращения на базе ДВС», Прикладная энергия, Elsevier, т.88 (3), страницы 659-671, март.
    5. Юрашчик, Мартин и Сьюз, Анна и Птасински, Кшиштоф Ю., 2010. « Эксергетический анализ метода производства синтетического природного газа из биомассы », Энергия, Elsevier, т. 35 (2), страницы 880-888.
    6. Фален, Э. и Альгрен, Э.О., 2009. « Оценка интеграции различных альтернатив газификации биомассы в систему централизованного теплоснабжения », Энергия, Elsevier, т. 34 (12), страницы 2184-2195.
    Полные ссылки (включая те, которые не соответствуют элементам в IDEAS)

    Цитаты

    Цитаты извлекаются проектом CitEc, подпишитесь на его RSS-канал для этого элемента.


    Цитируется по:

    1. Пусник, М. и Аль-Мансур, Ф. и Суич, Б. и Сесен, М., 2017. « Тенденции и перспективы развития энергоэффективности в промышленности Словении », Энергия, Elsevier, т. 136 (C), страницы 52-62.
    2. Фиорентино, Габриэлла и Зукаро, Амалия и Ульджати, Серхио, 2019. « На пути к энергоэффективной химии. Переход от ископаемых к продуктам на биологической основе в перспективе жизненного цикла », Энергия, Elsevier, т.170 (C), страницы 720-729.
    3. Наталья Кабалина и Марио Коста, Вейхонг Ян и Эндрю Мартин, 2016 г. « Производство синтетического природного газа в результате газификации топлива из отходов для использования в системе централизованного теплоснабжения и охлаждения полигенерации », Энергия, MDPI, Open Access Journal, vol. 9 (12), страницы 1-14, декабрь.
    4. Ключек, Алдона, 2019. « Энергетическая оценка устойчивости производственных систем — подход к повышению энергоэффективности », Международный журнал экономики производства, Elsevier, vol.216 (C), страницы 190-203.
    5. Коухиа, Микко и Лаукканен, Тимо и Холмберг, Хенрик и Ахтила, Пекка, 2019. « Оценка проектных целей при проектировании системы централизованного теплоснабжения ,» Энергия, Elsevier, т. 167 (C), страницы 369-378.
    6. Нуньес, L.J.R. И Матиас, J.C.O. И Catalão, J.P.S., 2015. « Анализ использования биомассы в качестве альтернативы энергии для красильной промышленности Португалии », Энергия, Elsevier, т. 84 (C), страницы 503-508.
    7. Кабалина, Наталья и Коста, Марио и Ян, Вейхонг и Мартин, Эндрю, 2017.« Энергетическая и экономическая оценка полигональной системы централизованного теплоснабжения и охлаждения, основанной на газификации топлива, полученного из отходов », Энергия, Elsevier, т. 137 (C), страницы 696-705.

    Самые популярные товары

    Это элементы, которые чаще всего цитируют те же работы, что и эта, и цитируются в тех же работах, что и эта.
    1. Ли, Шэн и Цзинь, Хунгуан и Гао, Линь, 2013 г. « Когенерация заменителя природного газа и электроэнергии из угля путем умеренной рециркуляции химического неконвертированного газа ,» Энергия, Elsevier, т.55 (C), страницы 658-667.
    2. Ли, Шэн и Цзинь, Хунгуан и Гао, Линь и Чжан, Сяосун, 2014. « Exergy анализ и механизм энергосбережения для использования угля в синтезе / заменителе природного газа и система когенерации без улавливания CO2 и с улавливанием », Прикладная энергия, Elsevier, т. 130 (C), страницы 552-561.
    3. Маганки, Марьям Мохаммади и Гобадиан, Барат и Наджафи, Голамхассан и Галогах, Реза Джанзаде, 2013. « Микро-теплоэнергетические технологии и приложения ,» Обзоры возобновляемой и устойчивой энергетики, Elsevier, vol.28 (C), страницы 510-524.
    4. Саари, Юсси и Сермягина, Екатерина и Кайкко, Юха и Ваккилайнен, Эса и Сергеев, Виталий, 2016. « Интеграция гидротермальной карбонизации и ТЭЦ: Часть 2 — производственно-экономический анализ », Энергия, Elsevier, т. 113 (C), страницы 574-585.
    5. Мехрпуя, Мехди и Шарифзаде, Мохаммад Мехди Мофтахари и Мусави, Сейед Али, 2019 г. « Оценка оптимальной комплексной конструкции многотопливной многопродуктовой электростанции с помощью анализа энергии и эксергии », Энергия, Elsevier, т.169 (C), страницы 61-78.
    6. Сермягина, Екатерина и Саари, Юсси и Закери, Бехнам и Кайкко, Юха и Ваккилайнен, Эса, 2015. « Влияние метода интеграции тепла и температуры торрефикации на производительность интегрированной ТЭЦ-установки торрефикации », Прикладная энергия, Elsevier, т. 149 (C), страницы 24-34.
    7. Шарма, Ашоккумар М. и Кумар, Аджай и Мадихалли, Сундарараджан и Уайтли, Джеймс Р. и Хунке, Раймонд Л., 2014. « Прогнозирование синтез-газа, генерируемого биомассой, с использованием протяженности основных реакций в реакторе непрерывного действия с мешалкой », Энергия, Elsevier, т.72 (C), страницы 222-232.
    8. Сермягина, Екатерина и Саари, Юсси и Кайкко, Юха и Ваккилайнен, Эса, 2016. « Интеграция установки торрефикации и ТЭЦ: Операционно-экономический анализ ,» Прикладная энергия, Elsevier, т. 183 (C), страницы 88-99.
    9. Нуньес, L.J.R. И Матиас, J.C.O. И Catalão, J.P.S., 2014. « Обзор гранул торрефицированной биомассы как устойчивой альтернативы углю в производстве электроэнергии », Обзоры возобновляемой и устойчивой энергетики, Elsevier, vol.40 (C), страницы 153-160.
    10. Наталья Кабалина и Марио Коста, Вейхонг Ян и Эндрю Мартин, 2016 г. « Производство синтетического природного газа в результате газификации топлива из отходов для использования в системе централизованного теплоснабжения и охлаждения полигенерации », Энергия, MDPI, Open Access Journal, vol. 9 (12), страницы 1-14, декабрь.
    11. Ли, Шэн и Цзи, Сяочжоу и Чжан, Сяосун и Гао, Линь и Цзинь, Хунгуан, 2014. «Уголь в СНГ: технический прогресс, моделирование и оптимизация системы с помощью эксергетического анализа », Прикладная энергия, Elsevier, т.136 (C), страницы 98-109.
    12. Котович, Януш и Соболевски, Александр и Илюк, Томаш, 2013. « Энергетический анализ системы, интегрированной с газификацией биомассы », Энергия, Elsevier, т. 52 (C), страницы 265-278.
    13. Huda, A.S.N. И Мехилеф, С., Ахсан, А., 2014. « Энергия биомассы в Бангладеш: текущее состояние и перспективы », Обзоры возобновляемой и устойчивой энергетики, Elsevier, vol. 30 (C), страницы 504-517.
    14. Tomków, ukasz & Cholewiński, Maciej, 2015.« Повышение эффективности регазификации СПГ (сжиженный природный газ) за счет использования холодной эксергии с сопряженной абсорбцией — ORC (органический цикл Ренкина) », Энергия, Elsevier, т. 87 (C), страницы 645-653.
    15. Лоха, Чанчал и Чаттопадхьяй, Химадри и Чаттерджи, Прадип К., 2011. « Термодинамический анализ получения богатого водородом синтетического газа в результате газификации рисовой шелухи в псевдоожиженном слое », Энергия, Elsevier, т. 36 (7), страницы 4063-4071.
    16. Sangare, Diakaridia & Bostyn, Stéphane & Moscosa-Santillan, Mario & Gökalp, Искендер, 2021 г.« Гидродинамика, теплопередача и кинетика реакции CFD-моделирования реактора периодического действия с мешалкой в ​​условиях гидротермальной карбонизации », Энергия, Elsevier, т. 219 (С).
    17. Сержиу Феррейра и Элисеу Монтейро и Луис Каладо и Вальтер Сильва, Пауло Брито и Кандида Виларинью, 2019. « Экспериментальный и модельный анализ газификации отработанного зерна пивоваров в реакторе с нисходящим потоком », Энергия, MDPI, Open Access Journal, vol. 12 (23), страницы 1-18, ноябрь.
    18. Гуэлпа, Элиза и Верда, Витторио, 2019. « Компактная физическая модель для моделирования тепловых сетей » Энергия, Elsevier, т. 175 (C), страницы 998-1008.
    19. Петерс, Йенс Ф. и Петракопулу, Фонтина и Дюфур, Хавьер, 2015. « Эксергетический анализ производства синтетического биотоплива с помощью быстрого пиролиза и гидрогруппировки », Энергия, Elsevier, т. 79 (C), страницы 325-336.
    20. Awasthi, Mukesh Kumar & Sarsaiya, Surendra & Wainaina, Steven & Rajendran, Karthik & Kumar, Sumit & Quan, Wang & Duan, Yumin & Awasthi, Sanjeev Kumar & Chen, Hongyu & Pandey, Ashok & Zqhang, 2019.« Критический обзор моделей биопереработки органического навоза для обеспечения устойчивой биоэкономики замкнутого цикла: технологические проблемы, достижения, инновации и перспективы на будущее », Обзоры возобновляемой и устойчивой энергетики, Elsevier, vol. 111 (C), страницы 115-131.

    Исправления

    Все материалы на этом сайте предоставлены соответствующими издателями и авторами. Вы можете помочь исправить ошибки и упущения. При запросе исправления укажите дескриптор этого элемента: RePEc: eee: energy: v: 74: y: 2014: i: c: p: 88-98 .См. Общую информацию о том, как исправить материал в RePEc.

    По техническим вопросам, касающимся этого элемента, или для исправления его авторов, заголовка, аннотации, библиографической информации или информации для загрузки, обращайтесь:. Общие контактные данные провайдера: http://www.journals.elsevier.com/energy .

    Если вы создали этот элемент и еще не зарегистрированы в RePEc, мы рекомендуем вам сделать это здесь. Это позволяет привязать ваш профиль к этому элементу. Это также позволяет вам принимать потенциальные ссылки на этот элемент, в отношении которых мы не уверены.

    Если CitEc распознал библиографическую ссылку, но не связал с ней элемент в RePEc, вы можете помочь с этой формой .

    Если вам известно об отсутствующих элементах, цитирующих этот элемент, вы можете помочь нам создать эти ссылки, добавив соответствующие ссылки таким же образом, как указано выше, для каждого ссылочного элемента. Если вы являетесь зарегистрированным автором этого элемента, вы также можете проверить вкладку «Цитаты» в своем профиле службы авторов RePEc, поскольку там могут быть некоторые цитаты, ожидающие подтверждения.

    По техническим вопросам, касающимся этого элемента, или для исправления его авторов, заголовка, аннотации, библиографической информации или информации для загрузки, обращайтесь: Catherine Liu (адрес электронной почты указан ниже). Общие контактные данные провайдера: http://www.journals.elsevier.com/energy .

    Обратите внимание, что исправления могут занять пару недель, чтобы отфильтровать различные сервисы RePEc.

    QFEA — Метод оценки эффективности фильтрации материалов лицевых масок для прототипов ранних разработок и производителей домашних масок

    Реферат

    Пандемия COVID-19 привела к резкому росту дизайна и производства тканевых покрытий для лица.Существует несколько опубликованных методов, которые позволяют разработчикам масок, производителям и покупателям оценивать относительную фильтрующую способность материалов для изготовления масок. Те методы, которые существуют, непомерно дороги и сложны в применении. В результате производители масок, некоммерческие организации и мелкие дизайнеры сталкиваются с трудными решениями при разработке покрытий для лица для личного и коммерческого использования. В этой статье мы предлагаем новый метод, качественную оценку эффективности фильтрации (QFEA), для простого и недорогого сравнения эффективности фильтрации обычных материалов.Этот метод обеспечивает очень доступный и легкодоступный способ оценки потенциальных материалов маски.

    Введение

    Пандемия COVID-19 привела к широкому использованию тканевых покрытий для лица населением. В ответ на этот беспрецедентный спрос отдельные лица и учреждения разрабатывают и продвигают множество новых дизайнов масок для лица. К сожалению, у большинства дизайнеров тканевых масок, домашних мастеров и покупателей нет доступа к надежным инструментам, с помощью которых они могли бы оценить пригодность материалов тканевых масок для лица.

    Хорошо известно, что защитные тканевые маски для лица должны быть изготовлены из материалов с высокой эффективностью фильтрации. К сожалению, существует немного инструментов, позволяющих оценить эффективность фильтрации фильтрующих материалов. Доступные инструменты чрезмерно дороги и обычно недоступны для большинства производителей масок и мелких дизайнеров дома. Они еще менее доступны для множества людей, покупающих тканевые маски для лица для своих семей, друзей и учреждений.Возможно, в наиболее неблагоприятном положении находятся группы населения с ограниченным доступом к ресурсам, такие как обездоленные группы и развивающиеся страны. Предоставление дизайнерам простых и недорогих инструментов для оттачивания своих проектов на самых ранних этапах процесса проектирования, как известно, имеет решающее значение для достижения лучшего дизайна (1,2) . Кроме того, было обнаружено, что «дешевое и раннее» прототипирование имеет сильную корреляцию с положительными результатами проектирования (3) .

    Хотя существуют исследования, которые оценивают эффективность фильтрации различных типов ткани, производителю необходимо оценить конкретные фильтрующие материалы, к которым у него есть доступ дома. (4–7) .Методы, которые были предложены для проверки эффективности фильтрации, обычно требуют дорогостоящего оборудования и часто используют счетчики частиц, поставка которых может быть значительно ограничена во время пандемии (4,8,9) . Были проведены ранние исследования для изучения доступных альтернативных методов; однако для этого по-прежнему требуется оборудование и некоторый, хотя и ограниченный, опыт, который может быть недоступен или недоступен для представителей общественности или малых предприятий. (10) .

    В этом исследовании предлагается новый метод, качественная оценка эффективности фильтрации (QFEA), чтобы: (1) оценить, имеет ли фильтрующий материал достаточную эффективность фильтрации, чтобы окупить затраты и время, затраченные на дальнейшие испытания, и (2) сравнить результаты эффективность фильтрации множества фильтрующих материалов. Мы представляем два способа заполнения QFEA. Первый метод основан на использовании небулайзера, который можно купить как часть решения для качественной проверки пригодности в магазине медицинских товаров или у крупных розничных продавцов, таких как Amazon.В некоторых регионах покупка небулайзеров ограничена. Второй метод основан на предварительном исследовании авторов с использованием недорогого диффузора аромата (11) . Они широко доступны у крупных розничных продавцов, таких как Amazon и Target, и их можно приобрести всего за 18–20 фунтов стерлингов.

    Методы

    Метод тестирования

    Метод QFEA оценки фильтрующих материалов основан на методах, используемых для качественного тестирования маски. Качественное испытание на подгонку — это широко используемый одобренный OSHA метод оценки подгонки герметизирующей лицевой маски, такой как маска N95 или FFP3.

    Качественное тестирование соответствия основано на знании того, что материалы с высокой фильтрацией, такие как те, которые используются для создания масок N95, блокируют определенные мелкие частицы, которые могут вызывать у участника ощущение вкуса или запаха. Обычно используются такие растворы, как сахарин натрия, который придает сладкий вкус, и Bitrex, который дает очень горький вкус. Если участник носит хорошо подогнанную маску N95, материал маски с высокой эффективностью фильтрации блокирует эти частицы, и участник не сможет почувствовать вкус сладкого или горького раствора.Если маска имеет зазоры, не все частицы будут отфильтрованы, поскольку некоторые проходят через зазоры, вызывая таким образом вкусовые ощущения у участника. Наша исследовательская группа предположила, что этот же базовый метод можно использовать для оценки того, насколько эффективно материал блокирует мелкие частицы. Чтобы проверить это, необходимо контролировать подходящую часть теста, которая ищет зазоры. Когда подгонка была исключена из уравнения, мы предположили, что качественный тест подгонки обеспечит оценку фильтрующей способности материала.

    Известно, что материал с высокой эффективностью фильтрации, такой как маска N95, отфильтровывает все молекулы вкуса. Мы предположили, что количество вкуса, присутствующего при вдыхании сладкого или горького раствора через другие материалы, будет коррелировать с эффективностью фильтрации этих материалов.

    Испытательный прибор

    Испытания проводились с двумя установками для качественной проверки соответствия: (1) формула самодельного сахарина натрия с концентрацией 830 мг на 1 мл дистиллированной воды с использованием диффузора аромата и (2) коммерческий раствор Bitrex с небулайзер качественный тест-набор (11) .

    Распылитель аромата, вероятно, будет наиболее рентабельной и доступной установкой QFEA. Однако те, кто предпочитает использовать коммерческий раствор для проверки качества, а не самодельный раствор, могут предпочесть небулайзер. Хотя самодельное качественное решение для проверки соответствия может быть экономичным, коммерческое решение может быть дорогим и поставляться в очень небольших количествах, несовместимых с диффузором аромата. Таким образом, в качестве альтернативы мы протестировали стандартный медицинский небулайзер, широко продаваемый для лечения заболеваний.

    Образцы материала были подготовлены таким образом, чтобы не было утечек и чтобы дыхание всех участников проходило через материал. В качестве мундштуков использовались короткие отрезки трубы из ПВХ диаметром 1 дюйм (см. Рис. 1). Были использованы образцы потенциального фильтрующего материала, чтобы покрыть один конец трубы из ПВХ и закрепить. Участников проинструктировали держать пробирки с образцами плотно ко рту материальной стороной наружу и нормально дышать через пробирку. Участников проинструктировали не вдыхать через нос во время теста.

    Рис. 1:

    Эффективность фильтрации фильтрующих материалов по сравнению с рейтингами участников. Если участники не смогли определить, какой из двух фильтрующих материалов был лучше, два фильтрующих материала помещаются в одну и ту же ячейку в таблице обратной связи.

    Образцы материалов были помечены буквами A-B. Образец продолженного фильтрующего материала из сертифицированной NIOSH маски N95. Материал образца B был взят из хирургической маски. Образцы C, D и E были тканями, ранее испытанными на эффективность фильтрации (7) .

    Процедура тестирования

    Семь участников разного возраста и пола прошли слепое валидационное исследование, при этом двое участников принимали участие как в сладких, так и в горьких растворах. Как и при проведении количественного теста соответствия, первый шаг теста — убедиться, что участник может попробовать раствор. Известно, что некоторые участники не могут попробовать некоторые растворы, поэтому этот шаг гарантирует, что участник будет чувствителен к используемому раствору. (12) . Действительно, один участник не смог попробовать ни горького, ни сладкого раствора.

    Для этой цели была предоставлена ​​пустая пробирка для образцов, помеченная X. Участникам было предложено плотно поднести образец ко рту и вдохнуть раствор для тестирования. Если участники не могли попробовать горький или сладкий раствор, испытание прекращалось. Если участники могли попробовать раствор на вкус, мы просили их запомнить это количество ощущений как основу для «очень сильного вкуса».

    Затем участников проинструктировали дышать через образцы от A до E не по порядку.В каждом случае участников проинструктировали держать образец материальной стороной наружу близко ко рту и вдыхать только через рот. Если существовал риск, что участник может идентифицировать образцы визуально, ему или ей завязывали глаза. После, по крайней мере, 30 секунд работы с распылителем аромата или 15 нажатий распылителя участников просили классифицировать степень вкуса, который они получили, как: отсутствие вкуса; Едва вкус; Немного вкуса; или сильный вкус. Участникам также было предложено расположить образцы в порядке от самого сильного вкуса до наименее сильного.По мере того, как участники продолжали изучать образцы, им предлагалось вернуться к образцам, которые они ранее тестировали, чтобы убедиться, что они уверены в своем рейтинге.

    Затем результаты были проанализированы разработчиком исследования, который сравнил рейтинги участников с известными характеристиками фильтрующего материала.

    Сравнение результатов с эффективностью фильтрации

    Эти результаты сравнивались с эффективностью фильтрации фильтрующих материалов, которая была ранее оценена (7).

    Результаты

    Как показано на рис. 2, правильный порядок эффективности фильтрации был от A (должен давать наименьший вкус) до E (должен давать наибольший вкус). В семи из восьми тестов участники правильно определили образец А как наиболее эффективный. В пяти из этих случаев образец B, хирургическая маска, также был оценен как не имеющий или почти не имеющий вкуса. В пяти из восьми тестов участники не смогли определить, какой из образцов A или B были наиболее эффективными, и оценили их одинаково.

    Все образцы были правильно ранжированы в семи из восьми тестов. В тесте участник неправильно оценил образец B как более эффективный, чем образец A. В другом тесте образец C был неправильно оценен как менее вкусный, чем образец B.

    Все испытуемые правильно определили образец E как наименее эффективный.

    Обсуждение

    Сводка основных результатов

    Участники смогли точно классифицировать и ранжировать фильтрующие материалы таким образом, чтобы это отражало эффективность фильтрации образца.Важно то, что пользователи могли различать фильтрующие материалы с высокими и низкими характеристиками. Они также смогли определить, какие фильтрующие материалы лучше всего подходят для создания маски. В большинстве случаев участники могли правильно ранжировать как тканевые, так и коммерческие фильтрующие материалы. Неправильные рейтинги действительно имели место; это обычно происходило, когда фильтрующие материалы с аналогичными характеристиками были неправильно заказаны или когда участники не ждали достаточно долго между тестами и / или не могли прополоскать рот между тестами.

    Значение результатов

    Участники изо всех сил пытались определить различия между фильтрующими материалами, которые работают на аналогичных уровнях, например, между хирургической маской и тканью маски N95. Из-за этого участники не могли определить, какой из двух фильтрующих материалов с высокой эффективностью фильтрации был лучше. Участники были более успешны в ранжировании фильтрующих материалов с самым низким уровнем функционирования, при этом все участники правильно сортировали два фильтрующих материала с самой низкой эффективностью фильтрации.В целом это говорит о том, что описанный метод может дать грубую оценку того, обеспечивает ли фильтрующий материал высокую эффективность фильтрации; однако для сравнения аналогичных фильтрующих материалов потребуются более надежные методы, включая количественное тестирование. QFEA может использоваться проектировщиками и производителями для устранения плохо функционирующих фильтрующих материалов и сосредоточения внимания только на более эффективных фильтрующих материалах.

    Ограничения исследования

    Не каждый участник смог попробовать каждый раствор.Фактически, один участник не смог попробовать ни сладкого, ни горького раствора. У других участников была сниженная способность пробовать один или оба раствора. Эта проблема была хорошо выявлена ​​в ходе качественного тестирования соответствия, на котором основан этот метод оценки. Как и в случае любых качественных тестов соответствия, результаты субъективны и зависят от чувствительности тестера.

    При проведении последовательных тестов было обнаружено, что «послевкусие» от предыдущего образца иногда влияет на оценку последующего образца.Нарастание вкуса продолжало оставаться проблемой: участники имели тенденцию сообщать о мягких вкусовых ощущениях от высокоэффективных фильтрующих материалов, если они были представлены позже в тесте, или предпочитали не использовать предоставленную воду для полоскания рта и устранения существующего привкуса. Чтобы помочь в этом, участникам было предложено делать перерывы между взятием образцов и / или пить воду, чтобы очистить нёбо. Считалось, что это имело место во время теста 8, когда участник не пользовался возможностью пить воду или делать перерывы между тестами.

    Заключение

    Нехватка надежных масок для лица для широкой публики во время пандемии COVID-19 привела к использованию и созданию тканевых покрытий для лица во всем мире. Первым препятствием при разработке или покупке маски для лица является выбор фильтрующего материала с максимально возможной фильтрацией, а также предоставление пользователю наивысшего уровня комфорта и воздухопроницаемости. Отсутствие доступных методов даже грубой проверки эффективности фильтрации фильтрующих материалов привело к тому, что во всем мире конструируется, продается, покупается и используется огромное количество масок с неизвестной фильтрационной способностью.

    Возможный подход к этой дилемме — использование качественной оценки эффективности фильтрации (QFEA). Использование QFEA обеспечивает доступный метод для всех, кто задумывается о разработке, покупке или ношении тканевой маски для лица, чтобы получить представление о том, какой из различных доступных вариантов обеспечивает максимальную фильтрацию.

    Качественная оценка эффективности фильтрации (QFEA) не обладает ни точностью, ни специфичностью, чтобы заменить лабораторные испытания эффективности фильтрации фильтрующего материала; однако наше оценочное исследование показало, что QFEA был полезным инструментом для сравнения потенциальных фильтрующих материалов.Это позволило участникам определить наиболее перспективные фильтрующие материалы с максимальной эффективностью фильтрации.

    Важно отметить, что методы, описанные в этой статье, не предназначены для использования в качестве замены традиционного тестирования. Лабораторные испытания остаются критически важными для любого средства защиты органов дыхания, которое будет выпущено на рынок. QFEA предлагает простой тест для широкой публики для оценки фильтрующей способности масок и дополнительный инструмент для раннего проектирования, который может использоваться в дополнение к существующим тестам.

    Доступность данных

    Все важные данные содержатся в теле статьи.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *