ПОИСК Статьи Рисунки Таблицы Экономическая эффективность систем автоматизированного проектирования из "Основы автоматизированного проектирования химических производств" К системам проектирования предъявляется ряд требований, обеспечивающих их эффективность. Это удобство и простота эксплуатации, высокий уровень решения проектных задач, достоверность получаемых результатов и т. д. В большинстве своем эффективность САПР оценивается качественно по целому ряду весьма специфических критериев. В целом же она зависит от величины капитальных и текущих затрат, а также экономии, образующейся в результате использования системы. Если первые два фактора оценки эффективности (затраты) вполне определяемы по соответствующим методикам, то последний (экономия) существенно зависит от специфических условий эксплуатации. [c.170] В качестве других критериев эффективности САПР используются параметры, характеризующие непосредственно технические, структурные и потребительские показатели. Это физическая надежность самой системы и надежность результатов расчета,, быстродействие в получении решения, частота использования системы и ее универсальность. [c.171] В соответствии с общеотраслевыми методическими материалами [941 предложено оценивать эффективность использования САПР по трем аспектам, а именно в сфере проектирования — сокращением сроков, снижением трудоемкости проектирования и,, как следствие, повышением эффективности деятельности проектных и изыскательских организаций в сфере изготовления объектов, спроектированных средствами САПР,— повышением качества проектной документации и лучших проектных решений, сокращением сроков строительства, экономией трудозатрат, материалов, энергии и других ресурсов в сфере эксплуатации объектов, спроектированных средствами САПР,— повышением их технико-экономических характеристик (снижением эксплуатационных расходов, повышением эффективности использования). [c.171] Соответственно экономическая эффективность САПР выражается совокупностью показателей, позволяющих количеетвспно характеризовать составляющие эффективности, а именно показаниями экономической эффективности собственно САПР как одного из видов новой техники показателями влияния САПР на деятельность проектной и технологической организаций показателями влияния САПР на качество проектных решений. При этом методической основой анализа эффективности является сравнение экономических результатов использования оцениваемой САПР и лучшего из имеющихся или заменяемого способа проектирования. [c.171] Поскольку оценка экономической эффективности САПР производится на основе сравнения, то выбор базового способа проектирования является ключевой задачей, определяющей в конечном счете достоверность получаемых результатов. В качестве таковога на первом этапе (предпроектные исследования и разработка технического задания) выбирается наиболее передовая организация или прогнозируемые показатели конкретной организации, на втором этапе (разработка технического и рабочего проектов) выбирается лучший существующий способ выполнения каждой из рассматриваемых процедур ироектирования или плановые показатели заменяемого способа выполнения задач проектирования, на третьем этапе (ввод в действие и промышленное функционирование САПР) принимаются плановые или отчетные показатели организации при выполнении каждой из рассматриваемых процедур проектирования. [c.171] Годовой экономический эффект представляет собой суммарную экономию всех производственных ресурсов (живого труда. [c.171] Одним из условий успешного функционирования САПР является наличие необходимой информации, в частности данных, характеризующих сырье, целевые продукты, оборудование, энергетику, экономику и т. д. Причел точность этих данных имеет решающее значение для определения параметров процесса нахождения оптимального решения проектной задачи. Совокупность данных, характеризующих проектируемый объект и его место в сфере производства и потребления (физико-химические, термодинамические, свойства веществ, параметры оборудования и технологических схел1, показатели эффективности производства и т. д.), составляют информационную базу САПР. Важнейшей особенностью информационной базы системы проектирования является ее полнота, так как отсутствие данных приводит к ситуациям, которые не может р азрешить ни система, ни проектировщик. [c.176] Для нормальной эксплуатации САПР необходима пнфорл1ация самого различного рода, причем максимально достоверная. По отношению к системе она может быть подразделена на две группы — исходную (в нешню ю), характеризующую количественно свойства веществ, используемых материалов, источники сырья, целевые продукты, энергетические ресурсы, взаимосвязи производства со смежными отраслями народного хозяйства и т. д., и внутреннюю, получаемую как продукт функционирования САПР. Очевидно, исходные данные полностью определяют все возможности системы, поскольку при наличии ненадежных данных САПР работает, по образному выражению, встречающемуся в американской литературе, по принципу 0100, что означает мусор на входе, мусор на выходе . Все это обусловливает то, что вопросам рационального сбора и обработки информации, обеспечения ее достоверности уделяется самое серьезное внимание. [c.176] Сбор информации тесно переплетается с проблемой ее классификации. Поступающие данные могут охватывать очень широкий круг понятий. Система обработки может функционировать лишь при условии, что все эти понятия однозначно классифицированы, так что данные, относящиеся к одному и тому же явлению, будут связаны именно с этим явлением. Значит, на этапе предварительной проработки необходимо четко определить однозначность понятий для каждого из свойств согласованием между различными пользователями системы и определить объем необходимых данных для конкретного приложения. [c.177] Основными данными при решении задач технологического проектирования и оптимизации являются физико-химические и теплофизические данные. Они обычно представляются в трех формах — в виде таблиц, диаграмм и уравнений. Наиболее распространенным способом все-таки является аналитическое представление, допускающее непосредственный расчет соответствующих параметров при заданных входных условиях. В химической технологии, особенно для целей проектирования, к наиболее распространенным данным обычно относятся давление пара, теплота испарения, удельная теплоемкость, плотность, теплопроводность, вязкость, теплота реакций, данные по пожаробезопасности, поверхностное натяжение, фазовое равновесие (жидкость—пар, жидкость—жидкость, жидкость—жидкость—пар, жидкость—твердое вещество, твердое вещество—пар, растворимость), кинетика реакций химического превращения, полимеризации, растворимости и т. д. [c.177] что эти данные необходимы в требуемом диапазоне по температуре и давлению. [c.177] Имеется два источника для заполнения информационной базы САПР. Это экспериментальные и расчетные данные. По степени достоверности предпочтение обычно отдается экспериментальным данным, особенно если эксперимент проводится целенаправленно, т. е. с учетом области применения результата. [c.177] Использование литературных данных по свойствам не всегда представляется возможным из-за специфических условий проведения эксперимента и ограниченности интервала по температуре давлению, составу и другим параметрам. К тому же часто отсутствует достоверная информация о точности публикуемых данных. Поэтому не лишена оснований оценка таких данных, выраженная в работе [11 Более половины данных по свойствам, опубликованных в журналах, непригодны, поскольку нет свидетельства того, что исследователь точно измерил то, что он намерен был измерить, а также что возможный источник ошибок был исключен или учтен при измерениях . [c.178] Расчет не всегда обеспечивает требуемую точность, но часто является единственным способом пополнения данных. В настоящее время имеется большое число методов д.ля определения отдельных свойств веществ, однако выбор соответствующего метода сопряжен с рядом трудностей, поскольку большинству из них свойственны следующие недостатки а) низкая точность б) ориентация на традиционный расчет и использование номограмм, таблиц и графиков для определения свойств веществ. Номограммы и таблицы не только снижают точность методов, но и затрудняют машинную реализацию в) узость области применения по классу веществ и диапазону изменения параметров. Это приводит к тому, что одно и то же свойство нужно рассчитывать по различным формулам в зависимости от вещества и интервала изменения параметров. Такие методы не только сложны в применении, но и не обеспечивают непрерывности зависимости свойств от параметров г) невозможность экстраполирования функциональной зависимости за область определения параметров ч) термодинамическая несовместимость методов. [c.178] Помимо точности, обеспечение непрерывности и дифференци-руемости зависимости, представляющей свойство, а также возможность экстраполирования (даже в гипотетические состояния) являются основными требованиями, предъявляемыми к машинным методам расчета. Эти требования позволяют исключить опасность зацикливания в точках разрыва функций (точках перехода к другим расчетным формулам) и прерывания итерационных расчетов при выходе значений за диапазон определения функции. В этом смысле (при необходимости экстраполирования) наилучшей зависимостью является линейная зависимость. [c.178] Организационно получение и накопление данных целесообразно оформить в виде группы или лаборатории, в функции которой входит следующее литературный поиск данных, разработка рачетных методов получения данных, разработка экспериментальных методов получения данных, оценка данных [2]. [c.179] Применительно к проблеме проектирования конкретного процесса необходимо установить а) какие данные по рассматриваемой проблеме имеются в литературе б) какие данные необходимо оценить или рассчитать в) являются ли эти данные достоверными г) какие экспериментальные данные необходимо определить дополнительно. Очевидно, решение всех задач, связанных с получением необходимой совокупности данных по рассматриваемой проблеме, следует проводить в совокупности в рамках одного подразделения или АСНИ. [c.179] Литературный поиск данных. Он основан прежде всего на знании библиографии и источников данных по рассматриваемой проблеме. При этом основным источником данных является первичная научная литература, поиск и обработку которой может качественно осуществить высококвалифицированный специалист. Может оказаться, что литературный поиск требуемых данных займет больше времени и усилий, чем непосредственное экспериментальное определение свойств, особенно если это связано с поиском специфических свойств в узкой области, например плотности или теплоемкости отдельного вещества при определенной температуре. Более обоснован поиск многих свойств вещества или одного свойства многих веществ. Результаты такого поиска составляют базу данных, на основе чего можно сделать вывод о необходимости расчета или измерения недостающих данных. [c.179] Литературный поиск существенно облегчается благодаря наличию вторичных источников данных в виде справочников, справочных систем, библиографических ссылок на другие источники. Это могут быть табличные данные всех свойств, табличные данные вместе с параметрами широко известных уравнений, таблицы выборочных значений, критически отобранные и обработанные компиляции. Важно, чтобы пользователь правильно сориентировался в этом многообразии вторичных источников и не сделал ошибки относительно их достоверности. Может оказаться, что данные во вторичном источнике являются лишь копией первичного, в то время как пользователь будет к ним относиться как к критически отобранным и проверенным. [c.180] Разработка расчетных методов получения данных. Она приобретает все большее значение по мере развития фундаментальных исследований в области теории растворов и молекулярной термодинамики. Более широко расчетные методы применяются в дополнение к экспериментальным данным. Даже хорошие экспериментальные данные часто нуждаются в аналитической форме представления для их интерполирования или экстраполирования или в качестве исходных данных различного рода систем. В других случаях потребность в расчетных методах появляется при расчете одних свойств по известным термодинамическим соотношениям для других, например энтальпии через теплоемкость, теплоты испарения через давление пара и т. д. Наряду с точными расчетными методиками часто возникает необходимость в оперативной оценке свойств, экспериментальное измерение которых достаточно трудоемко. В этом случае могут быть использованы, на первом этапе оценочные корреляции, прежде чем эти данные будут получены экспериментально. [c.180] Вернуться к основной статье