§3. Виды внешних воздействий на технологическую систему.

Все внешние воздействия макросистемы разобьем на два не пересекающихся класса. В первом из них расположим случайные воздействия, вероятности которых никак не зависят от времени. Во втором – зависимые от времени.

Первые внешние воздействия как бы одноразово, генетически впечатаны в химико-технологическую систему; они случайны по множеству тиражированных установок. Например, по расчету где-то по технологической схеме необходим теплообменник с номинальной поверхностью теплообмена 2500 м2, но в одну химико-технологическую установку поставили теплообменник с поверхностью 3200 м2, а в другую установку – 2900 м2. И это не выдумка автора, а реальная практика. Другой пример: погрешность расчета коэффициента теплоотдачи при кипении, как известно, равна 50% - 100%. Следовательно, расчетная величина коэффициента теплообмена будет отлична от действительной в разных химических установках. Третий пример: коэффициент полезного действия массообменной тарелки какого-то типа в колонной аппаратуре вообще является «вещью в себе», разработчики страхуются и увеличивают число тарелок в колонне «в запас». И это нормальное внешнее воздействие: макросистема дурно производит информацию, с большим шумом.

Второй подкласс внешних воздействий представляем в виде случайных процессов (конечно, взаимно-независимых). Пример – экскаватор переехал из одного угла карьера, где добывается сырье, в другой. Сразу изменился состав сырья, его влажность, минеральный состав. Ранее хорошо работавшая установка сразу приходит в состояние отказа, надо переналаживать режим работы. На НПЗ поступает нефть на переработку то из Тюмени, то из Астрахани – опять необходима переналадка режимов. Зимой оборотная вода завода имеет одну температуру, а летом – другую, а теплообменники в химико-технологической системе меняют температуру технологического потока. Газовая магистраль, к которой подключена технологическая установка, имеет еще много потребителей природного газа. Стоит где-то подключиться к потреблению крупной котельной, как сразу подает давление в магистрали. Уменьшается расход природного газа на технологию установки. Наконец, обычный дозатор обязательно работает с какой-то погрешностью. Следовательно, поток сырья на входе в технологическую систему – обычный случайный процесс.

Исследуем все случайные процессы методом корреляционного анализа [5] и найдем время корреляции каждого из них. Математически – это время, в течение которого величина случайного процесса еще «помнит» свое прошлое. Следовательно, за время большее времени корреляции величины случайного процесса становятся не коррелированными. А в рамках гипотезы о гауссовости случайных процессов значения случайного процесса с таким шагом по времени становятся взаимно-независимыми. Теперь все готово для проведения статистических испытаний: шаг квантования времени всех случайных процессов будем брать больше максимального времени корреляции среди всех внешних воздействий второго класса.

Итак, ставится задача: найти оценку среднего значения случайной себестоимости продукции химико-технологической системы над полем элементарных, случайных внешних воздействий и над полем элементарных, случайных процессов.

Для специалиста по теории вероятностей эта задача процедурно элементарна: надо сначала провести усреднение искомой величины по достаточно длинной реализации всех случайных процессов, а потом по множеству «не временных» случайных внешних воздействий.

Читать далее:
§4. Привычный метод расчета себестоимости готовой продукции химико-технологической установки.

Наверх

Скачать статью в формате Word