Популярное 

Гидродинамическая машина: Гидродинамические машины купить в Москве | Выгодная цена

Содержание

Гидродинамическая прочистная машина SW3000.4 по цене от 742500 руб

  • Каталог
  • Справочные материалы
  • О компании
  • Доставка и оплата
  • Контакты

Артикул № SW3000.4

Купить

Получить коммерческое предложение

  • Описание
  • Аналоги

Гидродинамическая прочистная машина SW3000.4 с бензиновым приводом предназначена для очистки трубопроводов до 300 мм на открытом воздухе, а также машина имеет моющий пистолет с 5-ю форсунками и 30-ти метровым шлангом в барабане для очистки внешних поверхностей, что дает возможность производить мойку автомобилей, строительной техники и других поверхностей.

Машина разбирается на две части и в таком виде её легко перемещать и хранить для экономии пространства. Если вам нужно произвести работу в помещении рама с бензиновым двигателем и колесами остается на открытом воздухе, а съемная рукоятка с барабаном и шлангом высокого давления позволит вам работать внутри помещения. Наличие функции пульсации способствует прохождению проблемных участков трубопроводов, таких как повороты и изгибы. На машине установлены пневматические колеса для удобного перемещения машины.

Особенности машины SW3000.4:
Трехлунжерный насос с керамическими поршнями и стальными клапанами и кованным латунным распределительным узлом.
Система пульсации шланга высокого давления.
Электрический стартер (поставляется без аккумулятора).
Контроль оборотов двигателя при помощи дроссельного клапана.
Плавная регулировка давления.
Химический инжектор.
Максимальная рабочая температура воды 60˚С.
Фильтр тонкой очистки.
Термозащита насоса – механическая.
Порошковое покрытие рамы предотвращающей проскальзывание рук.
Основной шланг высокого давления 60м х 9мм и комплектом из 4 форсунок.
Дополнительный шланг высокого давления 23м х 3,2мм с форсункой
Пластиковый кейс для инструмента с перчатками, предохранителем противотока, защитные очки, инструмент для чистки форсунок.
Съемный барабан со стопором.
В стандартной комплектации поставляется моющий пистолет для очистки внешних поверхностей в комплекте с 5-ю форсунками и 30-ти метровым шлангом в барабане.

 

  • Каналопромывочная машина ПРЕУС Б2055 Гудзон

    1 141 220 ₺

  • Гидродинамическая машина SX-JM-2512-V без бортов

    от 1 983 000 ₺

  • Гидродинамическая машина S-JM-2512 на раме

    от 2 048 000 ₺

  • Каналопромывочная машина Spartan 738

    921 000 ₺

  • Гидродинамическая машина JM-2512-A на прицепе

    от 2 530 000 ₺

  • Гидродинамическая машина ПРЕУС Б1550

    503 100 ₺

  • Каналопромывочная машина ПРЕУС Д160-130

    1 731 610 ₺

  • Гидродинамическая прочистная машина CS3000. 4R

    540 000 ₺

  • Гидродинамическая прочистная машина CS25006B.3

    309 375 ₺

  • Гидродинамическая машина ПРЕУС Б5017

    510 840 ₺

  • Гидродинамическая прочистная машина CS1500A. 2

    281 250 ₺

  • Каналопромывочная машина ПРЕУС Д200-100

    1 731 610 ₺

  • Гидродинамическая машина ПРЕУС Е5017

    360 340 ₺

  • Гидродинамическая машина ПРЕУС Е2030

    от 270 986 ₺

  • Каналопромывочная машина RO-JET 100/160

    3 010 000 ₺

  • Каналопромывочная машина Spartan Hi-flow

    2 500 000 ₺

  • Гидродинамическая машина ПРЕУС Е5030

    590 132 ₺

  • Каналопромывочная машина ПРЕУС Д150-100

    1 621 100 ₺

  • Гидродинамическая прочистная машина HD 13/100

    237 360 ₺

  • Гидродинамическая машина ПРЕУС Е5021

    379 776 ₺

  • Гидродинамическая машина ПРЕУС Б1250

    447 200 ₺

  • Каналопромывочная машина VHT 150/100

    3 440 000 ₺

  • Каналопромывочная машина VHT 150/60

    1 806 000 ₺

  • Гидродинамическая машина ПРЕУС Б3517

    376 422 ₺

  • Гидродинамическая машина KJ-2200

    390 000 ₺

  • Каналопромывочная машина Spartan 738 на раме

    837 000 ₺

  • Каналопромывочная машина RO-JET 30/130

    811 668 ₺

  • Каналопромывочная машина Spartan Warrior

    1 764 000 ₺

  • Каналопромывочная машина RO-JET 60/140

    1 618 520 ₺

  • Гидродинамическая машина KJ-1590 II

    281 250 ₺

  • Гидродинамическая прочистная машина SW3000. 4

    843 750 ₺

  • Аппарат высокого давления Spartan 727

    286 000 ₺

  • Каналопромывочная машина ПРЕУС Б2055

    869 976 ₺

  • Каналопромывочная машина ПРЕУС Б1550КР

    581 360 ₺

  • Гидродинамическая машина JM-3080

    от 770 000 ₺

  • Гидродинамическая машина ПРЕУС Д5030

    1 398 102 ₺

  • Гидродинамическая машина ПРЕУС Б1515

    от 82 130 ₺

  • Гидродинамическая машина ПРЕУС Б2815

    от 215 000 ₺

  • Каналопромывочная машина EVT2508V

    1 526 250 ₺

  • Гидродинамическая машина JM-1450-C

    221 000 ₺

  • Гидродинамическая машина JM-2900

    от 356 000 ₺

  • Каналопромывочная машина SK3012K

    3 562 500 ₺

  • Гидродинамическая машина KJ-3100

    626 250 ₺

  • Гидродинамическая машина ПРЕУС Б5021

    548 078 ₺

  • Каналопромывочная машина Spartan Ultimate

    2 499 000 ₺

  • Каналопромывочная машина Spartan 740 на раме

    1 336 000 ₺

  • Гидродинамическая машина ПРЕУС Б2030

    432 580 ₺

  • Гидродинамическая машина D-JM-2900

    от 658 000 ₺

  • Каналопромывочная машина RO-JET 85/160

    2 562 800 ₺

  • Каналопромывочная машина STB2511H-HOT

    4 620 000 ₺

  • Каналопромывочная машина STB4018DT

    7 035 000 ₺

  • Гидродинамическая прочистная машина HD 17/190

    295 840 ₺

  • Каналопромывочная машина RO-JET 50/120

    1 376 000 ₺

  • Каналопромывочная машина PU2712H

    2 295 000 ₺

  • Гидродинамическая прочистная машина HD 19/180B

    394 740 ₺

  • Каналопромывочная машина Spartan Warrior Skid Mount на раме

    1 800 000 ₺

  • Каналопромывочная машина ПРЕУС Б1575

    869 976 ₺

  • Каналопромывочная машина Spartan 740

    1 400 000 ₺

  • Каналопромывочная машина VHT 180/50

    2 064 000 ₺

  • Гидродинамическая машина ПРЕУС Е1112

    от 74 046 ₺

  • Гидродинамическая машина ПРЕУС Б2420

    208 206 ₺

  • Каналопромывочная машина RO-JET 130/160

    3 612 000 ₺

  • Гидродинамическая прочистная машина SW4000. 4

    960 000 ₺

  • Гидродинамическая прочистная машина CS4000QB.4

    1 027 500 ₺

  • Гидродинамическая машина ПРЕУС Б1250КР

    569 664 ₺

  • Гидродинамическая машина ПРЕУС Е3517

    186 362 ₺

  • Гидродинамическая машина ПРЕУС Б2040

    462 938 ₺

  • Гидродинамическая машина ПРЕУС Е2015

    от 77 142 ₺

  • Каналопромывочная машина SK2712H

    2 677 500 ₺

  • Гидродинамическая прочистная машина Spartan 717

    154 000 ₺

  • Каналопромывочная машина RO-JET 100/200

    3 233 600 ₺

  • Каналопромывочная машина ПРЕУС Б100100

    946 000 ₺

  • Каналопромывочная машина UVJ4050V-HOT

    1 845 000 ₺

  • Гидродинамическая машина ПРЕУС Б1250КП

    693 160 ₺

  • Каналопромывочная машина ПРЕУС Б160-130

    1 257 320 ₺

  • Каналопромывочная машина Spartan Soldier

    1 150 000 ₺

  • Каналопромывочная машина Spartan 758

    1 156 000 ₺

  • Гидродинамическая машина JМ-3055

    от 623 000 ₺

  • Каналопромывочная машина Spartan 758 на раме

    1 047 000 ₺

  • Гидродинамическая машина ПРЕУС Е1250

    от 291 282 ₺

  • Гидродинамическая машина ПРЕУС Б3521

    470 162 ₺

 

Получить подробную информацию по Гидродинамическая прочистная машина SW3000. 4 и купить по низкой цене Вы можете: позвонив нам по телефону +7 804 333-20-03 Бесплатно по РФ, отправив заявку на электронную почту [email protected] либо поместив товар в «Вашу корзину» и оформив заказ.

Гидродинамическая очистка трубопроводов | Прочистка канализации гидродинамическим способом

Содержание

  • Виды засоров и способы их прочистки

  • Что такое гидродинамическая очистка: принцип действия

  • Оборудование для гидродинамической очистки
    • Устройство гидродинамической машины

    • Принцип действия

    • Виды насадок

  • Преимущества и недостатки

  • Порядок выполнения гидродинамической очистки

  • Гидродинамическая промывка от компании «СТИС»

Системы промышленных и городских канализаций постоянно подвержены угрозе образования засоров, из-за которых они выходит из строя. В случае серьезного засора поможет только профессиональная гидродинамическая прочистка. Этот метод в основном применяется для наружной системы канализации.



Виды засоров и способы их прочистки

Существует две группы причин, из-за которых происходит загрязнение трубопроводов канализации: технологические и эксплуатационные. Первые — обусловлены нарушением правил монтажа, длительным сроком службы или несоблюдением гидравлического режима. Вторые — связаны с попаданием внутрь труб крупных предметов. Те и другие приводят образованию разных видов засоров:

  • Механические. Попадание в трубу крупного строительного мусора, тканевых материалов, пищевых отходов, других предметов и веществ, которые не растворяются в воде. Для удаления сложных засоров наиболее результативный метод – гидродинамическая чистка.

  • Эксплуатационные. При длительном использовании канализации на стенках трубопроводов накапливается жировой налет, на который налипает волосы, ворсинки, другой всевозможный мусор и отложения.

  • Минеральные. Поверхности чугунных или стальных труб со временем покрываются плотным слоем ржавчины и известкового налета. Удалить такие засоры способна только гидродинамическая прочистка.


Что такое гидродинамическая очистка: принцип действия

Гидродинамическая очистка — это обработка внутренних поверхностей трубопроводов струей жидкости давлением до 10–20 МПа (100–200 атмосфер) , в тяжелых случаях до 800 атм.. Под воздействием сильного напора удаляются засоры любой сложности, стенки труб очищаются аналогично как металлической щеткой.

Принцип гидродинамической очистки следующий. Один конец шланга с особой насадкой помещается в трубу с засором. Обратная сторона подключается к каналопромывочной машине с емкостью для обычной воды и насосом высокого или сверхвысокого давления, который подает воду в трубу, обеспечивая мощный поток жидкости. Под действием разнонаправленных струй высокого давления разбиваются даже самые прочные загрязнения. Обратный поток жидкости захватывает оторванные от стенок загрязнения и перемещает в приемный колодец, где происходит их последующая откачка. В процессе промывки оператор контролирует положение шланга в трубопроводе и интенсивность напора.


Оборудование для гидродинамической очистки

В зависимости от сложности засоров для прочистки канализации используют гидродинамические машины разных классов:

  • Каналопромывочные машины с насосами высокого и сверхвысокого давлений.Мощные агрегаты для обслуживания магистральных линий, в том числе и коллекторов крупного сечения наружной или сточной канализации.

  • Комбинированные машины с насосами высокого давления и вакуумными насосами.Универсальные машины с большим количеством сменных шлангов и насадок позволяют выполнять промывкучистку трубопроводов различных видов с одновременным всасыванием загрязненной воды.

Независимо от класса, принцип действия и базовая комплектация гидродинамических машин идентичны.

Устройство гидродинамической машины

Типовая конструкция состоит из рамного каркаса (как правило на шасси стандартного грузовика), на котором смонтированы насосы с приводами от двигателя, бак, барабан подачи рукава с водой. Для комбинированных машин: емкость для загрязненной воды, рукава для вакуумного насоса. Дополнительно установка комплектуется набором насадок, инструментами для их чистки, фильтрами, манометром и регулятором давления и прочими системами и приспособлениями.

Принцип действия

Рукав высокого давления с насадкой является рабочим органом, а насосное обрудование обеспечивает мощный напор. Очищающий эффект создается благодаря высокому давлению тонких струй воды, проходящей через инжекторы прямого действия, предусмотренные в насадке.
Движение шланга с насадкой вперед в процессе чистки обеспечивает реактивная тяга. Она формируется с помощью части струй, направленных в обратную сторону и по диагонали относительно направления трубы. При этом, дополнительно происходит удаление оставшихся загрязнений.

Виды насадок

  • Реактивные. Стандартная насадка универсального назначения без центрального сопла. Применяется для промывки труб и водостоков со средней степенью засоров.

  • Пробивочная. Реактивная оснастка с центральным соплом обеспечивает удаление всевозможных пробок.

  • Донная. Клиновидная конфигурация позволяет быстро очищать дно коллектора от ила и песка.

  • Режущая. Цепная насадка в виде трехгранника или спирали хорошо удаляет затвердевшие засоры.

  • Роторная. Оснастка с вращающейся частью (иногда со смещенным центром тяжести), в которой несколько инжекторов, применяются для удаления жировых отложений.

  • Угловая. Насадка с гибким корпусом и тремя соплами эффективна для промывки изгибов трубопроводов.


Преимущества и недостатки

Востребованность гидродинамической чистки обусловлена следующими преимуществами:

  • Эффективность.За один проход удаляются засоры всех видов независимо от сложности.

  • Практичность. Поверхность трубопроводов становится идеально гладкой, что замедляет накопление всевозможных отложений.

  • Безопасность.Исключается повреждения структуры трубопроводов, вода безопасна для металла, пластика или другого материала.

  • Универсальность.Способ подходит для промывки систем разного назначения и сложности: канализационных, водосточных, дренажных, отопительных и др.

  • Оперативность.Промывка занимает минимум времени. Например, чистка трубопроводов осуществляется со скоростью 5-10 м/мин в зависимости от диаметра и степени загрязнения.

Недостатком гидродинамической чистки является необходимость использования дорогостоящего оборудования. Это обуславливает относительно высокие цены на услуги. Однако эти расходы с лихвой окупаются благодаря высокой эффективности и качеству.


Порядок выполнения гидродинамической очистки

Алгоритм гидродинамической очистки довольно простой:

  1. Подготовить оборудование: выбрать подходящую насадку, подключить оборудование и насадку рукаву, проверить готовность к работе.

  2. Пропустить рукав с насадкой внутрь ревизионного люка.

  3. Включить насос, вода под большим напором подается через рукав внутрь трубы.

  4. Проходя через инжекторы, жидкость образует мощные струи, которые одновременно чистят поверхности канализации и обеспечивают движение насадки вперед.

  5. Отключить оборудование после устранения засора и удаления отложений.

  6. Извлечь шланг из трубопровода , завершить откачку вымытых отложений вакуумной машиной.

Комбинированная каналопромывочная машина

Гидродинамическая промывка от компании «СТИС»

Гидродинамическая очистка от компании «СТИС» — оперативное решение проблем с канализацией без лишних хлопот и расходов и с другими видами трубопроводов! По конкурентным расценкам Наша компания оказывает услуги прочистки трубопроводных систем промышленных предприятий и городских водоканалов. Устранение засоров труб выполняется с использованием современных технологий и профессионального оборудования. Заявки выполняются в кратчайшие сроки по всей европейской части России.

Решили заказать гидродинамическую чистку, но остались вопросы? Свяжитесь с нами удобным способом, чтобы менеджер оперативно предоставил нужную информацию и помог с оформлением заявки!

Интегрированные гидродинамические модели и модели машинного обучения для прогнозирования составных паводков в дельте эстуариев с дефицитом данных

Алипур А., Ахмадалипур А., Аббасзаде П. и Морадхани Х.:
Использование машинного обучения для прогнозирования ущерба от внезапных наводнений на юго-востоке США, Environ. Рез. Lett., 15, 024011, https://doi.org/10.1088/1748-9326/AB6EDD, 2020. 

Асем, Х., Гариба, С., Макрай, Г., Джонстон, П., Гилл, Л. ., и Пилла, Ф.:
Прогнозирование городского стока и уровня воды на основе глубокого обучения, в: Машинное обучение и обнаружение знаний в базах данных, ECML PKDD 2017, Конспекты лекций по информатике, Springer, Cham, 10536, 317–329, https://doi. org/10.1007/978-3-319-71273-4_26, 2017. 

BATimetri NASional:
https://tanahair.indonesia.go.id/demnas/#/batnas, последний доступ: 14 июля 2021 г. 

Беваква, Э., Мараун, Д., Вусдукас, М.И., Вукувалас, Э., Врач, М. , Ментаски, Л., и Видманн, М.:
Повышение вероятности комплексного затопления от осадков и штормовых нагонов в Европе в условиях антропогенного изменения климата // Наука. пр., 5, eaaw5531,
https://doi.org/10.1126/sciadv.aaw5531, 2019. 

Бхаскаран П.К., Гаятри Р., Мурти П.Л.Н., Бонту С.Р. и Сен Д.:
Численное исследование прибрежного затопления и его проверка для циклона Тане в Бенгальском заливе, побережье. англ., 83, 108–118, https://doi.org/10.1016/J.COASTALENG.2013.10.005, 2014. 

Бигер К., Арнольд Дж. Г., Ратьенс Х., Уайт М. Дж., Бош Д. Д., Аллен П. М., Волк М. и Шринивасан Р.:
Введение в SWAT+, полностью реструктурированную версию инструмента оценки почвы и воды, J. Am. Водный ресурс. Assoc., 53, 115–130, https://doi.org/10.1111/1752-1688.12482, 2017.  

Бильски М.В. и Хаген С.К.:
Определение переходов зон затопления в слабоградиентных прибрежных районах // Геофиз. Рез. Lett., 45, 2761–2770, https://doi.org/10.1002/2018GL077524, 2018. 

Брейман, Л.:
Случайные леса, мах. Learn., 45, 5–32, https://doi.org/10.1023/A:1010933404324, 2001. 

Брокка, Л., Массари, К., Пелларин, Т., Филиппуччи, П., Чиабатта, Л. ., Камичи С., Керр Ю. Х. и Фернандес-Прието Д.:
Прогноз речного стока в регионах с дефицитом данных: интегрированные спутниковые данные об осадках по влажности почвы превосходят наблюдения дождемеров в Западной Африке, Sci. респ., 101, 1–14, https://doi.org/10.1038/s41598-020-69343-x, 2020. 

Буххорн М., Лесив М., Цендбазар Н.-Э., Герольд , М., Бертельс, Л., и Сметс, Б.:
Глобальные слои земного покрова Copernicus — Сборник 2, Remote Sens.-Basel, 12, 1044, https://doi.org/10.3390/RS12061044, 2020. 

Чан, Н. В.: Последствия бедствий и управление рисками бедствий в Малайзии: пример наводнений, в: Устойчивость и восстановление при стихийных бедствиях в Азии, под редакцией: Олдрич, Д. , Оум, С., и Савада, Ю., Спрингер, Токио, 18, 239–265, https://doi.org/10.1007/978-4-431-55022-8_12, 2015. 

Чен, Дж. Х. и Аш, С. М.:
Машинное обучение и прогнозирование в медицине — за пиком завышенных ожиданий, N. Engl. J. Med., 376, 2507, https://doi.org/10.1056/NEJMP1702071, 2017. 

Чой, К., Ким, Дж., Хан, Х., Хан, Д. и Ким, Х.С.: Разработка моделей прогнозирования уровня воды с использованием машинного обучения в водно-болотных угодьях: пример водно-болотных угодий Упо в Южной Корее, Вода , 12, 93, https://doi.org/10.3390/W12010093, 2020. 

Комер Дж., Ольберт А.И., Нэш С. и Хартнетт М.: Разработка многомасштабного моделирования с высоким разрешением система моделирования прибрежно-речных затоплений городов // Нац. Опасности Земля Сист. наук, 17, 205–224, https://doi.org/10.5194/nhess-17-205-2017, 2017. 

Костабиле, П. и Маккионе, Ф.:
Улучшение настройки речной модели для двумерного динамического моделирования паводков, Environ. Модель. Softw., 67, 89–107, https://doi. org/10.1016/J.ENVSOFT.2015.01.009, 2015. 

Costabile, P., Costanzo, C., и Macchione, F.:
Модель водораздела поверхностного стока в случае шторма, основанная на полностью динамических двумерных волновых уравнениях, Hydrol. Process., 27, 554–569, https://doi.org/10.1002/HYP.9237, 2013. 

Couasnon, A., Eilander, D., Muis, S., Veldkamp, ​​T.I.E., Haigh, I.D. Валь, Т., Винсемиус, Х.К., и Уорд, П.Дж.: Измерение сложного потенциала паводков на основе речного стока и экстремальных штормовых нагонов в глобальном масштабе, Nat. Опасности Земля Сист. наук, 20, 489–504, https://doi.org/10.5194/nhess-20-489-2020, 2020. 

Дас П., Лама А. и Джа Г.: MARSSVRhybrid: MARS SVR Hybrid, https:/ /cran.r-project.org/web/packages/MARSSVRhybrid/index.html, последний доступ: 23 сентября 2021 г. 

Эгберт Г. Д., Ерофеева С. Ю.:
Эффективное обратное моделирование баротропных океанских приливов, J. Atmos. Океан. Tech., 19, 183–204, 2002. 

Эль Нака, И., Руан, Д., Вальдес, Г., Деккер, А. , МакНатт, Т., Ге, Ю., Ву, К. Дж., О, Дж. Х., Тор М., Смит В., Рао А., Фуллер К., Сяо Ю., Манион Ф., Шиппер М., Мэйо К., Моран Дж. М. и Тен Хакен, Р.: Машинное обучение и моделирование: Данные, валидация, коммуникативные проблемы, Мед. Phys., 45, e834–e840, https://doi.org/10.1002/MP.12811, 2018. 

Фарр Т. Г., Розен П. А., Каро Э., Криппен Р., Дурен Р., Хенсли С., Кобрик М., Паллер М., Родригес Э., Рот Л., Сил Д., Шаффер С., Шимада Дж., Умланд Дж., Вернер М., Оскин М., Бербанк Д. и Альсдорф Д. Э.:
The Shuttle Radar Topography Mission, Rev. Geophys., 45, 2004, https://doi.org/10.1029/2005RG000183, 2007. Дж., Куба А., Уокер Б., Ламбрехтс Дж., Валлейс В., Винсент Д. и Ханерт Э.:
Мелкомасштабные пути соединения кораллов в рифовом тракте Флориды: значение для сохранения и восстановления, Front. Мар. Наук, 7, 312, https://doi.org/10.3389/FMARS.2020.00312, 2020. 

Ганбари М., Араби М., Као С.К., Обейсекера Дж. и Свит В.:
Изменение климата и изменения в сложных прибрежно-речных наводнениях вдоль побережья США, Earths Future, 9, e2021EF002055, https://doi. org/10.1029/2021EF002055, 2021. 

Голами, Р. и Фахари, Н.: Поддержка Векторная машина: принципы, параметры и приложения, в: Справочник по нейронным вычислениям, под редакцией: Самуи, П., Сехар, С., и Балас, В. Е., Elsevier Inc., Academic Press, Лондон, Великобритания, 515–535, https://doi.org/10.1016/B978-0-12-811318-9.00027-2, 2017. 

Голтенбот, Ф., Тимотиус, К. Х., Милан, П. П., и Марграф, Дж.: Экология островной Юго-Восточной Азии: индонезийский архипелаг, Elsevier B. V., https: //doi.org/10.1016/B978-0-444-52739-4.X5000-1, 2006. 

Гори А., Лин Н., Си Д. и Эмануэль К.:
Изменение климатологии тропических циклонов значительно усугубляет опасность экстремальных дождей и нагонов в США, Nat. Клим. Change, 122, 171–178, https://doi.org/10.1038/s41558-021-01272-7, 2022. 

Gourgue, O., Comblen, R., Lambrechts, J., Kärnä, T., Легат В. и Делеерснийдер Э.:
Метод смачивания-высыхания с ограничением потока для конечно-элементных моделей мелководья с применением к эстуарию Шельды, Adv. Водный ресурс., 32, 1726–1739 гг., https://doi.org/10.1016/J.ADVWATRES.2009.09.005, 2009. 

Хан Дж., Камбер М. и Пей Дж.: Интеллектуальный анализ данных: концепции и методы, 3-е изд., Elsevier Inc., https://doi.org/10.1016/C2009-0-61819-5, 2012. 

Хао З. и Сингх В. П.:
Сложные события при глобальном потеплении: перспектива зависимости, J. Hydrol. Eng., 25, 03120001, https://doi.org/10.1061/(ASCE)HE.1943-5584.0001991, 2020. 

Хак, М., Ахтар, М., Мухаммед, С., Парас, С., и Рахматулла, Дж.:
Методы дистанционного зондирования и ГИС для мониторинга наводнений и оценки ущерба: тематическое исследование провинции Синд, Пакистан, Египет. J. Remote Sens Sp. Sci., 15, 135–141, https://doi.org/10.1016/J.EJRS.2012.07.002, 2012. 

Херсбах, Х., Белл, Б., Беррисфорд, П., Хирахара, С., Хораньи, А., Муньос-Сабатер, Дж., Николя, Дж., Пиби, К., Раду, Р., Шеперс , Д., Симмонс, А., Сочи, К., Абдалла, С., Абеллан, X., Бальзамо, Г., Бехтольд, П., Биавати, Г., Бидлот, Дж., Бонавита, М. , Кьяра , Г., Дальгрен, П., Ди, Д., Диамантакис, М., Драгани, Р., Флемминг, Дж., Форбс, Р., Фуэнтес, М., Гир, А., Хаймбергер, Л., Хили , С., Хоган, Р. Дж., Холм, Э., Янискова, М., Кили, С., Лалоякс, П., Лопес, П., Лупу, К., Радноти, Г., Росней, П., Розум, И., Вамборг Ф., Виллаум С. и Тепо Ж.:
Глобальный повторный анализ ERA5, QJ Roy. Метеор. Соц., 146, 1999–2049, https://doi.org/10.1002/qj.3803, 2020. 

Хорник К., Бухта К. и Зейлейс А.:
Машинное обучение с открытым исходным кодом: R встречается с Weka, Comput. Stat., 24, 225–232, https://doi.org/10.1007/S00180-008-0119-7, 2008. 

Hsiao, S.C., Chiang, W.S., Jang, J.H., Wu, H.L., Lu, W.S. , Чен, В. Б., и Ву, Ю. Т.:
Риск наводнений под влиянием совокупного эффекта штормовых нагонов и осадков при изменении климата для низменных прибрежных районов, Sci. Total Environ., 764, 144439, https://doi.org/10.1016/J.SCITOTENV.2020.144439, 2021. 

Икеучи Х., Хирабаяси Ю., Ямадзаки Д., Муис С., Уорд П.Дж., Винсемиус Х.К., Верлаан М. и Канаэ С.:
Составное моделирование речных паводков и штормовых нагонов в глобальной совместной модели наводнений река-побережье: разработка модели и ее применение к циклону Сидр 2007 г. в Бангладеш, J. Adv. Модель. Earth Sy., 9, 1847–1862, https://doi.org/10.1002/2017MS000943, 2017. 

Ядмико, С. Д., Мурдиярсо, Д., и Факих, А.:
Прогноз изменения климата для оценки риска земельных и лесных пожаров в Западном Калимантане, IOP Conf. сер. Земная среда. наук, 58, 012030, https://doi.org/10.1088/1755-1315/58/1/012030, 2017. 

Джеймс Г., Виттен Д., Хасти Т. и Тибширани Р.:
Введение в статистическое обучение с приложениями в R, 8-е изд., Springer, Нью-Йорк, ISBN-13: 978-1461471370, 2013. 

Кабенге, М., Элару, Дж., Ван, Х., и Ли, Ф. .:
Характеристика опасности наводнений в районах с дефицитом данных с использованием дистанционного зондирования и индекса опасности наводнений на основе ГИС, Nat. Hazards, 89, 1369–1387, https://doi.org/10.1007/S11069-017-3024-Y, 2017. 

Карамуз М. , Захматкеш З., Гоарян Э. и Назиф С. :
Комбинированное воздействие внутренних и прибрежных наводнений: база знаний по картированию для разработки стратегий планирования, J. Water Res. пл. Ман., 141, 04014098, https://doi.org/10.1061/(ASCE)WR.1943-5452.0000497, 2014. 

Кестнер, К.: Многомасштабный мониторинг и моделирование дельты реки Капуас, докторская диссертация, Вагенингенский университет, https: //doi.org/10.18174/468716, 2019. 

Кестнер, К., Хойтинк, А. Дж. Ф., Торфс, П. Дж. Дж. Ф., Вермеулен, Б., Нингсих, Н. С., и Прамуля, М.: Предпосылки для точного мониторинга речного стока на основе по стационарным измерениям скорости // Водные ресурсы. Рез., 54, 1058–1076, https://doi.org/10.1002/2017WR020990, 2018. 

Кестнер, К., Хойтинк, А. Дж. Ф., Торфс, П. Дж. Дж. Ф., Делеерснийдер, Э., и Нингсих, Н. С.:
Распространение приливов вдоль реки с наклонным руслом, J. Fluid Mech., 872, 39–73, https://doi.org/10.1017/JFM.2019.331, 2019. 

Кинни, Дж. Б. и Атвал, Г. С.:
Справедливость, взаимная информация и максимальный коэффициент информации, P. Natl. акад. науч. США, 111, 3354–3359, https://doi.org/10.1073/pnas.1309933111, 2014. 

Краснопольский В.М. и Фокс-Рабиновиц М.С.:
Новая синергетическая парадигма в численном моделировании окружающей среды: гибридные модели, сочетающие детерминированные компоненты и компоненты машинного обучения, Ecol. Модель., 191, 5–18, https://doi.org/10.1016/J.ECOLMODEL.2005.08.009, 2006. 

Lambrechts, J., Hanert, E., Deleersnijder, E., Bernard, P.E., Legat, V. ., Ремакл, Дж. Ф., и Волански, Э.:
Многомасштабная модель гидродинамики всего Большого Барьерного рифа, эстуар. Побережье. Шельф С., 79, 143–151, https://doi.org/10.1016/J.ECSS.2008.03.016, 2008. 

Ле, Х.-А., Ламбрехтс, Дж., Ортлеб, С., Гратиот, Н., Делеерснийдер, Э., и Соарес-Фразан, С.:
Неявный алгоритм смачивания-сушки для прерывистого метода Галеркина: приложение к Тонле Сап, бассейн реки Меконг, Окружающая среда. Гидравлическая механика, 20, 923–951, https://doi. org/10.1007/s10652-019-09732-7, 2020a.

Ле, Х. А., Гратиот, Н., Сантини, В., Рибольци, О., Тран, Д., Мерио, X., Делеерснийдер, Э., и Соареш-Фразао, С.:
Свойства взвешенных отложений в низовьях реки Меконг, от речных до эстуарных сред, эстуар. Побережье. Полка С., 233, 106522, https://doi.org/10.1016/J.ECSS.2019.106522, 2020b.

Ли Б., Ян Г., Ван Р., Дай X. и Чжан Ю.:
Сравнение случайных лесов и других статистических методов для прогнозирования уровня воды в озере: тематическое исследование озера Поянху в Китае, Hydrol. Рез., 47, 69–83, https://doi.org/10.2166/NH.2016.264, 2016. 

Лиау, А. и Винер, М.:
Классификация и регрессия по randomForest, R News, 2, 18–22, 2002. 

Madrosid (Ed.): Cerita Warga, Detik-detik Banjir Rob Melanda Kota Pontianak, Trib. Pontianak, TRIBUNnews.com, https://pontianak.tribunnews.com/2018/12/29/cerita-warga-detik-detik-banjir-rob-melanda-kota-pontianak (последний доступ: 5 апреля 2021 г.), 2018 г.

Максвелл, Р. М., Кондон, Л. Э., и Мельхиор, П.:
Физико-информированный эмулятор машинного обучения 2D-модели поверхностных вод: какие временные сети и вывод на основе моделирования могут помочь нам узнать о гидрологических процессах, Вода, 13, 3633, https://doi.org/10.3390/W13243633, 2021. 

Моккенсторм, Л. К., ван ден Хомберг, М. Дж. К., Винсемиус, Х., и Перссон, А.:
Обнаружение наводнений на реках с использованием пассивного микроволнового дистанционного зондирования в условиях дефицита данных: тематическое исследование двух речных бассейнов в Малави, Фронт. Earth Sci., 9, 670997, https://doi.org/10.3389/feart.2021.670997, 2021. 

Мориаси, Д. Н., Гитау, М. В., Пай, Н., и Даггупати, П.:
Гидрологические модели и модели качества воды: показатели эффективности и критерии оценки, T. ASABE, 58, 1763–1785, https://doi.org/10.13031/TRANS.58.10715, 2015. 

Мосави А., Озтюрк П. и Чау К.:
Прогноз наводнений с использованием моделей машинного обучения: обзор литературы, Water, 10, 1536, https://doi. org/10.3390/W10111536, 2018. 

Муньос Д. Ф., Муньос П., Мофтахари Х. и Морадхани Х. .:
От локального до регионального составного картирования паводков с помощью методов глубокого обучения и объединения данных, Sci. Total Environ., 782, 146927, https://doi.org/10.1016/J.SCITOTENV.2021.146927, 2021. 

Муньос Д. Ф., Аббасзаде П., Мофтахари Х. и Морадхани Х.:
Учет неопределенностей в комплексной оценке опасности наводнения: значение усвоения данных, Берег. Eng., 171, 104057, https://doi.org/10.1016/J.COASTALENG.2021.104057, 2022. 

Наяк, П. К., Судхир, К. П., Ранган, Д. М., и Рамасастри, К. С.:
Краткосрочное прогнозирование паводков с помощью нейронечеткой модели Water Resour. Res., 41, 1–16, https://doi.org/10.1029/2004WR003562, 2005. 

Паута, Д. Ф. М.:
Влияние приливов на распределение стока на двух слияниях реки Капуас (Западный Калимантан, Индонезия), магистерская работа, Вагенингенский университет, https://core.ac.uk/download/pdf/151539371.pdf (последний доступ: 21 июля 2022 г. ), 2018. 

Морская метеорологическая станция Понтианак (PMMS): Data Pasang Surut Sungai Air Kapuas, PMMS [набор данных], https://maritim.kalbar.bmkg.go.id/, последний доступ: 20 ноября 2021 г. 

Участники OpenStreetMap: дамп планеты получен с https://planet.osm.org, https://www.openstreetmap.org (последний доступ: 20 октября 2020 г.), 2017 г. 

Ремакл, Дж. Ф. и Ламбрехтс, Дж.: Быстрое и надежное создание сетки в приложении Sphere для прибрежных доменов, Procedia Engineer., 20–32, https://doi.org/10.1016/j.proeng.2016.11.011, 2016. 

Remacle, JF and Lambrechts, Дж.: Быстрое и надежное создание сетки на сфере — приложение к прибрежным областям, вычисл. Aid Design, 103, 14–23, https://doi.org/10.1016/j.cad.2018.03.002, 2018 

Сампурно, Дж.: R-код для интегрированных гидродинамических моделей и моделей машинного обучения. Zenodo [код], https://doi.org/10.5281/zenodo.6795949, 2022. 

Сампурно, Дж. и Ардианто, Р.: Набор данных для интегрированных моделей гидродинамики и машинного обучения, Zenodo [набор данных], https: //doi. org/10.5281/zenodo.6795963, 2022. 

Сампурно, Дж., Валлейс, В., Ардианто, Р., и Ханерт, Э.:
Моделирование взаимодействия между приливами, штормовыми нагонами и речным стоком в дельте реки Капуас, Биогеонауки, 19, 2741–2757, https://doi.org/10.5194/bg-19-2741-2022, 2022. 

Санчес П.А., Ахамед С., Карре Ф., Хартеминк А.Е., Хемпель Дж., Хьюзинг Дж., Лагачери П., Макбрэтни А.Б., Маккензи Н.Дж., Де Лурдес Мендонса-Сантос М., Минасны Б., Монтанарелла Л., Окот П., Палм К. А., Сакс Дж. Д., Шеперд К. Д., Воген Т. Г., Ванлауве Б., Уолш М. Г., Виновецкий Л. А. и Чжан Г. Л.:
Цифровая почвенная карта мира, Science, 325, 680–681, 2009.
Всесторонний обзор сложных моделей затопления в прибрежных водоразделах с низким уклоном, Environ. Модель. софт, 119, 166–181, https://doi.org/10.1016/J.ENVSOFT.2019.06.002, 2019. 

Сантьяго-Колласо, Ф.Л., Билски, М.В., Бакопулос, П., и Хаген, С.К.:
Исследование сложных зон опасности затопления для прошлых, настоящих и будущих береговых окраин с низким уклоном, фронт. Клим., 3, 76, https://doi.org/10.3389/FCLIM.2021.684035, 2021. 

Семеди, П.:
Богатство пальмового масла и слухи о панике в Западном Калимантане, Forum Dev. Студ., 41, 233–252, https://doi.org/10.1080/08039410.2014.

0, 2014. 

Сингх Р.К., Сони А., Кумар С., Пасупулети С. и Говинд В.:
Зонирование территорий, подверженных наводнениям, с помощью интегрированной системы гидродинамической модели и ИНС, Водоснабжение, 21, 80–97, https://doi.org/10.2166/WS.2020.252, 2021. 

:
Меры по борьбе с наводнениями в Униан-да-Витория и Порту-Униан: структурные и неструктурные меры, Городские воды, 1, 177–182, https://doi.org/10.1016/S1462-0758(00)00012-1, 1999.

UNDRR (Управление ООН по снижению риска бедствий): Структурные и неструктурные меры, Сендайская рамочная программа – Цели устойчивого развития, UNDRR, https://www.undrr.org/terminology/structural-and-non-structural-measures , последний доступ: 21 июля 2022 г. 

Валлайс, В., Кярня, Т., Деландметер, П., Ламбрехтс, Дж. , Баптиста, А. М., Делеерснийдер, Э., и Ханерт, Э.:
Прерывистое моделирование Галеркиным совместной динамики устья и плюма реки Колумбия, Ocean Model., 124, 111–124, https://doi.org/10.1016/j.ocemod.2018.02.004, 2018. 

Валлейс, В., Ламбрехтс Дж., Деландметер П., Пэтш Дж., Шпитци А., Ханерт Э. и Делеерснийдер Э.:
Понимание циркуляции в глубоком, микроприливном и сильно стратифицированном эстуарии реки Конго, Ocean Model., 167, 101890, https://doi.org/10.1016/J.OCEMOD.2021.101890, 2021. 

Валь Т., Джейн С., Бендер Дж., Мейерс С. Д. и Лютер М. Э.:
Увеличение риска комплексных наводнений из-за штормовых нагонов и осадков в крупных городах США, Nat. Клим. Change, 5, 1093–1097, https://doi.org/10.1038/nclimate2736, 2015. 

Вахью, А., Кунторо, А., и Ямасита, Т.:
Реакция годового и сезонного стока на изменения лесного/земельного покрова и климатические колебания в бассейне реки Капуас, Индонезия, J. Int. Дев. Кооп., 16, 81–100, https://doi.org/10.15027/29807, 2010. 

Ван, К. и Ван, С.:
Прогнозирование уровня воды в озере Эри на основе машинного обучения, Water, 12, 2654, https://doi.org/10.3390/W12102654, 2020. 

Ву, Х., Адлер, Р. Ф., Тиан, Ю., Хаффман, Г. , Ли, Х., и Ван, Дж.:
Оценка глобальных наводнений в режиме реального времени с использованием спутниковых данных об осадках и объединенной модели поверхности земли и маршрутизации Water Resour. Res., 50, 2693–2717, https://doi.org/10.1002/2013WR014710, 2014. 

Xu, Z. X. и Li, J. Y.:
Краткосрочное прогнозирование притока с использованием модели искусственной нейронной сети, Hydrol. Процесс., 16, 2423–2439., https://doi.org/10.1002/HYP.1013, 2002. 

Е Ф., Хуанг В., Чжан Ю. Дж., Могими С., Майерс Э., Пеэри С., и Ю, Х.-К.:
Межмасштабное исследование сложных процессов затопления во время урагана Флоренция, штат Нац. Опасности Земля Сист. Sci., 21, 1703–1719, https://doi.org/10.5194/nhess-21-1703-2021, 2021. 

Voith — производство гидродинамических приводов | Истории из жизни

Заправляя свой автомобиль, задумывались ли вы когда-нибудь о том, как сырая нефть попадает из пустыни или с нефтяной вышки на заправочную станцию? Возможно нет. На самом деле, это довольно интересная тема, как показывает наш отчет о Voith.

Voith Crailsheim

Voith — технологическая компания с глобальным присутствием и широким портфелем систем, продуктов, услуг и цифровых приложений. С энергетикой, нефтью и газом, бумагой, сырьем, транспортом и автомобилестроением — Voith работает на пяти важнейших рынках в каждом регионе мира.

 

Компания Voith имеет представительства в более чем 60 странах мира, одно из которых находится в Крайльсхайме, Германия, и было основано в 1956. Около 1000 сотрудников разрабатывают и производят решения для мобильности и промышленности. В центре внимания отраслевой группы, базирующейся в Крайльсхайме, находится производство приводов с регулируемой скоростью для добычи нефти и газа, и это приближает нас к ответу на вопрос, который мы задали в начале.

Гидродинамический
управляемые планетарные редукторы – чрезвычайно надежны даже в сложных условиях
условия

Нефть и газ часто приходится перекачивать в неблагоприятных условиях: жара в пустынных районах или холодная погода и высокая влажность на морских нефтяных платформах. Ежедневно перекачивается около 14,3 миллиарда литров нефти. Настоящий вызов для технологии насосов и приводов.

 

Компания Voith Crailsheim играет здесь важную роль со своей линейкой продуктов VoreconNX, многоконтурной управляемой муфтой с гидродинамически управляемым планетарным редуктором для номинальной мощности более 50 МВт и скоростей более 20 000 об/мин. Надежная механика сочетается здесь с гидродинамической силовой передачей.

 

Средняя наработка на отказ от внеплановых простоев (MTBF) для данного типа оборудования составляет 48 лет.

 

Обработка заготовок массой до 40 тонн на портальном фрезерном станке MasterTec 3500 AT с ЧПУ Sinumerik 840D sl

Для

производства таких прочных изделий, как эти, требуется правильная технология производства. Производство компании Voith в Крайльсхайме основано на 27 первоклассных фрезерных и токарных станках с ЧПУ

. Вот уже несколько десятилетий компания Voith использует технологию управления Sinumerik для своего машинного парка

. Начальник производства Карл Августин очень хорошо помнит системы 880 и 840C. Сегодня большинство машин оснащены Sinumerik 840D sl. Это также относится к машине MasterTec 3500 AT от Waldrich Coburg, которую компания Voith приобрела четыре года назад. Впечатляет: заготовки весом до 20 тонн можно загружать на каждый из двух обрабатывающих столов портального фрезерного станка (сопряженный: 40 тонн)

Сменные головки

Корпуса VoreconNX также обрабатываются здесь. Машинный зал оборудован климат-контролем, чтобы исключить любые изменения компонентов или машины в результате колебаний температуры. Литые корпуса Vorecon весом до 18 тонн должны обрабатываться с нескольких сторон либо как отдельные детали, либо как сборка. Для облегчения этого портальный станок оснащен четырьмя сменными головками.

 

Во время работы кинематика станка может быть изменена путем установки комплектной фрезерной головки, чтобы поверхности и отверстия можно было обрабатывать практически в любой ситуации.

Возможные варианты сменных головок (шпиндельных блоков) для автоматической смены шпинделя, используемые Voith Crailsheim. Во всех шпиндельных узлах используется шпиндельная головка № 50 по DIN 2079, с автоматическим зажимом инструмента, а также с внутренним и внешним охлаждением (контур охлаждающей жидкости).

Автоматическая станция смены шпинделя

К сменным головкам предъявляются экстремальные требования. Шпиндельные узлы имеют механическое смещение центра шпинделя менее 0,02 мм. Максимальная геометрическая погрешность между двумя инструментами не должна превышать 0,005 мм. Это требует максимальной точности при обработке различных параметров станка в ЧПУ. Программный пакет Siemens VCR-Rotary уменьшает смещение центра шпинделя до менее чем 0,01 мм.

 

Сменные шпиндельные узлы устанавливаются и снимаются полностью автоматически. Это реализуется путем переключения наборов данных двигателя. Производитель машин Вальдрих Кобург создал эти наборы данных двигателя на этапе ввода в эксплуатацию.

Оператор станка Юрген Хёлль чрезвычайно впечатлен гибкостью Sinumerik и простотой управления.

Дитмар Данцер из отдела программирования Voith NC с большим энтузиазмом относится к поворотному циклу Cycle 800. Это облегчает ему программирование всех операций поворота компонента. Затем оператор станка Юрген Хёлль реализует эти программы на станке. Как опытный специалист по ЧПУ, он знаком с продукцией других производителей ЧПУ и убежден, что Voith нашел наилучшее возможное решение с Sinumerik 840D sl. Операции, например, при выборе инструментов и программ, просты для понимания.

 

Возможность перекомпиляции циклов в программы, предоставляемые планированием производства, — еще одна функция, которую он считает очень полезной. Это означает, что последующие корректировки могут быть введены непосредственно в систему управления без риска ввода неправильных параметров.

Ориентированные на практику измерительные циклы Sinumerik в стиле Operate обеспечивают качество обрабатываемых деталей, автоматически выполняя измерения на станке. Автоматические циклы измерения идентичны циклам измерения, используемым в режиме настройки (JOG).

Данные детали, определенные циклами измерения, отображаются на ЧПУ и могут использоваться в программе ЧПУ для немедленной постобработки, а также могут быть сохранены в журналах для документирования качества.

Максимальный размер партии для этой машины — три. В качестве основы используются полуфабрикаты в виде литых деталей. Однако обработка отдельных карманов, посадок и шаблонов сверления должны соответствовать спецификациям заказчика. Для специалиста по программированию Дитмара Данцера Sinumerik 840D sl является идеальным решением для такого уровня вариативности.

 

Размеры литых деталей имеют производственные допуски. Любой вариант может быть предварительно спроектирован на основе макросов с использованием программирования параметров и мощных языковых команд высокого уровня в программе ЧПУ. Начиная с (изначально неизвестных) необработанных размеров отливок, в программе реализованы стандартные методы обработки и измерения (сверление, фрезерование, растачивание мостовыми плашками, нарезание/фрезерование резьбы и измерение с помощью щупов). Постпроцессор выдает «стандартную» программу DIN/ISO, а программы, разработанные Danzer, учитывают постоянно изменяющиеся верхние/нижние допуски без необходимости изменения основной программы.

 

Для этого каждая деталь измеряется непосредственно на станке до и во время процесса. Voith использует измерительные щупы Renishaw и мощные измерительные циклы Sinumerik. Дитмар Данцер с энтузиазмом относится к возможности регистрации результатов этого онлайн-измерения непосредственно в системе управления. Он может считывать эти журналы с системы управления и использовать их для проверки качества для клиентов.

IT Для дальнейшей оптимизации времени между приемом заказа и отправкой заказа в настоящее время проводятся эксперименты с цифровым двойником машины на базе Siemens NX и виртуального ядра ЧПУ (VNCK). В будущем это означает, что планирование производства будет еще больше отделено от эксплуатации оборудования, что позволит сэкономить драгоценное время.

 

Этого можно достичь, поскольку виртуальная машина и система управления ведут себя точно так же, как реальная физическая машина во время процессов обработки. Пока обрабатывается другая деталь, пользователь уже может виртуально запустить следующую деталь, включая проверку на столкновение. Таким образом, программы ЧПУ уже оптимизированы заранее.

 

Положительным дополнительным эффектом от использования виртуальной машины является ознакомление и обучение нового персонала. Виртуальную машину можно использовать для тестирования и обучения без использования реального станка с ЧПУ.

 

Будущее
фокус на обучение

Компания Voith готовится к будущему и сама обучает своих подающих надежды технических специалистов.