Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 5

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available remote Water Storage Changes over the Tibetan Plateau Revealed by GRACE Mission
EN
We use GRACE gravity data released by the Center for Space Research (CSR) and the Groupe de Recherches en Geodesie Spatiale (GRGS) to detect the water storage changes over the Tibetan Plateau (TP). A combined filter strategy is put forward to process CSR RL05 data to remove the effect of striping errors. After the correction for GRACE by GLDAS and ICE-5G, we find that TP has been overall experiencing the water storage increase during 2003-2012. During the same time, the glacier over the Himalayas was sharply retreating. Interms of linear trends, CSR’s results derived by the combined filter are close to GRGS RL03 with the Gaussian filter of 300-km window. The water storage increasing rates determined from CSR’s RL05 products in the interior TP, Karakoram Mountain, Qaidam Basin, Hengduan Mountain, and middle Himalayas are 9.7, 6.2, 9.1, –18.6, and –20.2 mm/yr, respectively. These rates from GRGS’s RL03 products are 8.6, 5.8, 10.5, –19.3 and –21.4 mm/yr, respectively.
EN
This paper develops a joint copula reliability model for systems subjected to dependent competing risks caused by two degradation processes and random shocks. The two degradation processes follow gamma processes and the random shocks follow a non-homogeneous Poisson process (NHPP). Their interdependence relationship is modeled by a copula function, which is determined by a two-stage method based on simulated data. It is shown that the proposed model can provide more precise results than the model without considering the dependent relationship. Through the proposed reliability model, two maintenance models are studied and compared. It is found that the inspection cost has significant effects on the choosing of maintenance policy.
PL
W niniejszej pracy opracowano wspólny model niezawodności z użyciem kopuły dla systemów poddawanych zależnym zagrożeniom konkurującym powodowanym przez dwa procesy degradacji i zaburzenia losowe. Owe dwa procesy degradacji reprezentują typ procesu gamma, podczas gdy zaburzenia losowe są typem niejednorodnego procesu Poissona (non-homogeneous Poisson process - NHPP). Ich związek wzajemnej zależności modelowany jest przy użyciu funkcji kopuły, która jest wyznaczana na podstawie dwuetapowej metody opartej o dane symulowane. Wykazano, iż proponowany model może zapewnić bardziej precyzyjne wyniki niż model, w którym nie ujęto związku zależności. W oparciu o proponowany model niezawodności, badane i porównywane są dwa modele eksploatacji. Stwierdzono, iż koszt przeglądu ma duży wpływ na wybór polityki eksploatacyjnej.
PL
Częste czynności obsługowe prowadzą do niskiej gotowości systemu oraz wymagają dużych nakładów pieniężnych. W systemie wieloelementowym całkowity czas i koszt obsługi można obniżać łącząc ze sobą czynności obsługowe niektórych elementów. Dlatego też konieczne jest planowanie zoptymalizowanego harmonogramu czynności obsługowych. W artykule zaproponowano model symulacyjny optymalizacji harmonogramu obsługi oparty na stochastycznych sieciach Petriego uwzględniający niepewność zarówno procesu deterioracji jak i procesu obsługi elementów systemu. Algorytm genetyczny wykorzystano do opracowania terminarza czynności obsługowych, który pozwalałby na minimalizację kosztów całkowitych w przyjętym horyzoncie planowania przy uwzględnieniu całkowitego czasu obsługi, stanu elementów, strat wynikających z cyklu życia oraz wykonalności rozwiązania. Ponadto opisano techniki zastosowane w celu zmniejszenia wysiłku obliczeniowego potrzebnego do wykonania analizy. W końcowej części pracy przedstawiono studium przypadku.
EN
Frequent maintenance activities would cause low system availability and require large sums of money. For a multi-unit system, maintenance activities of some units can be combined together to reduce the total maintenance possession time and cost. Therefore, an optimized timetable of the maintenance activities is needed to be planned. Considering the uncertainties in both the deterioration and maintenance process of the units in a system, this paper advances a stochastic Petri-net based simulation optimization model for maintenance scheduling. The genetic algorithm is used to get the solution of the timetable of the maintenance activity schedule such that the overall cost is minimized in a planning horizon taking into account total maintenance possession time, unit condition, life cycle loss and solution feasibility. Some techniques used to reduce the computational effort required to perform the analysis are also described. A case study is given in the end.
PL
W niniejszej pracy skonstruowano model do analizy prawdopodobieństwa sukcesu systemów o zadaniach (misjach) okresowych (ang. phased mission systems, PMS) z daną, ograniczoną liczbą części zamiennych. Konfiguracja systemu oraz kryteria sukcesu zadania okresowego mogą być różne dla różnych faz zadania. Większość technik i narzędzi służących do analizy systemów o zadaniach okresowych nie zakłada wymiany części podczas zadania okresowego lub nie bierze pod uwagę czasu wykonania napraw elementów składowych. Tymczasem, w niektórych zadaniach okresowych istnieje możliwość wymiany elementów składowych na zapasowe bądź to w trakcie trwania zadania bądź też w przerwach pomiędzy fazami, a czas takiej wymiany zazwyczaj nie jest bez znaczenia. Biorąc pod uwagę politykę minimalnej wymiany części (ang. minimal spare replacement policy, MSRP), często stosowaną podczas ćwiczeń wojskowych, w niniejszym artykule przedstawiono matematyczny model do analizy prawdopodobieństwa sukcesu zadania okresowego, oparty na dwóch metodach: minimalnych ścieżek zdatności oraz analizy stanu systemu. Możliwość wykorzystania modelu zilustrowano i zweryfikowano na podstawie przykładowych ćwiczeń wojskowych.
EN
This paper builds a model to analyze the success probability of phased mission systems (PMS) with given limited spares. The configuration and success criteria of phased mission may vary from phase to phase. Most reliability analysis techniques and tools of phased mission systems assume that there is no spare replacement during the phased mission or the component repair times are neglected. However, for some phased missions, failed components can be replaced by spares during the mission or in the interval of the phases and the spare replacement times are generally not negligible. By considering minimal spare replacement policy (MSRP) which is often used in military exercise, this paper presents a mathematical model for success probability analysis of phased mission which is based on minimal path set and system state analysis methods. Then, the model was demonstrated and validated by an example of military exercise.
EN
Numerical simulation is becoming a common means of predicting performance of oil and gas reservoirs in the petroleum industry. It is also a time-consuming task due to the large dimension of the simulation grids and computing time required to complete a simulation job. Commercial software used in the petroleum reservoir simulation employs the first-order-accuracy finite difference method to solve the convection-diffusion equation. This method introduces numerical dispersion because of truncation error caused by neglecting higher-order terms in Taylor's expansion. This study focused on providing solutions to the above problems. We developed and tested two new algorithms to speed up computation and minimize numerical dispersion. In this research, we have derived the second- and third-order accuracy finite difference formulations to solve the convection-diffusion equation and applied a counter-error mechanism to reduce numerical dispersion. The results indicated that the use of the second- and third-order accuracy finite difference formulations can speed up numerical simulations and retain a sharp displacing slope controlled by the physical diffusion coefficient.
PL
Symulacja numeryczna jest powszechnie stosowanym narzędziem w projektowaniu procesów eksploatacji złóż ropy naftowej i gazu ziemnego. Obliczenia numeryczne są niezwykle czasochłonne, ze względu na wielkowymiarowe z dużą ilością oczek siatki, a także na czas potrzebny do przeprowadzenia pełnej symulacji. Handlowe oprogramowanie używane w inżynierii złożowej do rozwiązywania równań konwekcyjno-dyfuzyjnych wykorzystuje metody różnic skończonych o dokładności pierwszego rzędu. Te metody wprowadzają tzw. numeryczną dyspersję, której powodem jest zaniedbanie wyrazów wyższego rzędu w rozwinięciach w szereg Taylora. Numeryczna dyspersja zniekształca obraz rozwiązań. Artykuł dotyczy właśnie tego problemu. Autorzy rozwinęli i sprawdzili dwa nowe algorytmy przyspieszające proces obliczeniowy i minimalizujące dyspersję numeryczną. Zbudowany formalizm obliczeń, to metody różnic skończonych o 2-gim i 3-cim rzędzie dokładności dla równania typu kon wekcyjno-dyfuzyjnego, z oszacowaniem błędu wyrównującego. Efektem jest zredukowanie numerycznej dyspersji. Rezultaty obliczeń pokazały, że użycie tych metod może przyspieszyć przebieg symulacji komputerowych oraz otrzymać nachylenie konturu płynów wypierającego i wypieranego, wywołanego tylko przez współczynnik dyfuzji fizycznej.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.