Математическое моделирование — процесс построения и изучения математических моделей. Все естественные и общественные науки, использующие математический аппарат, по сути занимаются математическим моделированием: заменяют реальный объект его моделью и затем изучают последнюю. Под математической моделью принято понимать совокупность соотношений (уравнений, неравенств, логических условий, операторов и т. п.), определяющих характеристики состояний объекта моделирования, а через них и выходные значения – реакции, в зависимости от параметров объекта-оригинала,  входных воздействий, начальных и граничных условий, а также времени.  Математическая модель, как правило, учитывает лишь те свойства объекта-оригинала, которые отражают, определяют и представляют интерес с точки зрения целей и задач конкретного исследования. [1]

 Моделирование можно осуществлять двумя основными методами: методом обобщенных переменных, или методом подобия (физическое моделирование), и методом численного эксперимента (математическое моделирование). Последнее позволяет резко сократить сроки научных и проектных разработок.

Одним из актуальных вопросов разработки и эксплуатации нефтяных залежей методом заводнения нефтеносных пластов является определение места поступления воды в ствол добывающей скважины. Для решения этой задачи в добывающую скважину спускают комплексный прибор, измеряющий и регистрирующий величину расхода (дебита) восходящего потока (построение интегрального профиля притока продукции) и определяющий состав (водогазонефтяной) смеси и его изменение по стволу скважины.

В качестве датчика для определения состава восходящего по стволу потока могут быть использованы измерители плотности смеси, резистивиметры, измеряющие удельное электрическое сопротивление (проводимость) смеси или влагомеры, измеряющие процентное содержание воды в смеси.

В данном курсовом проекте на тему «Автоматизация технологического процесса подготовки нефти» представлено 66  листов пояснительной записки, включающей в себя  9 таблиц, 23 рисунка , 2 приложения. Проект написан с использованием  8 источников литературы.

Актуальность данной работы обуславливается тем, что для того, чтобы добиться эффективного управления процессом промысловой подготовки нефти, являющейся ключевым моментом  улучшения качества нефти и приведения ее к товарному виду, и обеспечить конкурентоспособность УКПН как производственного объекта возможно только с помощью широкого внедрения современных средств автоматизации.

Курсовой проект состоит из введения, технологической, технической, экспериментальной, расчетной и проектной части.

В технологической части содержится подробное описание процесса подготовки нефти с указанием всех объектов автоматизации.

В технической части проекта дана характеристика АСУТП УКПН, описан комплекс технических средств, характеристика, устройство и работа контроллера серии GE Fanuc на базе CPU352. Приведено описание SCADA-пакета Cimplisity.

Дешифраторы и шифраторы по существу принадлежат к числу преобразователей кодов. С понятием шифрации связано представление о сжатии данных, с понятием дешифрации - обратное преобразование.

Комбинационная схема, преобразующая поступающий на входы код в сигнал только на одном из ее выходов, называется дешифратором.

В условных обозначениях дешифраторов и шифраторов используются буквы DC и CD (от слов decoder и coder соответственно).

Если количество двоичных разрядов дешифруемого кода обозначить через n, то число выходов дешифратора должно быть 2ⁿ.Так как с помощью n-разрядного двоичного кода можно отобразить 2ⁿ кодовых комбинаций, число выходов полного дешифратора равна 2ⁿ. Таким образом, дешифратор содержит число выходов, равное числу комбинаций входных переменных, например, если число входов равно 3, то число выходов (N_вых) равно 2³=8.

Цель работы: изучение структуры ЦАП с резистивной матрицей R-2R (лестничного типа), освоение принципов построения таких ЦАП с применением триггеров.