Ipari katasztrófák nyomában 2. előadás1 Természettudományos ismeretek.

Az előadások a következő témára: "Ipari katasztrófák nyomában 2. előadás1 Természettudományos ismeretek."— Előadás másolata:

1 Ipari katasztrófák nyomában 2. előadás1 Természettudományos ismeretek

2 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)

3 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!).

4 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.)

5 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.

6 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).

7 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.

8 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.

9 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:

10 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.

11 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

12 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:

13 Ipari katasztrófák nyomában 2. előadás13 Véletlen számok befolyásolása 23000 véletlen szám esetén várható érték 100.045, szórás 6.980 (A pontos értékek: 100.000 és 7.071)

14 Ipari katasztrófák nyomában 2. előadás14 A PK- csoport (12100 fő) csökkenteni akarta a számokat (99.704,6.968) Valószínűsége 10 -4 A PK+ csoport (13050) növelni akarta a számokat (100.23,6.979) Valószínűsége: 2 10 -6

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

16 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.

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

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

19 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?

20 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.

21 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

22 Ipari katasztrófák nyomában 2. előadás22 7.2 Káosz és stabilitás Turbulens áramlás, plazma

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

24 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)