Poluarea mediului rezultat alproceselor industriale

curs

Termeni

• Poluare şi poluanţi• Tipuri de poluare• Efectele poluării• Managementul poluării

Poluarea

• Este creată de om prin eliminarea demateriale sau surplus de energie în mediulînconjurător care în mod indirect afecteazăfiinţele umane şi habitatul lor

Poluant

• O substanţă sau efectul acesteia asupramediului interferând cu lanţul trofic, cu lantulalimentar sau care are efect toxic

• Folosim extensiv resursele şi nu suntemresponsabili de consecinte

Exemple de modele1. Modele tip grafice Gantt2. Modele de tip ADC (analiza drumului critic)3. Modele de ordonanţare şi lotizare4. Modele pentru determinarea capacitaţilor de producţie 5. Modele pentru determinarea structurii de producţie pe o perioadă

dată6. Modele de croire7. Modele de transport-repartiţie8. Modele pentru probleme de afectare 9. Modele de flux în reţele de transport 10. Modele pentru amplasarea utilajelor 11. Modele pentru fenomene de aşteptare12. Modele de stocare 13. Modele informaţional - decizionale 14. Modelul relaţiei umane

Exemple de modele1. Modele tip grafice Gantt

Aceste modele cunosc o largă răspândire în multiple domenii undeapare problema succesiunii în timp a unor activităţi. Pot fi folositeatât ca modele descriptive cât şi ca modele normative, când estevorba de secvenţe tehnologice.

2. Modele de tip ADC (analiza drumului critic)

Graficele ADC reprezintă condiţionările logice şi tehnologice dintreactivitaţile unui proiect şi oferă posibilitatea luării în considerare anecesarului privind resursele materiale, umane şi financiare. Oferănumeroase şi utile informaţii : termene de începere şi terminare aactivităţilor, rezerve, activităţi critice, diagrame privind nivelarea,alocarea resurselor care prezintă interes pentru practicieni.

Exemple de modele

3. Modele de ordonanţare şi lotizare

Problemele de ordonanţare constau în stabilirea unei ordini deefectuare a activitaţilor unui proces de producţie, astfel cainterdependenţele dintre ele să fie respectate în limitaresurselor disponibile şi cu o durată totală minimă deexecuţie. Aceste modele se bazează pe tehnici combinatoriceşi pe procedee cunoscute sub denumirea "branch and bound"( "ramifică şi mărgineşte). Printre modelele clasice ale teorieiordonanţării sunt : ordonanţarea a n repere pe m maşini (jobshop), ordonanţarea în flux (flow shop), algoritmi pentruordonanţarea cu restricţii de resurse limitate, modele deordonanţare bazate pe programarea liniară în numere întregi,modele ADC de tip euristic. Pentru a nu simplifica extrem demult realitatea, modelele de lot optim trebuie să fie integratecu cele de ordonanţare.

Exemple de modele4. Modele pentru determinarea capacitaţilor de producţie

Capacitatea de producţie a unei întreprinderi se stabileşte pe baza fondului detimp disponibil al utilajelor. Varietatea acestora precum şi posibilităţilenumeroase de calcul a capacităţii nominale, practice, economice conduc laconceperea unor modele complexe. În aceste modele se înlocuieştecapacitatea valorică agregată cu mai mulţi indicatori fizici şi valorici cum ar fi: fondul tehnic de timp pe grupe de maşini, valoarea producţiei marfăobţinută anterior, volumul producţiei exprimat în unitaţi fizice, fondul de timpnecesar pentru principalele piese de schimb etc. Cu ajutorul acestorindicatori se exprimă situaţia tehnico-economică existentă în întreprindere laun moment dat (caracter descriptiv). Se poate formula un model deprogramare liniară cu mai multe funcţii obiectiv. În felul acesta modelul vainclude şi aspecte normative. Capacitatea de producţie se poate optimizadin mai multe puncte de vedere: al reducerii consumului de materii primesau de energie, al reducerii numărului de personal utilizat, al valorificării câtmai bune a materiilor prime etc., în condiţiile satisfacerii programuluisortimental contractat şi a unor costuri minime.

Exemple de modele5. Modele pentru determinarea structurii de producţie pe o

perioadă dată

Aceste modele pun problema determinării unei structuri de producţie peo perioadă dată în funcţie de cerinţele pieţei (contracte încheiate) şîresurse disponibile, care mateximizează sau minimizează, dupăcaz, una sau mai multe funcţii obiectiv, cade exemplu : maximizareaprofitului, minimizarea costului de producţie, maximizarea cifrei deafaceri, etc.

6. Modele de croire

În întreprinderi apar probleme de tăiere sau debitare a unor materialeunidimensionale (bare de oţel, ţevi, tablă, scânduri etc.). Modelul sebazează pe programarea matematică.

Exemple de modele

7. Modele de transport-repartiţie

Aceste modele reprezintă cazuri particulare aleprogramării liniare, care permit utilizarea unuialgoritm expeditiv de rezolvare. Problema detransport, în forma ei generală, constă în găsireaunui plan optim de transport al unui produsomogen în aşa fel încât, ţinând seama dedisponibilităţile furnizorilor şi de cerinţeleconsumatorilor, să se minimizeze cheltuielile detransport sau numărul de km parcurşi

Exemple de modele

8. Modele pentru probleme de afectare

Aceste modele sunt utilizate în următoarelesituaţii practice:– repartizarea muncitorilor pe maşinile unelte

existente; – repartizarea utilajelor pe lucrări; – repartizarea specialiştilor la diverse sarcini

complexe;– repartizarea navelor la danele portuare sau pe

rute diferite.

Exemple de modele

9. Modele de flux în reţele de transport

Cu ajutorul acestor modele pot fi rezolvate următoarele tipuri deprobleme în practică:

- se poate descrie procesul traficului intern într-o uzină;- distribuţia unei materii prime fluide sau gazoase în procesul

de producţie.Reţeaua de transport este reprezentată de un graf, cu sau fără

circuite, în care fiecărui arc (Xi,Xj) i se asociază o capacitatecij care reprezintă fluxul maxim care poate străbate oporţiune din reţea, reprezentată (Xi,Xj) . Problema constă înmaximizarea fluxului total efectiv care străbate reţeaua, curespectarea restricţiilor de capacitate.

În general, pentru rezolvare se foloseşte algoritmul Ford-Fulkerson

Exemple de modele

10. Modele pentru amplasarea utilajelor

Amplasarea utilajelor în secţiile de producţie trebuiefăcută în aşa fel încât transportul pieselor care seprelucrează să fie în ansamblu cât mai redus, deci seintroduce un indicator de eficienţă.

Problema are două părţi:parte descriptivă – care constă în caracterizarea tuturor

utilajelor din punctul de vedere al posibilităţii deprelucrare a reperelor;

parte normativă, care constă în intocmirea algoritmilorpentru formarea liniilor tehnologice şi amplasareapropriu-zisă a utilajelor în cadrul liniilor

Exemple de modele11 Modele pentru fenomene de aşteptare

În întreprinderea industrială apar numeroase situaţii de „aşteptare” datorateimposibilităţii de a corela temporal diverse activităţi care seintercondiţionează.

Conceperea unui model de „aşteptare” presupune cunoaşterea unorcaracteristici ale fenomenului studiat privind numărul mediu de :

- unităţi de sistem;- a unităţilor în curs de deservire;- de unităţi în şirul de aşteptare;- de staţii neocupate;- de unităţi ce sosesc într-o unitate dată de timp,precum şi de timp mediu- de servire;- de aşteptare în sistem;- de aşteptare în şir.

Exemple de modele12. Modele de stocare

În general, constituirea stocurilor nu adaugă valoare bunurilor materiale înmagazinate, ci mai mult, stocareagenerează anumite cheltuieli directe şi indirecte ca urmare a achiziţionării, transportului, depozitării şîînregistrării unor eventuale pierderi, datorate deprecierii materiilor prime, materialelor etc.

Existenţa în activitate a unui program optim de producţie asigură un nivel minim cheltuielilor ocazionate dedepozitarea materiilor prime, materialelor şî de eventualele modificări ale volumului producţiei.

Sistemele moderne de gestiune a stocurilor presupun ca fiecare întreprindere să răspundă următoarelorcerinţe:

• determinarea cantităţii optime de comandat;• determinarea perioadei de aprovizionat;• determinarea stocului de siguranţă optim în condiţiile minimizării cheltuielilor.

Principalele elemente ale procesului de stocare sunt :• cererea;• aprovizionarea;• parametrii temporali;• costurile specifice (cost de lansare a unei comenzi, cost de stocare şi cost de• penalizare sau rupere).

Exemple de modele13. Modele informaţional - decizionale

Aspectele informaţional- decizionale sunt surprinse prin elaborarea a douăcategorii de modele şi anume:

• modele pentru descrierea reţelei informaţional – decizionale :– modele de tip organigramă a structurii organizatorice;– diagramă informaţional-decizională;– modele de tip aval – amonte;

• modele care descriu structura procesului decizional– modele ale logicii formale;– modele ale logicii clasice;– modele ale logicii matematice;– modele axiomatizate;– modele ale teoriei deciziei;– modelul deciziilor de grup a lui Arrow;– teoria utilităţii;– modele în condiţii de risc şi incertitudine;– modele multicriteriale

Exemple de modele

14 Modelul relaţiei umanePentru relaţiile umane din întreprinderi există o

serie de modele pur normative şî anume :• modelul conducerii descentralizate a

întreprinderii;• regula stimulării lucrătorilor şi specialiştilor;• prioritatea relaţiilor de respect şi încredere

faţă de cele de autoritate;• regula responsabilităţii profesionale.

MODELAREA PROCEDURALĂ• Formularea problemei• în cadrul modelării procedurale are drept scop cunoaşterea legilor care definesc

fenomenul economic studiat şi analiza aplicării acestora în vederea relizării obiectivelorpropuse. Etapele formularii problemei sunt:

• 1. observarea fenomenelor sub aspectul descriptiv – calitativ.• 2. formularea unor legi de tip descriptiv – calitativ.• 3. observarea fenomenelor sub aspect cantitativ. Variabilele sunt definite în două moduri :• fie se face un studiu statistic pe o perioadă semnificativă trecută; fie sunt organizate

experimente pentru elaborarea unui sistem• 4. formularea unor legi cantitative pe baza analizei datelor obţinute ce sunt în conformitate• cu late măsurători şi corectate în mod iterativ.• 5. adoptarea unor decizii de acţiune asupra naturii cu scopul satisfacerii directe sau• indirecte a nevoilor umane.• 6. urmărirea efectelor deciziilor adoptate şi perfecţionarea modului de a lua decizii,

Modelarea matematică a proceselorde poluare

• Introducere• Cel mai important rezultat al dezvoltării unui

model matematic al procesului de poluareeste faptul că ne permite să îndepărtămfactorii de confuzie. Ni se permite să vedemmult mai clar relaţiile de tip cauză+efectdintre variabile.

• Modelelel matematice se pot folosi în toatefazele de la cercetare la procese de producţie

Introducere

• Cercetare dezvoltare: determinare mecanismelorcinematice şi a parametrilor care caracterizează un procesde poluare pornind fie de la datele de reacţie chimică fie dela un studiu pe instalaţii pilot, sau din diferite condiţii defuncţionare, elemente care sunt folosite pentru studii deoptimizare şi control

• Conceperea şi explorarea echipamentelor de proces pentruestimarea performanţelor dinamice, evaluarea proceseloralternative a strategiilor şi structurilor de control, simulareasituaţiilor şi procedurilor limită, de avarii şi de urgenţă.

• Operaţii uzinale; rezolvarea problemelor de control şi deprocesare, a problemelor de optimizare

Principii de formulare

• A. Baza. Baza modelarii matematice este pusă pe legilefundamentale din fizică şi chimie cum sunt Legile deconservare a energiei, a masei şi momentelor. Pentru astudia dinamica se folosec derivatele în raport cu timpul

• B. Ipoteze. Ipotezele modelului trebuie validate. În modgeneral un modelul extrem de riguros care include fiecarefenomen studiat la nivel de detaliu, va fi un model extremde complex şi pentru care rezolvarea poate dura foartemult timp, iar răspunsul s+ar putea să nu fie extrem deexact. De aceea se folosesc multe ipoteze simplificatoare.Dezvoltarea unui model care să incorporeze fenomenele debază, necesită cunoştinţe de bază, experienţă şiinventivitate. Limitările impuse unui model trebuie avute învedere şi atunci când evaluăm sau interpretăm rezultatele

Principii de formulare

• C. Consistenţa matematică a modelului. Dupăce toate ecuaţiile matematice au fost scriseeste bine ca la sistemele de ecuaţii săverificăm dacă numarul de necunoscute esteegal cu numărul de ecuaţii. Aşa numitul gradde libertate al sistemului trebuie să fie zeropentru a obţine o soluţie. Se verifică dacăavem aceleaşi unităţi de măsură (se pot utilizatoate sistemele de unităţi de măsură dar nu sepot amesteca intre ele)

Principii de formulare

• D. Soluţia ecuaţiilor modelului. Tehnicile, soluţiile şiinstrumentele disponibile trebuiesc reţinute în etapade concepţie a modelului matematic.

• E. Verificarea o parte importantă şi de neneglijat îndezvoltarea unui model matematic este cea dedescriere a situaţiei din lumea reală. În cazul în caremodelul este creat pentru ceva ce urmează a ficonstruit se folosesc baze de date de la situaţii şiprocese similare, sau se construieşte o instalaţie pilot.

• Concepţia experimentelor care vor testa validitateamodelului creat sunt adevărate provocări.

Legi fundamentale

• Ecuaţiile de continuitate• Ecuaţiile de energie• Ecuaţiile de mişcare• Ecuaţiile de transport• Ecuaţiile de stare• Ecuaţiile de echilibru

Ecuaţiile de continuitate

• A. Ecuaţia continuităţii totale (balanţa demasă). Legea conservării masei pentru unsistem dinamic:

• Mintrodusă în sistem –Mevacuată din sistem =Mreţinuta în sistem

• Unitatea de măsură este masa/timp. Numai oecuaţie de continuitate se poate scrie pentruun sistem.

Ecuaţiile de continuitate

• B. Ecuaţiile de continuitate ale componentelor(balanţa de componente). Componentelechimice într-o reacţie nu se păstrează. Dacă oreacţie are loc numărul de moli ai unuicomponent poate creşte, adcă unul deinproduşi scade

Ecuaţiile de energie

• Prima lege a termodinamicii este principiulconservării energiei. Acest principiu scrispentru un sistem deschis are forma

• Debitul de energie cinetică şi potenţială introdus în sistem prin

convecţie sau difuzie - Debitul de energie cinetică şi potenţială

introdus în sistem prin convecţie sau difuziune + căldura adăugata

sistemului prin reacţie conducţie şi radiaţie – lucrul mecanic consumat =rata de energie internă, cinetică şi potenţială consumată în sistem

Ecuaţiile miscării

• Legea lui NewtonForţa este egală cu masa x acceleraţia

Ecuaţiile de transport

• Am studiat ecuaţiile care guvernează transferul deenergie, masă şi moment. Aceste legi de transport auforma unui flux (rata de transfer pe unitatea desuprafaţă) şi sunt proporţionale cu o forţăconducătoare (un gradient în temperatură,concentraţie sau viscozitate). Constanta deproporţionalitate este o proprietate fizică a sistemului(cum ar fi conductivitatea, difuzibilitatea )

• pentru transport le nivel legile sunt denumite Fourierpentru caldură, Fick pentru masă, Newton pentrumoment

Ecuaţiile de stare

• Pentru a scrie ecuaţiile unui model avemnevoie de ecuaţiile care descriu proprietăţilefizice, densitate, entalpie, modificările cutemperatura, presiunea şi compoziţia

Ecuaţiile de echilibru

• Echilibru chimic• Echilibru de fază

Metode analitice de modelare

• 1.Modelare analitica. Modelareexperimentala.

• 2. Etapele modelarii analitice• 3. Modelarea proceselor cu acumulare-

evacuare de fluid.

1.Modelare analitica. Modelareexperimentala.

• Modelul=reprezentarea cunostintelor, a aspectelor esentiale ale unui system, sub o formainteligibila.

• Modelul matematic este un model exprimat analitic prin relatii cantitative specifice.• In general, un sistem fizic (un obiect din lumea reala) este caracterizat printr-o serie de variabile

specifice v=[v1, v2,..., vq] si de o serie de relatii specifice Ri=Ri[v1, v2,..., vq]=0. In automatica esteesentiala introducerea unei orientari IN-OUT (cauza-efect) in sensul ca unele dintre marimilespecifice sunt intrari (sau marimi-cauza), iar altele sunt iesiri (sau marimi-efect), altele suntvariabile interne (sau stari), astfel incat relatiile Ri vor fi Ri[U, Y, x, θ, t] unde θ- vectorulparametrilor, iar t- timpul in mod explicit.

• Se spune ca modelul M reprezinta sistemul fizic φ daca distanta dintre model si sistem este <= ε,unde ε este un scalar suficient de mic. Exemplu de distanta: unde y(i)-iesirile sistemului real,yM(i)-iesirile modelului.

• D[M, φ]>=0; - D[M, φ]=0 => M=φ (nu se intampla in realitate)

• Obs. 1. Modelul matematic este o aproximare simplificata a realitatii. Modelul nu poate/nu trebuiesa reprezinte exact sistemul in toata complexitatea sa. 2. In acelasi timp modelul matematic are oexistenta de sone statatoare externa realitatii fizic masurabile. Modelul are un caractersemnalizator, pentru o clasa de sisteme echivalente, indiferent de natura fizica a fenomenelor pecare le caracterizeaza.

Construirea modelului matematic se poate abordain doua moduri:– I. Prin modelare analitica – ca o consecinta a legilor

fizice ce descriu desfasurarea fenomenelor.– II. ca o modelare experimentala -> in care

determinarea modelelor se face prin prelucrareadatelor obtinute prin masuratori experimentale.

Daca modelul se cunoaste ca structura darparametrii sunt necunoscuti, atunci problemaeste una de „estimare a parametrilor”.

2. Etapele modelarii analitice

• 2. Etapele modelarii analitice.• In general procesele tehnologice sunt caracterizate de

fluxuri de materiale si/sau energie introduse inprocesul tehnologic pentru a fi prelucratecorespunzator si a se obtine fluxuri deenergie/material la iesire. Daca notam cu wenergia/masa/volumul acumulat in proces, atunci seconsidera ca procesul este in regim stationar cand celedoua fluxuri, de In si de OUT, sunt egale, sau in regimdinamic, cand cele doua fluxuri nu sunt egale,diferenta dintre ele fiind egala cu variatiaenergiei/masei/volumului in unitatea de timp.

Etape

Aceste fluxuri se masoara in: J/s – fluxuri de energie; kg/s – fluxurimasice; J/s (W/s) – puteri; m3/s – debite volumetrice.

Indiferent de particularizarea procesului de modelat, se parcurgurmatoarele etape:

• 1. Evidentierea variabilelor si marimilor caracteristice: v1, v2,..., vq.;• 2. Determinarea pe baza legilor fizice (legi de conservare a energiei,

masei, volumului), a relatiilor Ri[v1, v2,..., vq]=0 intre variabilelecaracteristice. Se pune in evidenta regimul stationar si regimuldinamic.;

• 3. Punerea in evidenta a variabilelor de tip cauza, respectiv efect =„orientarea” modelului

• 4. Liniarizarea modelului – presupunem „centrarea” variabilelor sautrecerea la mici variatii in jurul punctelor de functionare: Δv = v-v0<- PSF si „normarea” variabilelor: Δv/v0=vt

Modelarea bazată pe principiile fizicii

• Modele cauzale şi acauzale• Relaţii fundamentale din fizică folosite în

modelare

Modele cauzale şi acauzale• pe modele cauzale, care descriu comportarea sistemului printr-o legătură

între două categorii de semnale: semnale de intrare (privite drept funcţii acăror dependenţă de timp poate fi precizată analitic, întrucât suntfurnizate din exterior către sistem) şi semnale de ieşire (privite dreptfuncţii a căror dependenţă de timp nu este cunoscută analitic, deoarecesunt produse de sistem, ca rezultat al stimulilor prezentaţi la intrare). Unastfel de model permite determinarea dependenţei de timp a semnalelorde ieşire fie prin calcul analitic, fie prin procedee numerice (făcându-seapel la simularea într-un mediu software adecvat).

• în construcţia de modele cauzale, compuse din blocuri (submodule)cauzale, pot interveni erori în atribuirea rolurilor de intrare, respectivieşire pentru anumite semnale ce servesc conectărilor de blocuri(submodule). Atare erori provin uzual din faptul că legile fizicii sunt, îngeneral, descrieri sau modele acauzale, care leagă relaţional două sau maimulte mărimi (semnale), fără nici o precizare privind cauzalitatea.

Relaţii fundamentale din fizicăfolosite în modelare

• relaţii fundamentale din următoarele domeniiale fizicii, domenii care sunt cel mai frecventvizate în activitatea de modelare a sistemelortehnice:

• (1) circuite electrice;• (2) sisteme mecanice (în mişcare de translaţie

şi în mişcare de rotaţie);• (3) fluide necompresibile;• (4) sisteme termice.

Mărimi fizice specifice domeniuluistudiat

• (VP) Variabilele puterii – mărimi ce caracterizează puterea P, sub formaprodusului

• (e) – mărime generică numită efort, notată e(t),• (f ) – mărime generică numită flux, notată f(t).•• (VE) Variabilele energiei – mărimi ce caracterizează acumularea variabilelor

puterii (VP)• (p) – mărime generică numită impuls generalizat ce caracterizează

acumularea variabilei de tip (e) prin:

• (q) – mărime generică numită deplasare generalizată ce caracterizeazăacumularea variabilei de tip (f) prin:

• .

Joncţiuni (conectări) tipice deelemente, care conservă puterea

• (J0) Joncţiunea (conectarea) mai multor elemente ce posedă aceeaşivariabilă de tip (e).

•• (J1) Joncţiunea (conectarea) mai multor elemente ce posedă aceeaşi

variabilă de tip (f).• În secţiunile acestui capitol, pe lângă abrevierile prezentate mai sus,

se va face apel şi la altele mai noi, ale căror semnificaţii vor fi introduse înmod natural, drept consecinţe ale necesitaţii de rafinare şi diferenţiere.

• Organizarea materialului pe secţiuni este următoarea:• 1. Circuite electrice.• 2. Sisteme mecanice.• 3. Fluide necompresibile.• 4. Sisteme termice.• 5. Transferul puterii între subsisteme de natură fizică diferită

Elemente cu acţiuni tipice în procesarea energiei

Sisteme mecanice

Sisteme mecanice în mişcare de translaţie

Sisteme mecanice

Sisteme mecanice în mişcare de translaţie

Sisteme mecanice în mişcare de rotaţie

Sisteme mecanice în mişcare de rotaţie

Fluide necompresibile Fluide necompresibile

Prezentarea de principiu a sistemelor termice bazată pe entropie

Transferul puterii între subsisteme de natură fizică diferită

În general, în sistemele fizico-tehnice existăsubsisteme care interacţionează, fiecare dintre acesteaprocesând un tip diferit de energie. Conectarea a douăsisteme cu natură fizică diferită, între care se conservăputerea, se realizează prin elemente cu acţiuni tipicecare pot funcţiona fie după legile constitutive aletransformatorului (exemplificate în paragrafeleanterioare) fie după legile constitutive ale giratoruluide care ne vom ocupa mai tarziu