ПОИСК Статьи Рисунки Таблицы Методика из "Организация исследований в химической промышленности" Степень новизны материала будет неодинаковой для выпускников различных университетов, поскольку программы учебных курсов могут не совпадать. Для одних метод математического моделирования процессов окажется чем-то совершенно новым, тогда как другие изучали его на последнем курсе. Поэтому мы просим читателей, уже знакомых с излагаемым материалом, набраться терпения. [c.36] Ограничиваясь методологией научных исследований и оставляя в стороне технику экспериментирования, мы почти не будем касаться конкретного применения тех или иных приемов в практической работе ученого этому вопросу посвяш ена обширная литература. Так, мы указываем на важное значение знания кинетики при моделировании процессов, но не рассматриваем практические стороны получения кинетических данных, если не считать краткого упоминания о применении статистики для этих целей. Аналогичным образом, говоря о роли перемешивания во многих процессах, мы не углубляемся в вопрос о математическом описании перемешивания. Однако нам не хотелось бы, чтобы неполное освеш ение нами предмета было истолковано кем бы то ни было в том смысле, что научный работник может сделать вклад в промышленные исследования, не владея основой основ — знанием своей дисциплины. [c.36] Мы уже упоминали мимоходом о математическом моделировании в дальнейшем подробно остановимся на этом и других методах, таких, как сетевое планирование, метод критической оценки и т. д. Из собственного опыта нам известно, что иногда эти методы вызывают возражения эмоционального и рационального характера. Во избежание недоразумений мы заранее поясним, о чем идет речь, пусть даже при этом мы рискуем усложнить свою собственную задачу, лишив читателей возможности попытаться оспорить некоторые положения. [c.36] Мы бы хотели предостеречь читателя не только против необоснованной антипатии к новым процедурным методам, но также и против некритического их усвоения. Исследовательские методы должны служить ученому трамплином, а не костылем вопрос о том, в каких случаях уместно применить их, требует тш,ательной оценки. [c.37] Рассматриваемые методы можно подразделить на четыре категории. Первая — методы, результаты которых могут быть подвергнуты точной проверке. Например, удачная математическая модель, которая построена таким образом, что должна бы дать лучшее рабочее описание процесса. Адекватность такой модели может быть проверена в ходе последующих экспериментов. Ко второй категории методов относятся сетевое планирование и анализ риска в них содержатся субъективные оценки фактора времени и, пожалуй, вероятности усцеха, но не затрагиваются объективные оценки, и, кроме того, данные, которые они позволяют получить, подлежат неизбежной проверке временем, позволяющей окончательно установить их достоверность или ошибочность. В третью категорию входят методы критической оценки, подобные описанному в одноименном разделе главы 7. Эти методы могут оказаться полезными при выявлении возможностей или при выборе наилучшего образа действий путем сбора и обработки объективных оценок. Наконец, четвертую категорию образуют методы, в которых используются модели численных оценок. Исследователь выбирает совокупность критериев, а затем субъективно оценивает альтернативный путь по каждому из этих критериев каждой оценке присваивается численное значение в очках. Общее число очков по каждой альтернативе подсчитывается путем комбинирования отдельных численных значений (одни из которых можно, а другие нельзя взвесить при помощи арифметических действий), в простейшем случае — сложения. Решение вопроса о том, взвешивать ли отдельные факторы или же отступить от простого суммирования очков, будет зависеть от субъективной оценки сравнительной важности факторов, представленных соответствующими критериями, и возможных соотношений этих факторов. [c.37] Как и теории, модели подлежат испытанию, проверке и уточнению в свете новых данных, так что они не могут увести исследователя далеко в сторону от верного пути. Напротив, суждение но количественным оценкам, их комбинирование редко поддается проверке и при неправильном подходе может оказаться весьма и весьма опасным. Основываясь на комбинациях численных оценок такого рода, можно легко подпасть под гипноз цифр и прийти к ошибочным выводам. Производя любые численные оценки, необходимо, конечно, иметь хотя бы приблизительное представление о пределах достоверности, с тем чтобы не вести бесконечные споры относительно несущественных или незначительных различий, тогда как с таким же успехом их можно было бы решить, подбросив монету. [c.38] Некоторые авторы подчеркивали — вполне справедливо, на наш взгляд, — циклический, последовательный характер пролшшленной деятельности, включая научно-исследовательскую. Приведем лишь два примера иерархию способов и средств, предложенную Барнардом [2], и последовательную оценку, разработанную Ландау и Брауном [15]. Новые ситуации, требующие оценки, возникают в промышленности не только в результате появления множества возможностей, порождаемых открытием в какой-то области науки, но также и в результате непрерывного взаимодействия техники с экономикой, в ходе которого технический прогресс приводит к переоценке коммерческих возможностей, что в свою очередь выдвигает новые технические задачи. Отсюда следует, что, по мере продвижения работы над тем или иным проектом и возрастания ее сложности, на различных стадиях создаются одинаковые модели ситуаций и на каждой стадии могут быть применены одинаковые методы анализа и оценки. [c.39] Для получения полноценной отдачи требуется правильно определить глубину применения этих методов в каждом конкретном случае, так чтобы проводимый анализ не был более детализированным, чем того требуют имеющаяся информация и искомое решение. Умение разобраться в том, когда должна применяться грубая методика, а когда — тонкая, имеет важнейшее значение для выбора тактики исс.тедования. [c.39] Вернуться к основной статье