LPFF
VI. В ЫВОДЫИЗАКЛЮЧЕНИЕ
158
VGЯМР = (А0- АG) /A0 (4.7) где А0, АG– начальные амплитуды при полном заполнении датчика сырой нефтью и частичном заполнении его газом. Погрешность измерений в стационарных условиях не более 1,4%, а на потоке 4,85%.
Плотность нефти Н в диапазоне 700 – 1100 кг/м3 по предлагаемому способу методом импульсного ПМР можно определять в соответствии с полученными корреляциями между Н и временами релаксации нефти Т1Н,Т2Н.
Зависимости Н(Т1Н) и Н(Т2Н) можно аппроксимировать полиномами второй степени по временам спин-решеточной релаксации Т1Н (сек) с коэффициентами регрессии R2 = 0,9587 и R2 = 0,9554 в единицах Н (кг/м3):
Н = 896,7 – 18,557(Т1Н) – 130,8(Т1Н)2
для Н = 700-900 кг/м3 (4.8)
Н = 1089,3 – 9801(Т1Н) + 112963(Т1Н)2 для Н = 900-1000 кг/м3 (4.9)
159
Technology and Higher Education (Westwood, Canada), 21 – 22 дек.
2016 г. р.115 – 124.
[19] Кубанго Б.Э., Кашаев Р.С. Управление электроприводами по ЯМР- параметрам скважинной жидкости. Межд. н./техн. конф. "Пром- Инжиниринг" (Inter. Сonference on Industrial Engineering – ICIE 2017), СПб, 2017, с.1 – 3.
[20] Кашаев Р.С., Козелков О.В., Хазиахметова Л.Р.Автоматизация электроснабжения котельных и система контроля их параметров релаксометром ЯМР // Автоматизация. Современные технологии.
2017, т.71, №1, с.10 – 15.
[21] Кашаев Р.С., Козелков О.В., Кубанго Б.Э. Способы и мехатронные комплексы нефтедобычи. Современные наукоемкие технологии, 2017, №6 с.52 – 57. URL:http://www.top-technologies.ru/ru/
article/view?id=36697.
[22] КашаевР.С., КозелковО.В. ИдиятуллинЗ.Ш., ТемниковА.Н., ОжерельеваЕ.Н., Перелевский,Е.В.Приборы и методы контроля концентрации парафина в нефти. Изв. Вузов. Пробл. энергетики, 2017, №3-4, с. 159 – 167
[23] Кашаев Р.С., Козелков О.В., Малев Н.А., Кубанго Б.Э.
Автоматическое управление УЭЦН используя измерения СКЖ проточным ПМР-анализатором Изв. Вузов. Пробл. энергетики, 2017, №5 – 6. С.
[24] Кашаев Р.С., Козелков О.В. Приборы и методы анализа физико- химических свойств нефти. Успехи современного естествознания, ISSN 1681-7494, 2017, №7, с. 12 – 17. URL:http://www.natural- sciences.ru/ru/article/view? id=36470
[25] Кашаев Р.С., Козелков О.В. Приборно-мехатронный комплекс отбора пробы из потока нефти. Фунд. исследования, ISSN 1812- 7839, 2017, №8 (ч.1), С.38 – 43.
[26] Кашаев Р.С. Проточные анализаторы для контроля и анализа нефти (монография). Изд. PalmariumAcademicPublishing, Germany. 2017, – 84 c.
[27] Кашаев Р.С., Козелков О.В. Приборостроение и мехатроника в нефтяной промышленности и энергетике (монография). Изд.
Palmarium academic publishing, Saarbruken, Germany. 2017, – 110 c.
[28] Проспект Modcon Systems Ltd. Проточный анализатор магнитного резонанса. Модель MOD-8000. 2017.
Кашаев Рустем Султанхамитович. В 1971 г. окончил КГУ и поступил в аспирантуру Казанского физико- технического института КФ РАН. В 1979 в КГУ защитил диссертацию на степень кандидата физико-математических наук, рук.д.ф.-м.н. Ибрагим Абзалович Сафин. В 1980 г. стал членом ВОИР –Всесоюзного общества изобретателей и рационализаторов. В 1981-1993 гг. был главным конструктором НПО «Нефте- промавтоматика», разработал ИК- анализатор нефти, удостоенный медали ВДНХ и внесенный в Госреестр приборов СССР.
В 1991 г. создал Конструкторское Бюро Резонансных Комплексов по разработке и производству релаксометров ядерного магнитного резонанса (ЯМР), включенных в число новейших технологий и используемых в ОАО «Татнефть», ТатНИПИнефть (Бугульма), Дрогобычском НПЗ (Украина), Усинском НГДУ, Якутском отделение СО РАН, ВНИИКРнефть (Краснодар), Российском Университете Нефти и Газа им. Губкина (Москва), Казанском Государственном,
Химико-технологическом и
Энергетическом Госуниверситетах, Удмуртском ГУ, Университете Иллинойса (Чикаго, США)и др.
В 2001 г. в Москве, в Институте горючих ископаемых Российской Академии Наук защитил диссертацию на степень доктора технических наук. Стал председателем Углеродного общества Татарстана
(CarbonSociety). В том же году стал профессором Казанского государственного энергетического университета.
Основные направления научной деятельности – разработка аппаратуры на основе методов импульсного ЯМР и ИК- спектроскопии, исследования топлив, нефтяных систем, органических и взрывчатых веществ методом ЯМР.
Генеральный директор КБ «Идея- Резонанс» по разработке и изготовлению релаксометров ЯМР, включенных в число новейших технологий и используемых в ряде ВУЗов, нефтяных управлений и предприятий РФ, а также в Иллинойском университете (США), ORTEM Elektronik Sa-nayive Ticaret Limited Sirketi (г.Гебзе, Турция) и др. Разработал «Анализатор влажности нефти АОЛ 101», внесенный в госреестр СССР и получивший серебряную медаль ВДНХ. Разработал (в соав.) ряд модификаций лабораторных релаксометров ЯМР. Впервые разработал проточный ЯМР-анализатор сырой нефти (в соавт.).
Впервые разработал портативный ПМР- релаксометр (в соавт.) не имеющий аналогов и получивший золотую медаль на Международном салоне инновационных проектов (г.Москва, 2007). Среди учеников 4 кандидата наук. Автор 204 научных работ, 12 патентов, 15 монографий и печатных учебных пособий.
Член диссертационного совета 05.11.13 –
«Приборы и методы контроля природной среды, веществ, материалов и изделий».
Разработал (в соав.) девять модификаций релаксометров ЯМР (всего произведено более 50 экземпляров). Впервые разработан промышленный взрывозащищенный проточный ЯМР-анализатор сырой нефти и контроля топлива, нефти, воды, газа и расхода при добыче нефти (в соавт.), изготовленный по ТУ ПИАВ
469118.001ТУ, прошедший
метрологические и полевые испытания в ОАО «Татнефть. Впервые по заказу и при финансировании Фонда развития предпринимательской деятельности в научно-технической сфере (Москва, 2007 г.) разработал портативный автономный (от аккумулятора) ПМР-релаксометр (в соавт.), не имеющий мировых аналогов и удостоенный Золотой медали Салона инноваций (г.Москва, 2007 г.), Национального сертификата качества и участвовавший в Международном саммите Республики Татарстан в Лондоне (2006 г., Англия) и включенные в число новейших технологий Республики. В настоящее время они изготавливаются по ТУ 25- 4823764.0031-90 в КБРК.
Сотрудничал с Французским институтом нефти (IFP, Paris), Иллинойским Университетом (Illinois, EPR ReserchCentre, Chicago, USA), для которого был изготовлен и впервые экспортирован релаксометр ЯМР, вел исследования по гранту NATO (HTECLG 972264). Участник конгрессов АМПЕРЕ (Таллин,1978; Казань, 1994; Кентербери, Англия,1996) и 12 Международных конгрессов и симпозиумов в том числе в Англии, Франции, Словении, Венгрии, Турции.
160
Козелков Олег Владимирович закончил Казанское высшее военное командно- инженерное училище ракетных войск в 1994 г. по специальности инженер- электромеханик. С 1994 по 2013 год проходил службу в рядах Вооруженных Сил РФ. В 2006 году защитил кандидатскую диссертацию по научной специальности 20.02.12 «Вооружение и военная техника» в диссертационном совете Казанского высшего военного артиллерийского командного училища. В 2013 году уволился в запас с должности заместителя начальника кафедры
«Электрооборудование артиллерийских комплексов» Казанского высшего артиллерийского училища. С 2013 года принят на кафедру «Электропривод и автоматика промышленных установок и технологических комплексов» в должности доцента. С 2014 года возглавляет
преобразованную кафедру
«Приборостроение и автоматизированный электропривод». В 2016 году кафедра
преобразована в кафедру
«Приборостроение и мехатроника».
В 2018 году присвоено ученое звание
«доцент»
161 978-1-5386-7054-5/18/$31.00 ©2018 IEEE
Уменьшение погрешности при индивидуальной градуировке терморезисторов
Минь Дай Хо, Сергей В. Муравьев
Томский политехнический университет, Томск, Россия
Аннотация – В работе исследованы процедуры градуировки терморезистора, используемого в качестве первичного измерительного преобразователя температуры, по экспериментальным данным, полученным с помощью установки на базе термосопротивления типа Pt100. Набор экспериментальных данных был разделен на две части:
обучающие данные, используемые для построения градуировочной характеристики терморезистора, и проверочный набор данных, используемый для оценки погрешностей градуировки терморезистора. Рассмотрены различные методы аппроксимации градуировочной характеристики терморезистора, включающие кусочно- параболическую аппроксимацию для трех и кусочно- линейную для двух последовательных точек, полиномиальную аппроксимацию третьего, пятого и седьмого порядков для всех градуируемых точек, кубические сплайны и нейронные сети. Обработка данных и вычисление погрешностей градуировки было выполнено в среде Mathcad, а обучение различных типов нейронных сетей – в пакетах Matlab и STATISTICA. Осуществлен анализ погрешностей этих методов при различных числах обучающих точек данных. Выявлены методы, обеспечивающие наиболее высокую точность при градуировке терморезистора.
Ключевые слова – Аппроксимация, погрешность градуировки, градуировочная характеристика.
I.
В
ВЕДЕНИЕОГЛАСНО РМГ 64-2003 [1], существует много способов повышения точности измерения. В частности, индивидуальная градуировка средства измерений (СИ) обеспечивает высокую эффективность повышения точности при доминирующих систематических составляющих погрешности СИ. Этот метод используется, когда статическая характеристика СИ нелинейна или близка к линейной, но характер изменения систематической погрешности в диапазоне измерения случайным образом изменяется от одного экземпляра СИ к другому для данного типа [1].
II.
П
ОСТАНОВКА ЗАДАЧИЗадачей данной работы является построение ГХ СИ по экспериментальным данным на примере терморезистора.
Экспериментальные данные используются для построения ГХ с помощью различных методов аппроксимации градуировочной зависимости.
Необходимо оценить погрешности аппроксимации этих
методов, и выявить методы, которые дают наименьшую погрешность градуировки терморезистора.
При градуировке СИ не существует универсального метода задания функции, описывающей градуировочную характеристику (ГХ) СИ. Часто вид ГХ приближенно известен из предыдущего опыта и (или) физических соображений, т.е. из физических уравнений, описывающих используемые явления. Однако точное описание ГХ часто оказывается слишком сложным для практического применения. Если о виде ГХ нет априорных сведений, часто используют графический метод, то есть наносят экспериментальные точки на плоскость и по их расположению примерно определяют вид ГХ. Это может приводить к трудностям при выборе функции, подходящей для описания ГХ СИ. Если функция является полиномиальной, то возникают затруднения при выборе порядка полинома. Очевидно, аппроксимирующий полином низкой степени дает слишком грубое приближение экспериментальных данных; с другой стороны, полином высокой степени дает хорошее приближение экспериментальных точек, но не обеспечивает необходимого сглаживания и может существенно отличаться от искомой зависимости [2,3].
III.