Вообразить, постичь суть явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте, пользуясь лишь его имитацией. См. "Игра, деловая" [И 1]. [c.92]
Модель является представлением системы, идеи или объекта. Руководителю часто приходится использовать модели из-за сложности организаций, невозможности проводить эксперименты в реальном мире, необходимости заглядывать в будущее. Основные типы моделей науки управления физические, аналоговые и математические или символические. [c.244]
Настоящий курс является дисциплиной, в рамках которой изучаются теоретические основы, методы создания объектов инвестиционной деятельности, а также информационные технологии для обеспечения успеха инвестиционной деятельности. Основное внимание уделяется расчетно-экспериментальному подходу к проектированию, отладки и сопровождению инструментариев, обслуживающих инвестирование. Предметом данного курса является изучение методов финансового моделирования, оценки и обеспечения эффективности инвестиций, а также планирования экспериментов, проведения и обработки результатов которых необходимо для принятия гарантированных решений в области инвестирования. Программа курса ориентирует студентов на системный анализ инвестиционной деятельности с применением информационных технологий. [c.73]
Широкомасштабный экономический эксперимент нацелил отрасль на улучшение использования собственных резервов, самофинансирование капитального строительства. Централизованные государственные вложения остаются только для части вновь строящихся объектов. Финансирование капитальных вложений предприятий, объединений производится в первую очередь за счет собственных средств, образуемых из прибыли, амортизационных отчислений на реновацию, фонда ширпотреба, создаваемого за счет прибыли от реализации товаров народного потребления, изготавливаемых из отходов. Источниками финансирования служат также средства из фонда развития производства, фонда социального развития, банковский кредит. При этом средства, не использованные в данном году, изъятию не подлежат, а могут быть использованы в последующие годы. При подрядном способе строительства сумма средств, перечисляемых подрядчику, в последующем году уменьшается на величину средств, не освоенных им в текущем [c.47]
Познавательные трудности применения Ки обусловлены необходимостью проведения большой предварительной исследовательской работы. Прежде чем его рассчитать, следует выявить зависимости отдельных элементов затрат на единицу полезного эффекта потребления продукции от наиболее значимых её свойств. Необходимо также математически корректно установить место каждой частной зависимости в структуре интегрального показателя уровня качества. Информационная база подобных расчетов формируется тяжело и до сих пор её состояние неудовлетворительно. Она представлена фрагментарными данными, полученными не по единому плану, а как результат разрозненных инициативных разработок. От этого страдает структурная и динамическая однородность статистических сведений, их полнота и представительность. Это объясняется особенностями объекта изучения. Например, чтобы оценить влияние содержания серы на ресурс двигателя, надо провести цикл чистых экспериментов с разными сортами топлива на протяжении десяти лет. Тем не менее, уже накопленный материал значителен и имеет характер технико-экономических зависимостей, которые не утрачивают силу со временем. [c.89]
Результаты исследований и экспериментов этого рода служат предпосылкой научно обоснованного воздействия на свойства продукции, т.е. являются основой эффективного управления качеством продукции [1.С.13]. Системные свойства качества делают его особым объектом управления, требующим адекватной структуры и функциональных возможностей управляющей системы. Её разнообразие, т.е. набор управляющий воздействий, должно быть не меньше, чем разнообразие управляемой системы, которое определяется числом состояний объекта управления (т.е. сочетания отдельных свойств), способных оказывать влияние на интегральное качество (полезность) продукции. [c.107]
В основе операций измерения, контроля и испытаний лежит получение информации об объекте в результате эксперимента. Поэтому в большинстве случаев рассмотренные проблемы успешно преодолеваются при использовании СО. В методическом плане использование СО позволяет осуществлять метрологический контроль средств измерений и МВИ наиболее простым и надежным методом передачи размеров единиц - методом прямого (или косвенного) [c.35]
Ниже рассмотрим более подробно белорусский эксперимент по развитию и совершенствованию хозяйственного расчета в строительной индустрии. Он носит комплексный характер. Наряду с возможностью распространения хозяйственного расчета на деятельность республиканского строительного министерства экспериментальную проверку прошли и ряд других экономических элементов, тесно связанных с хозяйственным расчетом. В частности, предусмотрено дальнейшее совершенствование показателей плана и методов их разработки. С этой целью установлена единая система показателей от строительно-монтажного управления до министерства республики. Основным оценочным показателем явилась товарная продукция, в состав которой включаются очереди строительства, пусковые комплексы и объекты, подготовленные к выпуску продукции и оказанию услуг. Содержание показателя товарной строительной продукции имеет значительное преимущество по сравнению с показателем, включающим сметную стоимость сдаваемых объектов и этапов строительно-монтажных работ. Он [c.350]
Сначала рассмотрим содержание экспертизы индивидуальных норм расхода. При расчетно-аналитическом методе экспертиза заключается в проверке соответствия выбранного технического документа рассматриваемому объекту и правильности обсчета данных. При отчетно—статистическом методе в процессе экспертизы проверяется правильность оформления соответствующей документации, соответствие условий проведения эксперимента планируемым условиям производства и правильность расчета нормы. Экспертиза норм расхода, разработанных отчетно-статистическим методом, требует практически полного повторения работы, проведенной разработчиками, проверки правильности рассматриваемых отчетных показателей и их соответствия планируемому про- [c.77]
Статистическое описание. Эту форму описания риска и неопределенности применяют, когда модель объекта определяется по результатам выборочных экспериментов в условиях действия случайных помех и ошибок. Эта форма тесно связана с предыдущей, но принципиально отличается от нее тем, что в условиях ограниченного эксперимента удается получить лишь выборочные оценки параметров плотности распределения или ее моментов. Таким образом, вместо истинных значений моментов M(Z) и [c.46]
Под экспериментом понимается изучение объекта, основанное на активном целенаправленном воздействии на него путем создания искусственных условий, позволяющих выявить рассматриваемые свойства, характеристики, зависимости объекта. Сделать поведение экспериментатора целенаправленным, организованным, повысить производительность его труда и надежность получаемых результатов позволяют современные методы статистического планирования многофакторных экспериментов. [c.48]
К задачам поиска оптимальных условий проведения эксперимента можно отнести выбор оптимального состава многокомпонентных смесей или сплавов, определение направлений повышения качества продукции, производительности оборудования и т. д. Для решения поставленной задачи объект исследования представляется в виде кибернетической системы. Изучение ее выполняется с помощью математической модели, представляющей уравнение связи (функцию отклика) параметра оптимизации с факторами, воздействующими на объект. Каждый фактор имеет несколько уровней значений. Фиксированный набор уровней факторов определяет одно из возможных состояний объекта. Если перебрать все возможные состояния, то получится полное множество состояний объекта, т. е. число возможных опытов. Но такое число оказывается очень большим и равняется числу р уровней факторов, возведенных в степень, равную числу факторов /с, т. е. pk. Задача планирования эксперимента и сводится к тому, чтобы сократить количество опытов до разумного минимума. [c.49]
Однако при применении рассмотренных методов для такой сложной системы как ПО (ПП) приходится решать десятки уравнений, содержащих сотни показателей. В связи с этим получило развитие особое направление в моделировании, именуемое имитационным. Такой метод представляет собой эксперимент, с реализованной в виде программы ЭВМ экономико-математической моделью, путем варьирования ее параметров, структуры, входных, выходных и управляющих воздействий и подгонки модели к наблюдаемым характеристикам моделируемого объекта. [c.310]
Второй вопрос, возникающий при изучении данного нами определения модели а зачем нужно использовать какие-то вспомогательные объекты (т. е. модели) и затем сталкиваться со сложнейшей проблемой о возможности переноса результатов исследования моделей на объект вместо того, чтобы исследовать интересующий нас объект непосредственно Прежде всего бросается в глаза причина практическая модели выбираются таким образом, чтобы они были значительно проще для исследования, чем интересующие нас объекты. Более того, некоторые объекты вообще не удается исследовать активно (т. е. провести с ними эксперимент). Невозможно, например, ставить на экономике страны эксперимент, имеющий чисто познавательное значение. Однако моделирование имеет и другое, более важное для науки значение поскольку в модели воспроизводятся лишь некоторые наиболее важные в данном исследовании стороны исходного объекта, моделирование позволяет выявить существенные факторы, ответственные за те или иные свойства изучаемых объектов. Моделирование как познавательный прием, как форма отражения действительности, зародилось еще в античную эпоху одновременно с возникновением научного познания. Сейчас трудно назвать ту область науки, где оно не используется. [c.21]
В связи с этой особенностью идеального моделирования, исследования на основе идеальных (в том числе и математических) моделей носят теоретический характер, т. е. отличаются от эксперимента, являющегося частным случаем практической деятельности человека. Исследование идеальных моделей — одна из основных задач теоретического мышления. Более того, развитие любой науки можно трактовать в весьма общем, но вполне разумном смысле как теоретическое моделирование. Идеальные модели стоят от изучаемого объекта значительно дальше, чем, скажем, модели, используемые при физическом моделировании. Однако именно умение строить идеальные, особенно математические модели, достаточно точно описывающие свойства изучаемых объектов, служит признаком зрелости науки. [c.24]
За триста лет совместной активной деятельности многих поколений физиков и математиков удалось построить стройное здание — систему математических моделей физических процессов. Это здание состоит из многих этажей. В его фундаменте лежат принципы, служащие основой моделей физических явлений. Эти принципы являются продуктом долгого развития науки, в них воплощен опыт воздействия человека на окружающую его природу, т. е. практики (в философском смысле этого слова), важное место в которой в естественных науках занимает натурный эксперимент. Три принципа механики, сформулированные Исааком Ньютоном, служат достаточной основой для построения математических моделей в механике в том случае, когда интересующие нас объекты можно с достаточной степенью точности описать в виде материальных точек и скорости их далеки от скорости света. К объектам такого рода относится широкий класс изучаемых явлений, начиная от колебаний маятника до управляемого полета космического корабля. Добавив к трем ньютоновским принципам принципы описания деформации твердого тела, мы сможем уже описать взаимодействие твердых тел, имеющих конечные размеры. Добавив к принципам Ньютона принцип рассмотрения жидкости как непрерывной, сплошной среды (т. е. пренебрегая ее молекулярным строением), принцип описания связи между плотностью и давлением, а также принцип сохранения массы, имеющей вид уравнения сплошности среды, мы получим математическую модель жидкости. [c.26]
В последнее десятилетие для анализа экономико-математических моделей стал широко использоваться имитационный подход, на основе которого удается преодолеть некоторые из трудностей, связанных с использованием оптимизационного подхода. В имитационном подходе, вообще говоря, не требуется заранее задавать критерий развития изучаемого объекта. Вместо него задается управление — либо в виде функции времени и (t), либо в виде функции состояния системы и (х). Подставляя эти заранее сформулированные функции в систему дифференциальных уравнений (4.5) с начальными данными (4.7), можно построить траекторию системы. Если при этом не нарушается ограничение (4.6), то управление и (t) (или и (х)) является допустимым. Сформулировав заранее некоторое число вариантов управления, можно построить траекторию системы для каждого из вариантов и представить результаты развития системы Заказчику, чтобы он сам выбрал наиболее подходящий ему вариант управления системой. В этом подходе вместо проблемы формулировки единственного критерия возникает проблема выбора вариантов управления, которые будут изучаться в исследовании. Очевидно, что такой способ исследования, называемый обычно методом вариантных расчетов, не очень экономичен. Подчеркнем, что имитация свелась к вариантным расчетам в случае уже сформулированной модели (4.5) — (4.7). В действительности же имитация, понимаемая как эксперимент с математической моделью, проводимый на основе ЭВМ, является новым мощ- [c.44]
Начнем с определения имитации. В настоящее время под имитацией принято понимать изучение объектов исследования путем проведения экспериментов с реализованными на ЭВМ математическими моделями этих объектов. [c.233]
Подчеркнем, что главная особенность имитационного исследования состоит в том, что в этом исследовании проводятся эксперименты, но только не с объектом, а с его математической моделью. Такое представление об имитации появилось в 60-х годах нашего столетия. Имитационные исследования используются для анализа сложных систем в таких непохожих областях науки, как исследование ядерных реакторов и изучение психологии человека, моделирование боевых действий и анализ биологических систем в природе, изучение распространения эпидемий и моделирование исторических процессов, автоматизированное проектирование сложных технических систем и оценка воздействия лечебных процедур на организм человека. Особенно важное место имитационные исследования занимают в анализе экономических процессов. В экономических исследованиях имитация используется в широком диапазоне задач, от отдельных вопросов массового обслуживания и оперативного планирования производства до изучения перспектив развития экономики нашей планеты в целом. Такое разнообразие задач затрудняет выработку каких-то единых, универсальных рекомендаций (тем более, что имитационные методы еще крайне молоды — они используются всего лишь около двадцати лет и сейчас бурно развиваются). Имитационное исследование в значительной степени остается задачей, требующей большой творческой активности и самостоятельности человека, их осуществляющего. Тем не менее, уже сейчас возможно выделить основные принципы проведения имитационных экспериментов, которым и будет посвящен этот раздел книги. [c.233]
Все знакомы с физическими или химическими лабораторными экспериментами. В этих экспериментах изучают физические или химические свойства различных объектов при помощи разнообразных воздействий через них пропускают электрический ток, их нагревают, погружают в кислоту и т. д. При этом с изучаемым объектом происходят некоторые явления. Эти явления фиксируют (регистрируют) с помощью приборов. Воздействия на объект производят неоднократно, их варьируют (например, меняют величину электрического тока, концентрацию кислоты и т. д.). Поскольку зарегистрированные явления реализовались в соответствии с законами природы, результаты эксперимента дают возможность сделать некоторые выводы о законах природы и об особенностях их проявления в данном объекте. Получение таких выводов о свойствах объекта, в частности, и законах природы вообще, и является целью обычного эксперимента. Мы же в определении имитации говорили об экспериментах с математической моделью. Возникает вопрос какие же исследования математических моделей и на каком основании можно назвать экспериментами с ними [c.234]
В имитационном эксперименте законы производства описываются в виде соотношений экономико-математической модели. Далее, как и в натурном эксперименте, задаются внешние воздействия, после чего модель развивается , функционирует по своим законам, реализованным в виде программы для вычислительной машины. Далее исследователь, опять же с помощью ЭВМ, регистрирует результаты воздействия на модель. В таком человеко-машинном , — как теперь принято говорить, диалоговом режиме работы, исследователь получает результаты различных внешних воздействий на модель. При этом осуществляется настоящий эксперимент, отличающийся от обычного лишь тем, что он проводится с моделью изучаемого объекта, а не с самим объектом. [c.234]
Для лучшего понимания различия между натурным и имитационным экспериментами приведем схемы этих экспериментов. Схема натурного эксперимента представлена на рис. 33. Здесь Э — экспериментатор, СЭ — средства эксперимента, О — изучаемый объект, Т — теоретические представления об объекте. Экспериментатор воздействует на средства эксперимента, которые в свою очередь воздействуют на объект и сами подвергаются воздействию объекта. Изменения в средствах эксперимента наблюдаются экспериментатором, причем экспериментатор истолковывает их в соответствии со своими теоретическими представлениями об объекте. Результаты эксперимента позволяют развить теоретические представления об объекте, в том числе выбрать наиболее подходящие воздействия на управляемый объект. [c.235]
Модельный эксперимент (и имитационный в том числе) имеет более сложную структуру (рис. 34). Новыми обозначениями здесь являются МО — модель объекта, ТО — теоретические представления об объекте, ТМ — теоретические представления о модели. Экспериментатор строит модель объекта в соответствии с теоретическими представлениями об объекте. Этот переход от объекта к его модели [c.235]
Таким образом, главное отличие модельных экспериментов от натурных состоит в переходе от изучаемого объекта к его модели, а затем — от модели к изучаемому объекту. На этом, с одной стороны, основаны преимущества модельного исследования с другой стороны, это создает дополнительные трудности. [c.236]
Тем не менее имитационные эксперименты обладают огромным преимуществом они позволяют провести модельный эксперимент с такими объектами, с которыми натурные эксперименты неосуществимы либо принципиально, либо по экономическим или этическим соображениям. Принципиально неосуществимы, например, эксперименты с прошлым. Из экономических соображений нельзя проводить натурные эксперименты с различными вариантами управления экономикой страны. Из этических соображений неосуществимы многие эксперименты с участием людей. В тех же случаях, когда натурные эксперименты возможны, имитация позволяет значительно уменьшить затраты на исследование. Другим преимуществом имитационных экспериментов является возможность значительно сократить продолжительность исследования, что во многих случаях имеет принципиальное значение. [c.237]
Как мы уже говорили, при анализе экономических процессов такая ситуация встречается далеко не всегда (плохо разработаны, например, принципы построения математических моделей социально-экономического уровня экономических процессов). Имитационные эксперименты в таких областях исследования привлекают в настоящее время все большее внимание. В этом случае цель исследования состоит в том, чтобы научиться строить адекватные модели изучаемых объектов, чтобы проверить различные гипотетические описания и выбрать наиболее подходящие из них (т. е. цель — в развитии здания математических моделей ). В этой книге мы не станем рассматривать вопросы использования имитационных методов в фундаментальных исследованиях и ограничимся лишь прикладными. [c.238]
Итак, имитационные эксперименты — это исследования математических моделей, которые принимают форму эксперимента и осуществляются с помощью вычислительных машин. Имитационные эксперименты позволяют анализировать такие объекты, которые по тем или иным причинам не могут быть исследованы другими путями. Дополнительной проблемой по сравнению с натурными экспериментами здесь является предварительное построение адекватной модели изучаемого объекта. [c.238]
Имитационное исследование, как и всякое другое, должно начинаться с формулировки проблемы, т. е. с ясного и четкого изложения целей эксперимента. В прикладном имитационном исследовании целью эксперимента обычно является оценка некоторых воздействий на развитие изучаемой системы, т. е. имитация должна способствовать правильному принятию решения по некоторому вопросу. Необходимо еще раз подчеркнуть, что это решение принимает не математик, а некоторый человек (или группа людей), имеющих соответствующие полномочия, т. е. Лицо, Принимающее Решение (ЛПР), или заказчик , проблемы которого анализируются в эксперименте и который выделяет средства для проведения имитационного исследования. Прикладное имитационное исследование состоит в анализе системы с точки зрения интересов заказчика. Поэтому формулировку проблемы математик осуществляет совместно с заказчиком. Это утверждение не следует понимать так, что первым этапом и ограничивается участие заказчика в имитационном исследовании. Тем не менее, формулировка проблемы эксперимента — важнейший этап участия заказчика, ибо именно заказчиком определяется цель исследования. Практический опыт заказчика в принятии решений по аналогичным проблемам (если такой имеется) может быть использован и при построении модели. Конечно, заказчик не будет участвовать в построении математической модели, но необходимо участив заказчика в уточнении того, каковы основные характеристики объекта, интересующего заказчика, возможные огра- [c.240]
При анализе возможностей получения исходной информации для построения математической модели параллельно решается вопрос о возможности проведения прикладного имитационного эксперимента, т. е. выполняется третий под-этап формулировки исследуемой проблемы. Может оказаться, что некоторые связи между переменными модели еще не достаточно изучены, так что построить адекватную модель изучаемого объекта и провести имитационный эксперимент оказывается невозможно. Этот факт должен быть сообщен заказчику. Как уже говорилось, в этом случае обычно пересматривается список вопросов, на которые должно ответить имитационное исследование. Подчеркнем, что при анализе производственно-экономических систем в большинстве случаев в здании экономико-математических моделей уже имеются соответствующие стандартные модели, которые либо сразу, либо после небольшой модификации можно использовать в исследовании. Таким образом, прикладной имитационный анализ производственно-экономических систем обычно осуществим, нужно лишь уметь выбрать подходящие модели. Исходную числовую информацию также часто удается получить. После этого можно переходить к следующему этапу прикладного имитационного исследования — к построению модели. [c.249]
Перейдем к следующему этапу прикладного имитационного исследования, в результате которого должна быть получена модель изучаемого объекта, реализованная в виде программы для ЭВМ и пригодная для проведения имитационного эксперимента. Этот этап, часто называемый этапом реализации модели, распадается на три подэтапа [c.250]
Подчеркнем, что выбор гипотез осуществляется не произвольно гипотезы должны отражать знания об окружающем мире, либо накопленные в научных исследованиях, либо полученные экспертами в результате практической работы с объектами изучаемого типа. Если не удается подобрать какую-либо математическую зависимость для описания связи между переменными системы, можно попытаться построить эту зависимость в табличном или графическом виде. Часто такое описание более удобно для экспертов, нежели математическое выражение. Например, в задаче долгосрочного прогнозирования трудно математически описать влияние затрат, идущих на развитие науки, на динамику научно-технического прогресса A(t). Можно попытаться с помощью экспертов задать график этой зависимости и использовать затем этот график в имитационном эксперименте (заметим, кстати, что удобные средства работы с графической информацией дает язык динамо). [c.253]
При написании программы для проведения имитационных экспериментов с математической моделью изучаемого объекта при помощи ЭВМ возникает несколько специфических проблем, связанных с особенностями имитационных [c.256]
При проверке пригодности модели происходит проверка гипотез о системе в целом, в их совокупности. Поскольку мы описываем прикладные имитационные эксперименты, т. е. исследования, направленные на изучение хотя и сложных, но все-таки достаточно хорошо понимаемых систем, при разработке модели ясны основные факторы и параметры изучаемого объекта и существенные связи между ними. Все это, однако, не означает, что построенная нами модель будет обязательно пригодна для проведения прикладного имитационного исследования ведь путем имитации изучаются сложные системы, а хорошее понимание систем еще не означает их идеального понимания. Поэтому при построении моделей возможны принципиальные ошибки. Отсутствие таких ошибок и должен доказать предлагаемый сейчас читателю подэтап исследования. Проверка модели обязательно должна проводиться даже тогда, когда кажется, что изучаемая система относительно проста и мы настолько хорошо ее знаем, что ошибку совершить невозможно. Эта простота может оказаться обманчивой. Без проверки пригодности модели можно обойтись только при анализе некоторых физических объектов (скажем, в задачах механики), но не в экономических исследованиях. [c.275]
Хотя до проведения имитационного эксперимента полностью и внедрения его рекомендаций в жизнь нельзя дать гарантий адекватности модели изучаемому объекту, можно, тем не менее, все же проверить некоторые необходимые условия, которым должна удовлетворять модель, чтобы претендовать на пригодность для прикладных имитационных исследований. [c.276]
Э. э.— разновидность социального эксперимента, является одновременно исследовательским средством и способом совершенствования хоз. практики. Возможности применения эксперимента в экономике ограннче-ны по двум осн. причинам 1) неразрывность н бесконечное многообразие экономич. связей каждого явления н процесса в обществ, произ-ве исключают их изоляцию от окружающей обстановки и наблюдение процесса в чистом виде. Этот факт был отмечен К. Марксом в предисловии к 1-му т. Капитала 2) в отличие от объекта естественнонауя. эксперимента объект Э. э. не пассивен к воздействию вводимых факторов, а сам способен к активным действиям в зависимости от своего отношения к цели эксперимента, к экспериментатору и т. д. [c.534]
ЭКСПЕРИМЕНТ (лат. experimentum) — проба, опыт, метод познания, при помощи которого в контролируемых и управляемых условиях исследуются явления действительности. Отличаясь от наблюдения активным оперированием изучаемым объектом, Э. осуществляется на основе теории, определяющей постановку задач и интерпритацию его результатов. Нередко задачей Э. служит проверка гипотез и [c.438]
С целью эффективного воздействия прибыли на ускорение ввода в действие производственных мощностей и объектов с 1981 г. осуществляются расчеты между подрядными организациями и заказчиками только за полностью законченный объект, пусковой комплекс, очередь или предприятие по сметной стоимости товарной строительной продукции. Опыт работы многих строительных организаций показывает, что такой порядок реализации строительной продукции и формирование прибыли себя полностью оправдали. Об этом свидетельствует опыт работы в условиях эксперимента Минтяжпромстроя, Минмонтажспецстроя Белорусской ССР и ряда строительных министерств других союзных республик. Это значительно усилило заинтересованность подрядных организаций в сокращении сроков строительства и сдачи заказчикам объектов. [c.345]
В этом эксперименте значительно усилена роль кредита, который используется на покрытие затрат по незавершенному производству строительно-монтажных работ и предоставляется Мин-промстрою БССР от начала строительства до сдачи мощностей и объектов заказчикам. [c.351]
Каждый из этапов НИР характеризуется использованием соответствующих методов решения проблем. Усложнение объектов исследования сопровождается в условиях научно-технической революции требованиями комплексности их изучения, поэтому набор используемых методов разнообразен. Среди современных методов, применяемых на стадии НИР, различают методы эмпирического исследования (наблюдение, сравнение, измерение, эксперимент) методы эмпирического и теоретического исследования (абстрагирование, анализ и синтез, индукция и дедукция, моделирование) методы теоретического исследования (восхождение от абстрактного к конкретному, идеализация, формализация, аксиометрический метод). [c.48]
На Ямбургском газоконденсатном месторождении, с его особо сложными условиями освоения, была построена первая компрессорная станция в суперблочном варианте, доставленная туда по воде. Почти вся она разместилась на шести понтонах, используемых как элементы конструкции. Сооружение семи установок комплексной подготовки газа здесь выполнено с размещением технологического оборудования на блок-понтонах массой до 600 т и выше, что позволило обеспечить доставку оборудования на строительную площадку в 70-80 % монтажной готовности. По расчетам Миннефтегазстроя СССР это дало около 40 млн. руб. народнохозяйственного экономического эффекта. Новый блочно-модульный принцип проектирования новых объектов позволит в ближайшей перспективе перевести нефтегазовые наземные объекты на автоматический режим эксплуатации. 8 1985 г. промысловики объединения "Уренгойгаз-добыча" провели эксперимент по переводу одной УКПГ на автоматический режим работы без участия операторов. [c.33]