Cтраница 3
Выражения для инфинитезимальных интенсивностей процессов получения дисперсных систем в условиях кавитационно-акустического воздействия и в градиентных потоках позволяют получить однозначно разрешимую систему вероятностно-статистических моделей в аппаратах с энергонапряженным рабочим объемом. [31]
Выражения для инфинитезимальных интенсивностей процессов получения дисперсных систем в условиях кавитационно-акустического воздействия и в градиентных потоках позволяют получить однозначно разрешимую систему вероятностно-статистических моделей в аппаратах с энергонапряженным рабочим объемом. [32]
Будем говорить также, что набор ( Q, &, Ре; 0 е в) с ре ( со) 02х / ( 1 - S) - s задает вероятностно-статистическую модель ( отвечающую л независимым испытаниям с вероятностью успеха 0 е в), а всякую функцию Т - Т ( д, принимающую значения в 0, будем называть оценкой. [33]
Рассмотрим объем колонны достаточно больших размеров, равномерно заполненный беспорядочно уложенной насадкой, в котором происходит случайное неориентированное движение струй или капель ( пузырей) дисперсной фазы. При построении вероятностно-статистической модели процесса будем полагать, что случайный характер движения дисперсной фазы в насадке подчиняется закономерностям непрерывного марковского процесса. [34]
В работе [ 1] рассмотрен один из возможных вариантов моделирования процесса свободного развития пожара на участке городской застройки. Этот вариант использует вероятностно-статистическую модель и ориентирован на ЭВМ. [35]
Известно, что любому реальному технологическому процессу присущи случайные флуктуации. Однако выбор детерминированной или вероятностно-статистической модели полностью зависит от цели исследований и от того, будут ли учитываться случайные факторы. [36]
Известно, что любому реальному процессу, протекающему в установках промысловой обработки газа и газового конденсата, присущи случайные флуктуации. Однако выбор детерминированной или вероятностно-статистической модели полностью зависит от характера исследований и от того, будут ли учитываться случайные факторы или нет. [37]
Наряду с описанными детерминированными методами оценки запасов, уровней отбора и компонентоотдачп пластов, основанных на методе материального баланса, разработано множество решений на базе двухмерных и объемных моделей пласта при многокомпонентной фильтрации добываемых флюидов, а также для вероятностно-статистических моделей. Описания таких решений в этой работе не рассматриваются. Однако следует отметить, что в процессе разработки месторождений статистическая информация о накопленной и текущей добыче газа, газового конденсата и воды может служить для построения несложных стохастических моделей. [38]
В практике организационного управления широко применяются модели оптимального планирования ( как перспективного, так и оперативного), сетевого планирования, вероятностно-статистические и балансовые. Сетевые модели и модели оптимального планирования позволяют решать задачи выбора наиболее эффективных путей использования трудовых, материально-энергетических и технических ресурсов в различных производственных условиях. Вероятностно-статистические модели воспроизводят как устойчивые, так и временные зависимости между экономическими явлениями и факторами. Они позволяют обрабатывать статистические данные и исследовать законы распределения случайных экономических величин, зависимости между различными технико-экономическими показателями, определять степень влияния производственных факторов на изучаемый показатель, выбирать из ряда факторов наиболее важные в данных условиях. Балансовые модели позволяют увязывать материальные, трудовые, финансовые и другие ресурсы и определять потребности в них. [39]
Во второй главе описывается процедура выбора измерительных устройств, контролирующих качество нефтепродуктов и безопасность технологических процессов. Рекомендации базируются на определенных автором зависимостях между местом установки измерительных устройств в технологической схеме, качеством товарной продукции и характеристиками этих устройств. Для выбора используются вероятностно-статистические модели функционирования измерительных устройств. Предлагается комплекс директивных показателей эффективности применения измерительных устройств и методики их расчета. Проблема обеспечения достоверности измерительной информации рассматривается в связи с разработкой и внедрением автоматических анализаторов. Рациональные требования к промышленным анализаторам формулируются на примере комплекса анализаторов, используемых для контроля качества и безопасности очистки сточных вод в сланцеперерабатывающем производстве. [40]
Во ВНИИОЭНГе были проведены дополнительные исследования в этом направлении и по ряду районов СССР были определены коэффициенты перевода оценок суммы запасов нефти категории С2 и группы Д в наиболее достоверную часть. Для этих целей по всем изученным нефтедобывающим районам, геологическое строение которых установлено бурением большого количества глубоких разведочных скважин, были построены кривые роста начальных запасов категорий A B Ci от общего объема глубокого разведочного бурения с начала проведения разведочных работ. Затем, пользуясь вероятностно-статистической моделью, были выполнены расчеты теоретических кривых на перспективу. Следует отметить, что такие кривые, методика построения которых была разработана К. С. Баймухаметовым и М. М. Саттаровым, представляют значительный интерес как для определения достоверной части запасов нефти, так и для разнообразных оптимизационных расчетов. [41]
Вероятностно-статистические модели позволяют оценить уровень искомой величины, выявить случайные и систематические ее составляющие, но при этом не объясняют физической сущности явления ее образования. В этом случае явление рассматривается как черный ящик и между выходной и входной величиной устанавливаются корреляционные зависимости. Кроме того, по вероятностно-статистической модели невозможно рассчитать конкретное значение искомой величины, а можно лишь оценивать пределы ее изменения. При построении моделей такого типа необходимо проводить значительный объем экспериментов для сбора статистических данных. [42]
Монте-Карло), модели надежности и массового обслуживания. Часто необходимы статистические ( эконо-метрические) методы, в частности методы выборочных обследований. При принятии решений применяют как вероятностно-статистические модели, так и методы анализа детерминированных данных. [43]
Вероятностно-статистические модели не отражают детальные особенности строения и свойства пластов. При их использовании ставят в соответствие реальному пласту некоторый гипотетический пласт, имеющий такие же вероятностно-статистические характеристики, что и реальный. К числу наиболее известных и чаще всего используемых в теории и практике разработки газовых залежей вероятностно-статистических моделей пластов относятся следующие. [44]
К 20 - 30 годам относится и зарождение математической статистики как отдельной математической дисциплины. В определенном смысле математическая статистика занимается задачами, обратными к задачам теории вероятностей. Если основная цель теории вероятностей - подсчет вероятностей сложных событий для данной вероятностной модели, то математическая статистика ставит перед собой обратную задачу - выявление структуры вероятностно-статистических моделей по результатам наблюдений за теми или иными сложными событиями. [45]