Коэффициент отбора

Значения коэффициентов отбора .t определены заданием [c.688]

Если предусмотрен промежуточный отбор газа, коэффициенты Р и V для всех ступеней после отбора должны быть снижены пропорционально уменьшению производительности, а число ступеней г в формуле (ХИ.З) должно учитывать ступени после отбора не целыми единицами, а лишь некоторыми их долями, соответствующими уменьшению производительности и равными коэффициенту отбора. [c.667]

Обсудим модель (24.1) — (24.5). Условия (24.1) — (24.5) отражают в математической форме производственные возможности установок, их взаимосвязи между собой, ресурсы и производственные возможности предприятия в целом. Действительно, здесь учтены расходные нормы (коэффициенты отбора) и мощности каждой установки на данный плановый период, учтены потенциально возможное распределение материальных потоков, плановые лимиты по [c.411]

Именно в численном формировании условий (24.1) — (24.5) заключается суть моделирования предприятия как объекта оптимизации. Пример такого формирования дан ниже. При формировании модели наглядно проявляется роль информационного обеспечения в модель входят такие показатели, как расходные нормы, коэффициенты отбора, показатели качества, удельные затраты, цены. Подобные показатели формируются и упорядочиваются при построении подсистемы информационного обеспечения. [c.413]

Использование сырья характеризуется коэффициентом отбора основных продуктов, а по очистке показателем использования служит процент потерь. [c.190]

Значительное число контролируемых параметров процессов нефтепереработки характеризуется линейными и нелинейными взаимосвязями. В частности, нелинейный характер имеют связи между коэффициентами отбора и качественными показателями нефтепродуктов, между качеством товарных нефтепродуктов и количественными и качественными показателями компонентов смешения. [c.8]

Здесь ац - коэффициенты отбора или затрат ац и ац - соответственно, [c.36]

ТАБЛИЦА 2.1. Коэффициенты отбора нефтепродуктов [c.38]

В табл. 2.1 приведена выборка из результатов расчетов коэффициентов отбора по группе нефтеперерабатьшающих предприятий. [c.37]

Потоки с малыми значениями коэффициентов отбора имеют большие величины коэффициентов вариации. Объясняется это тем, что технологические возможности варьирования малых потоков за счет смежных весьма обширны. Единичные потоки с а<0,05 имеют коэффициенты вариации С/= 20 50%. [c.37]

Сезонные колебания, приводящие к изменению номинальных значений коэффициентов отбора, оказывают незначительное влияние на коэффициенты вариации. [c.38]

Таким образом, в моделях с переменными параметрами необходим дифференцированный подход к установлению диапазонов варьирования коэффициентов отбора, базирующийся на анализе статистических данных, типа технологических процессов и качественных показателей потоков. [c.38]

Поток Средневзвешен-ыый коэффициент отбора g Коэффициент вариации U, % Примечание [c.38]

Зависимость между качественными показателями и коэффициентами отборов полупродуктов вида (3.33) в рабочем диапазоне изменения [c.67]

Примером связи между элементами различных вектор-столбцов в задаче оптимизации производственной программы НПП может служить параметрическая взаимосвязь варьируемых технологических коэффициентов и качественных характеристик материальных потоков, взаимосвязь коэффициентов отбора и качественных характеристик базовых компонентов, вырабатываемых в процессе разделения и вовлекаемых на смещение в товарном блоке. Следовательно, в рассматриваемом случае в стохастической задаче планирования необходимо учитывать дополнительные условия и ограничения, обеспечивающие согласованность режимов взаимосвязанных технологических звеньев не только по количественным, но и по качественным показателям, учет которых обеспечивает повышение адекватности модели планирования реальным условиям функционирования объекта. [c.70]

Для наглядности дальнейшего изложения в множестве векторов (/=1, и) выделим упорядоченное подмножество векторов 1, г,г= , т) коэффициентов отбора полупродуктов, вовлекаемых на смешение, и подмножество векторов их качест-венных показателей, /Г,,, = <р)ф (со) (>// = [ (-1, п /= , т), а ис-комое ху (/ = 1, и) разобьем на подвекторы л у (у = 1, Н1)и д ( //= = п , п). [c.70]

Изменение коэффициента отбора и- выходного потока в пределах случайной области (со) приводит к соответствующему изменению его качественного показателя который в свою очередь является элементом вектор-столбца, описывающего операцию смешения товарного продукта. [c.70]

Учет характеристических связей между коэффициентами отбора и качественными показателями отбираемых полупродуктов обеспечивается вводом в задачу (3.25) функциональных зависимостей вида 1 1,= = Я(а,-у) (/ = 1, т р= 1,Н1 ф=П1 + 1,п), определяемых для каждого локального способа производства в отдельности. [c.70]

Коэффициент отбора нефтепродуктов [c.97]

Таким образом, если считать, что перерабатывается только один сорт нефти, то расчетный объем выработки собственной продукции можно принять равным произведению коэффициентов отбора на всех этапах переработки и исходного объема нефти. Этот способ расчета, собственно, и предполагается осуществимым в линейных моделях текущей производственной программы НПП, но там традиционно полагают оптимальный объем переработки нефти (а он, как указывалось, максимален) не фиксированным, а изменяющимся в некотором диапазоне. [c.120]

Рассмотрим пример. Все множество нефтей, потребляемых комплексом бакинских НПП, по выработке бензиновых дистиллятов можно разбить на два качественно отличающихся между собой подмножества азербайджанские и сибирские нефти. Для азербайджанских нефтей отбор бензиновых фракций составляет в среднем 15 % (7, =0,15), для сибирских - 23 % (у =0,23) [100 . Тогда, если отклонения в поставках нефтей в среднем на нефть составляют 5 = 20 %, то из формулы (5.30) следует, что наибольший размах колебаний значений а достигается, когда концентрация азербайджанских нефтей в общем объеме перерабатываемых нефтей равна соответствует коэффициенту отбора, равному а = 0,186. При этих данных наибольшее отклонение коэффициента отбора рав-но 0,008, что в процентах от а составляет примерно 4,3 %. [c.151]

Напомним, что, строго говоря, статистический анализ применим к статистически однородным случайно изменяющимся величинам, т. е. обладающим малыми флуктуациями относительно средней. Такие величины обладают определенными свойствами стабильности и асимптотически нормально распределены. В нефтепереработке к ним можно отнести производительности установок, коэффициенты отбора полупродуктов производства, показатели качества вырабатываемых фракций. [c.153]

Расчет производственной программы комплекса предлагается осуществить при фиксированных коэффициентах отбора, вычисляемых по формуле (5.54). [c.168]

Таблица 5.6. Зависимость качественных показателей нефтепродуктов от коэффициентов отбора

Для представления в модели функциональных зависимостей, описывающих параметрические связи между коэффициентами отбора вовлекаемых на смешение промежуточных продуктов и их качественными показателями, для каждого сорта нефти на основе экспериментальных и лабораторных данных определяются зависимости между варьируемыми коэффициентами отбора и качественными показателями (октановое число) полупродуктов. В табл. 5.6 приведены указанные зависимости для нефтей, перерабатываемых на одном из рассматриваемых НПП. [c.174]

На основе результатов предварительного анализа параметры модели, определяющие объемы перерабатываемых ресурсов, выпуск готовой продукции, производительности технологических установок и процессов, коэффициенты отбора нефтепродуктов, в зависимости от величины вариации принимаются детерминированными или случайными. Ограничения на математические ожидания невязок стохастических условий задачи выбираются в зависимости от вероятностных характеристик случайных величин с учетом рекомендаций экспертов-технологов и работников планового отдела предприятия. Аналогичным образом устанавливаются штрафы за коррекцию решения задачи. Для НПП топлив-но-масляного профиля задача календарного планирования включает порядка 1400 переменных, 940 уравнений, 300 верхних и 280 нижних граничных условий. Коэффициент заполненности матрицы условий задачи равен 0,21. [c.178]

Блок 1 - Получение исходной планово-экономической и технологической информации . Исходная информация вводится в виде четырех массивов, первый из которых содержит данные о технологических способах производства (коэффициенты отбора и вовлечения), а также информацию о топологии нефтеперерабатывающего предприятия, а три других — соответственно, информацию о пропускных способностях установок, ресурсах исходного сырья и компонентов, плановых заданиях. Первый масс-сив вводится однократно, а информация, содержащаяся в нем, обновляется по мере изменения технологии переработки, ввода в действие новых установок, вывода установок на ремонт, реконструкции и модернизации производства. [c.182]

Коэффициент отбора керосина Исходные 0,0882 0,1 168 [c.221]

Коэффициент отбора керосина [c.222]

Коэффициент отбора мазута Исходные данные [c.224]

Коэффициент отбора дизельного топлива 3 [c.225]

Оптимальные параметры ректификации смеси ксилолов с этилбензолом по схеме,. приведенной на рис. 1У-43, при содержании этилбензола в дистилляте 99,9% определялись в работе [44]. В табл. 1У.24 приведен соста1В сырья и продуктов разделения п ри различных коэффициентах отбора этилбензола. Оптимальные па- [c.257]

Отсутствие информации о динамике поступления сырья, а следовательно, и о динамике изменения их качественных и количественных показателей приводит к тому, что варьирование таких харжтеристик, как производительность и пробег установок, коэффициенты отбора и качество промежуточных нефтепродуктов, а в этой связи и значений контролируемых показателей смешиваемых компонентов происходит случайным образом. [c.7]

Рассмотренные модификации алгоритма решения задачи планирования нефтеперерабатываюших производств при переменных коэффициентах отбора и затрат позволяют в определенной мере сократить число итераций и объем вычислений. Однако при большой размерности исходной задачи, высоком проценте заполненности матрицы условий, большом числе варьируемых векторов и ненулевых элементов в них этот подход не обеспечивает высокой эффективности расчетной процедуры. Частично данный вопрос может быть решен с учетом особенностей прикладных задач. [c.33]

В большинстве случаев в задачах планирования нефтеперерабатывающих предприятий коэффициенты дГ = 1 или О, т. к. (2.37) в основном представляет условия типа материальных бапансов, а величины /"соответ-ствуют содержаниям смежных продуктов и их предельным допустимым значениям. Например, /у/" может указывать номинальное значение суммы светлых, д.Ди 1 предельно допустимые верхние и нижние значения. По характеру определения и свойствам величины Паналогичны коэффициентам отбора. В тех случаях, когда выражение (2.37) определяет допустимое сочетание компонентов в некотором потоке при заданных качественных показателях, величины заранее известны. Таким образом, основное затруднение при вьщелении подмножеств ху в расширенном множестве 5 заключается в определении предельных значений коэффициентов a j. В рассматриваемых нами моделях понятие коэффициент отбора охватывает случаи отбора единичного или суммарного потока как с отдельных [c.36]

Реализация технологических процессов нефтеперерабатывающих предприятий при варьируемых коэффициентах отбора характеризуется следуюощми особенностям . [c.37]

Для построения модели введем следующие обозначения Т - число календарных отрезков времени, на которое разбивается горизонт планирования Q j -суммарный объем переработки сырья /-го вида на /-й установке за -й отрезок времени - количество /-го товарного продукта, смешиваемого по фиксированному рецепту х на /-м этапе планового периода, или количество 5-й компоненты, вовлекаемой в /-й конечный продукт за тот же отрезок времени х - планируемый объем отгрузки товарного продукта /-на Г-м этапе я,/(си) - производительность /-Й технологической установки в /-м варианте работы за -й отрезок времени Т — время работы установки / в /-м режиме на этапе / тДси) - фонд рабочего времени /-й установки на С-м этапе планового периода, определяемый графиком проведения планово-предупредительных ремонтов оборудования предприятия b ьJ) - объем г-го вида сырья или полуфабриката, поступающих со стороны за отрезок времени Г в соответствии с планом поставки v — запас /"-го нефтепродукта, переходящий с конца С-го этапа у < соответственно, начальный и конечный запас нефтепродукта г, установленный заданиями производственной программы — объем резервуаров, вьщеленных для хранения г-го нефтепродукта -задание по выпуску г-го товарного продукта на весь горизонт планирования, определяемое показателями оптимального текущего плана предприятия а . у(со ) -коэффициент отбора г-го нефтепродукта на /-й установке в /-м варианте работы [c.85]

Осуществимость подобного расчета обусловлена однозначным соответствием между вырабатываемой собственной продукцией и ассортиментом нефтей. При этом необходимо иметь в виду, что оптимальный расчет должен быть ориентирован на использование плановой нефти в полном объеме. Практические расчеты, проведенные по линейным моделям, подтверждают это как правило, оптимум целевой функции достигается тогда, когда ограничения — неравенства по сырью типа < обращаются в равенства. Качественно это можно объяснить недостаточной загруженностью первичных установок (в среднем на 77-85 %), что находит отражение при описании количественных характеристик основных параметров, входящих в рассмотрение процессов. Так, если вести расчет от конкретного наименования нефти и, например, плановое поступление некоторого сорта нефти равно а тонн и нормативный коэффициент отбора автобензинового дистиллята в долях от единицы равен йц, то объем выработки автобензиновой фракции необходимо принять равным ОцД. Кроме того, данная фракция с целью повышения октанового числа идет на дальнейшую переработку если выход ее с установки риформинга в долях от 1 равен й2 1 (первые индексы при коэффициентах Оц и 021 означают стадию переработки), то объем выработки бензина с установки риформинга равен а21аца. В соответствии с введенной здесь терминологией этот объем входит в перечень нетоварной части собственной продукции НПК. [c.120]

Содержательная постановка рассматриваемой задачи проста и известна в различных интерпретациях. Приведем ее в интерпретации, соответствующей исследуемому процессу. Введем следующие обозначения. Пусть X,- — плановый объем поставки г-го сорта нефти, а — фиксированный коэффициент отбора заданной прямогонной фракции. При переработке т сортов нефтей общий объем производства данной фракции равен. 2 С/Х . Следовательно, в среднем на нефть коэффициент отбора фржции-равен [c.148]

Приведенные здесь результаты, предназначенные прежде всего для изучения погрешностей двух типов, могут рассматриваться в качестве вспомогательного аппарата для постановки задачи стохастического программирования в нефтепереработке. Однако в практических целях важно знать не только относительную, но и абсолютную погрешность реализации плана выработки продукции, определить ожидаемую область варьирования коэффициента отбора а в зависимости от концентрации у, т. е. ее размах R(a). Точка экстремума J ax этом случае отличается от Утах (см. формулу (5.28)), так как функция абсолютной погрешности ф отличие от А (у), имеет вид [c.150]

Известно, что параметры являются величинами, которые характеризуют объективно присущие объекту свойства. В частности, параметры моделей техникоэкономического планирования и оперативного управления в обобщенном виде характеризуют устойчивые режимы работы технологического оборудования. Основными параметрами моделей планирования нефтеперерабатывающих производств являются коэффициенты отбора нефтепродуктов, выход светлых нефтепродуктов, коэффициенты затрат различных компонентов, качественные показатели сырья, полупродуктов и товарной продукции. В процессе взаимодействия с вычислительной системой ЛПР имеет возможность получить информацию об имевших место в прошлом реализациях параметров, о физически допустамых предельных их значениях, а также о случайных изменениях в пределах допустимой области из е еп . [c.195]

Методы и модели планирования нефтеперерабатывающих производств в условиях неполной информации (1987) -- [ c.7 , c.8 , c.33 , c.36 , c.70 , c.120 ]

Современная генетика Т.3 (1988) -- [ c.139 ]

Популяционная биология и эволюция (1982) -- [ c.151 ]

Эволюционный процесс (1991) -- [ c.94 ]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология