定性定量预测（共7篇）
定性定量预测 篇1
0 引言
矿产资源与评价是对资源的内外部条件、资源数量、资源质量及开发利用价值的评价, 它应用地质理论及其他技术预测出可能存在的矿床或者矿产资源, 同时对其潜在的社会政治及经济发展的地位作出推测。我国矿产资源定量预测及评价发展阶段分为:统计预测矿床阶段、以“求异理论”为基础的资源预测评价阶段、结合“数字找矿”的资源定量预测评价阶段。“三联式”定量成矿预测新理论以识别、揭示、提取和圈定成矿地质信息异常为重点, 把可疑矿产资源作为评价预测对象, 通过对建立矿床谱系以及地区成矿多样性进行深入揭示, 来达到预测矿床的目标。
1 地质不确定性、矿产预测不确定性来源及其评定预测途径
1) 地质及矿产预测不确定性首先来自于所取预测资料的不确定性, 其次, 还会由于地质测量的精度不够精确以及测量结果表达出现误差产生, 此外, 预测方法途径选择不当及研究过程中对地质变量处理不当也会导致不确定性。
2) 概率论理论及地质统计学是传统不确定性评价方法, 存在处理地质不确定性的不足, 经研究发现模糊数学适合地质不确定性评价。对于矿床品位评价的主要方法:地质几何学及地质统计学。研究表明, 建立在随机函数并考虑样本点空间关系的地质统计学不适于对小型矿床品位不确定性进行评价。模糊集因为可以以透明的方式表达任何概率下的不确定性而优于其他方法。利用模糊成员函数代替缺失数据可以大大减小由于区域矿产预测与评价过程中数据缺失而产生的不确定性。
2 地质异常
2.1 地质异常特征
1) 地质异常的属性特征包括:不均匀性和多样性、等级性和相对性、不连续性和突变性、随机性和不确定性、不规则性和自相似性。
2) 地质异常的几何特征包括形态特征和边界特征。地质异常按形态分类分为线性地质异常、环形地质异常以及面性地质异常。其中面性地质异常为面性分布的地质体的一些属性或者其组合所形成的异常场;线性地质异常是指具有线性特征的地质体及界面的地质异常场, 例如受古河床控制的沉积岩厚度异常;环形地质异常是沿某中心向外扩散所形成的带状异常。地质异常场的边界特点分为有确定、明显的边界, 例如古溶洞铝土矿沉积;有确定、不明显的边界, 这种边界表现不太明显而且时隐时现, 如韧性剪切带中的金矿化;以及有不确定、不明显的边界, 这种异常边界的标定随临界值的改变而改变。
2.2 地质异常时空演化
将研究区域层层划分, 不断缩小划分区域发现有异常的单元, 异常尺度会随着观测尺度的改变而改变, 虽然异常空间的分布具有不规则性以及不均匀性, 但有异常与无异常单元比例保持不变, 在时间间隔方面仍存在这种情况。由此可知, 地质异常的时空分布具有分形特征, 例如对于非常常见的断裂构造, 已经证实其断裂空间及几何分布有明显分形结构。
地质异常的演化呈现规律的时间交替阶段性, 并且集中分段。在不同的演化阶段, 地质异常具有不同的特点。地质异常的演化行为、动力学条件以及演化强度的强弱随着演化时间阶段的不同而不同。地质异常演化同时具有继承及叠加性, 例如对广西地区早期地质异常特征的回复和揭示, 采用层层剥离的方法逐步进行分析, 从而得出地质异常的空间演化过程。研究表明:广西地区的地质异常基本框架是由喜马拉雅运动第一幕奠定下来的, 之后晚期地质异常便是对早期的继承及叠加。同时结合广西地区不同演变阶段的矿产类型进一步研究, 发现不同时期不仅产生的矿产类型不同, 而且各自的组合特征以及资源潜力都有非常明显的不同。
2.3 地质异常识别提取及圈定
识别提取地质指标的方法包括地壳升降系数法 (即G值法) 、熵值法 (简称H值法) 、地质关联度法 (R值法) 、以及地质相似系数法等。此外, 还有地层组合熵和断裂密度等方法识别地质异常指标。圈定地质异常主要方法包括:数理统计法、极值理论法、模糊数学法、数量化理论、非线性地质异常分离提取技术以及经验法。数理统计法采用数理统计工具通过确定测量平均值及统计规律确定地质异常临界值;模糊数学法的核心是确定隶属函数, 之后才能确定阈值而得出异常临界值。确定隶属函数的方法除了采用统计实验法等数学方法还可以一句专家评分而定, 这种专家评定方法具有一定主观性, 但能反映大量经验积累。
3 基于地质异常的矿产预测与评价流程
3.1 预测单元划分
作为矿产资源评价过程的一个关键环节, 预测单元划分可以确定地质变量观测尺度及取值范围而提高评价结果的准确性。单元类型和大小取样不同, 预测结果的精确程度则不同, 从而直接影响评价效果。因此, 确定最佳预测单元非常重要。一般预测单元可分为规则网格单元以及不规则地质单元。
3.2 地质背景划分
地质背景场研究的实质是对研究区域进行地质环境分类, 是地质异常研究的基础。地质背景是指在一定地质环境及作用下的地质演化阶段可以形成在物质成分以及成因序列等方面都有密切联系区域的各种地质体。通过对地质背景的划分有利于帮助查明不同地质环境及作用的分布。
3.3 异常识别与提取
面性地质异常识别和现行地质异常识别是主要的地质异常识别方法。上文已经对其识别、圈定以及提取指标方法进行了讲解。这里主要介绍提取区域成矿地质信息的研究对象。它们包括地基构造、地层及地质构造等方面的相互关系以及它们的三维空间分布规律。同时这些也是控制区域成矿作用以及确定矿床点产出状态的基本因素。
3.4 圈定预测区域、估算资源量
矿产预测将相关资料进行处理转化为资源量的数据, 从而层层圈定目标, 提高找矿成效。按矿产预测成果性质划分预测方法可分为定量预测、定性预测、主观预测以及经验预测。无论采用哪一种方法都必须遵循一定原则, 即整体性、动态原则、最优化及实用性原则。
3.5 预测区域优选原则及方法
预测远景区优选是体现成矿预测研究成果直接物化的形式, 为后续工作安排提供依据。预测远景区优化遵循系统优化、综合评判原则。可以采用经验类比法、综合信息法以及数学模型法对预测远景区进行优选。
4 矿产预测不确定性评价
4.1 地质不确定性分类及不确定性来源
地质不确定性是由于地质复杂性、变化多样性及人类认识不完备导致的。地质不确定性随着地质体或者地质特征的变化度的增大而增大;由于人类认识不完整导致的矿产预测不确定性占很大部分。在数据准备阶段、地质评价和解释阶段都会产生地质不确定性。
4.2 矿产预测不确定性
地质异常研究以及成矿预测的不确定性存在于预测研究的全过程, 其目的在于确定影响矿产预测风险的主要因素并分析风险大小。矿产预测不确定性一方面源于矿产预测中的数据处理、信息提取及综合、成果表达等带来的不确定性, 另一方面源于地质不确定性。
4.3 矿产预测不确定性传播
由矿产资源不确定性模型和矿产预测评价的不确定性根源来自于地质数据的不确定性。而这一不确定性主要是由于地质本身的复杂性及变化多样性导致, 其次, 由于认识不完备引起地质观测不确定。目前对于不确定性分析上都是分阶段的, 将这一复杂系统分为几个阶段, 将复杂问题简单化并逐一解决。
5 基于地质异常的矿产预测
5.1 矿产预测评价体系在“三联式”矿产预测评价体系中的作用
以求异思想为基础的地质异常成矿预测理论经过不断完善发展形成了以“地质异常”“成矿多样性”“矿床谱系”为核心的“三联式”定量成矿理论。“三联式”以其理论方法为核心, 结合GIS技术, 突出其数字化、定量化矿产评价特色。
5.2 系统设计与实现
地质异常是指地质体或者其组合体在构造、成分结构以及成因次序上与周围环境存在明显差异。基于GIS地质异常预评系统的核心是识别、提取、圈定新型隐式和深层致矿地质异常。该系统利用控件对工作区进行分析操作, 将单元划分为规则网格单元或者地质单元, 通过地质变量与变量购置完成地质异常识别、提取与圈定。
6 工程实例
广西贵港某金矿原本是一个小型金矿, 经过多年的开采, 资源已接近枯竭。2007年, 为了寻找接替资源, 延长矿山寿命, 对其进行了矿区外围及深部的成矿预测研究, 将矿区分为5个找矿靶区, 共收集了近100多个工程的基本数据, 样品300多件, 主要取自坑道刻槽, 专家根据矿质条件对其进行科学分析, 利用数量化理论和变异函数计算拟合, 借助“三联模式”建立了“矿床数学模型”, 预测深部找矿潜力很大。后经钻孔验证, 深部矿体平均品位×.××g/t, 平均厚度×.××m, 新增黄金××.××t, 效果非常好, 解决了矿山的接替资源。
7 结语
地质异常矿产预测体系不断发展形成了“三联式”成矿体系。探讨了地质异常的地质基础和数学基础开发利用机制、模糊数学等方法, 它基于GIS系统, 从而达到矿产定位预测和矿产潜力预测。
摘要：随着寻找矿藏难度的日益增大, 国内外地质学者都非常关注如何提高寻找矿藏效果。提高矿产勘查主要应从加强相关实验研究和成矿地质理论探索以及加强找矿方法研究等方面入手。
关键词：地质异常,矿产,预测,评价
参考文献
[1]叶天竺.固体矿产预测评价方法技术[M].北京:中国大地出版社, 2004.
[2]赵鹏大.中国地质异常[J].地球科学, 1995 (2) .
定性定量轻松判断溶液状态 篇2
1.通过定性分析判断
溶解度曲线的意义:①曲线上的每一点表示某物质在某温度下的溶解度, 如按坐标数据配制溶液恰好为饱和溶液。②曲线下方每一点表示如按坐标数据配制溶液为不饱和溶液。③曲线上方每一点表示如按坐标数据配制溶液, 溶质不能完全溶解。
例1:下图是某种固体物质的溶解度曲线, A、B、C三点表示的溶液状况是 ( )
解析:A点表示饱和溶液+未溶解的溶质;
B点表示溶液恰好为饱和溶液;
C点表示溶液为不饱和溶液。
2.通过观察溶液判断
(1) 析出晶体后的溶液一定是饱和溶液。
(2) 一般地说, 要确定某一溶液是否饱和, 只要看在一定温度下, 有没有不能继续溶解的剩余溶质存在, 如果有不能继续溶解的剩余溶质存在, 那么这种溶液就是该溶质的饱和溶液。
(3) 若溶液中没有剩余溶质存在, 需要向其中加入少量该溶质, 若溶质不溶解且溶质质量不再减少, 可确定原溶液已饱和。
例2:一杯10℃的硝酸钾溶液, 能证明它是饱和溶液的方法是 ( )
A.蒸发掉5g水有晶体析出
B.把温度降到0℃时有晶体析出
C.加入少量KNO3晶体, 不再溶解
D.上述三种方法都可以
答:C
例3:将熟石灰粉末放入盛有水的烧杯中, 充分搅拌后, 有白色固体颗粒下沉, 其上面清液是 ( )
A.稀溶液 B.浓溶液
C.饱和溶液 D.不饱和溶液
答:C
3.通过定量计算判断
(1) 根据一定温度时, 某物质溶液中溶质的质量分数, 判断溶液是否饱和。
若一定温度时, 某物质溶液中溶质的质量分数为C%, 假设此溶液为饱和溶液, 根据该温度下其溶解度S计算出该饱和溶液中某溶质质量分数A %, 将A与 C比较可判断。
若C%=A%, 则该溶液为饱和溶液;
若C%<A%, 则该溶液为不饱和溶液。
例4. 20℃时, 氯化钠的溶解度为36g, 此温度下配制某氯化钠溶液, 测得溶液中溶质的质量分数为25%。该溶液是 ( )
A.饱和溶液 B.不饱和溶液
C.很稀的食盐溶液 D.无法判断
(2) 一定温度时, 向一定量的溶剂中加一定量溶质, 判断溶液是否饱和。
若
若
若
例5. 秋天腌咸菜时, 需要配制室温 (20℃) 时的食盐饱和溶液.现将5kg食盐放入12kg水中, 加热, 充分搅拌, 再冷却至室温.所得溶液是否饱和? (20℃时NaCl的溶解度为36g, 水的密度视为1g/cm3) 。
解:
(3) 根据升温或蒸发一定量溶剂析出晶体量, 判断原溶液是否饱和。
例6.在20℃时, 将某物质的溶液蒸发掉60g水后, 温度降到20℃, 析出无色晶体5g, 再蒸发掉60g水, 温度仍降到20℃, 又析出晶体6g。原溶液是否饱和?
加味天麻胶囊定性定量方法研究 篇3
1 仪器与试药
日本岛津LC-20ATVP高效液相色谱仪。天麻素对照品 (批号:110807-200705) 、当归对照药材 (批号:120927-200613) 、独活对照药材 (批号:1209407-200708) 、羌活对照药材 (批号:121405-200401) (均购自中国食品药品检定研究院) , 加味天麻胶囊 (由某医院提供, 批号分别为201300509、201300912、201301004、201400305;每粒重0.25g) ;乙腈为色谱纯, 甲醇为分析纯, 水为超纯水。
2 薄层定性鉴别
2.1 羌活、当归、独活
取本品5粒, 研磨制样备用;取缺羌活、当归、独活做阴性样品。再取羌活、当归、独活对照药材各2g, 分别加乙醇10mL, 在水浴上加热回流提取2h, 放冷, 滤过, 滤液浓缩至1mL, 作为对照药材溶液。照薄层色谱法 (中国药典2010年版一部附录VI B) 试验进行。阴性对照无干扰 (图1) , 再喷以8%磷钼酸乙醇溶液, 于105℃烘约10min。供试品色谱中, 在与独活、当归对照药材色谱相应的位置上, 显相同颜色的斑点。阴性对照无干扰, 见图2。
3 天麻素含量测定
3.1 供试品溶液制备
取装量差异项下的本品内容物约1g, 精密加入稀乙醇50mL, 定量, 加热回流, 冷却, 定量, 补重, 摇匀, 滤过, 精密量取滤液10mL, 浓缩至近干, 残渣加乙腈-水 (3∶97) 混合溶液溶解, 转移至25mL量瓶中, 用乙腈-水 (3∶97) 混合溶液稀释至刻度, 摇匀, 滤过, 取续滤液, 即得。同理制备阴性参照样品。对照品溶液取干燥至恒重的天麻素对照品10.06mg用甲醇溶解制备成浓度为50.3μg·mL-1的样本备用。
3.2 色谱条件
Dikma Diamonsil C18柱 (250mm×4.6mm, 5μm) ;流动相:乙腈-0.05%磷酸溶液 (3∶97) ;流速:1.0mL·min-1;柱温:40℃;检测波长:220nm;进样量:10μL。理论塔板数按天麻素峰计算应不低于5 000。
3.3 专属性试验
分别精密吸取供试品溶液、对照品溶液、阴性样品溶液各10μL, 注入液相色谱仪中, 在天麻素对照品色谱相应的位置上, 供试品溶液具有相同保留时间的色谱峰, 阴性液在此峰位无吸收, 对本品中天麻素含量测定无干扰。见图3。
3.4 线性关系考察
精密吸取浓度为50.3μg·mL-1的对照品溶液1、5、8、10、15、20μL, 分别注入液相色谱器仪中, 按上述色谱条件测定峰面积值。计算回归方程, 天麻素回归方程为:Y=113 508 264 X-40 825, r=0.999 7, 天麻素进样量在5.03~100.6μg范围内线性关系良好。
3.5 精密度试验
精密吸取供试品 (批号201301004) 溶液10μL, 注入液相色谱仪中, 连续进样6次, 分别测定各次峰面积, 天麻素峰面积的RSD为0.76%。
3.6 稳定性试验
取供试品 (批号201301004) 溶液, 分别在0, 4, 6, 8, 12, 24h, 进样10μL, 测定色谱峰面积, 结果天麻素峰面积的RSD为0.29%。表明样品溶液在所考察时间内稳定性良好。
3.7 重现性试验
取同一批供试品 (批号201301004) , 精密称取6份, 按供试品测定项下方法操作, 重复测定6次, 测得天麻素平均含量为0.546 1mg·g-1, RSD为0.42%。表明该方法重现性好。
3.8 加样回收率试验
取已知天麻素含量 (批号201301004, 天麻素含量0.546 1mg·g-1) 供试品9份, 每份1g, 分别精密加入浓度为50.3μg·mL-1的天麻素对照品溶液8.0、8.0、8.0、10.0、10.0、10.0、12.0、12.0、12.0mL, 按供试品溶液制备方法操作, 测定加标样品中天麻素含量, 计算回收率, 结果见表1。
(n=9)
3.9 样品含量测定
取不同批号的样品, 按供试品测定项下方法操作, 测定天麻素含量, 结果见表2。
(n=3)
4 结论
本试验建立的含量测定方法具有简便、灵敏、准确且专属性较强的优点, 可有效控制加味天麻胶囊的产品质量, 具有一定的实际意义。
参考文献
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定性定量预测 篇4
目前定量模型与定性知识相结合的建模方法主要有以下几类:(1)基于非因果类定性物理建模的研究,它来自定性物理方法的研究成果,基于流的概念,但无法描述因果类的定性模型[1]。(2)基于有向图的定性因果关系建模,它能通过图形结构清晰地描述因果关系,但对于非因果类的定性模型则无法描述[2]。(3)文献[3]提出了基于多学科虚拟样机系统高层建模语言的定性定量集成建模方法,但该方法只适合对基于因果关系的定性系统建模,并不具有较高的通用性。(4)文献[4]对复杂系统定性定量综合建模与仿真平台体系结构进行研究,提出了基于模糊因果导向图的定性定量建模方法,但该方法不具有逆向推理能力。
上述研究中有些只适于连续系统、离散系统和连续离散混合系统等定量系统建模,有些是针对特定的定性模型与定量模型相结合的建模研究,没有全面地解决定性定量集成建模问题。COSIM理论是一种基于不同领域异构模型搭建复杂产品虚拟样机系统的建模仿真理论与方法,该方法使模型的描述规范与算法实现了分离,保证了建模规范的独立性。本文是在COSIM建模的基础上,提出一种能够较全面通用地描述定性定量复杂系统的建模方法。它采用专家经验中的置信规则来描述定性知识,并与定量模型相结合,实现定性定量模型统一建模,通过对UMl建模语言的扩展,提出了集成建模语言。
1 集成建模方法
1.1 COSIM基本理论
COSIM理论采用基于端口的建模策略,将虚拟样机涉及的各种异构仿真模型描述为规范化的仿真组件,通过仿真组件模型的组合实现多学科虚拟样机的快速构建[5]。该理论的核心是基于元-元模型的层次化模型结构,它从形式化上划分为元-元模型、元模型以及模型[5]。
(1)元-元模型包含元关联Association、元端口Port、元约束Constrain。形式化描述:
M0:<Port,Association,Constrain>
(2)元模型包含端口项PortItem、端口Ports、接口Interface、映射Mappings、逻辑关系Connecting和连接Coupling。
形式化描述
M1:<PortItem,Ports,Interface,Mapping,Connecting,Coupling>
(3)模型包含原子组件模型和复合组件模型。
其中原子组件模型由端口和映射组成,是不可再分的模型单位,形式化描述
EM:<{Interface},{Mappings}>
复合组件模型包含原子组件模型及原子组件模型端口间的连接。复合组件模型的形式化描述
CM:<{Interface},{EM,CM},{Couplings}>
1.2 层次化模型描述
基于COSIM的定性定量集成建模的层次化模型结构是对复杂系统层次的形式化划分,它定义了不同抽象层次的元-元模型、元模型以及模型。通过在COSIM理论的层次化模型的基础上进行扩展,使其能够对定性定量集成系统进行建模。
(1)元-元模型层。元-元模型中增加定性知识、定性关系和定性约束的描述。
1)元端口Port包含的信息主体Content在定量数据Data和事件Event基础上增加定性知识Knowledge,形式化定义为
Content=<Data | Event | Knowledge>
2)元关联Association不仅仅指定量信息之间的映射关系,还包含定性知识之间的逻辑关系,以及定性知识与定量信息间的转换关系。
3)元约束Constrain在已有的定量元约束基础上增加定性元约束。
(2)元模型层。元模型是元-元模型的实例化,由以下几部分组成:
1)元端口Port在元模型层实例化为端口项PortItem、端口Ports和接口Interface。
2)元关联实例化包括映射Mapping和逻辑关系Connecting,映射主要用于刻画端口之间的定量关系,逻辑关系主要刻画原子模型端口之间的定性关系。
3)定性模型跟定量模型的描述形式不同,且它们之间需要进行信息交互。因此,元关联和元约束共同产生的实例连接Coupling增加了定性端口跟定量端口间的信息交互和定性定量模型转换。
(3)模型层。
原子组件模型和复合组件模型是系统建模的主要模型元素。其中原子组件模型从功能和结构上是不可再分的,也是最基本的建模重用单元。
原子组件模型中增加了定性知识输入输出接口iPk和oPk,状态不仅指输入输出接口上的特定映射关系,还包含定性模型之间的逻辑关系。原子组件形式化描述为:
EM=<Para,Init,iPd,iPe,iPk,oPd,oPe,oPk,STATE,StatTF,T>
复合组件模型是由原子组件模型按一定的业务逻辑关系组合而成的粒度更大的仿真模型。其形式化描述为
CM=<Para,Init,iPd,iPe,iPk,oPd,oPe,oPk,ID,
以上对层次化模型结构中元-元模型层、元模型以及模型层进行了形式化定义,为复杂系统统一建模描述提供了一种模型规范,包括对系统静态结构和动态行为的描述。
1.3 基于置信规则的定性模型建模
现有的定性建模方法大多数是基于人工智能领域相关技术发展出来的,各种定性建模方法都有一定的适用范围和局限性。如基于模糊因果有向图的建模方法虽然能够表示定性知识之间的因果关系和模糊性,但难以刻画不确定性和不同属性的分布性。置信规则可以描述模糊性、不确定性和不完备性,且形成的置信规则库能够全面系统地综合定量信息和专家经验,作为定性推理的样本数据。因此,本文采用置信规则对定性知识进行建模。
1.3.1 置信规则描述
置信规则提供了一种能够包含更多信息、同时更加接近现实的知识表达方式。置信度是根据专家经验的主观判断得到的,在IF-THEN规则的结果部分加入置信度,同时考虑前提属性权重和规则权重,就可以得到置信规则。置信规则的描述如下所示:
Rk:if Ak1 and Ak2 and AkMk then{(D1,β1,k),(D2,β2,k),…,(DN,βN,k)} (1)
并有规则权重θk和属性权重δ1,k,δ2,k,…,δMk,k。Ak1表示规则前件,由多个基本事件析取或合取组成;θk表示第k条规则的规则权重,它反映了在第k条规则相对于其它置信规则的重要程度;δi,k表示在第k条规则中第i个前提属性的权重,反映在规则中第i个前提属性相对重要性;βj,k表示在第k条规则中第j个评价结果Dj的相对置信度。
1.3.2 基于置信规则的定性模型建模语法
根据置信规则理论,即式(1),确定基于置信规则的定性系统的知识建模要素。
置信规则前件Ak1建模:规则前件由多个基本事件/变量通过逻辑关系组成,基本事件/变量是组成一条置信规则前件的最小元素,建模时通过领域专家给出仿真系统的基本事件、各个基本事件的状态进行表示。
置信规则结论Dj建模:结论是由基本事件/变量导出的结论,它同样是由基本事件/变量组成。建模时由领域专家给出系统的结论事件、各个结论事件的状态。
规则置信度建模:规则置信度分为前件置信度、结论置信度、基本事件置信度、结论事件置信度和规则本身的置信度。建模时通过专家给出各部分的置信度。在规则描述中用θk、δi,k和βj,k表示。
逻辑事件建模:逻辑事件表达的逻辑包括“与”和“或”,在公式中对应And和Or。逻辑门能把两个以上输入事件进行连接,组成规则的前件或后件。
1.4 定性定量集成模型的联合求解
定性定量集成建模方法除了对定量模型、定性模型的建模及其模型间的接口关系进行研究分析,还对定性模型跟定量模型联合求解的过程进行研究。在COSIM建模基础上引入定性模型后,定性定量模型求解过程中就需考虑定量模型跟定性模型间的信息交互和定性定量模型转换方法这两方面内容。
对于相互独立的定性和定量模型,它们之间没有信息交互,不需要接口;对于相互辅助的定性模型和定量模型,它们需要进行信息交互和联合求解。定性定量集成模型如图1所示,具体的定性定量模型的信息交互及联合求解过程如下:
(1)定性定量原子组件模型接收外部激励的数据输入、知识输入及事件输入。(2)通过定性定量模型分解模块,将定量数据及与定量模型相关的事件分配到定量模型进行解算,并将相关信息分配到定性模型进行定性推理。(3)定量模型通过定量算法进行数据解算,同时,改变系统状态。(4)当定量模型需要定性模型的推理结果时,输出相应的定量信息通过模型转化器转化成推理所需要的输入;定性模型通过推理引擎结合采用置信规则描述的定性知识进行推理,产生定性知识,通过模型转化器传送给定量模型。(5)当定性模型需要定量模型计算出的数据时,信息交互流程和步骤(4)相反。(6)若定量模型和定性模型可以独立完成各自的任务,则两个模型将得出的结果直接通过自有接口输出。
定性定量模型联合求解除了分析信息交互以外,还需对模型转换的方法进行研究。现已有许多成熟的定性定量转换方法[4],这里不作为研究重点。
1.5 定性定量集成建模语言
1.5.1 UML的扩展机制
UML提供多种扩展机制,允许建模者在不改变基本语言的情况下做通用扩展。这些扩展机制已被设计好,以便在不需理解全部语义的情况下存储和使用[7]。因此,扩展设计为字符串来存储和操纵,对于不支持扩展机制的工具来说,扩展只是一个字符串,它可以作为模型的一部分被导入、储存。同时,用户通过后端工具处理各种扩展设计,为它们需要理解的扩展定义特定的语法和语义。UML的扩展机制包括约束、标签值和版型[7]。
1.5.2 基于COSIM的UML建模语言的扩展
统一建模语言(UML)融合了当前一些面向对象的主要概念和技术,它定义良好、易于表达、功能强大,具有可视化功能,是面向对象的标准化的统一建模语言[7]。但UML不能直接支持模型的复合关系,也不直接对定性系统的描述。而基于COSIM的定性定量集成建模方法是对定性定量混合系统的一种形式化描述,并且提供了模块化的系统说明方法。本文充分利用COSIM建模的优点,在UML中引进模块化、描述定性定量系统的原理,对UML进行适当的扩展,使得能够描述复杂的定性定量建模方法。
在不更改基本UML元模型的前提下,对UML进行各种扩展。同时,结合基于COSIM的定性定量建模的特点,原子组件模型通过在UML的基础上,为类增加接口,类之间的交互关系是通过类的输入/输出进行描述;复合组件模型通过为包增加接口,包内部的交互关系通过类或包的输入/输出进行描述。因此,通过版型来对 UML进行扩展。
(1)原子组件模型。
在UML原先类的基础上,为类增加了输入/输出数据接口、输入/输出事件接口、输入/输出知识接口;原子类之间的交互是通过原子类的输入/输出来进行的。在UML的类图基础上增加以下图形元素对原子组件进行相应的图形化描述,如图2～图5所示。
(2)复合组件模型。
作为系统模型的基本构成单元,原子组件模型是不能进一步分解的,但把关系紧密的原子组件集合在一起,形成复合组件模型。类似在面向对象软件开发的视角中,类是构建整个系统的基本构造块,但对于庞大的应用系统而言,其包含成百上千的类,相互间关联关系复杂、多重性等,因此,将由许多相似性质的类组成了包。类似原子组件,复合组件的将对UML中的包进行了版型扩展。在原先包的基础上,为包增加了输入/输出数据接口、输入/输出事件接口、输入/输出是指接口。和复合组件一样,包中可以包含多个不可再分的类或者多个包。
2 集成建模在鱼雷规避系统中的验证
鱼雷规避系统[8]根据制定好的初始战场态势进行布局,包括红兰双方的经度、纬度、航速和航向等初始信息。仿真开始后,红方和兰方按照设定信息进行机动。红方发现目标后,发射鱼雷攻击目标。兰方若探测到鱼雷,结合由专家经验制定好的规则实时调用推理机,获得自己的规避行为,进行规避。
2.1 定性定量相结合的鱼雷规避模型
鱼雷规避系统的静态结构由系统优化模型、遥测信息计算模型和目标规避模型等原子组件模型EM(如图6中的矩形框)组成,这些EM通过接口进行耦合连接(如图6中圆形、方形、三角形及椭圆形端口,分别表示初始化端口、事件端口、数据端口及知识端口)。
静态结构中目标规避模型是原子模型,EM=<NULL,NULL,iDataPort,iEventPort,NULL,oDataPort,oEventPort,NULL,NULL,NULL,T>,其部分数据端口、事件端口如图 7(a)所示,其它原子模型类似。推理模型是定性定量复合组件模型,它根据规避规则进行推理,得出目标规避的航速、航向和诱饵发射判断等行为,其部分数据端口、事件端口和知识端口如图 7(b)所示,其它复合组件模型类似。
目标规避模型的动态行为包括在系统运行过程中涉及到的定量和定性模型,目标在航行过程中探测到鱼雷信息后,调用推理机,通过推理机推算出的结果进行规避。具体状态变化如图8所示。
兰方艇由声纳获得鱼雷信息,结合专家制定好的规则调用推理机得到规避行为,但定量模型不能完成定性推理的部分,则需要调用FuzzyClips推理机辅助来完成鱼雷规避。
2.2 实验结果及分析
实例根据是否调用推理机,目标成功规避鱼雷的概率进行对比,对提出的建模方法进行验证。实验1没有调用推理机,当目标受到鱼雷攻击时,按照预定的方式,发射两颗诱饵和进行简单的规避。实验2引入定性规避模型,当目标发现鱼雷后,实时调用推理机,根据推理结果,进行相应的规避,仿真效果如图9所示。
两次仿真的初始信息相同,目标和本艇的初始速度均为18 m/s,鱼雷的初始速度为20 m/s,声纳能探测到鱼雷的距离均设置为1.5 km,鱼雷和目标的初始距离为8 km。通过多次仿真运行,设置不同的鱼雷航程,来比较实验1和实验2中目标成功规避鱼雷的概率。
通过应用效果的比对分析可以看出,实验2采用提出的建模方法对鱼雷规避系统进行建模,定性部分用置信规则描述,调用推理机后,目标成功规避鱼雷的概率相比实验1高。因此,本文提出的定性定量建模方法能够全面准确地描述鱼雷规避系统。
3 结束语
在COSIM基础上引入定性模型,从定性定量集成建模的层次化模型结构、定性知识模型的描述、定性定量模型相结合、定性定量建模语言等4个方面对建模方法进行研究,最后,通过对鱼雷规避仿真系统进行建模和实验结果比较进行验证。下一步的研究工作主要是进一步完善定性定量结合的复杂系统建模语言,根据不同的模型提出具体的定性定量转换方法,以更好地解决面向领域的定性定量统一建模与协同求解问题。
摘要：定性建模技术相比定量建模技术能更加准确地描述复杂系统中的混沌性、不确定性和不可预测性。为全面系统地描述定性定量复杂系统,将定性建模技术跟定量建模技术相结合,提出一种基于多学科虚拟样机建模仿真理论(COSIM)的集成建模方法。在此基础上引入基于置信规则的定性知识和定性接口的描述,提出了集成建模的层次化模型结构的形式化表示方法;同时,基于对仿真系统中定性推理和定量解算的统一调度,给出了一种定性定量协同求解方法,最后,通过对UMl建模语言的扩展,提出了集成建模语言。通过设计并实现鱼雷规避仿真系统,验证了该建模方法的有效性。
关键词：COSIM,定性定量结合,置信规则,建模语言
参考文献
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定性定量预测 篇5
关键词：煤与瓦斯突出,煤体结构,煤的筛分指数,揉皱系数
0 引言
煤体结构和构造煤是既相互联系又相互区别的两个概念, 都与煤与瓦斯突出危险性评价密切相关, 已成为瓦斯地质学科研究的核心内容[1,2]。在瓦斯地质研究领域, 不同的研究者对煤体结构概念的认识略有差异。煤体结构通常有两层含义, 一是指煤的破坏类型, 二是将煤层作为一个整体, 反映煤层的结构特征[3,4]。以往对煤体结构已经进行了诸多研究。通常来说, 对煤体结构的定性描述较多, 而对煤体结构的定量评价很少。本文在前人研究的基础上, 对煤体结构的定性描述和定量评价进行总结, 并就不同的煤体结构对应于不同的煤与瓦斯突出危险性提供案例分析。
1 关于煤的破坏类型
在构造应力的作用下, 有的煤发生了碎裂和揉皱, 这样的煤, 从形成原因的角度, 称为构造煤;构造煤由于具有煤质松软的力学特征, 故又被称为软煤。同时, 在构造应力的作用下, 有的煤则没有破碎, 保留了煤的原始结构, 这样的煤, 称为原生结构煤。为了研究煤的破碎程度与瓦斯涌突出之间的关系, 引入了煤的破坏类型的概念。
1.1 煤的破坏类型的定性描述
通常, 普遍被研究者接受并广泛采用的是将煤的破坏类型分为5类[5,6]。Ⅰ类:煤未遭受破坏, 原生沉积结构、构造清晰;Ⅱ类:煤遭受轻微破坏, 呈碎块状, 但条带结构和层理仍然可以识别;Ⅲ类:煤遭受破坏, 呈碎块状, 原生结构、构造和裂隙系统已不保存;Ⅳ类:煤遭受强破坏, 呈粒状;Ⅴ类:煤被破碎成粉状。原生结构煤包括Ⅰ类、Ⅱ类, 不会发生煤与瓦斯的突出, 属于非突出煤。构造煤包括Ⅲ类、Ⅳ类、Ⅴ类, 具有煤与瓦斯突出的危险性, 属于突出煤。
1.2 煤的破坏类型的定量评价
煤的破坏类型, 是根据对煤的肉眼观察, 用类型来反映煤结构的破坏程度, 因而是经验的、定性的, 缺少客观的、定量的分类指标;而且用类型, 无法进一步区分在同一类型时不同煤的破坏程度的差异。因而对煤的破坏程度进行定量评价是有意义的。
随着破坏程度增加, 细粒级的煤增多, 粗粒级的煤减少, 因而, 可以采用煤的粒度特征来反映煤的破坏程度。赵志根[7]尝试采用筛分分析的方法, 得出粒径小于0.5 mm煤占整个样品重量的百分含量, 即筛分指数, 来定量反映煤的破坏程度。赵志根的研究成果表明:筛分指数与煤的破坏类型之间有较好的对应关系;Ⅰ类煤的结构完整, 筛分指数为0, 随着煤样破坏类型由Ⅱ、Ⅲ类向Ⅳ、Ⅴ类变化, 筛分指数也随着增大, Ⅱ类煤的筛分指数为4.5~7.7, Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ类煤的筛分指数分别为9.2~17.8、16.6~25.3、25.8~42.7。该研究成果说明:筛分指数能反映煤的破坏程度, 用筛分指数这个定量指标来评价煤的破坏程度是可行的;筛分指数在实际应用中, 不仅弥补了煤的破坏类型的不足, 而且有时比煤的破坏类型更有效。吴基文和赵志根[8]对淮北矿区海孜煤矿也进行了类似的研究并得出一致的认识。
2 关于煤体结构
一个煤层往往由多个分层组成, 每个分层的特征, 通常用煤的破坏类型来表示;而对于整个煤层来说, 各个破坏类型煤分层之间的组合关系、具有煤与瓦斯突出危险性的构造煤所占的比重, 可以用煤体结构来表示。
2.1 煤体结构的定性描述
通常, 对于整个煤层都是从顶板到底板进行观察和描述;各个煤层往往都具有层状结构, 但煤的破碎程度相差很大。赵志根[9]通过对淮南矿区谢二矿和新庄孜矿的10个主采煤层的结构破坏特征的研究表明, 不同煤层的结构破坏特征相差很大;C13、B11b、B9b、B4煤层的结构破坏严重, 煤层中构造煤十分发育, 松软易碎, 呈碎粒状、鳞片状、粉末状以及土状、泥状等;B10、B6、A3、A1煤层的结构保存基本完好, 煤层的条带状结构清楚, 各条带横向延续性稳定, 煤块大而坚硬;B8、B7煤层的结构介于以上二者之间, 破坏不严重, 条带状结构较清楚, 构造煤发育较少。吴基文和赵志根[8]对淮北海孜煤矿也进行了类似的研究, 7、8、9煤层的结构破坏严重, 煤层中构造煤发育, 大都成碎粒状、鳞片状、粉末状等;10煤层的结构保存基本完好, 煤层的条带状结构清楚。
2.2 煤体结构的定量评价
可以采用两个指标来进行定量的评价, 一是软煤比, 二是揉皱系数[9,10]。软煤比:是指在某个煤层中, 软煤分层厚度与煤层总厚度之比, 通常采用Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ类煤分层厚度的总和与煤层总厚度之比来表示;该值越高, 煤层的结构破坏程度越大, 煤层越不稳定, 煤与瓦斯突出的可能性越大。软煤比考虑了所有软煤分层的厚度, 但没有考虑Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ类煤与煤与瓦斯突出危险性之间的差异, 揉皱系数则弥补了这个不足, 把不同突出危险性的煤分层厚度取不同的权重。二是揉皱系数:是指某个煤层, 以各煤分层的破坏类型为基础, 利用经验公式计算得到, 从煤层的整体上来反映该煤层的结构破坏程度的一个定量指标;不同的研究者采用的权重系数有所差异。通常来说, Ⅰ、Ⅱ类煤分层不具有突出危险性, 权重系数取0, Ⅲ类煤分层是过渡类型, 权重系数取0.5, Ⅳ、Ⅴ类煤分层具有突出危险性, 权重系数取1.0;经过加权后的各个煤分层厚度之和与煤层总厚度之比为揉皱系数。
赵志根[9]采用软煤比、揉皱系数指标对淮南矿区的10个主采煤层进行研究, 其成果如表1所示。从表1可以看出, C13、B11b、B9b、B4煤层的软煤比大于0.6, 揉皱系数大于0.4, 定量地表示出煤层结构十分破碎;B6、A3、A1煤层的软煤比、揉皱系数均为0, 定量地表示出煤层结构保存十分完好, B10煤层偶见构造煤, 煤层结构基本完好;而B8、B7煤层的软煤比、揉皱系数均较小, 介于上述两者之间, 构造煤少量发育, 煤层结构保存较完好;通过软煤比、揉皱系数指标, 定量地反映出煤层结构破坏的严重程度。
吴基文和赵志根[8]采用揉皱系数对淮北海孜煤矿也进行了类似的研究, 其成果如表2所示。从表2可以看出, 揉皱系数定量地反映出煤层结构破坏的严重程度, 海孜煤矿的10煤层揉皱系数小, 定量地表示出煤层结构基本完好, 8、9煤层揉皱系数大于0.7, 7煤层揉皱系数远大于0.7, 达到1.0, 定量地表示出煤层结构十分破碎。
3 关于煤体结构的类型
3.1 对煤体结构类型的思考
在工程地质领域, 岩石和岩体是两个不同的概念, 岩体是由结构体 (岩石) 和结构面组成的, 因而也就存在岩石力学和岩体力学的区别[11]。在瓦斯地质领域, 从严格意义上说, 煤的破坏类型和煤体结构也应该是两个不同的概念, 煤的破坏类型对应于岩石结构, 反映每个煤分层的特征, 煤体结构对应于岩体结构, 反映整个煤层的特征。煤体结构与岩体结构既有相似性又有差异性, 煤是岩石的一种, 煤体是岩体的一种, 岩体结构主要应用于工程地质领域, 而煤体结构主要应用于瓦斯地质领域。
3.2 煤体结构类型的划分
岩体结构分为整体块状结构、层状结构、碎裂结构和散体结构, 不同的岩体结构类型与工程的稳定性密切相关, 因而岩体结构理论得到广泛且成功的应用[11,12]。与岩体结构的分类相对应, 也可以将煤体结构分为几种类型, 并将不同类型与煤与瓦斯突出危险性之间建立联系。这方面的研究比较多, 如陈跃[13]对陕西韩城矿区进行研究, 对于煤分层存在不同煤的破坏类型的煤层, 采用分层厚度达到该煤层总厚度的50%以上, 分层的破坏类型代表该煤层的煤体结构;也有研究指出[14]:在具有良好的瓦斯赋存条件下, 揉皱系数在0.3左右可以作为煤层的突出危险性指标, 揉皱系数在0.7以上可作为严重突出危险性指标;还有煤体结构分类的国家标准[15]:依据煤的宏观煤岩类型的可分辨程度、层理完整度、煤体破碎程度、裂隙及揉皱发育程度、煤体手试强度等宏观特征进行分类, 将煤体结构分为原生结构、碎裂结构、碎粒结构和糜棱结构。
3.3 煤体结构类型与瓦斯危险性
不同的煤体结构类型具有不同的煤与瓦斯突出危险性, 本文提供具体案例;煤体结构分类采用文献[15]的方案, 分为原生结构、碎裂结构、碎粒结构和糜棱结构;煤的破坏类型, 采用文献[5-6]的方案, 分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ类。
原生结构案例:煤层整体上结构完整, 通常没有构造煤发育。以淮南谢二矿A1煤、淮北海孜煤矿10煤的观察点为例, 表1、2所示。煤层结构完整, 没有构造煤;在观察点代表的范围内, 没有煤与瓦斯突出的危险性。
碎裂结构案例:煤层中, 通常原生结构煤占70%~95%, 有少量的构造煤发育, 特别是Ⅳ、Ⅴ类构造煤比较少。以淮北临涣矿9煤、宿州祁东矿3煤的观察点为例, 如表3、4所示。煤层总体上结构比较完整, 虽然有构造煤发育, 但厚度不大, 所占比例小;在观察点代表的范围内, 通常没有煤与瓦斯突出的危险性。
碎粒结构案例:煤层中, 通常构造煤占30%~70%, 有比较多的构造煤发育, 而且具有较多的Ⅳ、Ⅴ类构造煤。以淮南谢二矿B11b煤、淮北桃园矿82煤的观察点为例, 如表5、6所示。煤层总体上比较破碎, 构造煤比较发育, Ⅳ、Ⅴ类煤有一定的厚度, 占有相当大的比例, 在观察点代表的范围内, 通常具有煤与瓦斯突出的危险性。
糜棱结构案例:煤层中, 构造煤占70%以上, 有很多构造煤发育, 而且Ⅳ、Ⅴ类构造煤有一定的厚度。以淮南谢二矿C13煤、宿州祁南矿72煤的观察点为例, 表7、8所示。煤层整体破碎, 构造煤十分发育, Ⅳ、Ⅴ类煤厚度较大, 在观察点代表的范围内, 具有严重的煤与瓦斯突出危险性。
4 结论
定性定量预测 篇6
在石化行业中, 广泛使用着各种形式的列管式 (U形管式) 热交换器, 有不少 (碳钢和合金钢) 换热器在高温和强腐蚀介质中运行, 使换热管管壁产生各种腐蚀缺陷、损伤和壁厚减薄, 这将严重威胁设备的安全运行。对这些在役换热器管进行定期检测, 掌握缺陷的存在及发展情况, 是保证整台设备长周期安全运行的关键。
1 F308远场涡流检测技术原理
远场涡流现象取决于管中发生的两个主要效应, 一是沿管子内部对激励线圈直接耦合磁通的屏蔽效应;二是存在能量两次穿过管壁的非直接耦合路径。它源于激励线圈附近区域管壁中感应周向涡流, 周向涡流迅速扩散到管外壁, 同时幅值衰减、相位滞后, 到达管外壁的电磁场又向管外扩散, 管外场强的衰减较管内直接耦合区衰减速度慢得多, 因此管外场又在管外壁感应产生涡流, 穿过管壁向管内扩散, 并再次产生幅值衰减与相位滞后, 这也就是远场区检测线圈所接到的信号 (图1) 。
2影响涡流检测结果 (腐蚀缺陷类型及深度) 准确性因素
通过在对在役换热器管进行远场涡流检测检测时, 发现换热管存在的腐蚀缺陷类型有:周向腐蚀缺陷、单边腐蚀缺陷、叠加缺陷等。如何准确判定缺陷类型及缺陷深度需要从4个方面加以控制。
2.1仪器设备性能
从事检测行业, 要保证检测质量, 必须熟悉了解设备的性能, 尽可能降低对检测结果的影响。虽然远场涡流检测法可以检测铁磁性管材, 也可以检测非铁磁性金属管材, 但是它也有自身的局限性。远场涡流检测法, 虽然能克服常规涡流检测法的某些不足, 但是由于信号两次穿过管壁, 能量损耗大, 灵敏度受到很大影响, 所以它对管材的体积性缺陷 (如管壁的均匀减薄、轴向缺陷) 较敏感, 而对小孔缺陷的检测不太理想。
2.2对比样管制作
制作对比样管参考JB/T 4730.6-2005《承压设备无损检测》第六部分的相关内容设计对比样管。对比样管主要用于调节涡流检测仪检测灵敏度, 确定验收水平和保证检测结果的准确性;对比样管应与被检测对象具有相同或相近规格、牌号、热处理状态、表面状态和电磁特性;对比样管上加工的人工缺陷应采用适当的方法进行测定, 并满足相关标准或技术条件的要求;对比样管上加工的人工缺陷的尺寸不应解释为检测设备可以探测到的缺陷最小尺寸。
2.3仪器调试与校准
仪器调试需要注意的是远场涡流检测时保证涡流场能穿透管壁, 并有良好的衰减特性, 频率选择不能太高, 相位选择要使不用壁厚的信号反应在水平轴投影上有良好的线性关系, 并且对铁磁性管板产生的信号方向必须在增厚的信号方向, 增益的选择要使信号的幅值在屏幕上处于合适的位置, 要便于观察。
每次开始做涡流检测时都应先用对比样管对测厚系统进行校正, 校正的方法一般是用相同材料, 相同规格尺寸的对比样管对进行调试, 要调整F-1频率以获得一个相移 (相位移动的度数) , 该度数等同于短的周向凹槽的深度百分比。
2.4探头的选取
探头是远场涡流检测检测系统中的核心元件, 在标准JB/T4730-2005第六部分6.2.2.1中关于远场涡流检测中的规定, 检测线圈的直径必须具有合适的直径, 应能顺利的通过所要检测的管子, 并具有尽可能大的填充系数。
填充系数是影响管棒材涡流探伤灵敏度的重要因素, 检测线圈与管棒材接近程度越高, 检测灵敏度越高, 由于管棒材的平直度、轴对称性和椭圆度总是存在一定的偏差, 如果仅仅关注追求填充系数的提高, 必然会增大检测线圈运动过程中与管棒材撞击的概率和摩擦损耗, 造成探头的损伤。因此在实际检测过程中, 尽可能选择与之相匹配的探头进行检测, 保证检测设备的灵敏度。通过在实际检测中的应用, 探头填充系数至少≥60%, 才能满足检测工作条件。
3 F308远场涡流检测技术的应用
图2是某石化冷换设备E207/B换热管 (2-4) 实际检测结果的条形图。从绝对通道1和2中可以看出, 在S1~S11之间, 相位和幅度迹线都出现向右侧偏移, 这是折流板的信号。在S1~S11之间, 有多处区域相位和幅度迹线出现向左侧偏移 (图2中*标记处) , 由图谱分析可知, 该管子存在类似单边腐蚀缺陷、类似周向均匀腐蚀缺陷。在检测的过程中, 图谱显示部分管子存在类似缺陷。
3.1对比样管中各类缺陷涡流检测图谱及螺旋参考图 (图3~图6) 。
3.1.1长周向均匀腐蚀缺陷 (对比样管规格Φ19×2 mm) 。
3.1.2短周向缺陷 (对比样管规格为Φ19×2 mm) 。
3.1.3单边缺陷 (对比样管规格为Φ19×2 mm) 。
3.1.4通孔缺陷 (对比样管规格为Φ19×2 mm) 。
3.2对换热管管壁存在的缺陷定性分析
定性分析:远场涡流检测仪采集的远场涡流数据以相位和幅度信号显示。腐蚀和其他缺陷都会造成信号的相位和幅度发生变化, 根据其图形的变化情况及螺旋参考曲线与对比样管进行对比, 可知在换热管2-4存在的缺陷类型有类似单边腐蚀缺陷A1 (图7) 、类似周向均匀腐蚀缺陷A2 (图8) 。
3.3对换热管管壁存在的缺陷定量分析
3.3.1在远场涡流检测仪上, 相位和幅度的对数与金属缺损的深度呈一定的线形关系, 通过扫查标准样管上的标准短周向缺陷 (壁厚减薄30%) , 使显示检测结果的条形图上的相位和幅度曲线与缺陷的深度呈对应的比例关系。将光标放在缺陷信号的尖端利用度数S框来读取短缺陷的相位角 (92.43) , (图9) 。
3.3.2利用RFT校准设置远场涡流检测仪。利用短周向缺陷壁厚损失 (减薄30%) 及相位角 (92.43) 创建新校准 (图10、图11) 。
3.3.3通过图上坐标计算与对比样管进行对比, 结合对缺陷类型的判断 (图12) , 确定壁厚减薄深度已超过壁厚的30%。
4结论
通过对冷换设备E-207/B进行远场涡流检测, 快速而准确地发现了换热管存在的腐蚀缺陷, 充分体现远场涡流检测技术灵敏度高、检测速度快的特点, 为换热管腐蚀监控提供了有效可行的手段。尽管该技术还存在许多缺点, 如远场涡流检测, 虽然能克服常规涡流检测的某些不足, 但是由于信号两次穿过管壁, 能量损耗较大, 灵敏度受到很大影响, 所以它只对管材的体积性缺陷 (如管壁的腐蚀减薄、轴向腐蚀) 较敏感, 而对小孔状缺陷的检测不太理想。但总体而言, 远场涡流检测技术是一种很有发展前途的技术, 随着技术的发展和完善, 将会在换热器管束检测中得到更为广泛的应用。
摘要：远场涡流检测技术在石化厂腐蚀缺陷的定性定量分析, 远场涡流检测适合对管材的体积性缺陷, 如管壁的腐蚀减薄、轴向腐蚀较敏感, 而对小孔状缺陷的检测不太理想。
关键词：远场涡流检测,缺陷,定性定量,检测
参考文献
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定性定量预测 篇7
1 纤维含量检验工作流程
1.1 检验流程
登记 (记录来样号和贴样) →定性→开样→样品试验→数据处理→结果确认→登记系统。
1.2 管理流程
下达来样任务单→核查样品→登记系统→记录未完成样品及原因, 记录复杂样品。
2 主要测试方法
在测试之前要对检验对象进行定性、对样品进行制备以及进行试剂的准备。
2.1 丙酮法
醋酯纤维与其他纤维混纺产品的含量分析采用丙酮法。
2.1.1 应用范围
本方法适用于除去非纤维物质后的醋酯纤维与羊毛、丝、再生蛋白纤维、棉、铜氨纤维、粘胶、MODAL、聚酰胺、聚酯、聚丙烯腈和玻璃纤维的二组分混纺产品, 不适于含有变性聚丙烯腈以及表面经脱乙酰基的醋酯纤维的混纺产品。
2.1.2 试剂
丙酮。
2.1.3 实验步骤
将试样烘至恒重, 放入三角烧瓶中, 每克试样加100 m L丙酮, 充分摇动烧瓶, 在室温下放置30 min, 重复处理2次 (共萃取3次) , 每次15 min, 丙酮处理的总时间为1 h, 过滤, 把不溶纤维烘干、冷却、称重。
2.1.4 结果计算
不溶纤维的d值均为1.00。
2.2 碱性次氯酸钠法
各种蛋白纤维与其他纤维混纺产品的含量分析采用碱性次氯酸钠法。
2.2.1 应用范围
此方法适用于除去非纤维物质的某些非蛋白质纤维与一种蛋白质纤维的混纺产品。
2.2.2 试剂
次氯酸钠:根据滴定结果配置成1 mol/L
2.2.3 实验步骤
将试样烘至恒重, 放入烧瓶中, 每克试样加入100m L次氯酸钠试液, 使试样浸湿, 在25℃±2℃下连续不断地搅拌30 min后过滤, 用水连续清洗不溶纤维, 将纤维烘干、冷却、称重。
2.2.4 结果计算
原棉的d值为1.03;粘胶、莫代尔的d值为1.01, 其余纤维的d值为1.00。
2.3 甲酸/氯化锌法
粘胶、某些类型铜氨、MODAL纤维和棉纤维混纺产品的定量分析采用甲酸/氯化锌法。
2.3.1 应用范围
本方法适用于已除去非纤维物质后的粘胶、目前大多数的铜氨纤维、MODAL纤维和原棉、漂白棉的混纺产品, 如试样中有铜氨纤维或MODAL纤维存在时, 则应预先实验是否溶于试剂。
2.3.2 试剂
甲酸/氯化锌试剂:20 g无水氯化锌和68 g无水蚁酸加水至100 g。
2.3.3 测试步骤
将试样烘至恒重, 每克试样加100 m L试液, 盖紧瓶塞, 摇动烧瓶浸湿试样, 在70℃下保持20 min, 取出, 摇动20次, 过滤, 用热水清洗, 烘干、冷却、称重。
2.3.4 结果计算
所有类型棉纤维的d值都为1.03, 亚麻为1.07。
2.4 盐酸法
聚酰胺6、聚酰胺66和其他纤维混纺产品的含量分析采用盐酸法。
2.4.1 应用范围
本方法适用于除去非纤维物质的聚酰胺6、聚酰胺66与下列纤维的混纺产品:棉、粘胶、铜氨、MODAL、聚酯、聚丙烯、含氯纤维、聚丙烯腈、玻璃纤维。本方法也适用于羊毛混纺产品, 但当样品含量超过25%时, 应采用2.3的方法检测。
2.4.2 试剂
20%盐酸溶液:500 m L浓盐酸加水400 m L。
2.4.3 实验步骤
将试样烘至恒重, 每克试样加入100 m L 20%的盐酸溶液, 振荡30 min, 过滤, 用冷水洗涤不溶纤维, 将纤维烘干、冷却、称重。
2.4.4 结果计算
纤维的d值为1.00。
2.5 二氯甲烷法
三醋酯纤维与其他纤维混纺产品的含量分析采用二氯甲烷法。
2.5.1 应用范围
本方法适用于已除去非纤维物质的三醋酯纤维与羊毛、再生蛋白质纤维、棉、粘胶、铜氨纤维、MODEL、聚酰胺纤维、聚酯纤维、聚丙烯腈纤维和玻璃纤维混纺产品。
2.5.2 试剂
二氯甲烷。
2.5.3 实验步骤
把试样放入三角烧瓶中, 每克试样加入100 m L二氯甲烷, 盖紧瓶塞, 摇动烧瓶以浸湿试样, 在室温放置30 min, 振荡、过滤、烘干、冷却、称重。
2.5.4 结果计算
聚酯纤维的d值为1.01, 其他纤维的d值为1.00。
3 数据处理
实验结束后应及时进行数据处理。对于因不确定因素无法提供公定回潮含量的, 注明仅提供净干含量。数据处理应根据实验方法、产品特征正确选d值和相应的公定回潮。平行样的数据结果应符合相应标准的规定, 棉/再生纤维素纤维的差值允许在2%以内, 其他应在1%以内, 实验数据出入较大的, 原则上重新开样实验, 填充物含量除外。监督样凡是发现成分一致, 但含量数值结果导致结论判定不合格的样品, 应及时取样复测, 并一同附在实验报告中。指定对数据进行复核, 复核内容为:原始记录转移是否正确、计算方法与实验方案是否一致。
4 样品处理
根据记录统一收集样品, 需退样的及时退样, 不需要退样的, 超过完成日期后清理样品。
参考文献