Объекты детерминированные

Детерминированные модели строятся на основе математических закономерностей, описывающих физико-химические процессы в объекте. Поведение системы можно предсказать достаточно точно. [c.4]

Нефть представляет собой природный объект, состав которого является следствием перераспределения энергии углеводородов и других составляющих ее компонентов в результате различных внешних факторов в обстановке нефтяного месторождения /1/. Нефть не является термодинамически равновесной системой и не характеризуется четко выраженной детерминированностью состава и свойств. Часто составы нефтей из различных горизонтов одного месторождения оказываются различными, а иногда такая картина наблюдается и по простиранию территории месторождения. Поэтому каждый анализ состава нефти в действительности соответствует лишь какому-то определенному этапу превращения нефти. [c.8]

Детерминированный и стохастический подходы к объекту [c.4]

Это обстоятельство позволяет, считая коэффициенты модели неизменными, попытаться свести всю неопределенность к изменению нескольких дополнительных коэффициентов, входящих в модель, например, в виде линейной добавки. Эта идея реализована в работе [100], где предложена структурная схема модели сложного нелинейного стохастического процесса, представляющая собой последовательное соединение двух блоков. Первый блок — детерминированная модель усредненного состояния объекта. Второй блок, искусственно сформированный, представляет собой стохастическую линейную модель взаимодействия выходной величины первого блока с обобщенной помехой. Эта помеха не зависит от величины управляющего воздействия и может рассматриваться как дополнительная переменная состояния объекта управления. Модель стохастического блока формируется так, чтобы зависимость между выходной величиной модели и составляющими обобщенной помехи была бы линейной. При этом наличие или отсутствие той или иной составляющей этой фиктивной помехи определяется в реальных условиях естественным образом в ходе рекуррентной процедуры оценивания. [c.105]

I видимому, Л. Больцман. Тем не менее, большинство моделей этих систем детерминистские по своей сути. Другой недостаток, препятствующий моделированию сложных систем - стремление к описанию их на уровне взаимодействия элементарных частей системы. В сложных системах процессы являются стохастическими. Детерминированность таких систем кажущаяся. Квантовая теория изменила представления об атомах и молекулах. Одно из крупнейших достижений физики и химии XX века - теория гибридизации Л. Полинга, обычно понимается довольно узко как образование сложных электронных оболочек, хотя истинный смысл этой теории в том, что реальный атом в молекуле и изолированный атом таблицы Менделеева - разные вещества. То же относится к молекулам молекула в почве, лаборатории и организме - разные объекты. Состояние вещества зависит от среды. Природные геохимические и биогеохимические системы - почвы, нефти, водные биоценозы состоят из бесконечного числа компонентов. В природе нет и не может быть абсолютно чистого вещества. Понятие чистого вещества противоречит понятию памяти сред. В дальнейшем будет показано непостоянство закона постоянства состава. Кроме того, для таких систем характерны законы квантовой. логики. В конечном счете, это приводит к замыканию макромира таких систем [c.22]

Связь между параметрами в равенстве (IX.4) или (IX.7) можно установить в результате предварительного изучения свойств оптимизируемого объекта (детерминированного или стохастического), составления его математического описания и получения математической модели в удобном виде. Поэтому большая часть методов решения оптимальных задач основана на предположении, что математическая модель оптимизируемого объекта известна. [c.244]

Детерминированное описание строится на основе анализа химической и физической сущности моделируемого объекта и состоит из фундаментальных законов и закономерностей химической кинетики, термодинамики, законов сохранения массы, нергии. Оно учитывает такие явления, как диффузию, тепло-I массоперенос, гидродинамику потоков. [c.255]

В ряде случаев при моделировании сложных объектов химической технологии необходимо учитывать процессы как детерминированной, так и стохастической природы. При этом результирующее математическое описание объекта обычно представляется в форме интегро-дифференциальных уравнений. Например, такая форма уравнений характерна для уравнения баланса свойств ансамбля частиц дисперсной фазы в аппарате, где эффекты взаимодействия (дробления—коалесценции) задаются соответствующими интегралами взаимодействия в дифференциальном уравнении для многомерной функции распределения частиц по физико-химическим свойствам. Другим характерным примером интегро-диффе-ренциальной формы функционального оператора объекта может служить дифференциальное уравнение, описывающее процесс диффузии или теплопереноса, свернутое по временной координате с помощью функции распределения элементов потока по времени пребывания в аппарате. [c.202]

Анализ процесса деформации сыпучего тела как совокупности случайных явлений сдвига агрегатов частиц не означает отказа от детерминированной теории этого процесса. Современная теория вероятностей учитывает все достижения теории детерминированных процессов и строится как ее обобщение. Вместе с тем в отличие от последней объектом приложения теории вероятностей служит совокупность большого числа явлений, причем основные свойства совокупности могут быть установлены при весьма неполном представлении о свойствах единичных явлений. [c.74]

С другой стороны, в любом анализе присутствуют оба подхода. Так, при стохастическом подходе инфор.мация об объекте неявно все же присутствует хотя бы потому, что целенаправленно выделили X и Z. Для детерминированного подхода схема черного ящика также верна. Отличие в том, что знаем механизм влияния на процесс вектора X. Вектор Ъ в этом случае называется шумом. Обычно =Г(Х) при проектных разработках, [c.5]

Одной из основных причин низкой эффективности существующих АСУ ТП транспорта газа является разработка алгоритмов управления на основе представления ГТС как традиционного объекта управления с использованием только детерминированных или стохастических моделей процессов транспорта газа. Структуру таких АСУ ТП можно описать кортежем [c.267]

Для исследования каналов, по которым в естественных условиях возмущений не поступает, требуется подача детерминированных возмущающих сигналов. Методика исследования объектов автоматического управления с помощью искусственных сигналов на входе широко известна. Особенностью исследования в нашем случае является то что эти сигналы должны быть достаточно малы (так как потенциально опасные процессы критичны к большим воздействиям из-за опасности выхода в аварийное состояние) и должны представлять собой регулярные скачкообразные возмущения, равноценные прямоугольным колебаниям с постоянной амплитудой и частотой. [c.170]

Детерминированные модели планирования производственной программы нефтеперерабатьшающих предприятий по способу представления основных параметров технологических процессов можно подразделить на два типа 1) аппроксимационные модели, в которых каждая производственная единица моделируемого объекта представлена в виде совокупности фиксированных векторов граничных вариантов их работы 2) модели с переменными параметрами, в которых фиксированы диапазоны варьирования, введены дополнительные уравнения связи для соответствующих векторов граничных вариантов. [c.14]

Различие третье. Задача оптимального управления должна решаться в стохастической постановке, поскольку в реальных условиях управляемый объект находится под воздействием возмущений, в том числе и случайных. Задача оптимального проектирования обычно решается в детерминированной постановке. При этом предполагается, что возмущающие факторы (например, изменение состава сырья) отсутствуют. [c.84]

Большинство природных и технологических процессов, протекавших вокруг нас, связаны с химическими превращениями многокомпонентных систем, состоящих из большого числа соединений. По-видимому, в природе существуют два типа многокомпонентных систем с более-менее четко выраженной степенью детерминированности и многокомпонентные стохастические системы (МСС) со случайным распределением компонентного состава [1-28]. К МСС относятся, прежде всего, геохимические объекты [1-6], каустобиолиты [7-11], нефти, торфы, природные газы, газоконденсаты, асфальты. Во-вторых, к этой группе принадлежат техногенные системы нефтепродукты и фракции нефтей [12,13], -продукты переработки твердого топлива [14], техногенные углеводородные газы [15-20], углеводородные масла и топлива [16,17], нефтяные асфальтены и смолы [22,23], продукты полимеризации многокомпонентных мономерных и олигомерных систем [23-25], полимерные смеси, продукты термо- или фотодеструкции органических веществ [26,27] и т. д. К аналогичным системам относится вещество межзвездных газопылевых туманностей [27], продукты метаболизма живого вещества [28] и геохимические системы биоценозов, например, почвы [1-3]. [c.5]

Повреждения, наблюдаемые в колонных аппаратах, представляют собой, как правило, релаксационные процессы, возникающие в условиях силового, теплового и (или) коррозионного нагружения. Другими словами, повреждение может рассматриваться как специфическое реагирование системного объекта (колонны) на внешние воздействия. В силу стохастической природы таких воздействий поведение объекта не может быть описано детерминированной моделью, а требует для своего описания более адекватных средств. [c.30]

Программа Р(Ф ) является описанием класса К(Р(Ф )). Факты Ф дают "минимальное" описание свойств объектов класса К(Р(Ф )), к которыму они относятся. Класс К(Р(Ф )), дает полное описание свойств объектов класса. Правила Р дают набор детерминированных закономерностей, описывающих объекты класса. [c.277]

В зависимости от целей и исходной информации об объекте М. и условиях его функционирования применяют различные по форме и структуре мат. описания модели. К числу наиб, распространенных типов моделей относят стохастические, статистические и детерминированные. [c.101]

Получение распределения вероятности экономического ущерба при авариях на объектах нефтегазодобычи анализ качества исходной информации анализ надежности разработанного на основе детерминированной модели прогноза эколого-экономических последствий эксплуатации объектов [c.120]

С точки зрения прогнозирования рисков, принципиальным является вопрос о том, какая часть исходной информации является детерминированной, а какая носит случайный характер. Если вся информация является детерминированной, то и выходная информация должна быть детерминированной, т.е. говорить о риске (вероятности отказа) вообще некорректно. Применительно к объекта нефтегазодобычи, информация, связанная с аварийностью, потерями жидкости, временем простоя носит случайный характер. В некоторых случаях нецелесообразно (с точки зрения качества расчетов) учитывать случайный характер входных параметров. Например, время простоя оборудования, по сути, случайная величина, но реальные [c.124]

Противоречивая особенность моделирования составных элементов и реализации выбранной стратегии выражается в несбалансированности целей но выпуску и сбыту продукции с ресурсными возможностями моделируемого объекта. В условиях противоречивости и неопределенности среды особая роль отводится показателям оценки риска изменения того или иного показателя. В этом случае детерминированность модели теряется и рассчитывается математическое ожидание показателя через средневзвешенное значение вероятностей возможных его значений. [c.22]

Проблему обеспечения безопасности опасных промышленных объектов следует рассматривать на всех стадиях жизненного цикла, главными из которых являются стадии проектирования и эксплуатации (функционирования). При проектировании производственного объекта используется детерминированный подход к анализу и оценке риска, являющегося количественной мерой [c.35]

В качестве другого возможного принципа классификации систем распознавания может быть использован характер информации о признаках распознаваемых объектов. В зависимости от того, на языке каких признаков производится описание распознаваемых объектов или явлений — детерминированных, логических, стохастических, структурных или тех и других, системы распознавания подразделяются на детерминированные, логические, вероятностные, структурные и комбинированные. [c.72]

В детерминированных системах распознавания для построения алгоритмов распознавания используются геометрические меры близости, т. е. расстояния между распознаваемым объектом и классами (евклидово расстояние, расстояние по Хеммингу, взвешенные расстояния и т. д.). [c.72]

Во-вторых, детерминированная методика по определению масштабов заражения при авариях на химически опасных объектах [c.232]

Стохастическое описание строится на основе статистическо-вероятных соотношений между входными и выходными параметрами объекта. Поскольку процессам химической технологии свойственна детерминированно-стохастическая природа, более обоснованным описанием объекта будет такое, в котором отражены обе эти составляющие, причем последняя по своей природе отражает нестационарность процесса, вызванную различием времени пребывания элементов потока в аппарате, неравномерностью распределения субстанции в объеме. [c.256]

Различают детерминированные и статистические модели. Математическое описание детерминированной модели представляет собой совокупность уравнений, определяющих взаимосвязь входных и выходных переменных состояния объекта моделирования с Зачетом конструктивных и режимных параметров процесса. К их числу относятся уравнения, отражающие общие физические законы (например, законы сохранения массы и энергии), уравнения, оаисывающие отдельные элементарные процессы, протекающие в [c.13]

Во многих случаях методы идентификации объектов путем анализа функций отклика на искусственные детерминированные воздействия (типа импульса, ступенчатой функции, синусоиды и т. п.) не применимы по следующим причинам [1] часто невозможно точно определить динамические характеристики объекта по типовым входным сигналам, так как на выход системы оказывают влияние слзгчайные неконтролируемые возмущения нежелательно или невозможно подавать на вход объекта возмущающее воздействие специального детерминированного вида, так как это ведет к нарушению нормального хода процессов в объекте. [c.321]

Метод динамического программирования без принципиальных изменений переносится и на стохастические системы. Так, если на объект действует еще и случа1П1ая помеха, то методика оказывается такой же, как и для детерминированных систем. Если же поведение объекта зависит от случайного процесса дг [c.125]

Алгоритмы оптимальной фильтрации находят применение в многошаговых стратегиях управления. Так, щирокое распространение получил алгоритм управления, в котором при появлении каждого нового наблюдения, сначала, пользуясь алгоритмами фильтрации, определяют оценки ненаблюдаемых переменных состояния, а затем подставляют эти оценки в модель объекта и отыскивают управление, решая детерминированную экстремальную за.вдчу. Строго говоря, такое разделение исходной задачи на оценивание и управление является оптимальным только в системах, линейных относительно ненаблюдаемых переменных с квадратичным критерием управления и при гауссовском щуме ( теорема разделения [120]). Тем не менее, этот прием широко используют н в различного рода субоптимальных стратегиях. [c.127]

Детерминированная модель позволяет прогнозировать будущее оригинала при наличии достаточной исходной информащ1И о прошлом объекта. [c.11]

Задачи классификации обычно разделяют на детерминиро-вашсыс и статистические. И основном рассматривают случаи,когда имеются только два класса, т.к. задачи с большим числом вслассов можно свести к последовательности задач с двумя классами. Выделяют один из классов А, остальные неисправности включают в класс В Далее находят правило для обоих кла ссов, когда можно выделить класс Б таким образом, чтобы в нем остался один из исходных классов. В случае детерминированной задачи классам А и В соответствуют непересекающиеся области и задача состоит в нахождении этих областей. При решении статистических задач обычно рассматривают функцию условных плотностей распределения вероятностей объектов классов А и В в пространстве выбора решений. Процессу решения с помощью классифицирующих правил должны предшествовать [c.45]

Из экспериментов известно, что, несмотря на огромное число компонентов, в различных процессах МСС ведут себя удив1ггельно просто. Подобные факты часто приводят к неоправданному распространению закономерностей химии и физики простых веществ на сложные многокомпонентные системы, даже без введения соответствующих поправок. Несмотря на определенный успех данных моделей, в них имеет место детерминированность элементарных стадий процессов, не учитываются их сопряжение и стохастический характер процесса во времени. Единственно возможным в таких случаях является статистический термодинамический и синергетический недетерминистиче-скии подход, который эффективно используется в естественных науках, в том числе в исследовании систем далеких от равновесия [35-45].Но в синергетике очень часто изучаются не самые главные компоненты и процессы, так как не достаточно информации о системе в це юм. Таким образом, в синергетике не хватает определенного макроуровня для описания сложных многокомпонентных объектов. Непрерывный подход к веществу, родившийся в древности, воплотился в XIX веке в термодинамику, для которой важен не состав, а начальное и конечное усредненное энергетическое состояние вещества. Кибернетика также оперирует начальным и конечным состоянием системы, которая является черным ящиком Из обширного эмпирического материала известно, что МСС, несмотря на огромное число компонентов, в ряде случаев ведут себя удивительно просто. Например, кинетика деструктивных процессов превращения нефтяных фракций и твердого топлива описывается простыми уравнениями первого или второго порядка [17-20]. Кроме того, пре- [c.11]

Для широкого юшсса АП, реализуемых на основе различных методов, характерны следующие признаки преобразова1ше измеряемой величи1Ш х в сигнал измерительной информации у(х), осуществляемое в системе измерительных преобразователей (ИП), включающей блоки отбора и подготовки пробы разновременное сравнение х с мерой или стандартным образом за счет механизма предварительной градуировки АП квазистатический характер изменения х, неизмеряемых парамечров объекта контроля х а также вектора параметров ИП и и внешних условий д. Модели реальной (случайной ) и номинальной р(зг) (детерминированной) статических характеристик (СХ) этого класса АП имеют вид Т] [c.190]

Математическая формализация нефтеперерабатывающих производств в задачах текущего планирования при детерминированном подходе осуществляется на базе двух основных типов моделей 1) аппроксимационных, в которых производственные возможности каждого отдельного объекта описываются совокупностью фиксированного множества векторов граничных вариантов работы 2) моделей с переменными параметрами, в которых учитывается относительная неоднозначность связи входных и выходных материальных потоков и в которых фиксированы диапазоны целенаправленного варьирования векторов условий с учетом функциональных связей между параметрами. Второй тип моделей охватывает и так называемые диапазонные модели, которые также могут быть применены для описанля процессов нефтепереработки. [c.41]

На наш взгляд, помимо причин, указанных в работах [59-66], эффективное внедрение в производство оптимизационных задач сдерживается и отсутствием единых методологических основ проводимой формализации. Это привело, в частности, к существенному многообразшо несвязанных между собой вариантов формализации моделей. В области линейных моделей наметились два основных типа аппроксимационные модели и модели с переменными параметрами. Оба типа моделей, предназначенных для одной и той же цели - определить оптимальный текущий план выпуска товарной продукции в целом по НПК, формально реализованы на основе различных подходов. В тех случаях, когда на рассматриваемом производстве общее число технологических объектов планирования мало, в обоих типах моделей предусмотрено достаточно подробное поустановочное описание технологического процесса переработки нефти от первичной переработки до приготовления товарной продукции. Формальная разница проявляется в том, что в аппроксимационных линейных детерминированных моделях коэффициенты выпус-ка-затрат принимаются строго фиксированными, а в моделях с переменными параметрами изменяющимися в некоторых, заранее определенных интервалах. Однако такая детализация оказывается эффективной лишь при моделировании на заводском уровне, поскольку оба названных подхода предполагают переработку большого объема информации и при переходе к описанию комплекса, состоящего из двух и более НПП, размерность соответствующей модели значительно возрастает. Информационное обеспечение этих задач не гарантирует априорной совместности вводимых ограничений, а их фактическая реализация, как правило, сопровождается дополнительной корректировкой параметров, направленной [c.108]

Согласно стратегии системного анализа, в К. вначале анализируется гидродинамич. часть общего технол. оператора-основа будущей модели. Эта часть оператора характеризует поведение т. наз. холодного объекта (напр., хим. реактора), т.е. объекта, в к-ром отсутствуют физ.-хим. превращения. Вначале анализируется структура потоков в объекте и ее влияние на процессы переноса и перемешивания компонентов потока. Изучаемые иа данном этапе закономерности, как правило, линейны и описываются линейными дифференц. ур-ниями. Результаты анализа представляются обычно в виде системы дифференц. ур-ний с найденными значениями их параметров. Иногда для описания процессов не удается использовать мат. аппарат детерминированных (изменяющихся непрерывно по вполне определенным законам) ур-ний. В таких случаях применяют статистико-веро-ятностное (стохастич.) описание в виде нек-рых ф-ций распределения св-в процесса (ф-ции распределения частиц в-в по размерам, плотности и др., напр, при псевдоожижеяии ф-ции распределения элементов потока по временам пребывания в аппаратах при диффузии или теплопереносе и т. д. см. также Трассёра метод). Далее анализируется кинетика хим. р-ций и фазовых переходов в условиях, близких к существующим условиям эксплуатации объекта, а также скорости массо- и теплопередачи и составляются соответствующие элементарные функциональные операторы. Кинетич. закономерности хим. превращений, массообмена и фазовых переходов обычно служат осн. источниками нелинейности (р-ции порядка, отличного от нуля и единицы, нелинейные равновесные соотношения, экспоненциальная зависимость кннетич. констант от т-ры и т. п.) в ур-ниях мат описания объекта моделирования. [c.378]

Детерминированные модели. Строятся на основе математически выраженных закономерностей, описывающих физ.-хим. процессы в объекте М. Они позволяют однозначно находить значения переменных (к-рые характеризуют представляющие интерес св-ва объекта) для любой заданной совокупности значений входных переменных и конструктивных параметров объектов М. и являются основой для решения задач масштабного перехода. Для вычислит, экспериментов с детерминир. моделями реальных объектов, как правило, требуются ср-ва вычислит, техники прн этом особое внимание должно уделяться разработке эффективных алгоритмов решения системы ур-ний мат. описания. [c.102]

С этой целью разработан типовой алгоритм расчета экологического ушерба при авариях объектов системы нефтегазодобычи (рис. 6.6), который позволяет построить прогноз экономического ущерба от аварий на основе использования детерминированной факторной модели. [c.135]

В отношении строгой, с точностью до тепловых флуктуаций, детерминированности пространственной структуры и высокой плотности упаковки атомов белковые молекулы (но не белковые кристаллы) сближаются с кристаллами низкомолекулярных соединений, хотя последние однородны и периодичны, а первые неоднородны и апериодичны. Но и здесь различия велики. Э. Шредингер следующим образом оценивает дистанцию между периодическим и апериодическим кристаллическими состояниями малых неорганических молекул и органических макромолекул "Для физики периодические кристаллы являются весьма интересными и сложными объектами они составляют одну из наиболее очаровательных и сложных структур, которыми неодушевленная природа приводит в заме- [c.51]

Так как при статистическом анализе невозможно учесть взаимодействия боковых цепей и определить их конформации, то и нельзя на основе эмпирического подхода прийти к пониманию принципов пространственной организации белковой молекулы. Ведь именно сложнейшая, строго упорядоченная, однако не сводящаяся к регулярной, система взаимодействий боковых цепей специфична для каждого природного аминокислотного порядка, а поэтому только она и ответственна за практически беспредельное многообразие трехмерных структур белковых молекул и их динамических конформационных свойств. Реализующееся пространственное строение белка определяется конкретной аминокислотной последовательностью. В силу уникальности последней ее нативная геометрия непредсказуема на основе среднестатистических характеристик уже изученных белков. Вероятностный подход адекватен синтетическим полипептидам, строение и свойства которых статистичны и описываются равновесной термодинамикой и статистической физикой. Белок же в физиологических условиях однозначно детерминирован как в отношении своих конформационных свойств, так и функции, и должен являться объектом рассмотрения нелинейной неравновесной термодинамики. [c.80]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология