(на+результат+измерений)

интеллектуальный учет электроэнергии
-
[Интент]

Учет электроэнергии

Понятия «интеллектуальные измерения» (Smart Metering), «интеллектуальный учет», «интеллектуальный счетчик», «интеллектуальная сеть» (Smart Grid), как все нетехнические, нефизические понятия, не имеют строгой дефиниции и допускают произвольные толкования. Столь же нечетко определены и задачи Smart Metering в современных электрических сетях.
Нужно ли использовать эти термины в такой довольно консервативной области, как электроэнергетика? Что отличает новые системы учета электроэнергии и какие функции они должны выполнять? Об этом рассуждает Лев Константинович Осика.

SMART METERING – «ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ УЧЕТ» ЭЛЕКТРОЭНЕРГИИ

Определения и задачи
По многочисленным публикациям в СМИ, выступлениям на конференциях и совещаниях, сложившемуся обычаю делового оборота можно сделать следующие заключения:
• «интеллектуальные измерения» производятся у потребителей – физических лиц, проживающих в многоквартирных домах или частных домовладениях;
• основная цель «интеллектуальных измерений» и реализующих их «интеллектуальных приборов учета» в России – повышение платежной дисциплины, борьба с неплатежами, воровством электроэнергии;
• эти цели достигаются путем так называемого «управления электропотреблением», под которым подразумеваются ограничения и отключения неплательщиков;
• средства «управления электропотреблением» – коммутационные аппараты, получающие команды на включение/отключение, как правило, размещаются в одном корпусе со счетчиком и представляют собой его неотъемлемую часть.
Главным преимуществом «интеллектуального счетчика» в глазах сбытовых компаний является простота осуществления отключения (ограничения) потребителя за неплатежи (или невнесенную предоплату за потребляемую электроэнергию) без применения физического воздействия на существующие вводные выключатели в квартиры (коттеджи).
В качестве дополнительных возможностей, стимулирующих установку «интеллектуальных приборов учета», называются:
• различного рода интеграция с измерительными приборами других энергоресурсов, с биллинговыми и информационными системами сбытовых и сетевых компаний, муниципальных администраций и т.п.;
• расширенные возможности отображения на дисплее счетчика всей возможной (при первичных измерениях токов и напряжений) информации: от суточного графика активной мощности, напряжения, частоты до показателей надежности (времени перерывов в питании) и денежных показателей – стоимости потребления, оставшейся «кредитной линии» и пр.;
• двухсторонняя информационная (и управляющая) связь сбытовой компании и потребителя, т.е. передача потребителю различных сообщений, дистанционная смена тарифа, отключение или ограничение потребления и т.п.

ЧТО ТАКОЕ «ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ИЗМЕРЕНИЯ»?

Приведем определение, данное в тематическом докладе комитета ЭРРА «Нормативные аспекты СМАРТ ИЗМЕРЕНИЙ», подготовленном известной международной компанией КЕМА:
«…Для ясности необходимо дать правильное определение смарт измерениям и описать организацию инфраструктуры смарт измерений. Необходимо отметить, что между смарт счетчиком и смарт измерением существует большая разница. Смарт счетчик – это отдельный прибор, который установлен в доме потребителя и в основном измеряет потребление энергии потребителем. Смарт измерения – это фактическое применение смарт счетчиков в большем масштабе, то есть применение общего принципа вместо отдельного прибора. Однако, если рассматривать пилотные проекты смарт измерений или национальные программы смарт измерений, то иногда можно найти разницу в определении смарт измерений. Кроме того, также часто появляются такие термины, как автоматическое считывание счетчика (AMR) и передовая инфраструктура измерений (AMI), особенно в США, в то время как в ЕС часто используется достаточно туманный термин «интеллектуальные системы измерений …».
Представляют интерес и высказывания В.В. Новикова, начальника лаборатории ФГУП ВНИИМС [1]: «…Это автоматизированные системы, которые обеспечивают и по-требителям, и сбытовым компаниям контроль и управление потреблением энергоресурсов согласно установленным критериям оптимизации энергосбережения. Такие измерения называют «интеллектуальными измерениями», или Smart Metering, как принято за рубежом …
…Основные признаки Smart Metering у счетчиков электрической энергии. Их шесть:
1. Новшества касаются в меньшей степени принципа измерений электрической энергии, а в большей – функциональных возможностей приборов.
2. Дополнительными функциями выступают, как правило, измерение мощности за короткие периоды, коэффициента мощности, измерение времени, даты и длительности провалов и отсутствия питающего напряжения.
3. Счетчики имеют самодиагностику и защиту от распространенных методов хищения электроэнергии, фиксируют в журнале событий моменты вскрытия кожуха, крышки клеммной колодки, воздействий сильного магнитного поля и других воздействий как на счетчик, его информационные входы и выходы, так и на саму электрическую сеть.
4. Наличие функций для управления нагрузкой и подачи команд на включение и отключение электрических приборов.
5. Более удобные и прозрачные функции для потребителей и энергоснабжающих организаций, позволяющие выбирать вид тарифа и энергосбытовую компанию в зависимости от потребностей в энергии и возможности ее своевременно оплачивать.
6. Интеграция измерений и учета всех энергоресурсов в доме для выработки решений, минимизирующих расходы на оплату энергоресурсов. В эту стратегию вовлекаются как отдельные потребители, так и управляющие компании домами, энергоснабжающие и сетевые компании …».
Из этих цитат нетрудно заметить, что первые 3 из 6 функций полностью повторяют требования к счетчикам АИИС КУЭ на оптовом рынке электроэнергии и мощности (ОРЭМ), которые не менялись с 2003 г. Функция № 5 является очевидной функцией счетчика при работе потребителя на розничных рынках электроэнергии (РРЭ) в условиях либеральной (рыночной) энергетики. Функция № 6 практически повторяет многочисленные определения понятия «умный дом», а функция № 4, провозглашенная в нашей стране, полностью соответствует желаниям сбытовых компаний найти наконец действенное средство воздействия на неплательщиков. При этом ясно, что неплатежи – не следствие отсутствия «умных счетчиков», а результат популистской политики правительства. Отключить физических (да и юридических) лиц невозможно, и эта функция счетчика, безусловно, останется невостребованной до внесения соответствующих изменений в нормативно-правовые акты.
На функции № 4 следует остановиться особо. Она превращает измерительный прибор в управляющую систему, в АСУ, так как содержит все признаки такой системы: наличие измерительного компонента, решающего компонента (выдающего управляющие сигналы) и, в случае размещения коммутационных аппаратов внутри счетчика, органов управления. Причем явно или неявно, как и в любой системе управления, подразумевается обратная связь: заплатил – включат опять.
Обоснованное мнение по поводу Smart Grid и Smart Metering высказал В.И. Гуревич в [2]. Приведем здесь цитаты из этой статьи с локальными ссылками на используемую литературу: «…Обратимся к истории. Впервые этот термин встретился в тексте статьи одного из западных специалистов в 1998 г. [1]. В названии статьи этот термин был впервые использован Массудом Амином и Брюсом Волленбергом в их публикации «К интеллектуальной сети» [2]. Первые применения этого термина на Западе были связаны с чисто рекламными названиями специальных контроллеров, предназначенных для управления режимом работы и синхронизации автономных ветрогенераторов (отличающихся нестабильным напряжением и частотой) с электрической сетью. Потом этот термин стал применяться, опять-таки как чисто рекламный ход, для обозначения микропроцессорных счетчиков электроэнергии, способных самостоятельно накапливать, обрабатывать, оценивать информацию и передавать ее по специальным каналам связи и даже через Интернет. Причем сами по себе контроллеры синхронизации ветрогенераторов и микропроцессорные счетчики электроэнергии были разработаны и выпускались различными фирмами еще до появления термина Smart Grid. Это название возникло намного позже как чисто рекламный трюк для привлечения покупателей и вначале использовалось лишь в этих областях техники. В последние годы его использование расширилось на системы сбора и обработки информации, мониторинга оборудования в электроэнергетике [3] …
1. Janssen M. C. The Smart Grid Drivers. – PAC, June 2010, p. 77.
2. Amin S. M., Wollenberg B. F. Toward a Smart Grid. – IEEE P&E Magazine, September/October, 2005.
3. Gellings C. W. The Smart Grid. Enabling Energy Efficiency and Demand Response. – CRC Press, 2010. …».
Таким образом, принимая во внимание столь различные мнения о предмете Smart Grid и Smart Metering, сетевая компания должна прежде всего определить понятие «интеллектуальная система измерения» для объекта измерений – электрической сети (как актива и технологической основы ОРЭМ и РРЭ) и представить ее предметную область именно для своего бизнеса.

БИЗНЕС И «ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ УЧЕТ»

В результате изучения бизнес-процессов деятельности ряда сетевых компаний и взаимодействия на РРЭ сетевых, энергосбытовых компаний и исполнителей коммунальных услуг были сформулированы следующие исходные условия.
1. В качестве главного признака новой интеллектуальной системы учета электроэнергии (ИСУЭ), отличающей ее от существующей системы коммерческого и технического учета электроэнергии, взято расширение функций, причем в систему вовлекаются принципиально новые функции: определение технических потерь, сведение балансов в режиме, близком к on-line, определение показателей надежности. Это позволит, среди прочего, получить необходимую информацию для решения режимных задач Smart Grid – оптимизации по реактивной мощности, управления качеством электроснабжения.
2. Во многих случаях (помимо решения задач, традиционных для сетевой компании) рассматриваются устройства и системы управления потреблением у физических лиц, осуществляющие их ограничения и отключения за неплатежи (традиционные задачи так называемых систем AMI – Advanced Metering Infrastructure).
Учитывая вышеизложенное, для электросетевой компании предлагается принимать следующее двойственное (по признаку предметной области) определение ИСУЭ:
в отношении потребителей – физических лиц: «Интеллектуальная система измерений – это совокупность устройств управления нагрузкой, приборов учета, коммуникационного оборудования, каналов передачи данных, программного обеспечения, серверного оборудования, алгоритмов, квалифицированного персонала, которые обеспечивают достаточный объем информации и инструментов для управления потреблением электроэнергии согласно договорным обязательствам сторон с учетом установленных критериев энергоэффективности и надежности»;
в отношении системы в целом: «Интеллектуальная система измерений – это автоматизированная комплексная система измерений электроэнергии (с возможностью измерений других энергоресурсов), определения учетных показателей и решения на их основе технологических и бизнес-задач, которая позволяет интегрировать различные информационные системы субъектов рынка и развиваться без ограничений в обозримом будущем».

ЗАДАЧИ «ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО УЧЕТА»

Далее мы будем основываться на том, что ИСУЭ позволит осуществить следующие функции в бытовом секторе:
• дистанционное получение от каждой точки измерения (узла учета) у бытового потребителя сведений об отпущенной или потребленной электроэнергии;
• расчет внутриобъектового (многоквартирный жилой дом, поселок) баланса поступления и потребления энергоресурсов с целью выявления технических и коммерческих потерь и принятия мер по эффективному энергосбережению;
• контроль параметров поставляемых энергоресурсов с целью обнаружения и регистрации их отклонений от договорных значений;
• обнаружение фактов несанкционированного вмешательства в работу приборов учета или изменения схем подключения электроснабжения;
• применение санкций против злостных неплательщиков методом ограничения потребляемой мощности или полного отключения энергоснабжения;
• анализ технического состояния и отказов приборов учета;
• подготовка отчетных документов об электропотреблении;
• интеграция с биллинговыми системами.

«ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ КОММЕРЧЕСКИЙ УЧЕТ»

Остановимся подробно на одном из атрибутов ИСУЭ, который считаю ключевым для основного электросетевого бизнеса.
Особенностью коммерческого учета электроэнергии (КУЭ) распределительных сетевых компаний является наличие двух сфер коммерческого оборота электроэнергии – ОРЭМ и РРЭ, которые хотя и сближаются в нормативном и организационном плане, но остаются пока существенно различными с точки зрения требований к КУЭ.
Большинство сетевых компаний является субъектом как ОРЭМ, так и РРЭ. Соответственно и сам коммерческий учет в отношении требований к нему разделен на два вида:
• коммерческий учет на ОРЭМ (технические средства – АИИС КУЭ);
• коммерческий учет на РРЭ (технические средства – АСКУЭ).
Кроме того, к коммерческому учету, т.е. к определению тех показателей, которые служат для начисления обязательств и требований сетевой компании (оплата услуг по транспорту электроэнергии, купля-продажа технологических потерь), следует отнести и измерения величин, необходимых для определения показателей надежности сети в отношении оказания услуг по передаче электроэнергии.
Отметим, что сложившиеся технологии АИИС КУЭ и АСКУЭ по своей функциональной полноте (за исключением функции коммутации нагрузки внутри систем) – это технологии Smart Metering в том понимании, которое мы обсуждали выше. Поэтому далее будем считать эти понятия полностью совпадающими.
Подсистема ИСУЭ на РРЭ, безусловно, самая сложная и трудоемкая часть всей интеллектуальной системы как с точки зрения организации сбора информации (включая измерительные системы (ИС) и средства связи в автоматизированных системах), так и с точки зрения объема точек поставки и соответственно средств измерений. Последние отличаются большим многообразием и сложностью контроля их и метрологических характеристик (МХ).
Если технические требования к ИС на ОРЭМ и к ИС крупных потребителей (по крайней мере потребителей с присоединенной мощностью свыше 750 кВА) принципиально близки, то в отношении нормативного и организационного компонентов имеются сильные различия. Гармоничная их интеграция в среде разных компонентов – основная задача создания современной системы ИСУЭ любой сетевой компании.
Особенностью коммерческого учета для нужд сетевого комплекса – основного бизнеса компании в отличие от учета электроэнергии потребителей, генерирующих источников и сбытовых компаний – является сам характер учетных показателей, вернее, одного из них – технологических потерь электроэнергии. Здесь трудность состоит в том, что границы балансовой принадлежности компании должны оснащаться средствами учета в интересах субъектов рынка – участников обращения электроэнергии, и по правилам, установленным для них, будь то ОРЭМ или РРЭ. А к измерению и учету важнейшего собственного учетного показателя, потерь, отдельные нормативные требования не предъявляются, хотя указанные показатели должны определяться по своим технологиям.
При этом сегодня для эффективного ведения бизнеса перед сетевыми компаниями, по мнению автора, стоит задача корректного определения часовых балансов в режиме, близком к on-line, в условиях, когда часть счетчиков (со стороны ОРЭМ) имеют автоматические часовые измерения электроэнергии, а подавляющее большинство (по количеству) счетчиков на РРЭ (за счет физических лиц и мелкомоторных потребителей) не позволяют получать такие измерения. Актуальность корректного определения фактических потерь следует из необходимости покупки их объема, не учтенного при установлении тарифов на услуги по передаче электроэнергии, а также предоставления информации для решения задач Smart Grid.
В то же время специалистами-практиками часто ставится под сомнение практическая востребованность определения технологических потерь и их составляющих в режиме on-line. Учитывая это мнение, которое не согласуется с разрабатываемыми стратегиями Smart Grid, целесообразно оставить окончательное решение при разработке ИСУЭ за самой компанией.
Cистемы АИИС КУЭ сетевых компаний никогда не создавались целенаправленно для решения самых насущных для них задач, таких как:
1. Коммерческая задача купли-продажи потерь – качественного (прозрачного и корректного в смысле метрологии и требований действующих нормативных документов) инструментального или расчетно-инструментального определения технологических потерь электроэнергии вместе с их составляющими – техническими потерями и потреблением на собственные и хозяйственные нужды сети.
2. Коммерческая задача по определению показателей надежности электроснабжения потребителей.
3. Управленческая задача – получение всех установленных учетной политикой компании балансов электроэнергии и мощности по уровням напряжения, по филиалам, по от-дельным подстанциям и группам сетевых элементов, а также КПЭ, связанных с оборотом электроэнергии и оказанием услуг в натуральном выражении.
Не ставилась и задача технологического обеспечения возможного в перспективе бизнеса сетевых компаний – предоставления услуг оператора коммерческого учета (ОКУ) субъектам ОРЭМ и РРЭ на территории обслуживания компании.
Кроме того, необходимо упорядочить систему учета для определения коммерческих показателей в отношении определения обязательств и требований оплаты услуг по транспорту электроэнергии и гармонизировать собственные интересы и интересы смежных субъектов ОРЭМ и РРЭ в рамках существующей системы взаимодействий и возможной системы взаимодействий с введением института ОКУ.
Именно исходя из этих целей (не забывая при этом про коммерческие учетные показатели смежных субъектов рынка в той мере, какая требуется по обязательствам компании), и нужно строить подлинно интеллектуальную измерительную систему. Иными словами, интеллект измерений – это главным образом интеллект решения технологических задач, необходимых компании.
По сути, при решении нового круга задач в целевой модели интеллектуального учета будет реализован принцип придания сетевой компании статуса (функций) ОКУ в зоне обслуживания. Этот статус формально прописан в действующей редакции Правил розничных рынков (Постановление Правительства РФ № 530 от 31.08.2006), однако на практике не осуществляется в полном объеме как из-за отсутствия необходимой технологической базы, так и из-за организационных трудностей.
Таким образом, сетевая компания должна сводить баланс по своей территории на новой качественной ступени – оперативно, прозрачно и полно. А это означает сбор информации от всех присоединенных к сети субъектов рынка, формирование учетных показателей и передачу их тем же субъектам для определения взаимных обязательств и требований.
Такой подход предполагает не только новую схему расстановки приборов в соответствии с комплексным решением всех поставленных технологами задач, но и новые функциональные и метрологические требования к измерительным приборам.

ПРЕИМУЩЕСТВА ИСУЭ

Внедрение ИСУЭ даст новые широкие возможности для всех участников ОРЭМ и РРЭ в зоне обслуживания электросетевой компании.
Для самой компании:
1. Повышение эффективности существующего бизнеса.
2. Возможности новых видов бизнеса – ОКУ, регистратор единой группы точек поставки (ГТП), оператор заправки электрического транспорта и т.п.
3. Обеспечение внедрения технологий Smart grid.
4. Создание и развитие программно-аппаратного комплекса (с сервисно-ориентированной архитектурой) и ИС, снимающих ограничения на развитие технологий и бизнеса в долгосрочной перспективе.
Для энергосбытовой деятельности:
1. Автоматический мониторинг потребления.
2. Легкое определение превышения фактических показателей над планируемыми.
3. Определение неэффективных производств и процессов.
4. Биллинг.
5. Мониторинг коэффициента мощности.
6. Мониторинг показателей качества (напряжение и частота).
Для обеспечения бизнеса – услуги для генерирующих, сетевых, сбытовых компаний и потребителей:
1. Готовый вариант на все случаи жизни.
2. Надежность.
3. Гарантия качества услуг.
4. Оптимальная и прозрачная стоимость услуг сетевой компании.
5. Постоянное внедрение инноваций.
6. Повышение «интеллекта» при работе на ОРЭМ и РРЭ.
7. Облегчение технологического присоединения энергопринимающих устройств субъектов ОРЭМ и РРЭ.
8. Качественный консалтинг по всем вопросам электроснабжения и энергосбережения.
Успешная реализации перечисленных задач возможна только на базе информационно-технологической системы (программно-аппаратного комплекса) наивысшего достигнутого на сегодняшний день уровня интеграции со всеми возможными информационными системами субъектов рынка – измерительно-учетными как в отношении электроэнергии, так и (в перспективе) в отношении других энергоресурсов.

ЛИТЕРАТУРА

1. Новиков В.В. Интеллектуальные измерения на службе энергосбережения // Энергоэксперт. 2011. № 3.
2. Гуревич В.И. Интеллектуальные сети: новые перспективы или новые проблемы? // Электротехнический рынок. 2010. № 6.

[ http://www.news.elteh.ru/arh/2011/71/14.php]

Тематики

• счетчик электроэнергии

EN

• smart metering

композиция
Осмысленное, сложное и/или оригинальное оформление всех движений в программе по фигурному катанию в соответствии с принципами пропорциональности, единства, объемности, рисунка, структуры и выразительности.
[Департамент лингвистических услуг Оргкомитета «Сочи 2014». Глоссарий терминов]

EN

composition
Intentional, developed and/or original arrangement of all types of movements in figure skating program according to the principles of proportion, unity, space, pattern, structure and phrasing.
[Департамент лингвистических услуг Оргкомитета «Сочи 2014». Глоссарий терминов]

Тематики

• фигурное катание

EN

• composition

3.20 композиция: Гомогенная гранулированная смесь базового полимера (ПЭ), включающая в себя добавки (антиоксиданты, пигменты, стабилизаторы и др.), вводимые на стадии производства композиции, в концентрациях, необходимых для обеспечения изготовления и использования труб, соответствующих требованиям настоящего стандарта».

Пункт 4.1. Первый абзац изложить в новой редакции:

«4.1 Размеры труб из композиций полиэтилена ПЭ 32 приведены в таблице 1, из композиций полиэтилена ПЭ 63, ПЭ 80, ПЭ 100 - в таблицах 2 и 3»;

таблица 1. Наименование. Заменить слова: «из полиэтилена 32» на «из композиций полиэтилена 32»;

головка. Заменить значения максимального рабочего давления воды при 20 °С: 0,25 на 2,5; 0,4 на 4; 0,6 на 6; 1 на 10;

таблицы 2 и 3 изложить в новой редакции:

Таблица 2 - Средний наружный диаметр и овальность труб из композиций полиэтилена ПЭ 63, ПЭ 80, ПЭ 100

В миллиметрах

Таблица 3 - Толщины стенок и номинальные давления труб из композиций полиэтилена ПЭ 63, ПЭ 80, ПЭ 100

В миллиметрах

Продолжение таблицы 3

Продолжение таблицы 3

Пункт 4.1. Исключить слова: «При этом допускается изготовлять трубы с предельными отклонениями, указанными в скобках».

Пункт 4.2. Первый абзац. Заменить значение: «плюс 1 %» на «±1 %»;

второй абзац. Заменить значения: «плюс 3 %» на «±3 %» и «плюс 1,5 %» на «±1,5 %».

Пункт 4.4 исключить.

Пункт 5.1 изложить в новой редакции:

«5.1 Трубы изготовляют из композиций полиэтилена (см. 3.20) минимальной длительной прочностью MRS 3,2 МПа (ПЭ 32), MRS 6,3 МПа (ПЭ 63), MRS 8,0 МПа (ПЭ 80), MRS 10,0 МПа (ПЭ 100) (приложение Г) по технологической документации, утвержденной в установленном порядке. Введение добавок на стадии экструзии труб не допускается. Допускается изготовлять трубы из композиций полиэтилена с использованием вторичного гранулированного полиэтилена ПЭ 32, ПЭ 63, ПЭ 80 или ПЭ 100, полученного из труб собственного производства.

Классификация композиции полиэтилена по уровню минимальной длительной прочности MRS по таблице 4а (кроме ПЭ 32) должна быть установлена изготовителем композиции в соответствии с ГОСТ ИСО 12162.

Таблица 4а - Классификация композиций полиэтилена

Значение MRS и классификацию композиции полиэтилена устанавливают, исходя из значения нижнего доверительного предела прогнозируемой гидростатической прочности σ_LPL, в соответствии с ГОСТ ИСО 12162. Значение σ_LPL должно быть определено на основе анализа данных длительных гидростатических испытаний образцов труб, выполненных по ГОСТ 24157. При определении длительной гидростатической прочности композиций полиэтилена ПЭ 100 прямая, описывающая временную зависимость прочности при 80 °С не должна иметь перегиба ранее 5000 ч».

Раздел 5 дополнить пунктом - 5.1а:

«5.1а Трубы должны соответствовать Единым санитарно-эпидемиологическим и гигиеническим требованиям к товарам, подлежащим санитарно-эпидемиологическому и гигиеническому контролю (надзору)».

Пункт 5.2. Таблица 5. Графа «Значение показателя для труб из». Для показателя 1 заменить слова: «с синими продольными полосами в количестве не менее четырех» на «с синими продольными маркировочными полосами в количестве не менее трех»;

после слов «не регламентируются» дополнить словами: «Цвет защитной оболочки - синий»;

показатели 2, 3 и 4 изложить в новой редакции, показатель 5 дополнить знаком сноски «^*»; дополнить показателем 7 и сноской «^**»:

Пункт 5.3.1. Третий абзац исключить;

дополнить абзацами и примечанием:

«Маркировка не должна приводить к возникновению трещин и других повреждений, ухудшающих прочностные характеристики трубы.

При нанесении маркировки методом печати цвет маркировки должен отличаться от основного цвета трубы. Размер шрифта и качество нанесения маркировки должны обеспечивать ее разборчивость без применения увеличительных приборов.

Примечание - Изготовитель не несет ответственности за маркировку, ставшую неразборчивой в результате следующих действий при монтаже и эксплуатации: окрашивание, снятие верхнего слоя, использование покрытия или применение моющих средств, за исключением согласованных или установленных изготовителем.

Маркировка труб с соэкструзионными слоями и труб с защитной оболочкой - в соответствии с В.2.3 и В.3.4 (приложение В)».

Пункт 5.4.1. Первый абзац. Заменить значение: «до 1 т» на «до 3 т»; дополнить словами: «По согласованию с потребителем из пакетов допускается формировать блок-пакеты массой до 5 т»;

первый и четвертый абзацы. Заменить слова: «и труднодоступных районов» на «и приравненных к ним местностей» (2 раза);

третий абзац. Заменить значение: 20 на 16.

Пункт 6.1. Первый абзац. Заменить слова: «Трубы из полиэтилена» на «Полиэтилен, из которого изготовляют трубы,»; заменить ссылку: ГОСТ 12.1.005 на ГОСТ 12.1.007.

Пункт 6.2. Второй абзац после слов «соответствовать ГОСТ 12.3.030» изложить в новой редакции: «Предельно допустимые концентрации основных продуктов термоокислительной деструкции в воздухе рабочей зоны и класс опасности приведены в таблице 6»;

таблицу 6 изложить в новой редакции:

Таблица 6

Источник: 2:

3.2 период усреднения (averaging time): Интервал времени, для которого получают один результат измерения с использованием конкретной процедуры измерения.

[ЕН 482]

Источник: ГОСТ Р ЕН 13528-1-2010: Качество атмосферного воздуха. Диффузионные пробоотборники, используемые при определении содержания газов и паров. Требования и методы испытаний. Часть 1. Общие требования

3.2 период усреднения (averaging time): Интервал времени, для которого получают один результат измерения с использованием конкретной методики измерений.

[ЕН 482]

Источник: ГОСТ Р ЕН 13528-2-2010: Качество атмосферного воздуха. Диффузионные пробоотборники, используемые при определении содержания газов и паров. Требования и методы испытаний. Часть 2. Специальные требования и методы испытаний

3.2 период усреднения (averaging time): Интервал времени, для которого получают один результат измерения с использованием конкретной методики измерений.

[ЕН 482].

Источник: ГОСТ Р ЕН 13528-3-2010: Качество атмосферного воздуха. Диффузионные пробоотборники, используемые при определении содержания газов и паров. Требования и методы испытаний. Часть 3. Руководство по выбору, использованию и техническому обслуживанию

3.5 расширенная неопределенность (expanded uncertainty): Величина, характеризующая интервал вокруг результата измерения, в котором, можно ожидать, находится большая часть значений распределения, которые с достаточным основанием могут быть приписаны измеряемой величине.

[GUM:1995, 2.3.5]

Примечание - Если расширенная неопределенность U_p результата измерения X с доверительной вероятностью p задана как U_p(X), можно ожидать, что неизвестное истинное значение X с вероятностью p лежит в интервале [X - U_p(X); X + U_p(X)].

Источник: ГОСТ Р ИСО 11222-2006: Качество воздуха. Оценка неопределенности измерений характеристик качества воздуха, полученных усреднением по времени оригинал документа

3.7 расширенная неопределенность (expanded uncertainty): Величина, характеризующая интервал вокруг результата измерения, в котором, можно ожидать, находится большая часть значений распределения, которые с достаточным основанием могут быть приписаны измеряемой величине.

Примечания

1 Часть может быть рассмотрена как вероятность охвата или уровень доверительной вероятности для интервала.

2 Для того чтобы связать конкретный уровень доверительной вероятности с интервалом, определяющимся расширенной неопределенностью, требуется сделать точные или неточные предположения относительно распределения вероятностей, характеризующего результат измерения и связанную с ним суммарную стандартную неопределенность. Уровень доверительной вероятности, который может быть приписан интервалу, может быть известен только с той степенью достоверности, с которой делаются подобные предположения.

3 Расширенную неопределенность называют полной неопределенностью в Руководстве по выражению неопределенности измерения ЕН 13005.

[ЕН 13005]

Источник: ГОСТ Р ЕН 13528-1-2010: Качество атмосферного воздуха. Диффузионные пробоотборники, используемые при определении содержания газов и паров. Требования и методы испытаний. Часть 1. Общие требования

3.8 расширенная неопределенность (expanded uncertainty): Величина, характеризующая интервал вокруг результата измерений, в котором, можно ожидать, находится большая часть значений распределения, которые с достаточным основанием могут быть приписаны измеряемой величине.

Примечания

1 Часть может быть рассмотрена как вероятность охвата или уровень доверительной вероятности для интервала.

2 Для того, чтобы связать конкретный уровень доверительной вероятности с интервалом, определяющимся расширенной неопределенностью, требуется сделать точные или неточные предположения относительно распределения вероятностей, характеризующегося результатом измерения и связанной с ним суммарной стандартной неопределенностью. Уровень доверительной вероятности, который может быть приписан интервалу, может быть известен только с той степенью достоверности, с которой делаются подобные предположения.

3 Расширенную неопределенность называют полной неопределенностью в Руководстве по выражению неопределенности измерения ЕН 13005.

[ЕН 13005]

Источник: ГОСТ Р ЕН 13528-2-2010: Качество атмосферного воздуха. Диффузионные пробоотборники, используемые при определении содержания газов и паров. Требования и методы испытаний. Часть 2. Специальные требования и методы испытаний

расширенная неопределенность (expanded uncertainty): Величина, определяющая ожидаемый интервал вокруг результата измерения, для охвата большей части распределения значений, которые могут быть обосновано приписаны к измеряемой величине.

[Руководство по выражению неопределенности [2]]

Источник: ГОСТ Р 8.726-2010: Государственная система обеспечения единства измерений. Датчики весоизмерительные. Общие технические требования. Методы испытаний оригинал документа

3.5.5 расширенная неопределенность (expanded uncertainty): Величина, характеризующая интервал вокруг результата измерения, в котором, можно ожидать, находится большая часть значений распределения, которые с достаточным основанием могут быть приписаны измеряемой величине.

[ISO Guide 98:1995, 2.3.5]

Источник: ГОСТ Р ИСО 21438-1-2011: Воздух рабочей зоны. Определение неорганических кислот методом ионной хроматографии. Часть 1. Нелетучие кислоты (серная и фосфорная) оригинал документа

выброс
Элемент совокупности значений, который несовместим с остальными элементами данной совокупности.
Примечание. Статистические критерии (меры и уровни значимости), используемые для идентификации выбросов в экспериментах по оценке правильности и прецизионности, описаны в ГОСТ Р ИСО 5725-2.
[ ГОСТ Р ИСО 5725-1-2002]

выброс
всплеск
короткий импульс
"пичок"
-
[Лугинский Я. Н. и др. Англо-русский словарь по электротехнике и электроэнергетике. 2-е издание - М.: РУССО, 1995 - 616 с.]

Тематики

• метрология, основные понятия

Синонимы

• "пичок"
• всплеск
• короткий импульс

EN

• kick
• outlier
• pulse spike
• spike

3.12 выброс (ejection): Неожиданное движение от станка обрабатываемой заготовки, ее частей или частей станка во время обработки.

Источник: ГОСТ Р ЕН 12750-2012: Безопасность деревообрабатывающих станков. Станки строгальные (продольно-фрезерные) четырехсторонние

3.21 выброс (outlier): Элемент совокупности значений, который несовместим с остальными элементами данной совокупности.

Примечание 18 - Статистические критерии (меры и уровни значимости), используемые для идентификации выбросов в экспериментах по оценке правильности и прецизионности, описаны в ГОСТ Р ИСО 5725-2.

Источник: ГОСТ Р ИСО 5725-1-2002: Точность (правильность и прецизионность) методов и результатов измерений. Часть 1. Основные положения и определения оригинал документа

2.22 выброс (release): Полезные или вредные вещества, которые покидают техносферу, но которые могут вернуться только теми же способами, какими вносятся природные ресурсы, или вследствие физических воздействий.

Примечание - На практике под термином «выброс» понимается любое поступление загрязняющих веществ в окружающую среду в виде отходов, сбросов и выбросов.

Источник: ГОСТ Р ИСО 13600-2011: Системы технические энергетические. Основные положения оригинал документа

3.27 выброс (outlier): Результат, который оказывается несовместимым с другими подобными результатами той же совокупности наблюдений и который вызывает предположение о том, что была допущена ошибка в процессе отбора, приготовления пробы или при проведении анализа.

Источник: ГОСТ Р ИСО 13909-1-2010: Уголь каменный и кокс. Механический отбор проб. Часть 1. Общее введение оригинал документа

3.12 выброс (outlier): Показание датчика (например, такого как резистивный детектор температуры, далее - РДТ), которое превысило заданное отклонение.

Источник: ГОСТ Р МЭК 62385-2012: Атомные станции. Контроль и управление, важные для безопасности. Методы оценки рабочих характеристик измерительных каналов систем безопасности оригинал документа

ошибка
Расхождение между вычисленным, наблюденным или измеренным значением или условием и истинным, специфицированным или теоретически правильным значением или условием.
Примечание
Адаптировано из МЭС 191-05-24 путем исключения примечаний.
[ ГОСТ Р МЭК 61508-4-2007]

ошибка
1. В теории информации: отклонение воспринятой информации от переданной. В соответствии с характеристикой процесса восприятия и передачи информации различают: синтаксические (или структурные) О., вызываемые физическими ограничениями канала, сбоями в сборе информации и т.п.; семантические О., состоящие в непонимании получателем полученной им информации; прагматические, т.е. О. в определении ценности полученной информации при ее отборе для использования. 2. В экономико-математическом моделировании — элемент модели, отражающий суммарный эффект не учтенных в ней непосредственно (т.е. не признанных существенными) систематических и случайных факторов, воздействующих на экзогенные переменные (см. Возмущение, Помехи). 3. В математической статистике то же, что отклонение или разброс около истинного значения рассматриваемой случайной величины. Различаются О. случайные (их величина описывается законом распределения и при массовом повторении они обычно взаимно погашаются), и систематические, которые отражают воздействие некоторых неизвестных факторов; они либо имеют постоянную величину, либо изменяются в определенном направлении. Сочетание многих систематических ошибок может привести к формированию случайной ошибки. Есть также ошибки грубые, эксцессы, которые обычно исключаются из статистического исследования из-за своей нехарактерности для изучаемого процесса. В теории статистической проверки гипотез различаются: ошибка первого рода, если отклоняется истинная гипотеза и ошибка второго рода, если не отвергается неправильная гипотеза. То же: Погрешность • Некоторые виды статистических ошибок: Ошибка агрегирования [aggregation bias] - см. Агрегирование. Ошибка выборки [sample bias] - в выборочных методах возникает тогда, когда обнаруживается то, что в действительности отсутствует (например, в процессе наблюдения экономических явлений, при решении задач поиска). Ошибка наблюдения [observation bias] - в выборочных методах возникает тогда, когда пропускают то, что в действительности имеет место (например, при наблюдениии экономических явлений, в задачах поиска). Ошибки в прогнозировании [forecasting bias] - расхождения между данными прогноза и действительными (фактическими) данными. Закономерности О.п. изучаются математико-статистическими методами. Различаются четыре вида ошибок прогнозирования: исходных данных, модели прогноза, согласования, стратегии. Ошибки исходных данных связаны главным образом с неточностью экономических измерений, некачественностью выборки, искажением данных при их агрегировании и т.д. Ошибки модели прогноза возникают вследствие упрощения и несовершенства теоретических построений, экспертных оценок и т.д. Правильность модели прогноза (в том числе оценки ее параметров) проверяется ретроспективным расчетом, который можно сопоставить с действительным ходом исследуемого процесса. Однако и это не дает полной гарантии качества прогноза на будущее, так как условия могут измениться. Ошибки согласования часто происходят из-за того, что статистические данные в народном хозяйстве подготавливаются разными организациями, которые применяют различную методологию расчетов. Ошибки стратегии — результат, главным образом, неудачного выбора оптимистического или пессимистического вариантов прогноза. (См. Диапазон осуществимости прогноза).
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика
• электротехника, основные понятия

EN

• deviation
• disturbance
• error

3.1.30 ошибка (fault): Разность между погрешностью весоизмерительного датчика и основной погрешностью весоизмерительного датчика (см. 3.1.34).

Источник: ГОСТ Р 8.726-2010: Государственная система обеспечения единства измерений. Датчики весоизмерительные. Общие технические требования. Методы испытаний оригинал документа

3.6.11 ошибка (error): Расхождение между вычисленным, наблюденным или измеренным значением или условием и истинным, специфицированным или теоретически правильным значением или условием.

Примечание - Адаптировано из МЭС 191-05-24 путем исключения примечаний.

Источник: ГОСТ Р МЭК 61508-4-2007: Функциональная безопасность систем электрических, электронных, программируемых электронных, связанных с безопасностью. Часть 4. Термины и определения оригинал документа

4.10.1 ошибка (Funktionsfehler): Разность погрешности показаний и основной погрешности.

Источник: ГОСТ Р ЕН 1434-1-2006: Теплосчетчики. Часть 1. Общие требования

4.10.1 ошибка (fault): Разность между погрешностью показаний и погрешностью прибора.

Источник: ГОСТ Р ЕН 1434-1-2011: Теплосчетчики. Часть 1. Общие требования

производственная функция
Описание возможных вариантов продуктов системы, в зависимости от различных видов исходных компонентов системы
[ http://www.dunwoodypress.com/148/PDF/Biotech_Eng-Rus.pdf]

производственная функция
функция производства
ПФ
Экономико-математическое уравнение, связывающее переменные величины затрат (ресурсов) с величинами продукции (выпуска). ПФ применяются для анализа влияния различных сочетаний факторов производства на объем выпуска в определенный момент времени (статический вариант) и для анализа, а также прогнозирования соотношения объемов факторов и объема выпуска в разные моменты времени (динамический вариант) на различных уровнях экономики — от фирмы (предприятия) до народного хозяйства в целом (агрегированная ПФ, в которой «выпуском» служит показатель совокупного общественного продукта или национального дохода и т.п.). В отдельной фирме, корпорации и т.п. ПФ описывает максимальный объем выпуска продукции, которую они в состоянии произвести при каждом сочетании используемых факторов производства. Она может быть представлена группой изоквант, связанных с различными уровнями объема производства. Такой вид ПФ, когда устанавливается зависимость объема производства продукции от наличия или потребления ресурсов, называется функцией выпуска. В частности, широко используются функции выпуска в сельском хозяйстве, где с их помощью изучается влияние на урожайность таких факторов, как, например, разные виды и составы удобрений, методы обработки почвы. Наряду с подобными ПФ используются как бы обратные к ним функции производственных затрат. Они характеризуют зависимость затрат ресурсов от объемов выпуска продукции (строго говоря, они обратны только к ПФ с взаимозаменяемыми ресурсами). Частными случаями ПФ можно считать функцию издержек (связь объема продукции и издержек производства), инвестиционную функцию (зависимость потребных капиталовложений от производственной мощности будущего предприятия) и др. Математически ПФ могут быть представлены в различных формах — от столь простых, как линейная зависимость результата производства от одного исследуемого фактора, до весьма сложных систем уравнений, включающих рекуррентные соотношения, которыми связываются состояния изучаемого объекта в разные периоды времени. Наиболее широко распространены мультипликативные формы представления ПФ. Их преимущество состоит в следующем: если один из сомножителей равен нулю, то результат обращается в нуль. Легко заметить, что это реалистично отражает тот факт, что в большинстве случаев в производстве участвуют все анализируемые первичные ресурсы и без любого из них выпуск продукции оказывается невозможным. В самой общей форме (она называется канонической) эта функция записывается так: или Здесь коэффициент А, стоящий перед знаком умножения, означает размерность, он зависит от избранной единицы измерений затрат и выпуска. Сомножители от первого до n-го могут иметь различное содержание в зависимости от того, какие факторы оказывают влияние на общий результат (выпуск). Например, в ПФ, которая применяется для изучения экономики в целом, можно в качестве результативного показателя принять объем конечного продукта, а сомножителей — численность занятого населения x1, сумму основных и оборотных фондов x2, площадь используемой земли x3. Только два сомножителя у функции Кобба — Дугласа, с помощью которой была сделана попытка оценить связь таких факторов, как труд и капитал, с ростом национального дохода США в 20-30- гг. ХХ века: N = A • L? • K?, где N — национальный доход, L и K — соответственно, объемы приложенного труда и капитала (подробнее см.: Кобба — Дугласа функция). Степенные коэффициенты (параметры) показывают ту долю в приросте конечного продукта, которую вносит каждый из сомножителей (или на сколько процентов возрастет продукт, если затраты соответствующего ресурса увеличить на один процент); они называются коэффициентами эластичности производства относительно затрат соответствующего ресурса. Если сумма коэффициентов составляет единицу, это означает однородность функции: она возрастает пропорционально росту количества ресурсов. Но возможны и такие случаи, когда сумма параметров больше или меньше единицы; это показывает, что увеличение затрат приводит к непропорционально большему или непропорционально меньшему росту выпуска (см. Эффект масштаба). В динамическом варианте применяются разные формы П.Ф. Например (в 2-х-факторном случае): Y(t) = A(t) La(t) Kb(t), где множитель A(t) обычно возрастает во времени, отражая общий рост эффективности производственных факторов в динамике(См. Совокупная факторная продуктивность). Логарифмируя, а затем дифференцируя по t указанную функцию, можно получить соотношения между темпами прироста конечного продукта (национального дохода) и прироста производственных факторов (темпы прироста переменных принято здесь описывать в процентах). Дальнейшая “динамизация” ПФ может заключаться в использовании переменных коэффициентов эластичности. Описываемые ПФ соотношения носят статистический характер, т.е. проявляются только в среднем, в большой массе наблюдений, поскольку реально на результат производства воздействуют не только анализируемые факторы, но и множество неучитываемых. Кроме того, применяемые показатели как затрат, так и результатов неизбежно являются продуктами сложного агрегирования (например, обобщенный показатель трудовых затрат в макроэкономической функции вбирает в себя затраты труда разной производительности, интенсивности, квалификации и т.д.). Особая проблема — учет в макроэкономических ПФ фактора технического прогресса (подробнее см. в статье «Научно-технический прогресс»). С помощью ПФ изучается также эквивалентная взаимозаменяемость факторов производства (см. Эластичность замещения ресурсов), которая может быть либо неизменной, либо переменной (т.е. зависимой от объемов ресурсов). Соответственно функции делят на два вида: с постоянной эластичностью замены, CES (Constant Elasticity of Substitution) и с переменной, VES (Variable Elasticity of Substitution) (см. ниже). На практике применяются три основных метода определения параметров макроэкономических ПФ: на основе обработки временных рядов, на основе данных о структурных элементах агрегатов и о распределении национального дохода. Последний метод называется распределительным. При построении ПФ необходимо избавляться от явлений мультиколлинеарности параметров и автокорреляции — без этого неизбежны грубые ошибки. • Приведем некоторые важные П. ф. (см. также Кобба — Дугласа функция). Линейная производственная функция: P = a1x1 + … + anxn, где a1, … an — оцениваемые параметры модели: здесь факторы производства, замещаемые в любых пропорциях. Производственнаяфункция CES (constant elasticity of substitution): P = A [(1 — a) K-в + aL-в] -c/в, в этом случае эластичность замещения ресурсов не зависит ни от K, ни от L и, следовательно, постоянна: Отсюда и происходит название функции. Функция CES, как и функция Кобба — Дугласа, исходит из допущения о постоянном убывании предельной нормы замещения используемых ресурсов. Между тем, эластичность замещения капитала трудом и наоборот, в функции К-D равная единице, здесь может принимать различные значения, не равные единице, хотя и является постоянной. Наконец, в отличие от функции K-D, логарифмирование функции CES не приводит ее к линейному виду, что вынуждает использовать для оценки параметров более сложные методы нелинейного регрессионного анализа. Производственная функция VES (variable elasticity of substitution) (один из вариантов): P = Aeat ? Ka ? L b ? exp [c (K/L)] Здесь эластичность замещения принимает различные значения в зависимости от уровня капиталовооруженности труда K/L, откуда и происходит название функции. См. также: Взаимозаменяемость ресурсов, Изокоста, Изокванта, Изоклиналь, Кобба — Дугласа функция, Коэффициент эластичности производства, Предельная норма замещения, Предельные издержки, Предельный эффект затрат, Предельный продукт, Факторная производительность (продуктивность), Эластичность замещения ресурсов.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• биотехнологии
• экономика

Синонимы

• ПФ
• функция производства

EN

• production function

3.10 уравнение модели (model equation): Математическая модель, с помощью которой ряд наблюдений (повторных) преобразуют в результат измерения.

Источник: ГОСТ Р ИСО 11222-2006: Качество воздуха. Оценка неопределенности измерений характеристик качества воздуха, полученных усреднением по времени оригинал документа

5.1.12 референтная методика (reference procedure): Установленная совокупность теоретических соображений и практических действий, которые необходимы для определения характеристики или характеристик качества воздуха, когда нецелесообразно готовить образец сравнения, и результат которых представляет собой меру характеристики качества воздуха.

Источник: ГОСТ Р ИСО 6879-2005: Качество воздуха. Характеристики и соответствующие им понятия, относящиеся к методам измерений качества воздуха оригинал документа

инновация
1. Вложение средств в экономику, обеспечивающее смену поколений техники и технологии.
2. Новая техника, технология, являющиеся результатом достижений научно-технического прогресса. Развитие изобретательства, появление пионерских и крупных изобретений является существенным фактором инновации.
[ http://www.lexikon.ru/dict/buh/index.html]

инновация
1.- См статью Иннновации, 2. — результат вложения средств (инвестиций) в разработку новой техники и технологии, во внедрение новых форм бизнеса, современных методов работы на рынке, новых товаров и услуг, финансовых инструментов.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Параллельные тексты EN-RU из ABB Review. Перевод компании Интент

алгоритм
Конечный набор предписаний для получения решения задачи посредством конечного количества операций.
[ ГОСТ 34.003-90]

алгоритм
Конечное упорядоченное множество точно определенных правил для решения конкретной задачи.
[ИСО/МЭК 2382-1]
[ ГОСТ Р 52292-2004]

алгоритм
Последовательность действий для определенного вычисления
[ ГОСТ 30721-2000]
[ ГОСТ Р 51294.3-99]

алгоритм
Набор упорядоченных шагов для решения задачи, такой как математическая формула или инструкция в программе. В контексте кодирования речи алгоритмами называют математические методы, используемые для компрессии речи. Уникальные алгоритмы кодирования речи патентуются. Конкретные реализации алгоритмов в компьютерных программах также являются субъектом авторского права.
Совокупность четко определенных правил, процедур или команд, обеспечивающих решение поставленной задачи за конечное число шагов.
[ http://www.morepc.ru/dict/]

алгоритм
алгорифм
Точное предписание относительно последовательности действий (шагов), преобразующих исходные данные в искомый результат. Это понятие появилось за много веков до появления компьютеров, с которыми его обычно связывают. Термин же происходит от слова Algorithmi, так на латинском языке звучало имя хорезмского математика IX столетия аль-Хорезми, трактат которого в средние века был распространен в Европе. Тогда алгоритмом называлось десятичное счисление и искусство счета в этой системе. А. — основа решения любой экономико-математической задачи, задачи управления, а также построения многих экономико-математических моделей — особенно прикладных, предназначенных для практических расчетов на компьютерах. Оценка качества А. обычно определяется его сходимостью (если А. не сходится, он не годится), скоростью сходимости (чем она выше, т.е. чем меньше шагов требуется для решения, тем А. лучше); кроме того, важную роль играют время счета на компьютере (оно зависит не только от числа шагов, но и других обстоятельств), удобство обращения к А., возможность работы в режиме диалога человека и ЭВМ. Для наглядности алгоритм, если он относительно прост, можно отобразить в виде блок-схемы (см. рис. А.2). А., записанный таким образом, чтобы его могла выполнять вычислительная машина, называется программой. Рис.А.2 Блок-схема алгоритма вычисления среднего арифметического Среди важнейших (для экономико-математических приложений) видов алгоритмов назовем следующие: Алгоритмитеративный [iterative routine] - см. Итеративные методы. Алгоритм моделирующий. [simulator] - алгоритм (компьютерная программа), имитирующий при исследовании сложных систем взаимодействие элементов процесса и позволяющий при заданной совокупности экзогенных величин (параметров, управляющих переменных) получить эндогенные величины (выходы) или их искомые характеристики. Алгоритм циклический [cyclical algorithm] - алгоритм, при котором через какое-то (обычно большое) число шагов результаты начинают повторяться. Таков, например, А. вычисления на компьютере псевдослучайных чисел. Алгоритм управления [control procedure] - точно определенный порядок выработки управленческих решений, формирования планов, обмена информацией в процессе управления. Тщательная отработка А. у. — необходимый этап проектирования любой АСУ. Для проверки А.у. эффективно применение методов машинной имитации.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• автоматизированные системы
• информационные технологии в целом
• кодирование штриховое
• экономика
• электронный обмен информацией

Синонимы

• алгорифм

EN

• ALG
• algorithm

DE

• Algorithmus

FR

• algorithme

1 Алгоритм - однозначное описание последовательности операций над исходными данными (из некоторой совокупности возможных исходных данных), направленной на получение результата, полностью определяемого этими исходными данными.

Источник: МИ 2174-91: Рекомендация. Государственная система обеспечения единства измерений. Аттестация алгоритмов и программ обработки данных при измерениях. Основные положения

относительная погрешность
—
[В.А.Семенов. Англо-русский словарь по релейной защите]

Тематики

• релейная защита

EN

• relative error

3.23 относительная погрешность (relative error): Погрешность газоанализатора, выраженная отношением абсолютной погрешности газоанализатора к действительному значению измеренной физической величины.

Источник: ГОСТ Р МЭК 61207-1-2009: Газоанализаторы. Выражение эксплуатационных характеристик. Часть 1. Общие положения оригинал документа

3.1.28 относительная погрешность (relative error): Отношение погрешности (выраженной в единицах измеренной или воспроизведенной величины) к условно истинному значению измеряемой величины [МЭК 359, 4.18].

Источник: ГОСТ Р МЭК 61557-1-2005: Сети электрические распределительные низковольтные напряжением до 1000 В переменного тока и 1500 В постоянного тока. Электробезопасность. Аппаратура для испытания, измерения или контроля средств защиты. Часть 1. Общие требования оригинал документа

4.3 относительная погрешность (relative error): Отношение Δ/Х₀ погрешности измерения Δ к опорному значению измеряемой величины Х₀.

Комментарий - Заменять в этом отношении опорное значение на результат измерения не рекомендуется, так как это противоречит определению понятия «погрешность измерения».

4.4

Источник: РМГ 91-2009: Государственная система обеспечения единства измерений. Совместное использование понятий "погрешность измерения" и "неопределенность измерения". Общие принципы

2.5 число Воббе (Wobbe index)¹⁾: Значение высшей объемной теплоты сгорания при определенных стандартных условиях, деленное на квадратный корень относительной плотности при тех же стандартных условиях измерений.

____________

¹⁾Число Воббе - характеристика горючего газа, определяющая взаимозаменяемость горючих газов при сжигании в бытовых и промышленных горелочных устройствах, измеряется в мегаджоулях на кубический метр.

Источник: ГОСТ 31369-2008: Газ природный. Вычисление теплоты сгорания, плотности, относительной плотности и числа Воббе на основе компонентного состава оригинал документа

3.4.6 число Воббе (Wobbe number); W, МДж/м³: Число, представляющее собой результат отношения теплоты сгорания газа к квадратному корню из его относительной плотности при стандартных условиях.

Примечание - Число Воббе называют высшим W_вили низшим W_нв зависимости от используемой при расчете теплоты сгорания газа.

Источник: ГОСТ Р 54788-2011: Кондиционеры абсорбционные и адсорбционные и/или тепловые насосы газовые с номинальной тепловой мощностью до 70 кВт. Часть 1. Безопасность оригинал документа

1.3.2.4 число Воббе W: Показатель, представляющий собой отношение теплоты сгорания газа к квадратному корню относительной плотности при стандартных условиях. Характеризует постоянство теплового потока, получаемого при сжигании газа. Число Воббе называют высшим (W_ОВ) и низшим (W_ОН) в зависимости от используемой теплоты сгорания газа и выражают в мегаджоулях на кубический метр (МДж/м³).

Источник: ГОСТ Р 51733-2001: Котлы газовые центрального отопления, оснащенные атмосферными горелками, номинальной тепловой мощностью до 70 кВт. Требования безопасности и методы испытаний оригинал документа

7.4 Определение сжимаемости и упругости

7.4.1 Средство контроля

Устройство для определения сжимаемости (рисунок 1).

1 - игла; 2 - диск; 3 - крестовина; 4 - линейка; 5 - опорная шайба;

Рисунок 1 -Устройство для определения сжимаемости и упругости

7.4.2 Порядок проведения контроля

Мат укладывают в развернутом виде на ровное твердое основание.

Измерение проводят в трех местах мата по его диагонали на расстоянии не менее 200 мм от углов и в центре.

Для проведения испытания подвижную часть с диском 2 устройства закрепляют в верхнем положении фиксатором 7. Затем мат прокалывают на всю его толщину иглами 1, установленными на крестовине 3. Освобождают фиксатор 7 и плавно опускают подвижную часть с диском 2 на поверхность мата, создавая при этом удельную нагрузку (500 ± 5) Па. Через 5 мин определяют толщину Н₀ по линейке 4 напротив нижней кромки опорной шайбы 5. После этого плавно нагружают опорную шайбу 5 дополнительным грузом (гирей) 6, обеспечивающей с подвижной частью и диском 2 устройства нагрузку (2000 ± 20) Па. Через 5 мин по линейке 4 определяют толщину Н₁. Затем всю нагрузку снимают, подвижную часть с диском 2 поднимают и закрепляют фиксатором 7. Через 15 мин вновь под удельной нагрузкой (500 ± 5) Па определяют толщину Н₂.

7.4.3 Обработка результатов

Сжимаемость (Сж) в процентах вычисляют по формуле

где Н₀ - толщина мата под удельной нагрузкой (500 ± 5) Па, мм;

Н₁ - толщина мата под удельной нагрузкой (2000 ± 20) Па, мм.

Упругость матов (У) в процентах вычисляют по формуле

где Н₂- толщина мата под удельной нагрузкой (500 ± 5) Па, определенная после, снятия удельной нагрузки (2000 ± 20) Па, мм.

За результат сжимаемости или упругости каждого мата принимают среднее арифметическое значение трех измерений.

Источник: ГОСТ 21880-94: Маты прошивные из минеральной ваты теплоизоляционные. Технические условия оригинал документа