Прогнозирование газогенераторной установки Мини-ТЭЦ

O — Occurrence – вероятность - как часто возникает нарушение функционирования данного варианта (1 — крайне редко, 10 — часто, более чем в 10% случаев). D — Detection – обнаружение – может ли система контроля обнаружить отклонение функционирования? (1 — может гарантированно, 10 — невозможно). На основе этих оценок определяют приоритетное число рисков (ПЧР) для каждого вида отказа, как произведение всех трех описанных выше критериев - ПЧР = S × O × D Очевидно, что чем выше ПЧР — тем дальше рассматриваемый вариант от оптимального решения. Опыт показывает, что если ПЧР < 40, то рассматриваемый вариант обеспечивает выполнение условий функционирования системы. Работа завершается субъективным мнением, основанном на личном опыте и квалификации экспертов. Приведем пример (таблица 3), основываясь на полученных выше значениях функционалов. В нашем случае под «О» понимаем вероятность того, что отклонение не будет устранено. Таблица 3. FMEA анализ вариантов организации источника тепла в мини ТЭЦ.Номер вариантаОсобенности ПоследствияSOPПЧРРекомендации по снижению риска1ГазогенерацияГодится 3319Принять2Сжигание биотопливаНе оптимально106160ОтклонитьИз таблицы видно, что вариант современного решения источника тепла от двигателя существенно выигрывает в сравнении с исторически традиционным решением с нагреваемым паровым котлом. Если в качестве вариантов рассматривать не конструктивные особенности, как показано в приведенных примерах, а концептуальные решения на разных этапах эволюции мини ТЭЦ, то появится возможность аналогичными подходами осуществлять прогноз технического уровня, сравнивая те, или иные перспективные предложения на будущий период развития. 3.4. Функционально - стоимостной анализСущность метода заключается в нахождении оптимального соотношения между полезностью продукта и затратами на его создание и эксплуатацию. Целью метода ФСА на стадии выбора концепции и прогнозирования является сокращение затрат при соблюдении заданных технических параметров системы.Метод системного исследования технических систем, направленный на минимизацию затрат на проектировании, производство, эксплуатацию системы при сохранении заданного качества при рациональном использовании сырья и производственных ресурсов. Целью ФСА является оптимальное распределение средств на производство продукции. Алгоритм ФСА состоит в следующем:Определяем последовательность функций, необходимых для производства. Для каждой функции определяем полные годовые затраты и количество рабочих часов.Далее для каждой функции по полученным результатам определяем количество издержек (costdriver).Проводим окончательный расчет суммарных затрат на производство конкретного продукта или услуги.Традиционные методы снижения стоимости создания и производства изделия связаны с выбором материала, способом изготовления, с допусками и чистотой обработки поверхности изделия. Метод ФСА отвечает на вопросы оптимизации технологий и унификации компонентов системы. Действия, производимые на различных этапах производства, в методе ФСА принято называть функциями (activities) [21].Метод ФСА появился в 80-е годы, когда традиционные методы расчета затрат стали терять свою актуальность из-за в современных условиях, и отсутствия обратной связи от продаж на производство. Традиционно учитываются лишь функциональные операции компании, тогда как ФСА учитывает и услуги, предоставляемые конечному заказчику, что существенно повышает эффективность производства. Для перехода от стандартного применения метода ФСА к прогнозированию необходимо проводить ФС-анализ как действующих, так и перспективных конфигураций производимой продукции, например мини ТЭЦ. 3.5. Математические методы прогнозирования технических решенийДля описания математических моделей сложных объектов используются такие разделы математики, как:теория функций, определяющих детерминированные модели системы,математическая статистика, дающая вероятностные модели процессов,теория нечетких множеств (суждения экспертов),теория нелинейных уравнений и другие.Среди видов математического прогнозирования выделяют: корреляционный анализ, регрессионный анализ, факторный анализ, распознавание образов, вариационное исчисление, спектральный анализ, цепи Маркова, алгебра логики, теория игр и др.Основным принципом данного типа методов является прогнозная экстраполяция, для выполнения которой используется следующая информация:ретроспективные данные, позволяющие выявить тенденции развития параметра к сегодняшнему дню и далее;тенденции развития и их влияние на интересующий параметр;ранее разработанные прогнозы, также позволяющие оценивать развитие системы.Математические методы прогнозирования применяются в случаях, когда тенденция развития исследуемого объекта поддается математическому описанию в виде абстрактной математической модели [22]. Математическая модель – модель объекта, описанная в виде математических соотношений между математическими понятиями. При математическом моделировании важно выделить главный параметр системы, относительно которого и будет выполняться экстраполяция. В качестве такового используют функционал, выписанный, например, как сумму невязок системы по возможным параметрам относительно желаемых значений этих параметров в будущей модели, для которой производится прогнозирование, как например: K = (Ad - Ar)2 + (Bd - Br)2 + (Cd - Cr)2 + … + (Zd - Zr)2где, например - Ad, Ar – желаемое и действительное значение первого выбранного параметра мини ТЭЦ (например – тип источника тепла);Bd, Br – желаемое и действительное значение второго выбранного параметра (скажем – мощность электрогенератора);Cd, Cr – желаемое и действительное для третьего параметра.---------------- (Zd - Zr)2 – любой параметр, входящий в область возможностей системы контроля, отражающий текущее состояние прогнозируемой мини ТЭЦ. Если элементы функционала несравнимы друг с другом по порядкам величин (например микросекунды и вольты), то естественно провести нормирование каждой составляющей, скажем, на эталонные величины Ad …Zd. Тогда вклад каждого элемента в общий функционал выровняется и выражение для целевой функции приобретет следующий вид:KN = [(Ad - Ar)/Ad]2 + [(Bd - Br)/Bd]2 + [(Cd - Cr)/Cd]2 + … + [(Zd - Zr)/Zd]2Таким образом, величина предложенного функционала будет объективно отражать совпадение прогнозируемой конфигурации с заданными техническим параметрами, что наиболее важно на этапе проектирования мини ТЭЦ. В вычислительной математике действительные элементы функционала Ar, Br, Cr … являются функциям параметров системы, состояние которой они описывают. В нашем случае эти величины зависят, скажем, от особенностей технологии производства, проектных требований, и многих других величин, представляющих несомненный интерес для производителей мини ТЭЦ.Но, выражение этих зависимостей в явном виде выходит за рамки настоящей работы и является непростым делом, требующим дополнительной информации о состоянии технологического процесса. При таком описании зависимостей появилась бы реальная система нелинейных уравнений, типа: F1[X] = ArF2[X] = BrF3[X] = Cr------FN[X] = Zrгде: F – функции, нуждающиеся в описании;X – искомый вектор параметров системы;Ar … Zr – результаты измерений от системы контроля. В этом случае минимизация функционала любым из известных методов [23, 24] (Ньютона, Гессе, наискорейшего спуска, или других) решение даст значения параметров системы, при которых качество печатной платы является идеальным К=0. Автор не будет сейчас отвлекаться от заданной темы, понимая существенный потенциал такого рассмотрения в будущем. А пока скажем, что если величина функционала равна нулю К=0, то прогноз проектируемой мини ТЭЦ полностью совпадает с заданными техническим требованиями. В этом случае все действительные контролируемые параметры соответствуют требуемым значениям. При отклонении какого-либо параметра, или группы параметров от заданных величин, у производителя есть возможность количественной оценки данного отклонения, и инструмент для контроля его корректировки. ОПИСАНИЕ И ФОРМУЛА ПОЛЕЗНОЙ МОДЕЛИПатент на полезную модель также является защитным документом технического решения наряду с патентом на изобретение, однако имеющий от последнего ряд отличий [25]: Полезной моделью признаются только устройства, способы не могут быть ПМ;Поиск аналогов заявленному решению только в пределах РФ, зарубежные аналоги не учитываются;Экспертиза на изобретательский уровень не проводится (до 2014 года в РФ) – в данном случае осуществляется уведомительное патентование; Действие патента на полезную модель – 10 лет, а не 20 как у изобретений;Условия патентования полезной модели – применимость и новизна совокупности !!! существенных признаков, а не каждого признака, как у изобретения. При этом несущественные признаки полезной модели обобщаются до уровня, который позволяет признать их существенными по совокупности. Итак, рассмотрим заявку на изобретение мини ТЭЦ на газогенераторном источнике тепла, составленную по результатам выполненного исследования. Сам газогенератор не переделаешь. Там все давно устоялось. Известны аналоги газогенераторов, построенных по прямому способу нагрева, обратному и горизонтальному, как описано выше. В качестве прототипа выбираем газогенератор, построенный по прямому способу нагрева как наиболее простой и эффективный. Недостатком такой системы генерации газа является зависимость производительности от регулярности поставок топливных пиллетовс удаленных заводов -производителей, которые расположены, как правило, вблизи крупных лесоперерабатывающих производств, мебельных фабрик. В то же время, в пределах средней полосы России нигде нет недостатка в лесных ресурсах. Сегодня, при явной запущенности сельскохозяйственных угодий, лес растет произвольно, заполняя все свободные пространства, дороги. Заготовка леса является исконной национальной и привычной процедурой для коренных жителей среднерусской полосы. Поэтому, предлагается для малых и средних хозяйств заготавливать древесное сырье своими силами, что исключит зависимость от внешних поставок. Формула изобретенияМини ТЭЦ, содержащая ДВС, электрогенератор и теплообменник выхлопных газов и контура охлаждения ДВС, в которую с целью увеличения ресурса работы введен газогенератор прямого цикла с верхней загрузкой древесного сырья. Мини ТЭЦ по п. 1, в котором газогенератор оборудован собственной мельницей крупного помола для переработки древесного сырья в равномерную массу из мелких элементов заданного размера. Мини ТЭЦ по п. 1, в котором газогенератор соединен с мельницам горизонтальным транспортером, на котором осуществляется предварительная сушка древесной массы на открытом солнце, либо с помощью локальных нагревателей. Схема мини-ТЭС с газогенератором местного, локального действия, оборудованным бункером, мельницей и сушильным транспортером.ЗАКЛЮЧЕНИЕВ ходе выполнение курсовой квалификационной работы рассмотрено современное состояние газогенераторной техники, как источника топлива для набирающих популярность мини ТЭЦ. Подготовлен проект технического задания на разработку конструкции газогенератора современной мини ТЭЦ. Рассмотрены основные методы технического прогнозирования. Подготовлен проект заявки на изобретение, составленной с учетом сделанных прогнозных оценок по ожидаемым перспективам развития газогенераторов в составе мини ТЭЦ.Полученные знания будут востребованы в будущей профессиональной деятельности, а также при выборе темы выпускной квалификационной работы. ЛИТЕРАТУРАКлассификация методов и моделей прогнозирования. Методические указания. 2021Александров Н.И., Комков Н.И. Моделирование организации и управления решением научно-технических проблем. М.: Наука, 1988. Гмошинский В.Г. Инженерное прогнозирование. М.: Энергоиздат, 1982. Статистическое моделирование и прогнозирование // Учеб. пособие / Под ред. Гранберга А.Г. М.: Финансы и статистика, 1990. Комков Н.И. Модели программно-целевого управления. М.: Наука, 1981.Пилотный проект серийной газогенераторной мини-ТЭС в России (lesprominform.ru);Газогенератор — Википедия (wikipedia.org);Пеллетные газогенераторы в децентрализованной энергетике (econet.ru);Промышленные газогенераторные мини-ТЭЦ на биомассе (древесных отходах): Технология, оборудование, опыт использования на примере Индии и перспективы применения в России (combienergy.ru);Модернизированная гибридная газогенераторная мини-ТЭЦ ООО «Центр Соя» (aqua-therm.ru); Развитие автономных электростанций на биотопливе. Экономическая эффективность различных циклов. Газотурбинные мини-ТЭЦ (gigavat.com); Газогенераторные ТЭС с двигателями внутреннего сгорания (ДВС) на биомассе (gigavat.com);Мини-ТЭЦ – источник тепла и света в загородном доме (domastroim.su);Мини-ТЭЦ на природном газе - ЗАО АЭС (esist.ru);ГЛАВА 7. Эвристические методы прогнозирования (infopedia.su);https://ru.wikipedia.org/wiki/FMEA, Метод «Дельфи» — Википедия (wikipedia.org);https://ru.wikipedia.org/wiki/FMEA;Анализ FMEA: пример и применение (fb.ru);ГОСТ Р 51814.2-2001 Системы качества в автомобилестроении. Метод анализа видов и последствий потенциальных дефектов;Функционально-стоимостный анализ — Википедия (wikipedia.org), Функционально-стоимостной анализ (cfin.ru);Автор: Константиновская Л.В. — Методы и приемы прогнозирования (donntu.org);Ортега Дж., Рейнболдт В., Итерационные методы решения нелинейных систем уравнений со многими неизвестными. Пер. с англ. М:, Мир, 1975 Дэннис Дж., Шнабель Р. Численные методы безусловной оптимизации и решения нелинейных уравнений. М.: Мир. 1988 Полезная модель — Википедия (wikipedia.org), http://www.fips.ru