Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "combined uncertainty" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Obliczanie niepewności wyników pomiarów pośrednich w wybranych przypadkach szczególnych
Uncertainty calculation of the indirect measurement result in some particular cases
Autorzy:
Skubis, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/156132.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
niepewność standardowa
niepewność złożona
transfer Hamona
standard uncertainty
combined uncertainty
Hamon transfer
Opis:
W artykule przedstawiono model obliczenia niepewności złożonej w przypadku funkcji o zerowych wrażliwościach I rzędu albo o silnie nieliniowym równaniu, gdy składniki niepewności zależne od wrażliwości wyższych rzędów mają istotny wpływ na niepewność złożoną. Uogólnienie modelu zachowuje ogólną ideę składania niepewności. Polega ono na uwzględnieniu różniczek wyższych rzędów, które należy traktować jak inne składniki niepewności. Niepewność złożona jest średnią kwadratową tych wszystkich składników. Zwrócono uwagę na uniknięcie problemu skorelowania składników niepewności, jaki powstaje gdy niektóre skłądniki są podzielone na części ułamkowe i występują pod znakiem sumy wielokrotnie. Jako przykłady zastosowania metody przedstawiono transfer Hamona, którego funkcja ma zerowe wrażliwości I rzędu, oraz wielomian wyższego rzędu, dla ktorego w pewnych punktach różniczki zależne od wrażliwości II rzędu mają wartości porównywalne z różniczkami I rzędu.
A model for the calculation of the combined uncertainty in the case of function characterized by zero value sensitivities of 1st order or by strong non-linearity, when component uncertainties depended of higher order sensitivities have substantial effect into combined uncertainty therr is presented in the paper. Generalization of the model applies the main idea of the combined uncertainty calculation. the generalization depends on taking into account higher order differentials. these should be similarly to the other uncertainty components. The combined uncertainty there equal to the rms value of the all function uncertainty components. the attention there is paid into correlation of the uncertainty components, when of them there are divided into fractional parts, and then appear several times under sum denotation. The Hamon transfer there is analysed as an example. Both 1st order sensitivities of its function there are equal to the 0. The second specific function is a polynomial of higher order, when in specific points the differentials depended on the second order sensitivities have the same order values as 1st order differentials.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2005, R. 51, nr 2, 2; 21-23
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Program komputerowy do wyznaczania niepewności pomiaru
Software for evaluation of the measurement uncertainty
Autorzy:
Wollek, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/155816.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
niepewność standardowa
złożona niepewność standardowa
niepewność rozszerzona
combined uncertainty
standard uncertainty
complex uncertainty
Opis:
Program „LabMet” służy do opracowywania i gromadzenia wyników pomiarów. Umożliwia on wyznaczenie niepewności dla jednej lub wielu obserwacji w pomiarach bezpośrednich jak: napięcia, prądu, czasu i częstotliwości oraz pomiarze pośrednim – rezystancji. Do zalet programu należą: prosta obsługa, duża odporność na błędy użytkowania, możliwość tworzenia własnej bazy danych mierników, możliwość archiwizacji wyników obliczeń, możliwość rozbudowy programu o następne moduły.
The program „LabMet” is a specialistic program for development and stockpiling of measurement results. It enables evaluating the measurement uncertainty for one as well as many observations, for direct measurements of: voltage, time and frequency, and indirect measurement – of resistance. The program was equipped with a serial decision model, which increased its fault tolerance. A legible graphical interface makes use of the program easy. The program has assisting functions: Help and Tutorial (available along with the main program as the text files in the RTF format). In the paper the way of using the program and its destination are described. Figs. 1 - 4 with individual options of the menu display the main screen of the program. In Fig. 5 an example of the effect of the serial decision-making structure is shown. Fig. 6 contains the computational zoom for the chosen measurement. The presentation of measurement results is depicted in Fig. 7. The Labmet program enables storing results of calculations on a disk as the text files. Moreover, the program cooperates with a system printer enabling the printing of results in the process. They are the advantages of the program. The other advantages are: the simplicity and great fault tolerance of the use, the possibility of creating the own database of meters, the possibility of archiving calculation results, the expendability of the program by next modules.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2013, R. 59, nr 1, 1; 28-30
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Smart wells and model-based field production optimization
Inteligentne odwierty i optymalizacja produkcji oparta na modelu złoża
Autorzy:
Zolotukhin, Anatoly B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1834951.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Instytut Nafty i Gazu - Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:
enhanced oil recovery (EOR)
improved oil recovery (IOR)
combined deployment
synergy
uncertainty impact
reactive and proactive strategy
“smart” well
high-tech well
optimization tasks
wspomaganie wydobycia ropy naftowej (EOR)
ulepszone wydobycie ropy naftowej (IOR)
połączone wdrożenie
synergia
wpływ niepewności
strategia reaktywna i proaktywna
odwiert inteligentny
odwierty zaawansowane technologicznie
zadania optymalizacji
Opis:
This paper is devoted to model-based optimization of smart well controls. Reservoir models are usually far from perfect because of the limited volume and quality of the available raw data, and the methods used to construct them, therefore model-based production optimization is extremely difficult and requires constant improvement of existing as well as the development of new approaches to its solution. The paper considers examples of some important, in our opinion, development tasks and shows possible ways of solving them, as well as a brief analysis of the results obtained with the help of approaches and methods that reflect different points of view on the uncertainty of the initial information and the accuracy of the forecast. Among the tasks considered: 1) separate and combined deployment of a smart injector and an EOR method (hot water injection); 2) use of smart wells to optimize the development of a small offshore oil field. As shown in the paper, the first task proved that quite significant synergy can arise due to the combined deployment of two IOR techniques (hot water injection and a smart injector). It also highlighted that synergy is quite insensitive to the uncertainty impact. The second task showed that the use of smart wells in combination with a proactive development strategy can significantly reduce the impact of uncertainty in the reservoir characterization on the reservoir performance. The economic efficiency of the proactive strategy in the considered example was proven to be 2–4 times higher when compared with the reactive control strategy.
Artykuł jest poświęcony optymalizacji zarządzania inteligentnym odwiertem opartej na modelu złoża. Modele złóż są zwykle dalekie od doskonałości z powodu ograniczonej ilości i jakości dostępnych danych oraz metod używanych do ich tworzenia, dlatego optymalizacja produkcji oparta na modelu jest niezwykle trudna i wymaga ciągłego doskonalenia zarówno istniejących jak i rozwoju nowych rozwiązań. W artykule rozważono przykłady kilku ważnych, w naszej opinii, zadań rozwojowych i wskazano możliwe sposoby ich rozwiązania, przedstawiono również krótką analizę wyników uzyskanych za pomocą sposobów i metod, które odzwierciedlają różne punkty widzenia na temat niepewności danych początkowych i dokładności prognoz. Omawiane zadania obejmują: 1) oddzielne i połączone wdrożenie inteligentnego odwiertu zatłaczającego i metody EOR (zatłaczanie gorącej wody); 2) wykorzystanie inteligentnych odwiertów do optymalizacji zagospodarowania małego podmorskiego złoża ropy naftowej. Jak przedstawiono w artykule, prace wykonane w ramach pierwszego zadania udowodniły, że może wyniknąć dość znacząca synergia, dzięki połączonemu wdrożeniu dwóch technik IOR (zatłaczania gorącej wody i inteligentnego odwiertu zatłaczającego). Należy podkreślić, że synergia ta jest dość niewrażliwa na wpływ niepewności. Badania przeprowadzone w celu realizacji drugiego zadania wykazały, że wykorzystanie inteligentnych odwiertów w kombinacji z proaktywną strategią zagospodarowania może znacząco zmniejszyć wpływ niepewności charakterystyki złoża na jego wydajność. Efektywność ekonomiczna strategii proaktywnej w rozważanym przykładzie okazała się 2–4 razy wyższa w porównaniu do reaktywnej strategii zarządzania.
Źródło:
Nafta-Gaz; 2019, 75, 1; 17-23
0867-8871
Pojawia się w:
Nafta-Gaz
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies