сотрудник с 01.01.1921 по настоящее время
Россия
Россия
УДК 004 Информационные технологии. Компьютерные технологии. Теория вычислительных машин и систем
В данной статье представлена методика расчета основных параметров и подбора центробежных насосных агрегатов для наполнения (опорожнения) хранилищ жидких продуктов (например – растительных масел). Центробежные насосные агрегаты широко применяются при эксплуатации резервуарных парков для различных нужд народного хозяйства, в частности – для временного хранения жидких продуктов в морских и речных портах при их перегрузке с наземного транспорта на водный, или с водного на наземный. В качестве примера приведено проектируемое хранилище растительных масел в порту города Ейска (Азовское море, Краснодарский край, Российская Федерация). Методика включает в себя расчет средних скоростей движения жидкости, линейных и местных гидравлических потерь во всасывающем и напорном трубопроводах, диаметров трубопроводов, производительности насоса, создаваемого им напора, мощности электропривода; подбор оборудования. На основе предлагаемой методики создан алгоритм расчета и подбора насосного агрегата для перекачки жидких продуктов из транспортных средств в емкость для хранения, или наоборот. Методика и алгоритм, рассмотренные в данной статье, могут быть использованы при проектировании хранилищ различных жидкостей на производственных предприятиях, перевалочных базах и т.д.
Центробежный насос, насосный агрегат, трубопровод, жидкий продукт, транспортное средство, резервуар, алгоритм
1. Fragility and resilience indicators for portfolio of oil storage tanks subjected to hurricanes / S. Kameshwar, J.E. Padgett // Journal of Infrastructure Systems. - 2018. - T. 24, № 6. - Pp. 04018003. - DOI:https://doi.org/10.1061/(ASCE)IS.1943-555X.0000418.
2. Lightning exposure of oil tanks with changing roof position / A.I. Adekitan, M. Rock // Advances in Raw Material Industries for Sustainable Development Goals. - 2021. - Pp. 262-267.
3. Implementation of sustainable motorways of the sea services multi-criteria analysis of a Croatian port system / D. Žgaljić, E. Tijan, A. Jugović, T.P. Jugović // Sustainability. - 2019. - T. 11, № 23. - Pp. 6827. - DOI:https://doi.org/10.3390/su11236827.
4. A data-driven pipeline pressure procedure for remote monitoring of centrifugal pumps / R.A. Giro, G. Bernasconi, G. Giunta, S. Cesari // Journal of Petroleum Science and Engineering. - 2021. - T. 205. - Pp. 108845. - DOI:https://doi.org/10.1016/j.petrol.2021.108845.
5. Application of heterogeneous blading systems is the way for improving efficiency of centrifugal energy pumps / F. Pochylý, M. Haluza, S. Fialová [et al.] // Thermal Engineering. - 2017. - T. 64, № 11. - Pp. 794-801. - DOI:https://doi.org/10.1134/S0040601517110088.
6. CFD analysis of hydraulic performance in small centrifugal pumps operating with slurry / G.P. Botia, G.V. Ochoa, J.D. Forero // International Review on Modelling and Simulations. - 2019. - T. 12, № 6. - Pp. 364-372. - DOI:https://doi.org/10.15866/iremos.v12i6.18382.
7. Impact of design parameters on the performance of centrifugal pumps / M.E. Matlakala, D.V.V. Kallon, S.P. Simelane, P.M. Mashinini // 2nd International Conference on Sustainable Materials Processing and Manufacturing, SMPM. - 2019. - Pp. 197-206. - DOI:https://doi.org/10.1016/j.promfg.2019.05.027.
8. Psychoacoustic approach for cavitation detection in centrifugal pumps / J. Murovec, L. Čurović, T. Novaković, J. Prezelj // Applied Acoustics. - 2020. - T. 165. - Pp. 107323. - DOI:https://doi.org/10.1016/j.apacoust.2020.107323.
9. Аникин, Ю.В. Насосы и насосные станции : учеб. пособие / Ю.В. Аникин, Н.С. Царев, Л.И. Ушакова - Екатеринбург : Уральский федеральный университет им. Б.Н. Ельцина, 2018. - 138 с.
10. Гусев, В.П. Основы гидравлики : учебно-методическое пособие / В.П. Гусев - Томск : Издательство ТПУ, 2009. - 143 с.
11. Крестин, Е.А. Основы гидравлики и теплотехники : учеб. пособие / Е.А. Крестин, Д.В. Зеленцов - М. : КНОРУС, 2018. - 344 с.
12. Kavitha Kumari, K.S. Effective microgrid cost reduction using dragon fly optimization algorithm and firefly algorithm / K.S. Kavitha Kumari, R.S.R. Babu // 2020 International Conference on Computing, Communication and Security, ICCCS. - 2020. - Pp. 9276979. - DOI:https://doi.org/10.1109/ICCCS49678.2020.9276979.
13. Ewees, A.A. Enhanced salp swarm algorithm based on firefly algorithm for unrelated parallel machine scheduling with setup times / A.A. Ewees, M.A.A. Al-qaness, M. Abd Elaziz // Applied Mathematical Modelling. - 2021. - T. 94. - Pp. 285-305. - DOI:https://doi.org/10.1016/j.apm.2021.01.017.
14. Новикова, Т.П. Разработка алгоритма и модели функционирования информационной системы для малого сельскохозяйственного предприятия / Т.П. Новикова, Т.В. Новикова, А.И. Новиков // Моделирование систем и процессов. - 2020. - Т. 13, № 4. - С. 53-58. - DOI:https://doi.org/10.12737/2219-0767-2021-13-4-53-58.
15. Оксюта, О.В. Проектирование транспортно-логистического комплекса предприятия / О.В. Оксюта, В.А. Коротких // Моделирование систем и процессов. - 2017. - Т. 10, № 1. - С. 56-60. - DOI:https://doi.org/10.12737/article_5926f7b1a71e41.56282866.
16. Оксюта, О.В. Разработка математической модели оптимального функционирования транспортно-логистического комплекса / О.В. Оксюта, В.А. Коротких // Моделирование систем и процессов. - 2017. - Т. 10, № 3. - С. 55-66. - DOI:https://doi.org/10.12737/article_5a29283f79c556.29247378.
17. Поляков, С.И. Моделирование системы управления отоплением «умного» жилого дома / С.И. Поляков, В.И. Акимов, А.В. Полуказаков // Моделирование систем и процессов. - 2020. - Т. 13, № 1. - С. 68-76. - DOI:https://doi.org/10.12737/2219-0767-2020-13-1-68-76.
18. Сазонова, С.А. Математическое моделирование параметрического резерва систем теплоснабжения с целью обеспечения безопасности при эксплуатации / С.А. Сазонова, С.Д. Николенко, А.В. Звягинцева // Моделирование систем и процессов. - 2019. - Т. 12, № 3. - С. 71-77. - DOI:https://doi.org/10.12737/2219-0767-2019-12-3-71-77.
19. Сазонова, С.А. Особенности формирования обобщенной модели управления системами теплоснабжения / С.А. Сазонова // Моделирование систем и процессов. - 2018. - Т. 11, № 3. - С. 73-80. - DOI:https://doi.org/10.12737/article_5c4f198dba9c13.80374928.
20. Скиена, С. Алгоритмы. Руководство по разработке / С. Скиена. - СПб. : БХВ-Петербург, 2011. - 720 с.
21. Юров, А.Н. Проектирование автоматизированной системы производственных планировок / А.Н. Юров // Моделирование систем и процессов. - 2019. - Т. 12, № 1. - С. 87-93. - DOI:https://doi.org/10.12737/article_5d639c813abcb9.89415758.
