Ipari katasztrófák nyomában 2. előadás1 Természettudományos ismeretek

Ipari katasztrófák nyomában 2. előadás2 1, Objektív természettörvények A termelés során azokat a természettörvényeket kell kihasználni, amelyek a célhoz vezetnek. A természettörvényeket tantárgyak keretei között szokás megismerni. (Önképzés) Nem a törvényeket kell bemagolni, hanem a megismerés módját. Használjanak kéziköny- veket. Bonyolult esethez kérjenek fel szakértőt. Mindent elemezni kell, és le kell vonni a következtetést. (Stöchiometria)

Ipari katasztrófák nyomában 2. előadás3 Csak egy valóság van. Egymagában egy elmélet nem kielégítő egy ipari folyamat megvalósításához. Egy ipari folyamatban nem a tiszta természettörvényt kell keresni. A természettörvények csak „tiszta” körülmé- nyek között figyelhetőek meg. Szükség lesz valószínűségszámításra és statisztikára, az egész fizikára (szakértők!).

Ipari katasztrófák nyomában 2. előadás4 Alkalmazzák az univerzális megfigyelése- ket: Energiamegmaradás Entrópiamaximum Termodinamika főtételei (hő önként csak a melegebb helyről az alacsonyabbra megy át. Nincs olyan folyamat, melynek összes hatása csupán az volna, hogy egy hőtartály hőt veszít, helyette munka keletkezik. Nincs egyetlen hőtartály hőjével működő periodikus gép.)

Ipari katasztrófák nyomában 2. előadás5 2, Modellek alkalmazása A modellben meg kell mondani a lehetséges változókat, a változók megengedett érték- készletét. Fel kell sorolni a paramétereket is, azok megengedett értékkészletét. Fel kell sorolni az inputként megadandó változókat. Az iparban csak természet- tudományos modell alkalmazható. Minden modell csak érvényességi körén belül alkalmazható.

Ipari katasztrófák nyomában 2. előadás6 Minden modellt használat előtt ellenőrizni kell, ez a validáció és verifikáció (V&V) lépé- sekben történik. Vásárolt modell esetén az eladótól el kell kérni az erre vonatkozó doku- mentáció. Ha ilyen nincs, a vevőnek kell a hiányzó dokumentációt legyártania (igen drága). A modell használatakor ügyeljünk a para- méterek bizonytalanságára, az input adatok hibájára (érzékenységszámítások).

Ipari katasztrófák nyomában 2. előadás7 Amennyiben a modellben új paraméterre vagy változóra van szükség, a modellt fejleszteni kell. Ez lehet drága és lassú, alapos megfontolást igényel. Modellek típusai Determinisztikus modell: minden meny- nyiség maghatározott, a véletlennek nincs szerepe. Statisztikus modell: véletlen mennyiségek is szerepelnek.

Ipari katasztrófák nyomában 2. előadás8 Modellek pontossága Minden ipari modell korlátozott pontosságú, mert: az alkalmazott összefüggések közelítő jellegűek (ideális esetre vonatkoznak) a modell inputját mérésből kapjuk meg nagyszámú változó esetén felléphet káosz.

Ipari katasztrófák nyomában 2. előadás9 3, Mérés A modell validálása gyakran mérésekkel történik. A MÉRÉS NEM A VALÓSÁGOT MUTATJA, a mérés is egy modell keretében történik, adott pontossággal. A mérést mindig ipari körülmények között, a rendelkezésre álló eszközökkel kell elvégezni (ha nem megy?). A mérés hibája Szisztematikus hiba:

Ipari katasztrófák nyomában 2. előadás10 Egy mérendő fizikai mennyiséget sohasem közvetlenül mérünk. A mérhető mennyiségek kapcsolatba hozhatóak a mérendő mennyi- séggel egy modell keretei között. A kapcsolat jellege: F(p,m)=0. Itt F-et a modell szolgál- tatja, m mérhető mennyiség, p pedig a mérendő mennyiség.

Ipari katasztrófák nyomában 2. előadás11 Statisztikus hiba: A mért mennyiség megadása: mért mennyi- ség értéke és hiba formájában (ld. 4. előa- dás) Részletek: Szatmáry Zoltán: Bevezetés a méréskiértékelésbe

Ipari katasztrófák nyomában 2. előadás12 4, A modell pontossága Az ember bevonása a mérésbe Az alábbi kísérletet az USA-ban végezték. Egy számítógépen véletlenszám-gene- rátort futtattak, és kiválasztott egyé- neknek azt a feladatot adták, hogy egy gomb megnyomásával a számokat csök- kentsék vagy növeljék. (A gomb teljesen hatástalan volt, de az alanyok nem tud- ták.) Az eredmény:

Ipari katasztrófák nyomában 2. előadás13 Véletlen számok befolyásolása véletlen szám esetén várható érték , szórás (A pontos értékek: és 7.071)

Ipari katasztrófák nyomában 2. előadás14 A PK- csoport (12100 fő) csökkenteni akarta a számokat (99.704,6.968) Valószínűsége A PK+ csoport (13050) növelni akarta a számokat (100.23,6.979) Valószínűsége:

Ipari katasztrófák nyomában 2. előadás15 Maga a kísérlet 1982-ben történt (azóta többször megismételték), a jelenségre nem találtak magyarázatot.

Ipari katasztrófák nyomában 2. előadás16 A mérési hiba és a modell becslésének különbsége. A modell ellenőrzése. Legyen f m (x i ), f s (x i ) a mérés ill. számítás eredménye az x i helyen. Tfh a számítás szabadon normálható: Q minimizálható c alkalmas választásával, Q val. változó, eloszlása  2. Részletek: 4. előadás.

Ipari katasztrófák nyomában 2. előadás17 Ab ovo véletlenszerű elemek: időjárás, földrengés, természeti csapások. Példa: bomlási állandó becslése (Szatmáry jegyzetből) részletek a 4. előadásban.

Ipari katasztrófák nyomában 2. előadás18 A modell hibájának becslése Hogyan állapítható meg az eltérésből a modell hibája? Statisztikus módszerekkel, ld. Szatmáry- jegyzet.

Ipari katasztrófák nyomában 2. előadás19 5, Determinisztikus vagy véletlen? Amennyiben egy jelenség azonos körülmé- nyek esetén is más-más eredményre vezet, feltehetően véletlenről (statisztikus eseményről) van szó. Egy jelenség tűnhet véletlennek egy modell- ben és determinisztikusnak másik modell- ben. (Példa: a gyenge kölcsönhatás). n  p+  - + antineutrinó, folytonos  spektrum?

Ipari katasztrófák nyomában 2. előadás20 6, A megismerés korlátai Minden axiómarendszerben léteznek bizo- nyíthatatlan és cáfolhatatlan állítások. Determinisztikus rendszerekben is létezik káosz. Minden mérés véges pontosságú Nincs technológia ember nélkül. Ennek ellenére az ipari folyamatok tervez- hetőek és biztonságosan végrehajthatóak.

Ipari katasztrófák nyomában 2. előadás21 7, A bizonytalanság forrásai 7.1 A fizikai modell Sajátértékfeladat, peremértékfeladat, kezdetiértékfeladat Követelmények a modellel szemben: Kevés paraméter, stabilitás, az alapfeltevések ellenőrizhetősége Descartes világképe: a mechanisztikus modell

Ipari katasztrófák nyomában 2. előadás Káosz és stabilitás Turbulens áramlás, plazma

Ipari katasztrófák nyomában 2. előadás23 8, Tudomány és technika-A Mit tud egy gép? Hiba, hibázás gyakorisága SW hibája HW hibája

Ipari katasztrófák nyomában 2. előadás24 8, Tudomány és technika- B Eszközök biztonsága A hibák oka: a feltevések nem teljesülnek Öregedés, kopás Karbantartás A biztonság mérnöki aspektusai (méretezés)