сотрудник с 01.01.1921 по настоящее время
Россия
Россия
УДК 621.65 Насосы и перекачка. Общие вопросы
В данной статье описаны методика и алгоритм определения линейных потерь напора жидкости в трубопроводе. Жидкие вещества, широко применяемые в народном хозяйстве, обычно хранятся в специальных резервуарах. Для хранения большого количества жидкого продукта, отдельные емкости объединяют в резервуарные парки. Резервуарные парки строятся при промышленных предприятиях и перевалочных базах различных транспортных систем. Примером этого является хранилище растительных масел в морском порту города Ейска (Российская Федерация, Краснодарский край). Для перекачки жидкого груза с транспортного средства в резервуар, или обратно, служат насосы (преимущественно – центробежные), трубопроводы, вспомогательные устройства. Проектирование хранилищ для жидких продуктов невозможно без гидравлического расчета этого оборудования. Значительное влияние на работу трубопроводных систем оказывают потери напора на преодоление гидравлических сопротивлений. Методика расчета линейных потерь напора жидкости в трубопроводах включает в себя определение режима течения (ламинарный/турбулентный) с последующим вычислением коэффициентов трения Дарси. На основе полученных результатов рассчитываются потери напора по длине потока, с учетом геометрических характеристик трубопровода (длина, диаметр) и скорости движения жидкости. Методика была использована для построения алгоритма расчета линейных потерь напора. Данный алгоритм может быть применен, как часть ранее созданного алгоритма расчета и подбора насосного агрегата для хранилища жидких продуктов.
Трубопровод, жидкий продукт, линейные потери напора, ламинарный режим течения, турбулентный режим течения, коэффициент Дарси, 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, L. Dobšáková, A.V. Volkov, A.G. Parygin, A.V. Naumov, A.A. Vikhlyantsev, A.A. Druzhinin // 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. Моргунов, К.П. Насосы и насосные станции : учебное пособие / К.П. Моргунов - Санкт-Петербург : Лань, 2021. - 308 с.
11. Акименко, А.В. Методика и алгоритм расчета и подбора насосных агрегатов для хранилищ жидких продуктов / А.В. Акименко, Е.А. Аникеев, В.В. Воронин // Моделирование систем и процессов. - 2022. - Т. 15, № 1. - С. 7-13. - DOI:https://doi.org/10.12737/2219-0767-2022-15-1-7-13.
12. Гидравлика : учебник и практикум для вузов / В.А. Кудинов, Э.М. Карташов, А.Г. Коваленко, И.В. Кудинов ; под редакцией В.А. Кудинова - М : Юрайт, 2021. - 386 с.
13. Никитин, О.Ф. Основы гидравлики и гидропневмопривода : учебник / О.Ф. Никитин, В.В. Яроц. - М. : Издательство МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2019. - 490 с.
14. 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 5th International Conference on Computing, Communication and Security (ICCCS). - 2020. - Pp. 9276979. - DOI:https://doi.org/10.1109/ICCCS49678.2020.9276979.
15. 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.
16. Евдокимова, С.А. Алгоритм анализа клиентской базы торговой организации / С.А. Евдокимова, Т.П. Новикова, А.И. Новиков // Моделирование систем и процессов. - 2022. - Т. 15, № 1. - С. 24-35. - DOI:https://doi.org/10.12737/2219-0767-2022-15-1-24-35.
17. Евдокимова, С.А. Применение алгоритмов кластеризации для анализа клиентской базы магазина / С.А. Евдокимова, А.В. Журавлев, Т.П. Новикова // Моделирование систем и процессов. - 2021. - Т. 14, № 2. - С. 4-12. - DOI:https://doi.org/10.12737/2219-0767-2021-14-2-4-12.
18. Жаксыбаев, Д.О. Алгоритмы классификации текстовых документов с учетом близости в признаковом пространстве / Д.О. Жаксыбаев, М.Н. Бакиев // Моделирование систем и процессов. - 2022. - Т. 15, № 1. - С. 36-43. - DOI:https://doi.org/10.12737/2219-0767-2022-15-1-36-43.
19. 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.
20. 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.
21. 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.
22. Скиена, С. Алгоритмы. Руководство по разработке / С. Скиена. - СПб. : БХВ-Петербург, 2011. - 720 с.
23. 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.
