Грань науки 2022. ГРАНЬ НАУКИ 2022. Издательский центр сфера Всероссийская научнопрактическая конференция грань науки 2022
 Скачать 4.38 Mb.
|
|
Список литературы: 1. Victor Lempitsky. Computer vision and machine learning for microscopy image analysis/ J. Alison Noble, Andrew Zisserman. Pembroke College, University of Oxford, 2015. – 174 с. 2. Joseph Howse. OpenCV Computer Vision with Python/ PACKT publishing, 2013. – 122 c. 3. G. B. Garcia Learning Image Processing with OpenCV / J.L.Aranda, I.S.Gracia, O.D.Suarez, J.S.Tercero, N.V.Enano/ PACKT publishing, 2015. – 232. 4. Errin Johnson. Basic Principles of Electron Microscopy/ University of Oxford, School of Pathology, 2016 – 16 c. 5. Nikita Orlov. Computer Vision for Microscopy Applications / Josiah Johnston, Tomasz Macura, Lior Shamir, Ilya Goldberg/ Laboratory of Genetics, National Institute on Aging/NIH USA, 2017 – 23 c. © Е.А. Соловьев, Т.П. Султанов, Д.И. Кузнецов, 2022 УДК 519.71 АЛГОРИТМ РАСЧЁТА ОБЪЕМА ПОДСВЕТОЧНОГО ТОПЛИВА НА ОСНОВЕ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ПАРОВОГО КОТЛА Солдатенко А.К., студентка ФГАОУ ВО «Южный федеральный университет», Институт высоких технологий и пьезотехники, кафедра системного анализа и управления, г. Ростов-на-Дону, Корохова Е.В., к.т.н., доцент, ФГАОУ ВО «Южный федеральный университет», Институт высоких технологий и пьезотехники, кафедра системного анализа и управления, г. Ростов-на-Дону, Шабаршина И.С., к.ф.-м.н., доцент, ФГАОУ ВО «Южный федеральный университет», Институт высоких технологий и пьезотехники, кафедра системного анализа и управления, г. Ростов-на-Дону Аннотация: в работе рассмотрена проблема обеспечения технико- экономической эффективности работы парового котла в условиях Всероссийская научно-практическая конференция «ГРАНЬ НАУКИ 2022» 311 нестабильности параметров используемого топлива. Проведен анализ факторов, влияющих на технико-экономические показатели процесса. Разработан алгоритм расчета количества подсветочного газа, обеспечивающего оптимальный режим работы оборудования и минимальные затраты на топливо. Ключевые слова: математическая модель, технико-экономическая эффективность. Важной составляющей конкурентоспособности генерирующих компаний является стоимость кВт ⋅ч энергии, существенный вклад в которую вносит стоимость используемого топлива [1]. При проектировании паровых котлов учитывается не только вид используемого топлива, но и характеристики его состава, определяемые месторождением. Основными показателями качества исходного угля в соответствии с ГОСТ 33503-2015, ГОСТ 55660-3013 и ГОСТ Р 55661-2013 являются калорийность, зольность, выход летучих и влажность. При этом фактическая калорийность зависит от вида угля, месторождения, зольности и выхода летучих. Выход летучих, влажность, зольность и гранулометрический состав определяют технологические свойства угля – его способность непрерывно гореть и обеспечивать заданную температуру горения, калорийность определяет теплотворную способность топлива и экономическую эффективность его использования. В последнее время качество угля существенно снизилось, кроме того, несмотря на то, что основной объем сырья приходит из одного и того же месторождения, его объемов может не хватать для обеспечения заданной производительности станции, поэтому используются и угли из других месторождений, отличающиеся по своим характеристикам. Это требует изменения технологических режимов работы энергоблоков. Для обеспечения непрерывного горения угля с низкими показателями качества используют некоторое количество природного газа (или мазута), называемого подсветочным топливом. Это позволяет обеспечить нормальное протекание технологического процесса и создает условия (требуемый диапазон рабочих температур) для жидкого шлакоудаления. Однако, стоимость природного газа значительно выше, чем угля, поэтому задача снижения доли природного газа в объеме потребляемого топлива является актуальной. Котельные агрегаты ТПП-110, ТПП-210 с жидким шлакоудалением рассчитаны на сжигание угля с определенной калорийностью, зольностью и влажностью, при которых требуется минимальное количество газовой подсветки. Фактически поступающее на станцию топливо имеет значительно более низкую калорийность, что требует использования большего количества газа и приводит к росту затрат. Для обеспечения оптимального, с точки зрения технико-экономических показателей, режима работы котла Всероссийская научно-практическая конференция «ГРАНЬ НАУКИ 2022» 312 необходимо наличие математического описания процесса [2], позволяющего на основе решения задачи оптимизации рассчитать требуемый объем газа , где х – фактическая калорийность, ккал/кг; y – фактическая зольность, %; z – фактическая влажность, %; Q – оптимальный процент подсветочного топлива. В результате анализа параметров данного уравнения можно сделать вывод, что доля газа при калорийности твердого топлива 4700 ккал/кг составляет не менее 30 % с учетом факторов, возникающих во время эксплуатации и влияющих на ее увеличение. С учетом максимальной производительности горелок, равной 120 т.у.т. (тонна уловного топлива), при неизбежной подаче подсветочного топлива появляется необходимость ограничения максимальной загрузки горелок по твердому топливу. Определяем расход условного топлива (газа), исходя из объема оптимальной подсветки B усл.т(газ) = G г *7000/ Q н_р(газ) =14∙8100/7000=16,2 т.у.т., где G г – расход конкретного топлива, м 3 ; Q н_р – низшая теплотворная способность, ккал/кг. Определяем расход условного топлива (угля), вычитая из общего расхода условного топлива расход условного топлива (газа) B усл.т = 120∙4700/7000=80,6 т.у.т., B усл.т (уголь) =B усл.т - B усл.т(газ) = 80,6-16,2=64,4 т.у.т. Определяем расход натурального топлива (угля) В нат = B усл.т(уголь) *7000/ Q н_р(уголь) =64,4∙7000/4700 ≈ 95,9 т. Разработан алгоритм расчѐта количества подсветочного газа по данной математической модели, представленный на рисунке 1. При поступлении партии угля сначала необходимо в лабораторных условиях определить зольность, калорийность, влажность топлива и выход летучих. Далее установленные параметры подставляются в математическую модель для определения необходимого количества газа для подсветки. После расчѐта этого показателя на контроллеры блока выдается задание. Всероссийская научно-практическая конференция «ГРАНЬ НАУКИ 2022» 313 Рисунок 1 – Алгоритм расчѐта количества подсветочного топлива Представленный алгоритм позволяет обеспечить наилучшие технико- экономические показатели работы котла в условиях нестабильности параметров топлива. Список литературы 1. Гриценко, М. В. Комплексная оценка эффективности работы ТЭС при использовании различных видов углей: дис. канд. техн. наук : 05.14.01 / Всероссийская научно-практическая конференция «ГРАНЬ НАУКИ 2022» 314 Гриценко Марина Викторовна ; науч. рук. Клер А. М.; СО РАН. – Иркутск, 2008. – 141 с. 2. Семенов, С.А., Исследование влияния состава углей на эффективность работы паровых котлов с применением математических моделей / С.А. Семенов, Д.Ю. Куриганов // Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук. – 2014. - № 1-1. – С.58-62. УДК 616.24-073.173 СПИРОМЕТР ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ ФУНКЦИЙ ВНЕШНЕГО ДЫХАНИЯ Спиридонов В.М. студент Кузнецов Д.И. к.т.н., доцент КНИТУ-КАИ им. А.Н. Туполева Аннотация:в статье приведены краткие сведения о понятии и схеме работы спирометра для исследования функций внешнего дыхания. Ключевые слова: спирометр, дифференциальный датчик давления, трубка Вентури, микроконтроллер, спирограмма. Функциональное исследование лѐгких является важной частью клинической медицины и выполняет ряд задач: диагностика заболевания лѐгких и оценка его тяжести; оценка эффективности терапии различных легочных расстройств (например, реакции больных бронхиальной астмой на бронходилататоры). Спирометрия - наиболее важный способ оценки лѐгочной функции. При проведении спирометрии пациент вдыхает и выдыхает с максимальной силой. Спирометрическое оборудование позволяет выявлять степень поражения бронхов и легких, контролировать состояние дыхательной системы пациента, следить за ходом лечения и степенью выздоровления. Спирометры широко используются в спортивной, военной и авиационной медицине, при проведении медосмотров на предприятиях и в лечебно- оздоровительных центрах [1]. Такого рода разрабатываемое устройство относится к аппаратуре медицинского назначения. Принцип работы схемы спирометра для исследований функций внешнего дыхания основывается на измерении разности давлений в сечениях трубки Вентури. Схема спирометра изображена на рисунке 1. Всероссийская научно-практическая конференция «ГРАНЬ НАУКИ 2022» 315 Рис. 1. Схема электрическая принципиальная спирометра Питание и обмен данными между пользователем и устройством осуществляется с помощью USB разъѐма, напряжение питания 5В, ток потребления до 0,5 А. Главным измерительным преобразователем схемы является дифференциальный датчик давления ASDX015D44R с диапазоном регистрируемой разницы давления 0…15 PSI, соответствующим разности давления, создаваемого дыханием человека в трубке Вентури. Выходным сигналом датчика является сигнал с цифро-аналогового преобразователя в диапазоне 0,5…4,5 В. Сердцем схемы является микроконтроллер STM32L051C8Т6, работающий на ядре Arm Cortex-M0+,который обладает сверхнизким энергопотреблением. Сигнал с датчика, выдающего напряжение до 4,5 В через делитель напряжения, поступает на вход РА0 12-битного аналого- цифрового преобразователя микроконтроллера. Когда тестируемый субъект дышит через трубку, изображѐнную на рисунке 2, в ней идѐт повышение давления. За счѐт конструкции трубки, которая имеет сужение, измеряются две воздушные линии (исходящие из нормальной и суженной частей трубки), которые ведут к электронному датчику дифференциального давления. При протекании потока газа через трубку, наблюдается так называемый эффект Вентури, который заключается в падении давления, когда поток газа протекает через суженную часть трубы. Закон Бернулли объясняет эффект Вентури: в узкой части трубы скорость потока выше, а давление меньше, чем на участке трубы большего диаметра, в результате чего наблюдается разница давлений, большая часть этого перепада давлений обусловлена изменением скорости потока газа, и может быть вычислена по уравнению Бернулли. Всероссийская научно-практическая конференция «ГРАНЬ НАУКИ 2022» 316 Рис. 2. Трубка Вентури Датчик проводит дифференцирование полученных давлений. Спирометр содержит данные дифференциальных давлений из известных степеней потока (нелинейная зависимость). Это определяет степень потока тестируемого субъекта, сравнивая измеренное дифференциальное давление с готовыми данными. Оно вычисляет объем, интегрируя степень скорости потока во времени. Полученные числовые значения разности давлений поступают на компьютер для их дальнейшего анализа через USB-UART преобразователь, построенный на микросхеме-преобразователе FT232RL. Далее производится анализ полученных значений напряжений, которые пропорциональны значениям разности давлений за определѐнные промежутки времени, обработка данных. По данным о соответствующих показаниях объѐма лѐгких за определѐнные промежутки времени строится спирограмма (график зависимости объѐма лѐгких от времени), по которой можно исследовать функции внешнего дыхания. Пользователь по графику определяет: объѐм лѐгких, выдыхательный запасной объѐм, вдыхательный запасной объѐм, форсированный выдыхательный объѐм в секунду, вдыхательная ѐмкость, жизненная ѐмкость, остаточный объѐм, функциональный остаточная ѐмкость. USB-UART интерфейс также используется для обновления прошивки посредством встроенного в микроконтроллер загрузчика, который активируется подачей на вывод BOOT0 высокого логического уровня путѐм поднесения к устройству небольшого магнита и замыкания геркона, подключѐнного к выводам разъѐма X2. Светодиоды HL4 и HL5 свидетельствуют об обмене данными между микроконтроллером и компьютером. Тактирование микроконтроллера осуществляется от внешнего источника в лице кварцевого резонатора номиналом 8 МГц. В обвязке кварца установлены конденсаторы, являющиеся фазосдвигающими для встроенного в контроллер генератора и задающие режим его работы [2]. Для взаимодействия с пользователем помимо компьютерного интерфейса в устройстве предусмотрены 3 световых индикатора и пользовательская кнопка, выведенные на лицевую панель. Светодиод HL1 сигнализирует о наличии питания устройства, HL2 – об ожидании перед Всероссийская научно-практическая конференция «ГРАНЬ НАУКИ 2022» 317 началом сбора данных, а HL3 загорается для начала эксперимента. Кнопка предназначена для включения устройства из режима сна (пониженного энергопотребления) и калибровки датчика перед началом измерения. Для подавления пульсаций по линии питания схема снабжается фильтрующими конденсаторами номиналом 0,1 мкФ, электролитический конденсатор с ѐмкостью от 20 до 100 мкФ обязателен для сглаживания крупных помех по питанию преобразователя [3]. Список литературы 1. Е. Л. Трисветова, С. Е. Федорович, Функциональные методы исследования внешнего дыхания, Минск БГМУ 2016, 15-19 2. Принцип работы схемы. AN2867: Oscillator design guide for STM8AF/AL/S, STM32 MCUs and MPUs. [Электронный ресурс]: https://www.st.com/resource/en/application_note/cd00221665-oscillator-design- guide -for-stm8afals-stm32-mcus-and-mpus-stmicroelectronics.pdf 3. Nikola Zlatanov. PCB Design Process and Fabrication Challenges. PCB West Conference, 2012 УДК: 311.14 ИССЛЕДОВАНИЕ ИМПОРТОЗАМЕЩЕНИЯ В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Стрельников Иван Денисович Студент 1 курса ФГАОУ ВО «Самарский государственный экономический университет» Аннотация:статья посвящена исследованию отношения студентов к импортозамещению; анализу показателей изменения импортозамещения во времени и выявлению основной тенденции импортозамещения пищевой продукции на отечественном рынке. Ключевые слова: статистика, статистическое наблюдение, импортозамещение, анкетный опрос, ряды динамики. Специальная военная операция 2022 года повлекла за собой ужесточение санкций со стороны западных стран по отношению к России. Исходя из нынешней геополитической ситуации, статистическое исследование импортозамещения в Российской Федерации является актуальным. Исследование состоит из двух частей. Первая часть на тему: Всероссийская научно-практическая конференция «ГРАНЬ НАУКИ 2022» 318 «Как относятся к импортозамещению студенты СГЭУ?». Его цель – узнать мнение студентов вуза по данной проблематике. Вторая часть исследования посвящена анализу динамики импортозамещенных товаров в Российской Федерации за последние 7 лет [4]. В ходе исследования были использованы такие программные средства как: MS Excel, MS Word, а также Google Forms. На первом этапе статистического наблюдения была создана анкета в Google Forms для опроса студентов СГЭУ [1, с.12; 2;3]. На втором этапе она была отправлена в чаты групп университета для проведения дистанционного опроса. Далее, информация была собрана и сгруппирована согласно вопросам в анкете [1, с.13]. Объем исследуемой выборки n=86. Результаты представлены на диаграммах Рис. 1-6. Рис. 1 Рис. 2 Рис. 3 Рис. 4 Рис. 5 Рис. 6 Исходя из диаграмм, были сделаны следующие выводы. 1). При покупке чего-либо чуть больше половины респондентов даже не смотрят на страну производителя. 2). Большая часть студентов предпочитают импортные товары отечественным, но не считает, что импортный – значит хороший. 4). Более 60% респондентов относятся положительно к замене импортных товаров на отечественные, но предполагают, что от этого пострадает качество. Всероссийская научно-практическая конференция «ГРАНЬ НАУКИ 2022» 319 5). Так же более 60% студентов считают, что импортозамещение скажется положительно на экономику страны. В качестве рекомендаций по улучшению статистического исследования, можно рассмотреть дополнение исследования очным опросом и анкетированием. А также потенциальное расширение выборки: как за счет объема, так и за счет охвата других слоев и групп населения. Второй частью исследования был статистический анализ показателей производства импортозамещѐнной пищевой продукции в Российской Федерации. Статистика взята с сайта Федеральной службы государственной статистики [4]. Статистические данные и расчетные значения указаны в таблице 1. Таблица 1 Число импортозамещѐнных продуктов в РФ 2015-2021 г. и показатели ряда динамики Показа тели: Це пные Б азисные Г од Произв одство им- портозаме- щённых продуктов (тыс. тонн) Абс олютный прирост Т емп роста Т емп прироста Абсо лютное значение 1% прироста А бсолют- ный при- рост Т емп ро- ста Т емп приро- ста 2 015 36217, 16 х х x x 0 1 00,00 x 2 016 35504, 21 - 712,95 9 8,03 - 1,97 362, 17 - 712,95 9 8,03 - 1,97 2 017 29137, 00 - 6367,21 8 2,07 - 17,93 355, 04 - 7080,16 8 0,45 - 19,55 2 018 29587, 60 450 ,6 1 01,55 1, 55 291, 37 - 6629,56 8 1,69 - 18,31 2 019 29465, 20 - 122,4 9 9,59 - 0,41 295, 88 - 6751,96 8 1,36 - 18,64 2 020 30308, 38 843 ,18 1 02,86 2, 86 294, 65 - 5908,78 8 3,69 - 16,31 2 021 30783, 78 475 ,4 1 01,57 1, 57 303, 08 - 5433,38 8 5,00 - 15,00 И того 221003 ,33 - 5433,38 5 85,66 - 14,34 1902 ,20 - 32516,79 6 10,22 - 89,78 С редн ее 31571, 90 - 905,56 9 7,33 - 2,67 317, 03 - 5419,47 8 6,85 - 13,15 Проанализируем цепные показатели. Средний абсолютный прирост (цепной)= -905,56 тыс. тонн. Заметим, что санкции сначала не были столь весомы, потому как в 2015 году значение показателя было равно -712,95 тыс. тонн, в 2016 – -6367,21 тыс. тонн, но после показатели стали положительными, что свидетельствует о том, что импортозамещение стало наращивать обороты (2018 – 450,6 тыс. тонн; 2020 – 843,18 тыс. тонн; 2021 – 475,4 тыс. тонн). Средний темп роста = 97,33% – соответственно наблюдается стагнация. Средний темп прироста = -2,67% - значит в среднем Всероссийская научно-практическая конференция «ГРАНЬ НАУКИ 2022» 320 прослеживается снижение. По базисным показателям замечается аналогичная тенденция. Средний абсолютный прирост (базисный)= -5419,47 тыс. тонн. Средний темп роста = 86,85%. Средний темп прироста =-13,15%. [3, с. 56] Рис. 7 С помощью программы Microsoft Excel, используя метод аналитического выравнивания, было построено уравнение тренда. На рисунке 7 представлена парабола, которая является наиболее подходящей, в смысле статистического исследования, линией тренда [1, с.46]. Искомое уравнение имеет вид: Данный график имеет точку перелома и демонстрирует тенденцию к увеличению производства импортозамещѐнных товаров в РФ. По результатам анализа статистических данных можно сделать вывод, что в нашей стране существует явная тенденция к росту импортозамещения. |