Эффективность моделей прогнозирования

Эффективность моделей прогнозирования [c.184]

Квантовохимические исследования каталитических реакций в настоящее время не выходят за рамки простейших кластерных моделей, при этом активный центр моделируется одним-двумя атомами катализатора [16]. Применение подобных моделей особенно перспективно в случаях, когда объектом исследования является механизм каталитических реакций, однако неполноценное представительство в этих моделях самого катализатора как твердого тела снижает эффективность решения задач прогнозирования. В рамках данного подхода удается дифференцировать катализаторы весьма примитивным способом. По существу, катализатор характеризуется природой атома, выступающего в качестве адсорбционного центра. Качественные закономерности, выявление которых является предметом подобных исследований, иногда нужно установить, не проводя никаких расчетов. Таким образом, чрезмерное упрощение модели обесценивает квантовохимический прогноз, а ее усложнение и попытки адекватно передать твердотельные характеристики катализатора связаны с резким возрастанием вычислительных трудностей, и, следовательно, невозможностью изучать представляющие практический интерес сложные объекты. [c.62]

При оценке эффективности модели прогнозирования используются статистические показатели, в частности средняя ошибка и среднеквадратическая ошибка. На последующих примерах мы рассмотрим вышеназванные понятия. [c.212]

Поэтому для таких потенциально опасных предприятий необходим выбор математических моделей, позволяющих учитывать особенности возможных аварий. В дальнейшем по эффективным моделям возможно проведение вычислительных экспериментов для прогнозирования аварийных ситуаций и опасности загазованности производственного объекта, ближайших жилых районов и соседних промышленных предприятий. [c.76]

Комплексная система эколого-экономических расчетов для региона 03. Байкал [Математические модели..., 1987 Планирование и прогнозирование.. ., 1984] включает в себя развитый программно-информационный комплекс, позволяющий региональным плановым органам принимать эффективные управленческие решения на основе детальных расчетов. Она может использоваться для оценки влияния хозяйственной деятельности на качество водных ресурсов в регионе и нормирования гидрохимических воздействий. Природно-экономическая модель описывает множество объектов и процессов в реальной эколого-эко-номической системе. Модели и алгоритмы решения задач прогноза, идентификации, оптимизации, нормирования и агрегирования были реализованы в виде пакетов прикладных программ, объединенных в информационно-программный комплекс Регион , обеспечивающий решение многочисленных экономических и экологических задач. [c.35]

В результате испытаний отмечена высокая эффективность работы лазерных газосигнализаторов пространственно-временного распределения содержания метана, определены минимально и максимально измеряемые концентрации и достижимые дальности обнаружения естественных и искусственных утечек метана. Измеряемые аппаратурой параметры могут использоваться в математических моделях прогнозирования распространения облаков метана (углеводородов и токсичных химикатов) для оценки и ликвидации последствий аварий, разрушений (террористических актов) на объектах ЕСГ. [c.371]

Эффективность модели, используемой при прогнозировании, можно измерить с помощью приемов, описанных в предьщущем разделе. Главным образом, нас интересует точность прогнозных значений. Ошибка прогноза — это разница между прогнозным и фактическим значениями. Независимо от примененной модели важно оценить ее эффективность с точки зрения точности, и в идеале ошибки прогноза должны быть сведены к минимуму. Эффективность конкретной модели зависит от ряда факторов, о которых мы и расскажем далее. [c.214]

Преимущества сетевого графика следующие 1) наглядное представление последовательности и взаимозависимости проводимых работ 2) отпадает необходимость пересоставления графика ири изменении условий ремонта (на сетевой модели достаточно изменить цифры, указывающие продолжительность работ) 3) в составлении графика и определении продолжительности каждой из работ принимают участие исполнители, т. е. исиользуется опыт и знания большого числа специалистов 4) выявление критических работ 5) более эффективное использование ресурсов 6)точный контроль за ходом ремонта, возможность быстрой и своевременной корректировки графика, прогнозирования хода ремонта. [c.23]

Разрабатываемые на основе методологии системного подхода математические модели надежности объектов, методы расчета и оптимизации показателей надежности технологических схем, методы прогнозирования показателей надежности объектов на стадии их проектирования в условиях неопределенности исходной информации подчинены практическому решению разнообразных задач исследования, обеспечения и оптимизации надежности химических, нефтеперерабатывающих и нефтехимических производств с целью повышения их экономической эффективности. [c.10]

В основном кинетические модели ректификации представляют собой эмпирические зависимости, справедливые для соответствующих систем и условий. Их нельзя применять при прогнозировании, а при переходе к аппаратам иного размера и режима они обусловливают значительные ошибки в определении эффективности разделения. [c.141]

Рассмотренный алгоритм прогнозирования показателя текучести расплава, построенный на основе качественной информации, о технологическом процессе производства полиэтилена и подхода нечетких множеств, показал эффективность такого способа при, синтезе математических моделей. Данный алгоритм входит сос-ставной частью в алгоритм управления качеством получаемого-полиэтилена. [c.179]

С современных позиций рассмотрено электрохимическое поведение металлов под адсорбционными и фазовыми слоями электролитов. Приведено большое количество экспериментальных данных о влиянии внешних условий на развитие коррозии металлов. На основе физико-математических моделей рассмотрена возможность использования ускоренных лабораторных испытаний для прогнозирования коррозионного поведения металлов в различных климатических зонах. Дана оценка эффективности современных средств и методов защиты металлов от коррозии. [c.2]

Недостатки подобного рода математических моделей делают их совершенно непригодными в тех случаях, когда необходимо сделать оценку эффективности применения методов повышения нефтеотдачи или прогнозирования технологических показателей по множеству скважин, участков, залежей нефти. [c.172]

Как известно, химическая активность активной оставляющей катализатора — необходимое, но недостаточное его свойство, поскольку для получения практически эффективного катализатора нужно придать ему такую пористую структуру (лучше пользоваться термином текстура ), которая бы обеспечила реализацию потенциальных химических возможностей катализатора. На основе современных представлений о макрокинетике гетерогенно-каталитических процессов й моделей текстуры катализаторов можно, при знании структуры кинетических уравнений процесса и значения кинетических констант, достаточно точно рассчитать приемлемую или даже оптимальную текстуру катализатора. Однако на первом этане исследований, а тем более при расчетах по прогнозированию, до проведения экспериментальных работ указанные кинетические данные, естественно, неизвестны. Выход заключается в поэтапном проведении исследований. На первом этапе прогнозируется химический состав катализатора, на втором по данным первого этапа и по имеющимся аналогиям оцениваются весьма приближенно скорости реакции и делаются качественные выводы о целесообразной текстуре катали- [c.6]

К другим методам прогнозирования относят статистические (предусматривающие проведение корреляционного, регрессивного и факторного анализов) и экспертные. Статистические методы прогнозирования с использованием регрессионных моделей и методов планирования эксперимента получают все большее применение при коррозионных исследованиях, разработке новых методов и оценке их эффективности [10, 13]. [c.113]

В настоящее время мощным средством повышения эффективности научных исследований при решении задач расчета, анализа, -оптимизации и прогнозирования химико-технологических процессов стал метод математического моделирования [1]. При наличии полной информации о механизме процесса (термодинамике, кинетике, гидродинамике) составляют детерминированную математическую модель, представляющую собой систему дифференциальных уравнений обыкновенных или в частных производных. Для определения неизвестных констант, входящих в систему дифференциальных уравнений и проверки адекватности математической модели процесса, проводится эксперимент. [c.5]

Случайные погрешности не влияют на выходную величину, но оказывают существенное влияние на оценку вектора коэффициентов А уравнения А х х)- х у. Ошибки измерения увеличивают дисперсию оценок и снижают их эффективность. Их можно считать малыми, если они незначительно ухудшают прогнозирование выходной величины по модели, т. е. когда [c.120]

К подобному выводу пришли сотрудники института ВНИПИЧерметэнергоочистка [22, 49]. При прогнозировании эффективности процесса очистки производственных сточных вод в открытых гидроциклонах больших диаметров на основании лабораторных испытаний моделей они исходят из условий соблюдения подобия процессов агломерации взвешенных веществ в этих аппаратах. По мнению этих исследователей, условия подобия выполнимы, если проводить лабораторные исследования во время работы модели на натуральной сточной воде, но при температуре и концентрации взвешенных веществ в исходной воде, отличных от реальных условий. В этом случае должны быть соблюдены следующие соотношения. [c.131]

Таким образом, мы будем иметь максимальную эффективность исхода операции и модель даст нам реальный прогноз ее течения. По это будет лишь в том случае, если произойдет чудо, т. е. мы будем иметь информацию о значении неопределенных факторов у А так как чудес не бывает, то проблема оценки эффективности операции и прогнозирования ее течения продолжает оставаться нерешенной. Поэтому для нас остается лишь один выход придумать такой способ построения управления х = xq, который даст нам гарантированное значение эффективности, не зависящее от того, какое значение примет неопределенный фактор у из Y. Это возможно сделать единственным способом. Зафиксируем произвольное значение управления х = х из X. Подставим это значение в критерий эффективности F(x,y). В результате получим некоторую функцию, зависящую от у (р у) = F x, y). Таким образом, однозначно определить эффективность управления х, не имея информации о значении у, невозможно. Однако можно определить [c.253]

Поскольку геометрические параметры, по крайней мере, при производительности аппарата по газам более 150 м /ч [2] не оказывают влияния на эффективность мокрого пылеулавливания, небольшие модели мокрых аппаратов, так называемые мини-скрубберы , используют для прогнозирования параметров крупных пылеулавливающих установок [137]. [c.375]

За рубежом в последние годы осуществлен ряд успешных проектов заводнения с ПАВ. По данным компании Эксон в США методология выбора ПАВ и проектирование процессов основываются на солидной научной базе в отличие от прежнего метода проб и ошибок. Однако есть ряд проблем, среди которых главными считаются оценка экономической эффективности применения ПАВ и снижение стоимости реагента. Это свя-эано с достаточно высоким расходом ПАВ, который составляет 57—114 кг на 1 м дополнительно добытой нефти. Кроме того промысловые испытания показали (по данным американских авторов), что прогнозирование результатов применения ПАВ при помощи математических и лабораторных моделей дает низкую сходимость. Так анализ 20 осуществленных проектов закачки растворов ПАВ выявил случаи отрицательного результата при казалось бы оптимальных условиях коллекторы насыщены слабоминерализованной водой пластовая температура [c.79]

Что касается математического описания, то существуют гидродинамические модели и достаточно эффективные расчетные схемы, которые можно использовать для прогнозирования физико-химических и газовых методов ПНО. Математическое описание физико-химических методов ПНО основано на уравнениях многофазной многокомпонентной фильтрации. Одной из наиболее распространенных моделей является модель двухфазной трехкомпонентной фильтрации, которая при известных ограничениях может описывать технологические процессы при реализации следующих методов ПНО использование нефтерастворимых ПАВ закачка водорастворимых ПАВ нагнетание оторочек лолимерных растворов смешивающееся вытеснение оторочками СО2 или углеводородных растворителей. [c.82]

Прогнозирование при помощи математических моделей является одним из эффективных, правда не единственным и не оС новным, способом при проектировании разработки конкретных объектов с применением методов ПНО. Математическое моделирование позволяет также получить ряд самостоятельных результатов при прогнозировании физико-химических методов ПНО. Так было доказано, что гидродинамическая неустойчивость на заднем фронте оторочки раствора полимера при вытеснении ее водой приводит к преждевременному разрушеник> сплошности оторочки и к снижению прироста нефтеотдачи на 30—50%. Повышение концентрации полимерного раствора усиливает (а не снижает ) эффект указанной неустойчивости. Наилучшие результаты достигаются при формировании оторочек переменной концентрации. [c.83]

Круг проблем современной фармацевтической науки, требующих теоретического и экспериментального обоснования, чрезвычайно обширен. Среди этих проблем наиболее актуальны в настоящее время изучение влияния процессов фармацевтической технологии на фармакотерапевтическую эффективность лекарств разработка новых, более адекватных методов оценки качества лекарств исследование проблемы возрастных лекарств разработка физиологически индифферентных методов стабилизации лекарств и увеличения сроков их действия разработка и исследование новых материалов упаковки и тары изучение вспомогательных веществ как активных компонентов лекарств разработка новых методов стерилизации и прогнозирования сроков годности лекарств разработка оптимальных лекарственных форм новых препаратов создание моделей абсорбции лекарственных веществ при различных путях их введения. Сам перечень только некоторых проблем, требующих срочного разрешения, свидетельствует о размахе и масгптабах современного фармацевтического поиска. Особая актуальность перечисленных проблем проистекает из глубокой заинтересованности в их решении не только производства, но и клиники. Такова, в частности, проблема изучения влияния методов и процессов получения лекарств на их фармакотерапевтическую активность. Сейчас невозможно себе представить, как без ее серьезного изучения можно предлагать клинике лекарства. В то же время трудно переоценить моральную и экономическую выгоду, которую получает общество в случае удачного в научном отношении решения этой проблемы для того или иного препарата. [c.103]

Модели с эффективными коэффициентами каталитической активности не позволяют корректно учесть влияние каталитических свойств поверхности в широком диапазоне изменения параметров обтекания и описать теплообмен по всей длине космического аппарата и на всей его траектории входа. Имеюш иеся экспериментальные данные по коэффициентам рекомбинации и аккомодации химической энергии характеризуются большим разбросом (до порядка величины и выше). Объясняется это тем, что использование брутто реакций и эффективных коэффициентов каталитической активности, ограничено условиями, близкими к тем, в которых они получены. В то время, как в задачах гиперзвуковой аэродинамики и теплообмена параметры потока у поверхности изменяются вдоль траектории и их величины могут сугцественно отличаться от тех, при которых верны эмпирические выражения для суммарных скоростей образования компонентов на поверхности. Все это затрудняет прогнозирование теплообмена на современных теплозагцитных покрытиях космических аппаратов и приводит к необходимости рассмотрения детального механизма гетерогенных каталитических реакций на новерхности, состоягцего из последовательности элементарных стадий. Заметим, что такая кон- [c.16]

В работе предложено уравнение для прогнозирования эффективной теплопроводности зернистого слоя, зiaпoлнeннoгo газовой или жидкой средой, полученное путем математического сложения двух известных элементарных идеализированных физических моделей. [c.106]

Для прогнозирования эксплуатационных характеристик полиме-. ров недостаточно иметь икрормацию о водопоглощении или эффективной скорости переноса воды, поэтому требуется найти подход к исследованию этого процесса. Целью настоящей работы являлась разработка на основе экспериментальных данных модели переноса воды во фторопластах, применяемых в качестве защитных покрытий, и определения параметров данного процесса, которые можно было бы использовать при описании взаимодействия в системе вода - гидрофобный полимер в условиях эксплуатации. [c.111]

Сравнение приборов с позиции их абсолютной эффективности при таком подходе оказывается сопряженным лпбо с прогнозированием, либо с оценкой ошибок, фигурирующих как характеристики [241. Характеристики могут совершенствоваться лишь в пределах потенциальных возможностей реализуемого метода. В соответствии с этим для оценки эффективности на уровне возможностей метода есть смысл ввести понятие теоретической модели прибора с характеристиками, соответствующими характеристикам реального прибора в идеальном исполнении. Сопоставление различных методов реализации спектральной селективности может опираться на средние данные в соответствующих областях спектрального прпборостроенпя, тогда как при оценке теоретических возможностей конкретного прибора следует исходить пз реальных параметров. Аинаратная функция теоретической модели будет отлична от б-функции опа дол/кна определяться неустранимыми и не поддающимися учету систематическими исканхающимн факторами (кроме дефектов, аберраций, разъюстировок и пр.) и тем самым быть жестко связанной с выбранным методом. Случайные погрешности из общепринятого правила оцениваются по уровню теоретических шумов в системе [25, 26]. [c.130]

Рассмотрена функциональная и экономическая эффективность различных схем отбора полезных структур, при-меняницихся при изыскании новых биологически активных соединений. Показано, что включение в схемы отбора моделей как элементов прогнозирования свойств химических соединений целесообразно даже в случае использования моделей, дающих примерно 70% уровень распозно-вания. [c.173]

Относительную экономическую эффективность собственно моделей, использующих различные содержательные подходы, можно оценить, рассматривая затраты на создание информационного базиса модели и затраты на переработку информации, В качестве исходного информационного базиса для задач прогнозирования можно использовать в принципе бесконечный набор свойств рассматриваемых объектов. Так, для задания структуры химического соединения применяют искусственные дескрипторные языки, различные характеристики ее электронного и геометрического строения,энергетические признаки, физико-химические свойства, различного вида спектры и т.д. Поскольку разработка прогнозов является частным случаем компенсационного трансинформирования, рассматриваемого в качественной теории информации [21], напомним, что для различных наборов исходник признаков, достаточно полно описывающих оригинал, применяя различные компенсационные коды, мы можем получать одинаковые по качеству образы (модели). Поэтому яа первый план здесь выступают экономические соображения создания исходного информационного базиса. Так очевидно, что квантово-химические признаки по стоимости уступают фратаентарным кодам структур. Модели, использукицие физико-химические признаки, значительно уступают в экономической эффективности прочим моделям, так как в них предполагается, что соединения, поступающие на отбор, уже синтезированы и исследованы. Затраты на переработку информации при решении задач прогнозирования биологической активности можно представить следующим вьфажением [20] [c.15]

Следует также отметить, что предлагаемая модель оказывается весьма эффективной при анализе таких проблем, как стеричес кое влияние заместителей у других (неуглеродных)атомов,-прогнозирование реакционной способности и других вопросов, примнкавщих к проблеме стерического эффекта. [c.130]

Кроме того, необходим статистический анализ эффективности и погрешности разных методов моделирования и прогноза гидрогеохимических явлений на основе сопоставления расчетных и реальных распределений элементов в подземных водах. Главным критерием пригодности моделей для решения вопросов прогноза гидрогеохимических явлений и процессов является гидрогеохимическая практика. Поэтому неотъемлемыми составными частями гидрогеохимического моделирования должны быть сопоставления результатов моделирования с реальными распределениями компонентов в подземных водах, а также постоянная корректировка на природу исходных посьшок, закладьшаемых в модели (система обратной связи). Только такой анализ может гарантировать дальнейший прогресс в моделировании и прогнозировании. [c.234]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология