Cтраница 4
Возможность изменения во времени диаметра поперечного сечения некоторого участка трубопровода здесь рассматривается не случайно. Эта возможность позволяет эффективно и адекватно моделировать работу кранов, особенно при прогнозировании или расследовании аварийных ситуаций, сопровождающихся разрушением газопровода. Существующая в ряде публикаций ( см., например, [7, 22]) недооценка значения адекватного моделирования течения газов при изменении диаметра поперечного сечения трубы во времени может существенно ограничить область применения разрабатываемых моделей трубопроводных сетей, что неизбежно приводит к снижению или потери их практической ценности. [46]
По данным БашНИПИнефти метод наиболее экономичен на месторождениях с высокой степенью обводненности на поздней стадии разработки. В СССР НИОКР по закачке СО2 в целях увеличения нефтеотдачи пластов проводятся с 60 - х годов. Они заключаются в теоретическом и экспериментальном определении возможности ПНО в различных геолого-физических и экологических условиях, составлении проектов обустройства и разработки месторождений с применением СО2, подборе необходимого оборудования и составлении требований к вновь разрабатываемым моделям и типам оборудования, выработке мероприятий по защите от коррозии нефтепромыслового оборудования, проведении опытно-промышленных испытаний метода. Лабораторные исследования вытеснения нефти различного состава и с диапазоном применения вязкости от 0 3 до 47 мПа - с показали, что применение оторочек диоксида углерода величиной 15 - 30 % объема перового пространства обеспечивает увеличение коэффициента вытеснения на 15 - 25 % от начальной нефтенасыщен-ности. [47]
Критерием качества модели, по-видимому, может быть суммарная достоверность результатов, получаемых в течение некоторого интервала времени, точнее, при определенной затрате рабочего времени вычислительной машины, а также времени специалистов на разработку модели. Значение этого критерия существенно зависит от эффективного быстродействия используемой ЦВМ, которое ограничивает объем статистических данных, получаемых на модели. С другой стороны, объем памяти ЦВМ ( внутренней и внешней) в больших моделях определяет методическую достоверность результатов. Отсюда может быть сделан вывод о необходимости тщательного анализа разрабатываемой модели с учетом параметров ЦВМ, на которой предполагается ее реализовать. [48]
Некоторое исключение, однако, составляют диоксид углерода и сероводород. Возможно, это до некоторой степени связано с тем, что H2S и СО2 в воде диссоциируют ( образуя слабые кислоты), что совершенно не учитывается в рассматриваемой термодинамической модели. Кроме того, для диоксида углерода наихудшие результаты получены в околокритической области ( когда СО2 является сверхкритическим флюидом), т.е. при температуре несколько выше 305 К и давлении 7 - 10 МПа. Именно в этой области имеет место сверхкритическая экстракция воды: небольшое изменение термобарических параметров газовой фазы приводит к резкому изменению влагосодержания газообразного диоксида углерода. Разрабатываемая модель описывает это резкое увеличение растворимости, но не вполне адекватно. Конечно, следует иметь в виду и низкую точность исходных экспериментальных данных именно в этой области. Эта погрешность расчета вполне сравнима с экспериментальной. [49]
Определение зависимостей между входными и выходными параметрами, отражающих основные закономерности, характерные для исследуемых технологических процессов, - один из наиболее трудных и в то же время существенных этапов разработки моделей. Успех моделирования и его ценность с точки зрения приложений в значительной мере определяются решением данного вопроса. Если найденные зависимости не отражают реальных взаимосвязей, то все дальнейшие результаты, полученные на основе моделей, лишены реального смысла и ошибочны. При нахождении взаимосвязей возникают вопросы о форме и виде зависимостей, числе переменных и точности получаемых результатов. Вид зависимостей моделей процессов газопромысловой технологии предопределяет необходимое условие принадлежности разрабатываемых моделей к тому или иному типу. Число взятых переменных характеризует размерность моделей и зачастую их сложность. В отдельных случаях уже сравнительно небольшая размерность может оказаться непреодолимым препятствием при нахождении оптимальных решений. Поэтому в каждом конкретном случае необходимо стремиться, насколько это возможно, к уменьшению числа переменных. Выделение основных параметров - существенный момент в конкретизации моделей, поскольку он приводит к сокращению числа переменных и отсеву второстепенных факторов, усложняющих разработку моделей технологических процессов. [50]
Точность модели компонента является следующим основным ее свойством. Внутренние переменные модели ( токи, заряды, напряжения) в действительности не всегда полностью соответствуют физическим величинам реального прибора, но это и не обязательно. Основное назначение модели - отвечать на те вопросы, которые связаны с внешними проявлениями свойств компонента. Адекватность модели определяется только по точности сделанных с ее помощью прогнозов. Для этого сопоставляют результаты, полученные с помощью исследуемой модели и модели, обладающей заведомо большей точностью, чем исследуемая, или результаты, полученные с помощью изучаемой модели, и экспериментальные данные. Как правило, мы не располагаем более точной моделью. Поэтому точность разрабатываемой модели вытекает из сопоставления проявлений модели и объекта. Сопоставление модели и объекта можно осуществить, лишь получив характеристики или параметры некоторой схемы, модель которой построена с использованием изучаемой модели. [51]
Наконец, каждый из нас хорошо знаком с трудностями самого процесса изучения химии на студенческой скамье и на последующих ступенях профессиональной деятельности. Две главы описывают, каким образом ЭВМ может воздействовать и на эту сторону нашей жизни. Глава 2 обобщает некоторые поучительные примеры использования компьютеров в качестве помощников в преподавании и изучении химии. Глава 3 касается более специальной области компьютерной графики, влияние которой распространяется далеко за рамки одного только обучения. Химия часто была полем битвы, или лучше сказать, испытательным полигоном для математических моделей разного вида. Часто было модным принижать значение интуиции химика по сравнению с кажущейся строгостью математики. Если химик и имел свои представления о явлениях, которые он наблюдал в своих лабораторных опытах, он обычно был не в состоянии понять математические основы, на которых базировались разрабатываемые модели этих явлений. При современной компьютерной графике положение меняется, поскольку каждая математическая модель может быть превращена в нечто видимое и осязаемое. [52]