Коэффициент - отбор
Cтраница 3
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. [31]
Множитель k y i), зависящий только от выбора места отбора давления, назовем коэффициентом отбора. [32]
Результирующая неравномерность вытеснения нефти агентом V2, коэффициент различия физических свойств нефти и агента Но и коэффициент отбора подвижных запасов нефти или коэффициент заводнения К3, определенные по фактической эксплуатации типичной добывающей скважины или представительной группы добывающих скважин, могут быть распространены на всю нефтяную залежь - на все множество существующих и проектируемых скважин залежи. Кя - коэффициент вытеснения определяется в лабораторных условиях на образцах керна. Остается определить Кс - коэффициент сетки, который учитывает плотность сетки скважин, их долговечность и дублирование или недублирование аварийно выбывших скважин. [33]
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. [34]
Тепловой баланс сухого тушения кокса обычно рассчитывается на часовую производительность камеры с определением потребного для охлаждения количества инертных газов и коэффициента полезного отбора тепла. [35]
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. [36]
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. [37]
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 смешение 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. [38]
 |
Типовые структуры, формирующие технологическую сеть НПП и НПК. [39] |
Отсутствие информации о динамике поступления сырья, а следовательно, и о динамике изменения их качественных и количественных показателей приводит к тому, что варьирование таких характеристик, как производительность и пробег установок, коэффициенты отбора и качество промежуточных нефтепродуктов, а в этой связи и значений контролируемых показателей смешиваемых компонентов происходит случайным образом. [40]
Эффективность разработки месторождения характеризуется следующими показателями - удельные капитальные вложения на единицу добытого сырья, себестоимость 1 тонны нефти, производительность труда, а так же ряд дополнительных - добыча нефти на одну скважину - месяц, добыча по категориям скважин, коэффициент отбора сырья из продуктивных горизонтов. Экономический эффект на стадии разработки месторождения выражается размером прибыли, достигнутый в результате реализации нефти, уплаты налогов и платежей недропользователей. Наряду с этим эффект может быть исчислен в виде оценки извлеченного нефтяного сырья в ценах мирового рынка. [41]
К и определяющие случайные области их варьирования Dv ( со) и D ( со); k и u si - коэффициенты, учитывающие структурные особенности ограничений типа (3.77), (3.78) для процессов нефтепереработки; lvs nt s - случайные величины, которые соответствуют предельным значениям коэффициентов отбора и качественных показателей; тгг - - двойственные оценки, определяемые в результате решения главной задачи (3.74); cv и сл - коэффициенты цен; s - номер функционального ограничения, налагаемого на у-й или ф-к способ производства. [42]
Если предусмотрен промежуточный отбор газа, коэффициенты 3 и 7 для всех ступеней после отбора должны быть снижены пропорционально уменьшению производительности, а число ступеней г в формуле ( XI 1.3) должно учитывать ступени после отбора не целыми единицами, а лишь некоторыми их долями, соответствующими уменьшению производительности и равными коэффициенту отбора. [43]
Из представленных данных следует, что результаты эксперимента удовлетворительно ( с расхождением не более 10) согласуются с расчетом при достаточно сильном перекрытии пиков разделяемых компонентов опыты I и II), Основными источниками ошибки в этих случаях являются, во-первых, неточность измерения параметров кривых на хроматограмме и, во-вторых, отличие вычисленного значения коэффициента отбора от реального его значения, составлящее не более 5 - 7 ( заштрихованные участки на рисунках), в результате замены наблюдаемой выходной кривой распределением Гаусса. [44]
В ограничениях по качеству товарной продукции наибольший вес имеет погрешность, вызываемая отклонениями от аддитивного правила расчета октанового числа автобензинов ( 19 8 %) - На основании анализа вкладов отдельных погрешностей должны проводиться работы, направленные на повышение точности расчета смесительных характеристик по показателям качества, а также детализации математического описания вышеуказанных установок для повышения точности расчета коэффициентов отборов продуктов. [45]
Страницы: 1 2 3 4