Низкий кпд: Что такое коэффициент полезного действия двигателя

Сайт использует cookie и аналогичные технологии для удобного и корректного отображения информации. Пользуясь нашим сервисом, вы соглашаетесь с их использованием.

Подробнее Хорошо

Интернет-издание о высоких технологиях

Оптимальный КПД для ЦОДа

Высокорентабельная эксплуатация ЦОДа при сохранении его надежности начинается с 70%-ной загрузки мощностей. При этом полная загрузка вычислительных мощностей ЦОДа не только нежелательна, но и опасна, так как может привести к авариям и сбоям в работе. С другой стороны, низкий КПД грозит продлением срока окупаемости.

Степень загрузки дата-центров в России сильно разнится от площадки к площадке: некоторые объекты работают вполсилы, но при этом ощущается дефицит бюджетных ЦОДов. Объем заказов определяют несколько факторов: соотношение цена-качество, умение владельцев выстроить процесс продаж, степень удаленности от столиц – чем дальше от Москвы и Петербурга, тем ниже загруженность площадки. Для заказчика большое значение имеет спектр услуг ЦОДа, начиная от помощи в проектировании программно-аппаратных комплексов, заканчивая администрированием прикладного ПО.

«Российские ЦОДы разделились на две категории. В первой загруженность близка к стопроцентной. Во второй категории, наоборот, загрузка очень низкая», – констатирует заместитель генерального директора DataLine Алексей Севастьянов.»Средний процент загрузки мощностей датацентров Москвы и Санкт-Петербурга в 2011 году составил чуть больше 70%, а прогноз на следующее полугодие – рост до 82%», – рассказывает Андрей Вакатов, заместитель директора департамента «Инжиниринговый центр» компании «Техносерв».Технический директор IBS DataFort Николай Паршин добавляет, что средняя заполненность залов на текущий момент составляет 80–90%, но эффективное использование серверов доходит только до 30%, а все остальное время вычислительные мощности впустую расходуют энергию.

Минимум простоя

На первый взгляд, оператор должен как можно быстрее полностью загрузить мощности, так как в этом случае он сможет больше заработать. Владелец дата-центра не заинтересован в том, чтобы вхолостую работали серверное оборудование, системы кондиционирования и энергосбережения. «Стопроцентная загрузка ЦОДа – мечта любого инвестора, это время, когда бизнес-план выполнен и приносит доходы и пора думать о новом проекте ЦОДа, – говорит Николай Паршин. – С точки зрения инженерных систем, стопроцентная нагрузка –величина расчетная и никаких рисков не несет, если при реализации проекта ЦОДа не были внесены изменения, влияющие на отказоустойчивость и нагрузочную способность».

Следует помнить, что слишком низкая нагрузка чревата сбоями в работе оборудования. «В рамках одного проекта по созданию мобильного ЦОДа мы столкнулись с тем, что вместо 80 КВт проектной ИТ-нагрузки заказчик на начальном этапе разместил оборудования только на 20 КВт, – рассказывает ведущий инженер отдела инженерных систем «Ситроникс ИТ» Дмитрий Жилинский. –Это привело к нестабильной работе системы кондиционирования и потребовало проведения дополнительной отладки». При малой нагрузке возникают сложности с резкими перепадами температур в разные сезоны в условиях континентального климата России.

Чем выше заполняемость ЦОДа, тем ниже коэффициент PUE, который определяется как отношение общих энергозатрат помещения на потребности в питании ИТ-оборудования. В самых экологичных и энергоэффективных дата-центрах PUE удается снизить до 1,1-1,2. Впрочем, это касается идеальной ситуации, когда ресурсы задействованы на 100%. В реальной жизни приходится использовать показатель partial PUE («частичный» PUE), который выше согласованного с заказчиком и характеризует работу ЦОДа при неполной загрузке залов. Это связано с тем, что новый датацентр заполняется не сразу, а в среднем через 3-5 лет, объясняет менеджер по развитию ЦОДов российского отделения HP Александр Зайцев.

В некоторых случаях современные технологии позволяют решить эту проблему за счет модульных решений и датацентров из контейнера. «Модульные и контейнерные конфигурации имеет смысл использовать в кэптивных ЦОДах, особенно при необходимости создания типовых ЦОДов для обеспечения деятельности территориально-распределенных компаний, – рассказывает Алексей Севастьянов. – Также, если посмотреть на зарубежный опыт, такие модули используются для построения гигантских дата-центров, предназначенных для работы публичных облаков».

Контейнерные дата-центры неплохо зарекомендовали себя для мобильных решений, когда у заказчика нет необходимых помещений, но он хочет «держать все у себя» и требует монтировать и подключить оборудование в максимально сжатые сроки. «С точки зрения долгосрочной перспективы хостинга ИТ-инфраструктуры, традиционные ЦОДы выглядят более подходящей альтернативой, предлагая помимо этого более низкий TCO, а также неограниченный горизонт масштабирования», – уверен коммерческий директор компании Safedata Сергей Коренков. Мобильные решения не смогут заменить традиционные ЦОДы из-за высокой стоимости, согласен гендиректор «Селектел»Олег Любимов: «Модульные и контейнерные технологии помогают избежать простоя оборудования, если запускать новые вычислительные единицы по требованию. Но закупать и вводить в эксплуатацию оборудование по необходимости можно и в обычном дата-центре», – поясняет эксперт.

Полная нагрузка

По мере заполнения датацентра возникают новые проблемы. Во-первых, всегда лучше иметь резерв на случай роста потребностей заказчика. Это особенно актуально при строительстве корпоративных ЦОДов, так как ИТ-специалистам сложно обосновать перед владельцами бизнеса необходимость заложить резерв ресурсов. В результате получается, что после запуска дата-центра его мощности занимаются одномоментно и в скором времени возникает вопрос о размещении нового оборудования. «Полная заполняемость не оставляет гибкости, что недопустимо для операторов colocation, а также большинства крупных заказчиков в силу необходимости развития бизнеса»,– уверен Александр Зайцев. Уже на этапе проектирования ЦОДа закладывается запас по мощности 18-20%, что позволяет коммерческим службам реализовывать поставленные задачи, подтверждает Сергей Коренков.

Во-вторых, нагрузка ЦОДа – величина непостоянная, поэтому оператору необходимо иметь запас на случай форс-мажора. «Стопроцентная загрузка ЦОДа не оставляет никакого «зазора» для непредвиденных ситуаций и пиков показателей, – напоминает заместитель руководителя дирекции по ИТ «Райффайзенбанка» Андрей Попов. – Это особенно важно в виртуализированном облачном ЦОДе, где вся инфраструктура распределена между множеством потребителей с разными запросами, режимами работы и нуждами. Уровень около 80% более приемлем: он позволяет и хорошо загрузить инфраструктуру, и оставить резерв для пиков и непредвиденных ситуаций».

Профессионализм в управлении ЦОДом заключается в том, чтобы как можно больше загрузить площадку, не превышаяпри этом предельные возможности оборудования. «Можно провести аналогию с авиаперевозчиками, которые для полной загрузки рейса продают больше билетов, чем число посадочных мест в самолете, поскольку по статистике часть пассажиров не успевает на регистрацию или сдает билет», – рассказывает заместитель генерального директора компании «Караван»Андрей Касьяненко. Клиент, арендующий стойку в коммерческом ЦОДе, поначалу может ее загрузить, например, на половину. В таком случае будет использовано меньше энергетических ресурсов, чем изначально планировалось оператором. Безусловно, привлекая новых клиентов, поставщики услуг ЦОД должны грамотно управлять неиспользуемым ресурсом с учетом того, что он может понадобиться существующим заказчикам, считает Андрей Касьяненко.

Неумелое планирование приведет к перегрузке. В этом случае энергетические системы аварийно отключаются или не срабатывает резервирование. Последствия могут иметь как мгновенный, так и отложенный, скрытый характер. «К примеру, если энергетические мощности ЦОД перегружены на 10%, то источники бесперебойного питания могут выдержать достаточно длительное время, — объясняет Андрей Касьяненко. — Однако в такой ситуации будет потеряно резервирование по ИБП, и возможна аварийная ситуация на системе бесперебойного электропитания. Или, в случае отключения электропитания, резервные ДГУ не смогут принять нагрузку, поскольку она превышает ранее рассчитанную, что приведет к аварии в дальнейшем».

Золотая середина

По мнению опрошенных CNews владельцев дата-центров, оптимальной является нагрузка мощностей в диапазоне 70–95%. При таком раскладе оператор получает близкую к максимальной прибыль, но сохраняет резерв на случай роста потребностей заказчиков, пиковых нагрузок и непредвиденных ситуаций.

Рубеж в 70% нагрузки также характерен для более чем удовлетворительной рентабельности по чистой прибыли. Операторы коммерческих ЦОДов не публикуют данные о марже. При загруженности дата-центра до 70% его рентабельность может достигать 20–30%, дает приблизительную оценку Андрей Вакатов. Для выхода ЦОДа на окупаемость необходимо, чтобы в течение года его площади были заполнены оборудованием по крайней мере на 35-40%. Однако  эта цифра может оказаться ниже, если оператор оказывает сопутствующие «облачные» услуги,предупреждает специалист.»Провайдеры, специализирующиеся на услугах коммерческого ЦОД, очень редко начинают проект по строительству нового объекта, не достигнув предварительно соглашения с одним, а лучше несколькими крупными заказчиками, относительно дальнейшей загрузки этого ЦОД, – рассказывает руководитель программы исследований «Корпоративные системы» российского отделения IDC Александр Загнетко. – В таком случае провайдер нередко превращается в своего рода ИТ-отдел заказчика, выведенный в аутсорсинг, а процедура формирования тарифов подчас весьма экзотична».

Считается, что в большинстве случаев среднему заказчику дешевле построить собственный ЦОД, чем арендовать чужую инфраструктуру на протяжении 6 лет. «Из этого вроде бы следует, что, лишь работая с минимальной нормой прибыли, провайдеры коммерческих ЦОД имеют шансы привлечь клиентов. Однако на практике в нашей стране существует колоссальный разброс значений рентабельности объектов», – подводит итог Александр Загнетко.

Павел Лебедев

определение низкой эффективности | Словарь английских определений

КПД

1 качество или состояние эффективности; компетентность; эффективность

КПД по току
n (Физика) отношение фактической массы вещества, высвобождаемого из электролита при прохождении тока, к теоретической массе, высвобождаемой в соответствии с законом Фарадея

дачная квартира
н (ул.S) малогабаритная квартира или спальная комната

КПД электрода
n (Chem) отношение количества металла, нанесенного в электролитической ячейке, к количеству, теоретически нанесенному в соответствии с законами Фарадея

светоотдача
n эффективность полихроматического излучения в создании визуальных ощущений. Это лучистый поток, взвешенный в соответствии со спектральной световой эффективностью составляющих его длин волн, деленный на соответствующий лучистый поток., (Условное обозначение) В

квантовая эффективность
n

1 (Физика) количество электронов, высвобождаемых фотоэлементом на фотон падающего излучения с заданной энергией

2 (Chem) количество химических веществ, которые вступают в реакцию на фотон поглощенного излучения с заданной энергией

эффективность излучения
n отношение мощности, излучаемой источником излучения, к мощности, потребляемой им., (Условное обозначение) ηe

спектральная световая отдача
n мера эффективности излучения данной длины волны в создании визуального ощущения. Он равен отношению лучистого потока на стандартной длине волны к потоку на данной длине волны, когда стандартная длина волны выбрана так, что максимальное значение этого отношения равно единице., (Символ) В (λ) для фотопического зрения
В (λ) для скотопического зрения

тепловой КПД
n отношение работы, выполняемой тепловым двигателем, к энергии, подаваемой на него
Сравнить → КПД

объемный КПД
n

1 отношение жидкости, подаваемой поршневым или плунжерным насосом за один ход, к рабочему объему поршня или плунжера

2 отношение воздуха или газовоздушной смеси, втянутой в цилиндр двигателя внутреннего сгорания, к объемному рабочему объему поршня

Секрет низкой эффективности

Но это общее понимание не отражает истинную природу того, что на самом деле измеряет коэффициент эффективности. На самом деле это часть, которая выражает взаимосвязь между двумя наиболее динамичными силами в любой бизнес-организации: ростом доходов и расходов.

С этой точки зрения коэффициент эффективности фактически является мерой эффективных расходов — сколько дохода приносит каждый доллар расходов.А , заложенный в коэффициент эффективности, — это простая, но чрезвычайно важная концепция, которая является ключом к высокой прибыльности — положительный операционный левередж .

Но сначала давайте посмотрим, как работает коэффициент эффективности. Это простой расчет. Числитель, который представляет собой верхнюю половину дроби, — это расходы. А знаменатель, который находится под ним, — это доход. Банк, который сообщает о расходах в размере 50 долларов США и доходе 100 долларов США за квартал, имеет коэффициент эффективности 50 процентов, который является эталоном для большинства банков (хотя большинство из них не справляются).

Однако не все 50-процентные коэффициенты полезного действия одинаковы.

Рассмотрим два примера. Bank Cheapskate сообщает о расходах в размере 40 долларов США и доходах в размере 100 долларов США за последний квартал , что соответствует коэффициенту эффективности 40 процентов. Банк Cheapskate демонстрирует превосходные результаты, имея 10 процентных пунктов ниже базовой ставки в 50 процентов.

Bank Topline сообщает о расходах в размере 50 долларов и доходах в 125 долларов за последний квартал . Эта производительность также приводит к коэффициенту эффективности 40 процентов, что эквивалентно коэффициенту Bank Cheapskate.И снова впечатляющая производительность.

Хотя эти два коэффициента одинаковы, маловероятно, что большинство институциональных инвесторов оценит их одинаково. Важное различие в том, как они туда попали.

Аргумент в пользу подхода Bank Cheapskate прост и убедителен. Быть производителем с низкими издержками — огромное конкурентное преимущество в такой отрасли, как банковское дело, в которой наблюдается долгосрочное снижение чистой процентной маржи . Это позволяет банку поддерживать низкую стоимость депозитов на жестком рынке фондирования или отказываться от недооцененного и плохо структурированного кредита на конкурентном кредитном рынке.Это дает возможность руководству банка.

Доводы в пользу подхода Bank Topline, вероятно, более привлекательны. Инвесторы ценят эффективность производителя с низкими издержками, но я думаю, что они будут больше ценить навыки развития бизнеса банка роста. По моему опыту, большинство инвесторов предпочитают историю роста, а не историю расходов. Bank Topline тратит больше денег, чем Bank Cheapskate, но обеспечивает больше того, что инвесторы больше всего ценят — рост доходов.

Для ясности, выбор между доходами и расходами не является двоичным. — это то место, где появляется положительный операционный левередж.

Положительный операционный левередж возникает, когда рост выручки превышает рост расходов. Затраты растут, но доходы растут быстрее. В этом секрет прибыльности банковского дела, и лучшие управленческие команды его практикуют.

Пример из реальной жизни — банк Western Alliance Bancorp из Феникса. Коэффициент операционной эффективности банка в 2018 году составил 41,9%. Там руководство придает большое значение эффективности, хотя расходы банка в прошлом году выросли.Но это увеличение было более чем компенсировано сильным ростом доходов, который превысил рост расходов примерно на 250 процентов. Это хороший пример положительного операционного левериджа и реальная история низкого коэффициента эффективности банка.

Чем больше операционный рычаг, тем ниже коэффициент эффективности, поскольку коэффициент является относительным . Это не только показатель, основанный на затратах. В Western Alliance и других банках, которые сосредоточены на создании положительного операционного рычага, важно не только то, сколько вы тратите, но и сколько долларов дохода создает каждый доллар расходов.

Чтобы понять реальное значение коэффициента эффективности банка, вы должны взглянуть на историю, стоящую за цифрами.

Печи и котлы | Министерство энергетики

Хотя старые топочные и котельные системы имели КПД в диапазоне от 56% до 70%, современные традиционные системы отопления могут достигать КПД до 98,5%, преобразовывая почти все топливо в полезное тепло для вашего дома. Повышение энергоэффективности и новая высокоэффективная система обогрева часто могут сократить ваши счета за топливо и снизить выбросы загрязняющих веществ вашей печью вдвое.Повышение эффективности вашей печи или котла с 56% до 90% в среднем доме с холодным климатом позволит сэкономить 1,5 тонны выбросов углекислого газа ежегодно, если вы топите газом, или 2,5 тонны, если вы топите маслом.

Если ваша печь или котел старые, изношенные, неэффективные или значительно увеличенные по размеру, самое простое решение — заменить их современной высокоэффективной моделью. Старые угольные горелки, которые были переведены на работу на жидком топливе или газе, являются основными кандидатами на замену, так же как и газовые печи с запальными лампами, а не с электронным зажиганием.Новые системы могут быть более эффективными, но все же, вероятно, будут иметь большие размеры, и их часто можно модифицировать для снижения их эксплуатационной мощности.

Перед покупкой новой печи или котла или перед модификацией существующей установки сначала приложите все усилия для повышения энергоэффективности вашего дома, а затем попросите подрядчика по отоплению определить размер вашей печи. Повышение энергоэффективности позволит сэкономить деньги на новой печи или котле, потому что вы можете приобрести меньший блок. Печь или котел правильного размера будут работать наиболее эффективно, и вам нужно выбрать надежный агрегат и сравнить гарантии каждой рассматриваемой печи или котла.

При покупке высокоэффективных печей и котлов обратите внимание на этикетку ENERGY STAR®. Если вы живете в холодном климате, обычно имеет смысл инвестировать в наиболее эффективную систему. В более мягком климате с более низкими годовыми затратами на отопление дополнительные вложения, необходимые для повышения эффективности с 80% до 90% до 95%, могут оказаться трудными для оправдания.

Укажите герметичную топку или котел для сжигания, который будет направлять наружный воздух непосредственно в горелку, а отходящие дымовые газы (продукты сгорания) непосредственно наружу, без необходимости использования вытяжного колпака или заслонки.Печи и котлы, которые не являются герметичными установками для сжигания, втягивают нагретый воздух в установку для сжигания, а затем направляют этот воздух в дымоход, тратя впустую энергию, которая была использована для нагрева воздуха. Установки с герметичным сгоранием позволяют избежать этой проблемы, а также не представляют риска попадания опасных газов сгорания в ваш дом. В печах, которые не являются герметичными установками сгорания, обратная тяга дымовых газов может быть большой проблемой.

Высокоэффективные агрегаты с закрытым сгоранием обычно производят кислые выхлопные газы, которые не подходят для старых дымоходов без футеровки, поэтому выхлопные газы следует либо отводить через новый канал, либо дымоход должен иметь футеровку для приема кислого газа (см. раздел о поддержании надлежащей вентиляции ниже).

Одновременная реализация высокой эффективности, низкой эффективности спада, длительного срока службы и стабильных спектров электролюминесценции (EL) в флуоресцентных белых органических светодиодах (WOLED) по-прежнему является огромной проблемой. Здесь мы использовали материал с повышающим преобразованием триплет-триплетной аннигиляции (TTA-UC) в качестве синего эмиссионного слоя и сенсибилизированный люминофором флуоресцентный эмиттер в качестве красного эмиссионного слоя и ввели биполярный промежуточный слой между ними для изготовления высокоэффективного и низкоэффективного валка. выключенные и долговечные люминесцентные светодиоды WOLED.Хорошо видно, что биполярная прослойка не только эффективно распределяла синглетные и триплетные экситоны, но и существенно стабилизировала спектры ЭЛ. Таким образом, полученные двухцветные флуоресцентные светодиоды WOLED показали максимальную эффективность по току (CE), энергоэффективность (PE) и внешнюю квантовую эффективность (EQE) 26,9 кд A ⁻¹ , 22,3 лм Вт ⁻¹ и 12,8%, сохранено 25,9 кд A ^-1 , 16,9 лм W ^-1 и 12.1% при яркости 1000 кд м ⁻² и 23,1 кд A ⁻¹ , 10,6 лм Вт ⁻¹ и 10,7% при яркости 10 000 кд м ⁻² соответственно, а срок службы LT ₅₀ (затухание 50%, начальная яркость 1000 кд м ⁻² ) также составил 984 часа. Можно видеть, что эти устройства также показали стабильные спектры электролюминесценции с оценкой Международной комиссии по экологической безопасности (CIE) (0.51, 0,41) от 1000 кд м ⁻² до 5000 кд м ⁻² яркость. Кроме того, при дальнейшем введении зеленого флуоресцентного излучателя изготовленные трехцветные флуоресцентные светодиоды WOLED также показали высокую эффективность 15,5 кд A ^-1 , 13,0 лм W ^-1 и 8,1% и стабильные спектры электролюминесценции с CIE. из (0,43, 0,36) от 1000 кд м ⁻² до 5000 кд м ⁻² яркость. Что еще более важно, их CE и EQE продемонстрировали тенденцию к увеличению яркости, незначительный спад эффективности.Эта стратегия проектирования обеспечивает потенциальный путь к высокоэффективным люминесцентным светодиодам WOLED.

Определение эффективности

Что такое эффективность?

Эффективность означает пиковый уровень производительности, при котором используется наименьшее количество входных данных для достижения максимальной производительности. Эффективность требует сокращения количества ненужных ресурсов, используемых для получения определенного результата, включая личное время и энергию. Это измеримая концепция, которую можно определить с помощью отношения полезного выхода к общему входу.Это сводит к минимуму трату ресурсов, таких как физические материалы, энергия и время, при достижении желаемого результата.

Ключевые выводы

• Эффективность — это фундаментальное сокращение количества потерянных ресурсов, которые используются для производства определенного количества товаров или услуг (продукции).
• Экономическая эффективность является результатом оптимизации использования ресурсов для наилучшего обслуживания экономики.
• Эффективность рынка — это способность цен отражать всю доступную информацию.
• Операционная эффективность — это мера того, насколько хорошо фирмы конвертируют операции в прибыль.

Понимание эффективности

В общем, что-то эффективно, если ничего не тратится зря и все процессы оптимизированы. В финансах и экономике эффективность может использоваться по-разному для описания различных процессов оптимизации.

Экономическая эффективность означает оптимизацию ресурсов для наилучшего обслуживания каждого человека в этом экономическом состоянии.Отсутствие установленного порога определяет эффективность экономики, но показатели экономической эффективности включают товары, поставляемые на рынок с наименьшими возможными затратами, и рабочую силу, обеспечивающую максимально возможный выпуск продукции.

Рыночная эффективность описывает, насколько хорошо цены интегрируют доступную информацию. Таким образом, считается, что рынки эффективны, когда вся информация уже включена в цены, и поэтому нет никакого способа «обыграть» рынок, поскольку отсутствуют недооцененные или переоцененные ценные бумаги.Эффективность рынка была описана в 1970 году экономистом Юджином Фама, чья гипотеза эффективного рынка (EMH) гласит, что инвестор не может превзойти рынок и что рыночных аномалий не должно существовать, потому что они будут немедленно устранены арбитражем.

Операционная эффективность показывает, насколько хорошо получается прибыль в зависимости от операционных затрат. Чем выше операционная эффективность, тем прибыльнее фирма или вложение. Это связано с тем, что предприятие может получать больший доход или прибыль при тех же или более низких затратах, чем альтернативный вариант.На финансовых рынках операционная эффективность достигается за счет снижения транзакционных издержек и комиссий.

Исторический образ

Прорывы в экономической эффективности часто совпадали с изобретением новых инструментов, дополняющих рабочую силу. Ранние примеры включают колесо и ошейник для лошади. Ошейник для лошади перераспределяет вес на спине лошади, чтобы животное могло переносить большие грузы, не будучи перегруженным. Паровые двигатели и автомобили, появившиеся во время промышленной революции, позволили людям двигаться дальше за меньшее время и способствовали повышению эффективности путешествий и торговли.Промышленная революция также представила новые источники энергии, такие как ископаемое топливо, которые были дешевле, эффективнее и универсальнее.

Такие движения, как промышленная революция, также повысили эффективность во времени. Например, заводская система, в которой каждый участник сосредотачивается на одной задаче в производственной линии, позволяла операциям увеличивать выпуск продукции, экономя время. Многие ученые также разработали методы оптимизации выполнения конкретных задач. Известным примером стремления к эффективности в массовой культуре является биографический роман Фрэнка Банкера Гилбрета-младшего «Дешевле на дюжину».и Эрнестин Гилбрет Кэри. В книге Гилбрет-младший разрабатывает системы, позволяющие добиться максимальной эффективности даже в самых обыденных задачах, таких как чистка зубов.

Влияние эффективности

Эффективное общество способно лучше обслуживать своих граждан и действовать в условиях конкуренции. Качественно произведенные товары продаются по более низкой цене. Достижения в результате повышения эффективности способствовали повышению уровня жизни, например, благодаря обеспечению домов электричеством, водопроводом и предоставлению людям возможности путешествовать.Эффективность снижает голод и недоедание, потому что товары перевозятся дальше и быстрее. Кроме того, повышение эффективности позволяет повысить производительность за более короткое время.

Эффективность — важный атрибут, потому что все ресурсы недостаточны. Время, деньги и сырье ограничены, и важно сохранить их при сохранении приемлемого уровня производства.

Пример из реального мира

Индустрия 4.0 — это четвертая промышленная революция, характеризующаяся цифровизацией.Производственные процессы, производство и сфера услуг стали более эффективными с появлением мощных компьютеров, облачных вычислений, промышленного Интернета вещей (IIoT), аналитики данных, робототехники, искусственного интеллекта и машинного обучения.

Например, аналитика данных может применяться в промышленных условиях, чтобы информировать заводов или руководителей заводов, когда оборудование будет нуждаться в обслуживании или замене. Этот тип профилактического обслуживания может существенно снизить эксплуатационные расходы.Исследование Accenture, на которое ссылаются Джей Ли, Чао Джин, Зонгчан Лю и Хоссейн Давари Ардакани в их статье «Введение в основанные на данных методологии для прогнозирования и управления здравоохранением», показывает, что использование аналитики данных для прогнозируемого обслуживания приводит к снижению затрат на 30%. и на 70% меньше простоев оборудования. Регистрация данных показывает использование системы в реальном времени, и, используя исторические данные, накопленные с течением времени, менеджеры могут выявлять и исправлять неэффективные системы.

Низкая эффективность крупных вулканических извержений в переносе очень мелкого пепла в атмосферу

Очень мелкое разделение пепла между источником и атмосферой

Мы показываем, что ε устойчивых извержений охватывает широкий диапазон значений, от 0.От 1% (например, извержение Плиниан Келут 2014 г.) до 6,9% (небольшое / умеренное извержение Руапеху 1996 г.; Таблица 1). Таким образом, удаление тонкого пепла от плинианских извержений примерно на два порядка эффективнее, чем от мелких / умеренных. Примечательно, что изменение коэффициента разделения не является произвольным. Из рис. 1 видно, что ε уменьшается с увеличением MER по отношению к стилям извержений. Выбранные четыре плинианских извержения имеют большой MER (1,7 × 10 ⁷ < Q _с <1.8 × 10 ⁸ кг / с). Все они произвели обильное количество вулканического пепла, как в случае извержений вулкана Сент-Хеленс в 1980 г. и извержения Эль-Чичон в 1982 г., для которых массовая доля пепла менее 63 мкм составляет ~ 50% от общей массы выброшенной тефры ^14,15 . Такое высокое содержание мелкой золы связано с эффективными процессами фрагментации магмы, возникновением фреато-магматических эпизодов и вкладом пепла, выносимого пирокластическими плотными потоками (PDC), формирующими плюмы co-PDC ¹⁶ .Однако все они имеют очень небольшую долю дистальной очень мелкой золы, о чем свидетельствует слабый диапазон коэффициента разделения (0,1 < ε <0,9%), и попадают в четко очерченную область на рис. 1. Чтобы объяснить это наблюдение , мы предполагаем, что раннее усиленное выпадение осадков в проксимальных областях делает реальную долю очень мелкого пепла, переносимого в дальних облаках, намного ниже, чем ожидалось. Это подчеркивает решающую роль, которую играют коллективные механизмы осаждения, происходящие преимущественно в богатых золой шлейфах, которые увеличивают скорость осаждения тефры независимо от размера зерен.Такие механизмы включают агрегацию ^17,18 , гравитационную нестабильность ¹⁹ , диффузионную конвекцию ²⁰ , взаимодействие частиц ²¹ и эффекты захвата следа ²² . Предполагается, что это ключевые процессы, контролирующие раннее истощение богатых золой шлейфов, что не может быть объяснено осаждением отдельных частиц. В частности, было установлено, что эффективность агрегации ^23,24 пропорциональна степени концентрации золы больше двух.Это означает, что чем выше концентрация мелкодисперсной золы, тем важнее эффективность агрегации, что согласуется с наблюдениями, сделанными в нашем исследовании.

Разбиение вулканического пепла в устойчивых извержениях на основе стиля. Скорость массового извержения ( Q _с в кг / с) как функция коэффициента разделения ε ( Q _a / Q _с в%) для 20 устойчивых извержений из нашего набора данных (подробности об извержениях см. В Таблице 1). ε — это соотношение между потоком очень мелкой золы, переносимой в дистальных облаках ( Q _a ), и потоком тефры в шлейфе ( Q _s ), также называемое MER. Он количественно определяет эффективность удаления очень мелкого вулканического пепла. Продолжительные извержения группируются в соответствии с их стилем извержений (плинианский, субплинский, малый / умеренный). Этот график показывает, что ε устойчивых извержений масштабируется с Q _s и охватывает примерно два порядка величины.Основная тенденция показывает, что ε увеличивается с уменьшением MER. Это указывает на то, что очень тонкое удаление золы из шлейфов, богатых золой (плинианский и субплинский стиль), более эффективно, чем из шлейфов, содержащих более грубую тефру (мелкий / умеренный стиль). Планки погрешностей построены на основе средних объемных неопределенностей, приведенных для осадков выпадений и масс облаков (подробные значения погрешностей см. В Таблице 1). Вертикальная пунктирная линия представляет текущий оперативный коэффициент разделения VAAC, используемый для прогнозирования атмосферной траектории очень мелких облаков пепла.Также сообщалось о зависимых от извержения коэффициентах разделения для каждого стиля извержения ( ε _P , ε _SP , ε _{S / M} ).

Коллективные механизмы осаждения, допускающие массовое осаждение частиц разного размера, что объясняет значительное количество мелкодисперсной золы, а также плохую сортировку зерен, иногда наблюдаемую в отложениях выпадений проксимальной части тефры во время крупных плинианских событий.Например, выпадение осадков от извержения вулкана Сент-Хеленс 18 мая 1980 г. (MSH80) показывает как плохую сортировку зерна в ближайших местах ^25,26 , так и увеличение массы и толщины на расстояниях> 300 км ²⁷ демонстрирует быстрое удаление мелкой золы из шлейфа. Для объяснения этих наблюдений были задействованы и успешно протестированы различные процессы усиленного осаждения, включая агрегацию ²⁸ и образование гидрометеоров ¹⁴ . Субплинианские извержения, хотя и менее мощные, чем плинианские, остаются очень взрывоопасными и способны к эффективной фрагментации, что также приводит к образованию богатых пеплом плюмов.Например, извержения вулкана Шпур в августе и сентябре 1992 г. привели к образованию отложений с содержанием мелкой золы, достигающих 30% и 40% от общей массы тефры, соответственно, ²⁹ . Обсуждается происхождение этого мелкодисперсного пепла, которое может быть связано с неоднородностями в исходной магме или вторичной фрагментацией частиц в канале вулкана или колонне извержения ³⁰ . Они имеют MER в диапазоне 0,28–6,7 × 10 ⁶ кг / с и по-прежнему демонстрируют низкий коэффициент разделения, хотя и охватывают более широкий диапазон значений (0.1 < ε <1,6%), следовательно, должны действовать коллективные механизмы стабилизации. Отложения выпадений на горе Спурр также показывают увеличение массы и толщины на расстояниях> 150 км от источника, что можно объяснить коллективными механизмами осаждения, включая агрегацию, топографические эффекты и гравитационную нестабильность ³⁰ . Небольшие / умеренные извержения кардинально отличаются от плинианских и субплинских. Взрывоопасность извержения и MER намного слабее. Высота столба плюма, как правило, ниже, а фракция мелкой золы в гранулометрическом отверстии источника намного меньше.Следовательно, при малых / умеренных извержениях не образуются шлейфы, богатые пеплом, а усиление седиментации в проксимальных областях ограничено, что приводит к более высоким коэффициентам разделения (0,5 < ε <6,9%). Широкий диапазон значений ε для малых / умеренных извержений отражает неоднородность размера зерен и концентрации связанных с ними шлейфов. Но это также можно объяснить естественной сложностью некоторых длительных извержений. Это, в частности, случай извержения Эйяфьятлайокудль 2010 г., демонстрирующего множественные и прерывистые фазы взрывной активности с различной интенсивностью.

Обратная зависимость между ε и MER показывает, что для очень мощных извержений проксимальное осаждение в основном контролируется концентрацией мелкодисперсного пепла. Это говорит о том, что выше заданного порогового значения объемной доли мелкой золы коллективные механизмы преобладают над осаждением отдельных частиц и наоборот. Оценить этот порог очень сложно, поскольку проксимальные измерения (то есть в первых десятках километров от источника) концентрации переносимого по воздуху вулканического пепла немногочисленны.Действительно, поиск со спутников обычно невозможен из-за непрозрачности облака. Но радарные приборы, работающие на больших длинах волн, могут определять концентрацию вулканического пепла в ближайшем облаке. Сравнение концентрации золы на разных расстояниях, а следовательно, с использованием различных методов, должно дать ценную информацию о процессах раннего истощения и об изменении скорости осаждения. Например, проксимальные измерения, проведенные в первые два часа после плинианского извержения MSH80 с помощью радара ³¹ с длиной волны 23 см, дают концентрацию облака пепла ~ 8.5 г / м ³ . Мы ожидаем, что в этой области облака скорость осаждения будет высокой со значительным вкладом коллективных механизмов осаждения частиц. Для сравнения, дальние измерения, выполненные с помощью спутниковых инфракрасных датчиков на плинианском извержении Келут 2014 г. ³² , дают концентрацию облака пепла на 3 порядка величины ниже (максимальное значение ∼9 мг / м ³ ). В этой области облака скорость осаждения очень низкая, и, скорее всего, будет преобладать осаждение отдельных частиц.

Опасности облака пепла и оперативное реагирование

Параметр разделения ε имеет решающее значение для снижения эксплуатационных вулканических рисков, поскольку он требуется в качестве входных данных для моделей распространения облака пепла, используемых несколькими VAAC, ответственными за глобальную безопасность воздушного движения. Учитывая, что спутниковые изображения не доступны систематически, VAAC нуждаются в схемах быстрой параметризации для прогнозирования Q _a , а также для предоставления частых и надежных актуальных карт прогнозов концентрации атмосферного пепла во время вулканических кризисов ³³ .С этой целью VAAC (такие как Лондон и Тулуза) обычно использовали плохо ограниченное значение по умолчанию ε 5% ³⁴ для прогнозирования концентрации очень мелкого пепла, составляющего дальние облака пепла после Q _a = ε × Q _с . Однако, как показано на рис.9%) по отношению к MER. Следовательно, постоянное значение разделения не может использоваться даже в качестве оценки первого порядка для рабочих целей. Обратите внимание, что требуется Q _s , и обычно он получается оперативно из оценок высоты верхнего шлейфа в соответствии со степенным соотношением ³⁵ между двумя параметрами. Надежность оценки Q _s с помощью этого метода обсуждается позже в этой работе и сравнивается с нашей спутниковой моделью прогнозирования Q _s (см. Следующий раздел).Здесь мы предлагаем новую операционную параметризацию ε , зависящую от стиля извержения, с использованием средних значений для плинианского ( ε _P = 0,5%), субплинианского ( ε _SP = 0,8%) , и небольшие / умеренные ( ε _{S / M} = 3,2%) извержения (рис.1). Эта параметризация легко реализуется в моделях распространения облака пепла, что позволяет оперативно использовать VAAC. Кроме того, нетрудно выбрать правильный параметр разделения, который будет использоваться во время извержения.Феноменология, а также оценка в реальном времени Q _s будут особенно полезны для определения типа извержения. В некоторых случаях может быть полезна история извержений каждой вулканической цели. Наши оценочные значения ε значительно отклоняются от значения 5% по умолчанию, используемого VAAC (рис. 1), и результирующие различия будут распространяться на смоделированные концентрации облака пепла.

Таким образом, чтобы проверить чувствительность вариаций концентрации к значениям разделения, были смоделированы карты рассеяния дальних облаков пепла для 4 сценариев извержения (таблица с дополнительной информацией S1) с использованием MOCAGE-аварии, модели распространения облаков пепла, разработанной VAAC в Тулузе.Эта модель основана на трехмерной модели химии и переноса, разработанной Météo-France и специально адаптированной для переноса и распространения аварийных выбросов из регионального в глобальный масштаб. Для этого исследования метеорологические данные были извлечены из оперативной базы данных Météo-France, включая 20 уровней давления, от 1000 до 10 мбар, с временным разрешением 1 час и горизонтальным разрешением 0,5 °. Разрешение внутренней сетки MOCAGE-аварии составляет 0,5 °. Для каждого сценария выброс пепла был постоянным на протяжении фазы извержения и равномерным по вертикальной линии, поднимающейся от жерла до максимальной высоты шлейфа.Распределение частиц по размерам в дальнем облаке включает 6 фракций размером от 0,1 до 100 мкм, при этом 70 мас.% Частиц меньше 30 мкм ³⁶ . Для простоты моделирования мы проводим моделирование с использованием современных метеорологических данных. Для плинианского случая (см. Дополнительную информацию на рис. S2 для субплинианских и малых / средних случаев) мы используем сценарий извержения, основанный на извержении Келута 2014 г. (дополнительная информация, таблица S1). Мы сравниваем нагрузку облака пепла (т.е., интегрирование концентрации золы по вертикальной трассе; в кг / м ² ), смоделированный с использованием значения VAAC по умолчанию ε (5%) с коэффициентом разделения Плиниана ( ε _P = 0,5%), полученным из нашей модели (рис.2). Концентрации пепловых облаков сильно различаются, с максимальными значениями 1,7 × 10 ⁻¹ и 1,6 × 10 ⁻² кг / м ² для коэффициентов по умолчанию VAAC и наших коэффициентов, зависящих от типа извержения, соответственно (рис. .2а, б). Это означает, что для таких плинианских извержений оперативное моделирование VAAC может в ∼10 раз переоценить количество очень мелкодисперсного пепла в атмосфере. Следовательно, это приведет к завышению размера запретной для полетов зоны (обозначенной на рис. 2 черной пунктирной линией), установленной Европейской комиссией за пределы порогового значения ³⁷ , равного 4 мг / м ³ (рис. 2). Характер бесполетных зон кардинально отличается, а протяженность, рассчитанная по модели VAAC, примерно в 6,5 раз больше, чем у другой модели, что может иметь серьезные последствия для регулирования воздушного движения во время извержения.

Моделирование концентрации облака пепла во время плинианских извержений. Эти два моделирования производятся с помощью модели распространения облаков вулканического пепла MOCAGE Тулузского VAAC, основанной на плинианском извержении Келута 13 февраля 2014 года (дополнительная информация, таблица 1), с использованием различных коэффициентов разделения и современных метеорологических данных. ( a ) Моделирование распространения пепла в атмосфере вулкана Келут через 30 часов после извержения с использованием рабочего значения ε , установленного VAAC по умолчанию, равного 5%.( b ) Те же условия моделирования и сценарий, но с использованием значения Plinian ε , установленного в этом исследовании на уровне 0,5%. Протяженность бесполетной зоны (4 мг / м ³ для облака пепла толщиной 500 м *) намного больше для значения ε по умолчанию VAAC, что дает максимальную концентрацию на порядок выше. * Пороговое значение на уровне 4 мг / м ³ было впервые установлено Европейской комиссией после извержения вулкана Эйяфьятлайокудль в 2010 г. ²³ . В настоящее время он описан EASA (Европейское агентство по безопасности полетов) и используется в плане действий в чрезвычайных ситуациях EUR / NAT (Европейский и Североатлантический офис) как «Высокий» уровень загрязнения.

Частицы вулканического пепла могут быть причиной образования непрямых аэрозолей и / или капель, потенциально оказывающих краткосрочное воздействие на климат ^38,39,40 . Однако систематическая переоценка количества мелкодисперсного пепла, вводимого в атмосферу во время длительных длительных извержений, поднимает вопросы о фактическом влиянии вулканического пепла на радиационное воздействие. И наоборот, когда нет калибровки по наземным отложениям, проксимальная седиментация может быть недооценена такими моделями. (или другие модели отложений тефры), поскольку механизмы коллективного осаждения еще недостаточно ограничены.Это поднимает вопрос о фактическом воздействии (повреждение зданий, сельское хозяйство и загрязнение воды, проблемы со здоровьем и респираторными заболеваниями и т. Д.) Выпадений тефры в окрестностях вулканических районов, которые, вероятно, будут более значительными, чем ожидалось.

Спутниковая модель прогнозирования

Взаимозависимость Q _a , Q _с и стиля извержения приводит нас к разработке статистических моделей для прогнозирования Q _с с использованием спутниковых измерений из Q _a с дополнительными параметрами управления.Надежная оценка Q _s необходима для оценки динамики плюма вблизи источника и, следовательно, для определения зон, подвергшихся воздействию выпадений тефры, с использованием моделей отложений тефры ⁴¹ . Однако прямые измерения Q _s остаются невозможными во время извержения ⁴² . Таким образом, для быстрой оценки Q _с были разработаны косвенные методы с использованием законов масштабирования, основанных на соотношениях между измеренной высотой шлейфа H и усредненным по времени Q _с ; они называются эмпирическими законами масштабирования ^35,43 .Эта методология в настоящее время представляет собой стандарт для определения в реальном времени Q _s , хотя и связана с погрешностями величиной 54 при 95% доверительном интервале ³⁵ . Исследуемые здесь данные имеют небольшой размер, а количество независимых переменных относительно велико. Поэтому мы специально разработали новый и надежный статистический метод с использованием модифицированного информационного критерия Акаике (AICc; см. Методы), позволяющий выбрать лучшую модель регрессионной смеси для извержений в нашей базе данных (все статистические показатели сведены в Таблицу 2).{2.25} $$

(1)

Q _s Модель прогнозирования с использованием анализа выбора модели. ( a ) Статистическая взаимосвязь между Q _s , полученная из радиоактивных осадков, Q _a , полученная из спутниковых измерений, и H (над вентиляционным отверстием), полученная из наблюдений, в трех -мерное пространство натурального логарифма.Лучшая модель прогнозирования Q _s показана в виде цветной плоскости, а соответствующее уравнение дано в натуральном масштабе в соответствии со степенным законом в верхней части графика. Он был выбран AICc (Скорректированный информационный критерий Акаике), который дает надежную оценку соответствия для небольших наборов данных. Коэффициент ошибки и соответствующее RMSE предоставляются с интервалом прогноза 95%. См. Дополнительную информацию в таблице 2, где приведены все критерии оценки соответствия.( b ) Контурные уровни коэффициента ошибки, связанные с оценкой MER, нанесенные на двумерную плоскость H по сравнению с Q _a в натуральном логарифме и демонстрирующие анизотропию распределения ошибок. Красные треугольники обозначают извержения (12 на 22), для которых значение коэффициента ошибки составляет ~ 2 или меньше. Практически это означает, что оценки MER для будущих извержений попадают в этот диапазон Q _a (от ∼1 × 10 ³ до 1 × 10 ⁵ кг / с) и H (от ∼7 до 21 км) с вероятностью 95% попадут только в коэффициент ошибки 2.

Это соотношение дает AICc 12,9 с отличными значениями p (таблица 2). Среднеквадратичная ошибка (RMSE) дает коэффициент ошибки 12,8 при 95% интервале прогноза. С погрешностью, в четыре раза меньшей, чем у эмпирических законов масштабирования ³⁵ , эта новая спутниковая модель значительно улучшает оценку Q _s (Таблица 2). В частности, распределение ошибок не является равномерным, как показано на фиг. 3b, исходя из проекции огибающей 95% -ного интервала прогнозирования в плоскости H-Q _на .Это дает коэффициент ошибки ~ 2, близкий к центру масс данных, который включает 12 из 22 извержений нашего набора данных.

Затем мы также собрали 5 дополнительных параметров (от P ₁ до P ₅ , таблица 3), связанных со свойствами магматической системы и внешними процессами (называемыми модальностями), которые, вероятно, будут контролировать количество образовавшейся очень мелкой золы и закачал в шлейф. Каждая модальность закодирована на логической основе (0/1), чтобы их можно было статистически проанализировать. Затем мы перешли к этапам выбора, чтобы различать все возможные модели с 7 различными переменными ( Q _a , H , P ₁ до P ₅ ), с модальностями ( P ₁ ,…, P ₅ ), являющиеся параметрами класса для Q _a и H .Модальности включают содержание SiO ₂ (P ₁ ) и H ₂ O (P ₂ ) в магме, открытый или закрытый характер канала (P ₃ ), наличие фреатомагматических активности (P ₄ ) и образование плюмов копипирокластических плотных потоков (co-PDC) (P ₅ ). Используя наш анализ модели выбора, эти методы позволяют кластеризовать 22 выборки данных в трехмерном пространстве, определенном Q _s , Q _a и H , а также идентифицировать подмодели. соответствующие различным сценариям извержения (подробности см. в разделе «Методы»).{1.4} \, \, {\ rm {high}} \ mbox {-} {{\ rm {SiO}}} _ {2} \, {\ rm {and}} \, {\ rm {open}} \ mbox {-} {\ rm {pipeline}} $$

(5)

Содержание магмы SiO ₂ (P ₁ ), часто связанное с вязкостью магмы, является критическим параметром, контролирующим состояние давления в неглубокой магматической системе при условии наличия достаточного количества газа. Параметр (P ₃ ), относящийся к открытому / закрытому характеру трубопровода, идет в том же направлении.Действительно, закрытые системы обычно обозначают вулканические каналы или каналы, запечатанные охлажденной лавой, действующие как непроницаемая пробка, препятствующая легкому выходу газа и, следовательно, позволяющая повысить давление в мелкой магматической системе. Исключение P ₂ является неожиданным, поскольку газ обычно регулирует MER на выходе из источника. Это можно объяснить сложностью сравнения измерений содержания H ₂ O, выполненных с помощью различных методов. Также интересно исключение P ₄ .Действительно, фреатомагматизм — это механизм с участием внешней воды и часто наблюдается во время недавних подледниковых извержений Исландии ⁴⁴ . С одной стороны, взаимодействие магмы и воды может усилить взрывоопасность, что приведет к образованию очень мелкого пепла. С другой стороны, богатая водой эруптивная колонна может вызвать преждевременное отложение золы из-за влажной агрегации и образования гидрометеоров ^14,29 . Однако наш статистический анализ не продемонстрировал значительного влияния фреатомагматизма.Значительное количество очень мелкодисперсной золы может быть произведено PDC, как и при плинианском извержении MSh2980, поэтому необходимо было проверить вклад в переносимый по воздуху шлейф со-PDC. Однако вариативность механизмов дисперсии шлейфов co-PDC (P ₅ ) ⁴⁵ , связанная с трудностью количественной оценки их амплитуды, вероятно, объясняет их исключение. Коэффициенты степенного закона связаны с модальностями ( P _n ) и демонстрируют сильно нелинейное поведение со значениями мощности, равными 0.72 и 0,62 на Q _a для низкого и высокого содержания SiO ₂ , соответственно, и значения мощности 1,95 и 1,4 на H для закрытого и открытого трубопровода соответственно. Константа (c ₀ = 25,95) присуща общей структуре модели и не зависит от объясняющей переменной Q _a и H , а также от модальностей P ₁ и P ₃ .

Уравнения 2–5 предлагают новый инструмент для точной оценки в реальном времени Q _с во время извержения при условии, что можно оценить Q _a и H .Чтобы проверить наш подход, мы смоделировали извержение вулкана Этна (Сицилия) 23 февраля 2013 г., используя два разных входных сигнала: Q _s . Целью данной работы является проверка способности каждой параметризации ( Q _s1 и Q _s2 ) воспроизводить наблюдаемые отложения выпадений тефры. Моделирование проводилось с использованием Fall3D; которая представляет собой модель переноса и осаждения тефры и в настоящее время представляет собой стандарт, используемый в INGV (Италия), VAAC в Буэнос-Айресе (Аргентина) и Дарвине (Австралия).Таким образом, Fall3D — идеальный кандидат для этого анализа; Полное описание его характеристик можно найти в литературе ^41,46 . С одной стороны, значение Q _s1 было оценено на основе нашей спутниковой статистической модели с использованием параметризации для содержания с низким содержанием SiO ₂ и открытого канала (уравнение 3) и использовано в качестве входного параметра в моделировании 1 ( Рис. 4а). С другой стороны, Q _s2 было вычислено по стандартному эмпирическому закону масштабирования ³⁵ (в настоящее время оперативно используется VAAC Лондона и Тулузы) и использовалось в качестве входного параметра в моделировании 2 (рис.4б). Моделирование проводилось между 00:00 (все время по всемирному координированному времени) 23 и 24:00 28 февраля 2013 г. в сеточной области 445 на 445 км с использованием метеорологических полей (по данным ЕЦСПП). Они включают 37 уровней давления с временным разрешением 6 часов и горизонтальным разрешением 0,75 °. Разрешение внутренней сетки FALL3D составляло 4 на 4 км, полученное путем линейной интерполяции метеорологических данных. Три основных параметра источника извержения (ESP), требуемые FALL3D на входе в модель, — это высота столба плюма, общее гранулометрическое распределение и Q _s .Затем способность каждой модели воспроизводить наблюдаемые отложения выпадений тефры оценивается с использованием полевых измерений ⁴⁷ нагрузки тефры в 10 точках, проведенных после извержения вулкана Этна 23 февраля 2013 года (рис. S3 и рис. S3). Эти два моделирования разительно отличаются. Первый (рис. 4a) обеспечивает точную реконструкцию отложений, как показано 5 контурами изомассы (установленными на 10, 1, 0,1, 0,01 и 0,001 кг / м ² ), правильно охватывая точки отбора проб № 1 ( 21 кг / м ² ), # 8 (0.29 кг / м ² ), # 9 (0,013 кг / м ² ) и # 10 (0,0014 кг / м ² ). Напротив, моделирование 2 (рис. 4b) с использованием эмпирического закона масштабирования, полученного из H, не воспроизводит фактические отложения и значительно занижает количество отложений тефры на земле. Это ясно демонстрируется ограниченной протяженностью вычисленных контуров изомассы и является прямым следствием недооценки Q _s . Эти результаты демонстрируют надежность нашей модели и подчеркивают важность включения спутниковых оценок Q _a для надежных оценок Q _s .

Моделирование выпадений тефры в результате извержения вулкана Этна 23 ^rd февраль 2013 г. Моделирование генерируется моделью отложений тефры с переносом тефры FALL3D с характерным Q _s в качестве входных данных. Смоделированные отложения выпадений тефры отображаются в виде уровней контура изомассы (черные линии), которые представляют «расчетную нагрузку тефры» на землю в кг / м ² . «Измеренная нагрузка тефры» на земле обозначена красными квадратами в отдельных местах отбора проб (красные квадраты и числа, см. Дополнительную информацию в Таблице 3 для получения подробной информации о местах отбора проб).( a ) Моделирование 1 использует входные данные Q _{s 1} , оцененные с помощью нашей спутниковой статистической модели (см. Уравнение вверху карты для низкого содержания SiO ₂ и открытой системы). Моделируемые отложения очень хорошо согласуются с «измеренной нагрузкой тефры», например, в точках №1, 8, 9 и 10. ( b ) Моделирование 2 использует входные данные Q _{s 2} , оцененные с помощью эмпирического закона масштабирования ³⁵ (см. Уравнение в верхней части карты).Смоделированные отложения имеют гораздо меньшую протяженность, чем в модели 1, при этом «расчетные нагрузки тефры» значительно отличаются от «измеренных нагрузок тефры». Общая извергнутая масса (ТЕМ) в соответствии с этим моделированием дает значения 1,09 × 10 ¹⁰ и 6,58 × 10 ⁸ кг для моделирования 1 и 2, соответственно. Эталонное значение ТЕА ⁴⁷ для этого выпадения осадков составляет 4,9 × 10 ⁹ кг, что означает, что полученная со спутников статистическая модель завышает ТЕА примерно в 2 раза.2, в то время как эмпирический закон масштабирования занижает ПЭМ в ∼7.4 раза.

Произошла ошибка при настройке пользовательского файла cookie

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности. Если ваш браузер не принимает файлы cookie, вы не можете просматривать этот сайт.

Настройка вашего браузера для приема файлов cookie

Существует множество причин, по которым cookie не может быть установлен правильно. Ниже приведены наиболее частые причины:

• В вашем браузере отключены файлы cookie.Вам необходимо сбросить настройки своего браузера, чтобы он принимал файлы cookie, или чтобы спросить вас, хотите ли вы принимать файлы cookie.
• Ваш браузер спрашивает вас, хотите ли вы принимать файлы cookie, и вы отказались. Чтобы принять файлы cookie с этого сайта, используйте кнопку «Назад» и примите файлы cookie.
• Ваш браузер не поддерживает файлы cookie. Если вы подозреваете это, попробуйте другой браузер.
• Дата на вашем компьютере в прошлом. Если часы вашего компьютера показывают дату до 1 января 1970 г., браузер автоматически забудет файл cookie.Чтобы исправить это, установите правильное время и дату на своем компьютере.
• Вы установили приложение, которое отслеживает или блокирует установку файлов cookie. Вы должны отключить приложение при входе в систему или проконсультироваться с системным администратором.

Почему этому сайту требуются файлы cookie?

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности, запоминая, что вы вошли в систему, когда переходите со страницы на страницу. Чтобы предоставить доступ без файлов cookie потребует, чтобы сайт создавал новый сеанс для каждой посещаемой страницы, что замедляет работу системы до неприемлемого уровня.

Что сохраняется в файле cookie?

Этот сайт не хранит ничего, кроме автоматически сгенерированного идентификатора сеанса в cookie; никакая другая информация не фиксируется.

Как правило, в файлах cookie может храниться только информация, которую вы предоставляете, или выбор, который вы делаете при посещении веб-сайта.