Метрология - как базис производственного контроля.

Основы теории измерений.

Объекты измерений и их меры

Измерение, т.е. экспериментальное определение значения измеряемой величины в результате применения средств измерений, является важнейшим понятием метрологии. К сред-ствам измерений относятся меры, методы, измерительно-аппаратурные комплексы, вычислительные системы. Результат, как конечный продукт измерения, выражается в заданной системе счисления числом или совокупностью чисел, размерность которых соответствует измеряемой величине. Поскольку измеряемая величина всегда лежит в материальной сфере, где измеряемое свойство имеет понятие «размер», а численный результат есть абстрактно-мате-матическое понятие, то измерение есть такое отражение «размера» материальной величины на числовую ось, которое позволяет сравнивать реальность и её экспериментальные исследования. Очевидно, что отражение возможно лишь при требуемом соответствии между его ма-териальным прообразом и числовым абстрактным образом в заданной системе координат.

 

Теоретической базой измерительных определений является принцип соответствия[4] материальных и отражённых в измерениях абстрактных понятиях. Рассматриваемый принцип вытекает из понятия соответствие, суть которого в следующем. Если множества А и B содержат элементы и , то, декартово произведение А В есть произвольное подмножество (a, b) R = А В, отражающее соответствие множеств А и B.Принцип соответствия реальных и определёных «размеров» состоит в том, что подмножество (a, b) R или aRb непустое, т.е. R = А В . Областью определения DomR наз. множество элементов , для каждого из которых есть хотя бы один такой, что aRb. Областью значений (образом) ImR соответствия R наз. множество элементов , для каждого из которых есть хотя бы один такой, что aRb. Соответствие R всюду определённо, если DomR = А, , но сюръективно, если ImR = В. Для каждого множество таких, что aRb, называется образом а относительно R, обозначается im_Ra. Прообразом относительно R называется множество таких, что aRb и обозначается coim_Rb. Тогда ImR = im_Ra и DomR = coim_Rb. Соответствие aRb транзитивно, рефлексивно, мультипликативно.

Пример 1. Пусть А = (а, Ь, с), В = (х, у), а R = {(а, х), (а, у), (в, у), (с, х)}. Найти соответствие А и В.

□ Поскольку А и В конечны, то соответствие R можно определить матричным счислением. Соответствию aRb А В сопоставим матрицу размером (n m) строки которой помечены элементами из А, столбцы из В, а на пересечении строки a_i истолбца b_j ставится 1, если a_iRb_j, и 0, если a_iRb_i или a_jRb_j. Решение матрицы определяет однозначное соответствие между А и В, задавая, тем самым, характеристику измерительной системы. ■

 

Соответствие aRb может быть функциональным. Необходимым условием для этого есть требование обратимой изоморфности множеств А и В, т.е. А В = В А. Тогда R А В, а R* = R^-1 В А. Если RR* Δ _А, а R*R Δ _В, где Δ _А и Δ _В - отношения тождества или диагонали всех пар (а, а) и (b, b), и ^, то соответствие aRb функционально, т.е. его матричные элементы можно заменить значениями функций. Решение такой матрицы позволяет найти функциональную характеристику измерительной системы.

 

Объектом метрологии в тепловой энергетике являются такие сложные производные материального мира как тепловые (ТЭС) и атомные (АЭС) электростанции.

Задачи метрологии заключаются в метрологическом контроле следующих мероприятий, обеспечивающих эффективность и надёжность работы электростанций:

1. Повышение выработки электроэнергии с требуемыми характеристиками (мощность, напряжение, частота) и снижение доли электроэнергии расходуемой на собственные нужды предприятия.

2. Поддержание в цикле электростанции таких параметров[5] рабочего тела (температура, давление, расход), которые обеспечивают максимальный термодинамический КПД.

3. Реализация на электростанциях мероприятий направленных на поддержание в рабочих контурах таких характеристик теплоносителя и тех водно-химических режимов, которые обеспечивая необходимую интенсивность теплообменных процессов, одновременно противодействуют накипеобразованию и коррозии.

4. Обеспечение количественной минимизации высокоминерализованных стоков и их возможной нейтрализации и утилизации.

5. Обеспечение очистки и захоронения радиоактивных отходов, с целью минимизации радиационного воздействия на окружающую среду.

Каждое из выделенных положений требует собственной метрологической службы (электротехнической, теплогидравлической, химико-технологической, радиохимической, дозиметрической). Предметом исследования любой из этих служб есть информация о тех физических величинах[6], которые отражают специфику и размерность соответствующих объектов, т.е. их материальную основу.

Методы получения информации относительно физической величины могут быть измерительными (за счет использования технических измерительных средств), регистрационными или статистическими (путем подсчета количества событий, предметов, затрат и т.п.), органолептическими (с помощью органов чувств: зрения, слуха, обоняния, осязания, вкуса), расчетными (с помощью теоретических или эмпирических возможностей). Методы нахождения значений физических величин как показателей качества делятся на традиционные (используются в лабораториях, конструкторских отделах и т.п. при проведении испытаний), экспертные (используются группами экспертов), социальные (выполняются опосредствовано, опросом и анкетированием разных социальных групп). Объединение двух групп методов типа: традиционный измерительный контроль или регистрационная экспертная оценка демонстрирует организационную ступень контролирующей группы.

Физической величиной называют одно из свойств физического объекта (явления, процесса), которое является общим в качественном отношении для многих физических объектов, отличаясь, при этом, количественным значением. Так, понятие " плотность", т.е. содержание массы вещества в единице объема, в качественном отношении может характеризовать газ, жидкость или твердое состояние, чистое вещество или разнообразные растворы и т.п., хотя количественное (числовое) значение в каждом случае будет различным.

 

Качественное соответствие объекта измерения и измеренных результатов проверяется размерностью, которая отражает физические свойства измеряемых характеристик. Размерность обозначается символом dim[7] и записывается большими буквами. Так принципиальные для современной системы единиц SI размерности длины, массы и времени запишутся в виде dim l = L, dim m = M, dim t = T. При определении размерности производных величин необходимо составить соответствующее алгеброическое уравнение, принимая во внимание следующее:

1. Размерности левой и правой части уравнений всегда одинаковы, поскольку сравнению подлежат одинаковые свойства.

2. Алгебра розмерностей мультипликативна[8], из чего следуют демонстрируемые ниже соответствующие действия:

Q = A ± B → dim Q = dim A ± dim B, при этом dim A = dim B; Q = A * В → dim Q = dim A * dim B;

Q = A / B > dim Q = dim A / dim B; Q = Aⁿ * B^m > dim Q = dimⁿ A * dim^m B.

 

Пример 2. Определить размерность объёмной плотности полной энергии E системы, которая имея массу m (кг) и объём V (м³) перемещается со скоростью w (м/с) на высоте h (м) в гравитационном поле Земли, g (м/с²).

□ Объёмная плотность E_V равна отношению полной энергии E, т.е. сумме её кинетической и потенциальной составляющих, к объёму системы E_V = E/V = (E_к + E_п)/V = (0, 5 m w² + m g h)/V. Тогда, с учётом безразмерности числа 0, 5, искомая размерность имеет вид

dimE_V =dimE/dimV = (dimm? dim²w)/dimV + (dimm? dimg? dimh)/dimV =

= (кг·м²)/с²м³ + (кг·м·м)/с²м³ = Н·м/м³ + Н·м/м³= Дж/м³ + Дж/м³ = Дж/м³. ■

 

Отметим, что размерность является качественной характеристикой измеряемой величины, с помощью которой можно создать измерительную методику и, даже, предварительно определить ее точность. В том, что касается размера измеряемой величины, являющегося содержанием любого измерения, то он представляет собой лишь количественную характеристику.

 

Значением измеряемой величины является выражение ее размера в определенных единицах измерения. Число X, которое характеризует измерение, равняется произведению числового значения x и единицы измерения [X], то есть X = x[X]и, при этом, изменение [X] тянет за собой обратнопропорциональное изменение x. Из этого вытекает, что для количественной характеристики физической величина необходима информация относительно её числового значения и единицы измерения.

Информацию о числе x можно собрать с помощью соответствующих шкал.

1. Сравнение определенного размера с другим, например масса m₁больше массы m₂, предоставляет относительную информацию. Шкала порядка измерения является формой представления информации в виде расположенных в порядке роста или уменьшения величины. Ранжировкой называется расположение размеров за шкалой порядка. Баллами называются цифры соответствующие фиксированным на шкале порядка реперным точкам. Произвольность в назначении реперов и их несоответствие известным физическим характеристикам ведёт к неопределенности интервалов между реперними точками и, как следствие, делает невозможными математические операции в бальной системе. В энергетическом химконтроле бальную систему используют для определения мутности воды.

2. Шкалой интервалов называется шкала порядка с определенными межреперными расстояниями. Шкала интервалов представляет более совершенную форму подачи информации, поскольку допускает проведение таких математических операций как сложение и вычитание.

3. Шкалой отношений называется такая шкала порядка, в которой одна из реперних точек принята не произвольно, а действительно равна нулевому значению измеряемой величины. Шкала отношений позволяет получать абсолютное значение размера. Шкала отношений, например шкала температур, оказывается самой совершенной, потому что допускает возможность проведения всех арифметических операций.

 

1.2.2. Числовые значения и единицы измерения

Роль единиц измерения чрезвычайно важна, поскольку их произвольный выбор ведет к не сопоставимым результатам измерения. Системой единиц [9] называется выбор совокупности единиц измерения основных и производных величин. В подавляющем большинстве система единиц определяется не объективными закономерностями, а принимается по согласованию. Соответственно разработанному К.Ф. Гауссом (1832 г.) методу конструирования систем единиц, каждой из основных физических величин задаются единичные числовые значения – основные единицы, используя которые находят единичные значения производных физических величин – производные единицы. Поскольку определения основных, а с ними и производных единиц полностью произвольно, исходя исключительно из условий удобства последующего их использования, любая страна мира законодательно закрепляет как значения единиц измерения, так и правила их установления.

Для установления производных единиц используют мультипликативную алгебру единиц, которая ведет к следующим действиям:

Q = A ± B → q[Q] = a[A] ± b[B] → [Q] = (a/q)[A] ± (b/q)[B], при dim Q = dim A = dim B;

Q = A· B → q[Q] = a[A]· b[B] → [Q] = (ab/q)· [A]· [B] → [Q] = K₁· [A]· [B];

Q = A/B → q[Q] = a[A]/ b[B] → [Q] = (a/bq)· [A]/[B] → [Q] = K₂· [A]/[B];

Q = Aⁿ· B^m → q[Q] = aⁿ[A]ⁿ· b^m[B]^m → [Q] = (aⁿb^m/q)· [A]ⁿ· [B]^m→ [Q] = K₃· [A]ⁿ· [B]^m.

Kоефициенты пропорциональности K₁, K₂, K₃безразмерны. Если они единичны, то получаем когерентные системы единиц, которые просты и удобны в приложении. Соответствующие современной системе SI[10] определения основных и имеющих значение для метрологических служб энергетики производных единиц приведены в дополнении П.2.

 

Погрешности измерений.

Важнейшая особенность любых измерений- принципиальная невозможность получения результатов, в точности равных истинному значению измеряемой величины, является следствием невозможности абсолютного познания мира. Невозможность полного достижения целиприводит к необходимости оценивать степень близости результата измерения к истинному значению измеряемой величины, т. е. оценивать погрешность измерения. При подготовке к измерению методику и средства измерения выбирают так, чтобы погрешность была достаточно мала для решения конкретной задачи. При этом возможен выбор одного из трёх видов измерений:

- прямые - значения измеряемой физической величины находят без изменения природы измеряемого объекта и использования вспомагательных зависимостей непосредственно из опытных данных;

- непрямые – как правило опосредствованные измерения, в которых значения измеряемой физической величины находят из опытных данных связанных с изменением природы измеряемого объекта и использованием вспомагательных зависимостей, задаваемых соответствующим уравнением связи;

- совокупные – измерения осуществляемые одновременно для нескольких одноимённых, или неодноимённых, но взаимосвязанных величин.

Любые измерения при помощи шкалы отношений допускают сравнение неизвестного размера с известным. За известный размер естественно выбрать единицу SI [Q]. Тогда процедура сравнения определённого прямым измерением неизвестного значения Q с известным [Q] и их взаимное соответствие в кратном или частичном отношении запишется как Q/[Q].

Однако, на практике неизвестный размер не всегда сравним с единицей. Так, при взвешивании жидкости или сыпучих веществ это исполняется в таре массой φ. Возможно, что очень малые или, напротив, большие размеры измеряемого объекта требуют введения кратного коэффициента χ. Наконец, измерение и последующее сравнение осуществляется под влиянием множества случайных и неслучайных, адитивних (прибавляемых) и мультипликативных (умножающих) факторов η, точный расчет которых невозможен. Поэтому, уравнение измерения на шкале отношений в общем виде имеет вид:

. (1.2)

Из уравнения (1.2) вытекает главная особенность любой измерительной процедуры, которая состоит в том, что при её повторении благодаря случайному характеру η отсчёт величины x на шкале отношений будет всё время разным и отличаться от истинного значения X на некоторую произвольную величину[11]. Погрешностью измерения называется представленное в числовой, символьной, табличной, графической или любой другой форме отклонение измеренного значения x физической величины от её истинного значения X. Разность между истинным и измеренным значениями называется абсолютной ошибкой

Δ = x – X, (1.3)

а выраженное в процентах отношение абсолютной ошибки к истинному значению измеряемой величины соответствует относительной ошибке измерения

δ = . (1.4)

Общую погрешность измерения можно представить в виде суммы

Δ = Δ _gf + Δ _sys + Δ _acc, (1.5)

где слагаемые Δ _gf, Δ _sys, Δ _acc отражают грубые, систематические и случайные погрешности.

Для их разграничения используется анализ данных, посвящённый построению и исследованию процедур перехода от «исходных данных» к «результату»[12].

 

Непрерывные измерения

(1)…(8) справедливы для случайных дискретных величин с ограниченным числом возможных значений х_i. Если же случайная величина непрерывна или существует последовательность её дискретных измерений, то множество значений х_i бесконечно, а вероятность каждого из них стремится к нулю.

Плотность распределения непрерывной случайной величины, с бесконечным множеством принимаемых значений при нулевой вероятности любого из них, характеризует плотность распределения вероятностей этой величины. Если X — множество значений непрерывной случайной величины х_i на интервале [а, Ь], а х некоторое число из этого множества, то функция φ (х) представляет плотность распределения вероятностей появления этого числа. На рис.1 функция φ (х) представлена в виде кривой распределения. Свойство кривой распределения состоит в следующем: вероятность того, что случайная величина примет значение, принадлежащее промежутку [а, Ь], равна площади, ограниченной кривой распределения φ (х), осью абсцисс и двумя ординатами, проведенными в точках х = a, и х = b.

Рис. 1. Плотности распределения вероятностей случайной величины φ (х), на интервале [а, Ь].

 

Математическое ожидание представляет собой постоянное для данных условий число, около которого будут колебаться средние арифметические, подсчитанные по результатам многочисленных наблюдений.

Нормальное распределение Гаусса - кривая плотности распределения вероятностей случайной величины, которая соответствует зависимости, выражаемой формулой

φ (х) . (9)

Закон распределения случайной величины близок к нормальному, если величину можно рассматривать как результат воздействия многих независимых факторов. Графическая зависимость нормального распределения Гаусса подобна той, что представлена на рис.1.

Результаты измерения физических или химических величин всегда отклоняются от истинного значения на величину погрешности. Причиной погрешностей могут быть, например, недостаточная точность контрольно-измерительных приборов, погрешности методики измерений, внешние условия опытов и многое другое, способное исказить результаты измерений. Однако, опыт показывает, что случайные ошибки измерений, при достаточно большом количестве измерений N величины х, подчиняются нормальному закону распределения.

 

Оценка измерений

Для дисперсии и среднего арифметического генеральной совокупности (при большом количестве измерений N → ∞ ) обычно вводят обозначение σ (D). Подобные же характеристики для выборочной совокупности (при небольшом количестве измерений п < 30), обозначают S² и S.

Вероятнейшим значением измеряемой величины x_pos является среднее из n полученных результатов измерений

x_pos = . (10)

Среднеквадратичное (несмещенное) отклонение отдельного изме­рения

. (11)

Дисперсия погрешностей отдельных измерений

. (12)

Пусть для заданной серии наблюдений у(х)найдено среднее арифметическое значение, вычислена мера точности и построен график функции нормального распределения (рис. 2). Определим интервал [-г; +г], в котором окажутся практически все погрешности измерения.

Рис. 2. График функции нормального распределения погрешностей

 

Правило трех сигм, изучаемое в теории погрешностей, с вероятностью 99, 7 % утверждает, что при большом числе измерений и при нормальном законе распределения погрешностей, последние существуют в диапазоне [-Зσ, +3σ ]. Следовательно, за наибольшую возможную погрешность измерения принимают число, равное Зσ, т.е. А = Зσ. Погрешности больше Зσ возможны, но встречаются крайне редко — в среднем в трех случаях на тысячу.

Завершающим процессом статистической обработки измерений является оценка точности полученных результатов. Для оценки погрешности результатов всей серии измерений вычисляют:

Средняя квадратическая погрешность среднего арифметического

= , S₀ = . (13)

Средняя квадратическая погрешность указыватся при записи среднего арифметического.

Вероятностная г₀ и наибольшая возможная Δ ₀ погрешности среднего арифметического, с вероятностью 99, 7 %, соответственно равны

г₀ = 0, 675 σ ₀; г₀ = 0, 675 S₀; (14а)

Δ ₀ = З σ ₀; Δ ₀ = З S₀. (14б)

 

Непрерывные измерения

(1)…(8) справедливы для случайных дискретных величин с ограниченным числом возможных значений х_i. Если же случайная величина непрерывна или существует последовательность её дискретных измерений, то множество значений х_i бесконечно, а вероятность каждого из них стремится к нулю.

Плотность распределения непрерывной случайной величины, с бесконечным множеством принимаемых значений при нулевой вероятности любого из них, характеризует плотность распределения вероятностей этой величины. Если X — множество значений непрерывной случайной величины х_i на интервале [а, Ь], а х некоторое число из этого множества, то функция φ (х) представляет плотность распределения вероятностей появления этого числа. На рис.1 функция φ (х) представлена в виде кривой распределения. Свойство кривой распределения состоит в следующем: вероятность того, что случайная величина примет значение, принадлежащее промежутку [а, Ь], равна площади, ограниченной кривой распределения φ (х), осью абсцисс и двумя ординатами, проведенными в точках х = a, и х = b.

Рис. 1. Плотности распределения вероятностей случайной величины φ (х), на интервале [а, Ь].

 

Математическое ожидание представляет собой постоянное для данных условий число, около которого будут колебаться средние арифметические, подсчитанные по результатам многочисленных наблюдений.

Нормальное распределение Гаусса - кривая плотности распределения вероятностей случайной величины, которая соответствует зависимости, выражаемой формулой

φ (х) . (9)

Закон распределения случайной величины близок к нормальному, если величину можно рассматривать как результат воздействия многих независимых факторов. Графическая зависимость нормального распределения Гаусса подобна той, что представлена на рис.1.

Результаты измерения физических или химических величин всегда отклоняются от истинного значения на величину погрешности. Причиной погрешностей могут быть, например, недостаточная точность контрольно-измерительных приборов, погрешности методики измерений, внешние условия опытов и многое другое, способное исказить результаты измерений. Однако, опыт показывает, что случайные ошибки измерений, при достаточно большом количестве измерений N величины х, подчиняются нормальному закону распределения.

 

Оценка измерений

Для дисперсии и среднего арифметического генеральной совокупности (при большом количестве измерений N → ∞ ) обычно вводят обозначение σ (D). Подобные же характеристики для выборочной совокупности (при небольшом количестве измерений п < 30), обозначают S² и S.

Вероятнейшим значением измеряемой величины x_pos является среднее из n полученных результатов измерений

x_pos = . (10)

Среднеквадратичное (несмещенное) отклонение отдельного изме­рения

. (11)

Дисперсия погрешностей отдельных измерений

. (12)

Пусть для заданной серии наблюдений у(х)найдено среднее арифметическое значение, вычислена мера точности и построен график функции нормального распределения (рис. 2). Определим интервал [-г; +г], в котором окажутся практически все погрешности измерения.

Рис. 2. График функции нормального распределения погрешностей

 

Правило трех сигм, изучаемое в теории погрешностей, с вероятностью 99, 7 % утверждает, что при большом числе измерений и при нормальном законе распределения погрешностей, последние существуют в диапазоне [-Зσ, +3σ ]. Следовательно, за наибольшую возможную погрешность измерения принимают число, равное Зσ, т.е. А = Зσ. Погрешности больше Зσ возможны, но встречаются крайне редко — в среднем в трех случаях на тысячу.

Завершающим процессом статистической обработки измерений является оценка точности полученных результатов. Для оценки погрешности результатов всей серии измерений вычисляют:

Средняя квадратическая погрешность среднего арифметического

= , S₀ = . (13)

Средняя квадратическая погрешность указыватся при записи среднего арифметического.

Вероятностная г₀ и наибольшая возможная Δ ₀ погрешности среднего арифметического, с вероятностью 99, 7 %, соответственно равны

г₀ = 0, 675 σ ₀; г₀ = 0, 675 S₀; (14а)

Δ ₀ = З σ ₀; Δ ₀ = З S₀. (14б)

 

Метрология - как базис производственного контроля.

1.1. Основные понятия и определения.

Нормальная жизнедеятельность любого предприятия невозможна без постоянного контроля количества и качества производимой продукции. Эти факторы, являясь нормативными показателями производства, определяют, в конечном счёте, себестоимость продукции и связанные с ней доходы, рентабельность предприятия, его конкурентную стойкость на рынках сбыта. Нормативные показатели количественно определяются номинальными возможностями пред-приятия, а качественно - характеристикой выпускаемой продукции. Очевидно, что количественные и качественные нормативы различны по своему функциональному назначению.Рассмотрим это на примере электроэнергетики, где количественным показателем является генерируемая мощность, а качественным - частота отпускаемого электрического тока.

Количественный показатель планово устанавливается вышестоящими инстанциями с по-мощью коэффициента использования [К_и] < 1, равного отношению реально генерируемой мощ-ности N к установленным на предприятии генерирующим мощностям [N]

N = [К_и][N] (1.1)

Фактически, это экономическое задание, непосредственно определяющее доходы предприятия. Так, если энергопроизводитель почему то недовырабатывает электроэнергию, то реальный ко-эффициент К_и становится ниже заданного К_и < [К_и] и, соответственно, доходы предприятия па-дают из-за отсутствия предмета реализации. Если, к тому же, имеют место не оправданные за-траты, к примеру, на закупку топлива или химических реагентов по завышенным ценам, то на-лицо рост себестоимости производимой электроэнергии, что ещё больше усложняет экономическое состояние.

Более сложен вопрос частоты. На современном этапе промышленного развития, в большинстве индустриально развитых стран географии производства и потребления электроэнергии не совпадают. Более того, потребление электроэнергии отдельными населёнными пунктами и энергопотребляющими предприятиями во времени не постоянно. Поэтому, все энергопроизводители – тепловые, атомные, ветровые и гидроэлектростанции - включены в единую энергосистему, задача которой при помощи линий электропередач донести и распределить электроэнергию среди потребителей. Главным условием подключения электростанции к энергосистеме является соответствие частот производимой энергии и энергосистемы. Несоответствие частоты может привести к тяжёлым авариям в энергосистеме, вызванным резонансными явлениями, к выходу из строя электрического оборудования потребителей. Следовательно, частота является тем показателем, который обязателен для всех включенных в систему энергопроизводителей. Стандартом[1] называется технический документ, устанавливающий единый для всех производителей комплекс норм, правил и требований к объекту стандартизации. Унификацией называется производство однотипной продукции по единому стандарту любым производителем. Продукция унифицирована, если не зависимо от производителя подчинена единому стандарту. Стандарты утверждаются на уровне Кабинета Министров государства или на международном уровне Международным экономическим комитетом (МЭК), Европейской экономической ко-миссией ООН (ЕЭК ООН) и т.п. С момента утверждения государственные (ГОСТ) или меж-дународные (МСТ) стандарты превращаются в Закон для производителей, и их нарушение карается по соответствующим статьям криминального, административного или меж-дународного права.

Однако, деятельность производства в целом определяется не только нормативными показателями конечной продукции, а и другими, столь же нормируемыми ограничениями, которые вытекают из двух представленных ниже взаимосвязанных положений.

Во-первых, любое современное производство является открытой термодинамической системой, т.е. это объект, неизбежно вовлечённый в процесс обмена энергией, массой и информацией с окружающей средой. Поэтому, процессы обмена, как необходимые для жизнедеятельности предприятия, так и способные оказать существенное техногенное воздействие на окружающую среду, не могут не нормироваться или, хотя бы, быть качественно и количественно ограниченными.

Во-вторых, производство продукции на любом современном предприятии, это сложный производственный цикл, состоящий из множества технологических операций, направленных на переработку исходного сырья в конечный продукт. Вне зависимости от типа производства – единичного, серийного или массового, от используемого производственного цикла – периодического или непрерывного, каждая из операций может оказать влияние как на количество, так и на качество конечного продукта. Поэтому, стандартизуется не только конечная, но и промежуточная продукция, производимая на каждом из этапов технологического процесса, а также закупаемые для целей производства оборудование, инструменты, контрольно-изме-рительная аппаратура, расходные материалы.

Сформулированные положения позволяют сделать выводы:

1. Товарно-денежные отношения различных предприятий, даже в наименее цивилизованной бартерной форме, подчиняются законам устойчивого стационарного функционирования открытых термодинамических систем. Одним из этих законов есть требование постоянства качества обменных процессов. Отсюда вытекает, что закупаемые товары, вне зависимости от производителя, должны соответствовать требуемому стандарту. Например, серная кислота, закупаемая для подкисления добавочной воды оборотной системы охлаждения конденсатора или для регенерации Н-катионитовых фильтров, может производиться на химкомбинатах Северодонецка, Калуша или Черкасс. Однако производимая ими кислота соответствует единому ГОСТ’у и, следовательно, её физико-химические характеристики не зависят от производителя. Предприятия, производящие стандартизованную продукцию, подтверждают её соответствие стандарту сертификатом соответствия[2].

2. В ряде случаев жёсткая стандартизация параметров эксплуатации предприятия не целесообразна. Например, концентрация пылевых частиц в дымовых газах твёрдотопливных котлов, работающих по схеме сухого золоудаления, зависит от зольности используемого топлива, а концентрация оксидов азота в дымовых газах любого котла - от температуры факела. Поскольку и пыль, и оксиды азота оказывают вредное воздействие на биосферу окружающей среды лишь с некоторого порогового значения, имеет смысл нормировать это значение в виде предельно допустимой характеристики. Такими нормами определяются минерализация и теплота стоков предприятия, радиационные уровни обслуживаемых зон, рабочих помещений, территории и окружающей среды атомных станций и др. Предельно допустимой нормой[3] называется то максимально возможное удельное содержание производимых предприятием вредностей в рабочих помещениях или в продуктах обмена с окружающей средой, до которого допустима эксплуатация предприятия. Превышение предельно допустимых норм карается штрафными или административными санкциями.

123Следующая ⇒

Поделиться:

Популярное:

1. Basis (базис) – bases (базисы)
2. I. Особость как замещение Любви
3. I.6. Педагогика как учебный предмет и задачи профессионального
4. II этап (середина XVII в. - середина XIX в.) – психология как наука о сознании.
5. III. Грех как приспособление
6. III. КАК БОРОТЬСЯ ПРОТИВ ПОРОЧНЫХ ЖЕЛАНИЙ?
7. III. Речь как центральное звено психики человека
8. IV. Исцеление как избавление от страха
9. IV. СООТНОШЕНИЕ СИМВОЛИЧЕСКИХ И ЕСТЕСТВЕННО-ЯЗЫКОВщХ СИСТЕМ КАК ФАКТОР, ОПРЕДЕЛЯЮЩИЙ ХАРАКТЕР КУЛЬТУРЫ
10. IV.5. Ресоциализация как организованный социально-педагогической процесс.
11. IX. Исцеление как исправленное восприятие
12. MRPII–система как черный ящик