Коэффициент охвата это: Что такое коэффициент охвата и как его рассчитать

Содержание

Определение коэффициента охвата участка Вынгаяхинского месторождения, разрабатываемого горизонтальными скважинами — Вестник Недропользователя

Бяков А.В., Кузьмин А.В., Мохова Н.А., Мулявин С.Ф. (ОАО СибНИИНП)

При оценке величины запасов нефти и объёма пласта, вовлечённого в разработку, влияние прерывистости пласта учитывается посредством введения коэффициента охвата. Данный коэффициент можно определить двумя вероятностно-статистическими методами:

В первом методе используется аппроксимационная песчанистость – параметр геометрического распределения. Для ее вычисления строится функция распределения пропластка по толщинам, определяется доля монолита. По эмпирической зависимости определяется параметр прерывистости . Задавая плотность сетки и систему разработки, устанавливаем параметры сетки скважин . Вычисляем коэффициент охвата для прерывистой части пласта как произведение статистического и динамических коэффициентов и рассчитываем итоговый коэффициент по формуле:

Формула 1. Вычисляем коэффициент охвата для прерывистой части пласта

где d — доля коллектора, который вовлекается в разработку с вероятностью 1.

Второй метод — экспресс-методика определения коэффициента охвата через геологическую песчанистость. Основное предположение этой модели состоит в том, что геологическая и аппроксимационная песчанистости эквивалентны. Для этой цели строится геолого-статистический разрез пласта по песчанистости. Определяется отметка ВНК и геологическая песчанистость. Далее устанавливается параметр прерывистости, и дальнейший расчёт ведётся аналогично первому методу.

В вышеуказанных моделях исходим из предположения, что все скважины вертикальные и моделируются точечными источниками (стоками) в двумерной области.

Однако в настоящее время широко применяются новые методы воздействия на пласт, а именно, – бурение горизонтальных, многозабойных или радиальных скважин.

В этом случае расчёт коэффициента охвата по вышеописанным методикам не применим. Это ограничивает использование важнейшего параметра Кохв в технологических расчётах.

Для оценки коэффициента охвата пласта при разработке горизонтальных скважин необходим параметр, учитывающий дренируемый объём залежи, приходящийся на скважину. В случае вертикальных скважин, совершенных по характеру вскрытия, эти параметры должны совпадать.

Поэтому вводится обобщение понятия плотности сетки скважин.

Стандартная плотность сетки определяется по формуле:

Формула 2.

Объёмная плотность сетки скважины — по формуле

Формула 3.

где Q_s — площадная плотность сетки, S — площадь, N — количество скважин,

Формула 4.

— объём породы,

Формула 5.

, М — количество вертикальных скважин, h _НН — нефтенасыщенная толщина, n — количество горизонтальных скважин, L — длина ствола горизонтальной скважины, проходящей по коллектору.

В качестве примера для сопоставления коэффициента охвата сеток скважин с вертикальными и горизонтальными стволами был выбран участок с горизонтальной скв.2286 пласта БП₁₁¹Вынгаяхинского месторождения.

Вынгаяхинское месторождение было введено в разработку в 1986 году на основании Технологической схемы разработки (протокол №1109 от 01.09.1984). Основной эксплуатационный объект – пласт БП

11¹. На месторождении пробурено 707 добывающих и 147 нагнетательных скважин. На 01.01.2001 г. отобрано 23457 тыс.т нефти, обводнённость на конец года составила 58.5%. Темп отбора от НИЗ — 1% , текущий КИН — 0.088, при утверждённом 0.419.

Пласт БП₁₁¹ наиболее выдержан по площади. При его разбуривании установлено трёхслойное строение с наклонными ВНК. По результатам дополнительной информации объём верхней пачки пласта сокращается к северу, а толщина средней и нижней пачек, характеризующихся низкими фильтрационными свойствами, увеличивается. Общая нефтенасыщенная толщина остаётся в пределах 8-14 м. Эффективная толщина колеблется от 2 до 16 м, преобладают толщины 8-10 м. Залежь по типу – пластово-сводовая. Среднее значение – 0.4-0.5.

В табл.1 приведены средние геолого-физические параметры пласта БП111.

Таблица 1. Геолого-физическая характеристика продуктивного пласта БП₁₁¹ Вынгаяхинского месторождения

Северная часть залежи имеет ухудшенные ёмкостно-фильтрационные параметры и низкую продуктивность пласта БП₁₁¹. Для оценки эффективности вовлечения в разработку северной части предусматривалось провести ОПР с бурением четырёх горизонтальных добывающих скважин и вертикальной нагнетательной.

В качестве примера рассмотрим участок с горизонтальной скв.2286, размерами 2.937×2.032 км Вынгаяхинского месторождения (рис.1).

Рис.1. Участок пласта БП₁₁¹ Вынгаяхинского месторождения(окружение скв. 2286)

Данные по участку: балансовые запасы нефти, оценённые экспертно, составляют 1364.8 тыс.т, плотность сетки — 30.74 га/скв., 3-рядная система заводнения, коэффициент нефтенасыщенности — 60.1%, коэффициент вытеснения – 0.5.

Скв.2286 введена в эксплуатацию 14.03.1993 г., входной дебит – 23 т/сут, накопленная добыча нефти – 65466 т, длина ствола – 92 м. На рис.2 приведена функция распределения нефтенасыщенных толщин (окружение скв.2286).

Рис. 2. Функция распределения нефтенасыщенных толщин (окружение скв.2286)

Ниже приведена геологическая модель участка пласта БП₁₁¹ Вынгаяхинского месторождения: рис.3 — профиль участка по проницаемости; рис.4 — куб песчанистости; рис.5 — геологический профиль по скв.2262, 2285, 2307.

Рис.3. Профиль участка пласта БП₁₁¹ Вынгаяхинского месторождения по проницаемости

Рис.4. Куб песчанистости участка пласта БП₁₁¹ Вынгаяхинского месторождения

Рис.5. Геологический профиль по скв.2262, 2285, 2307

Нами проведены расчеты коэффициента охвата по традиционным методикам по участку:

Таблица 2. Расчеты коэффициента охвата по традиционным методикам по участку

Расчет коэффициента охвата с учётом горизонтальной скважины по участку:

Таблица 3. Расчет коэффициента охвата с учётом горизонтальной скважины по участку

Длина ствола горизонтальной скважины, проходящей по коллектору, равна 15 м. С учетом этого параметра объёмная плотность сетки составляет 22. га/скв., коэффициент охвата равен 0.7 по методу ГСМ1. Сравним этот коэффициент с результатами, полученными по методу характеристик:

Формула 6.

Qбал. = 1364.8 тыс.т, Qизвл. = 485 тыс.т, Квыт = 0.5

Получим Кохв. = 0.711, что приблизительно равно коэффициенту охвата, определённому по ГСМ1. Извлекаемые запасы определены методом характеристик (рис.6).

Рис.6. Определение извлекаемых запасов участка методом характеристик

Таким образом, введённая объёмная плотность сетки скважин позволяет учитывать не только геологическую неоднородность пласта, но и различные технологии его вскрытия. Данный подход позволяет расширить границы использования методик ГСМ при проектировании разработки месторождений и технологических расчётов.

коэффициент охвата — это… Что такое коэффициент охвата?

коэффициент охвата

3.4 коэффициент охвата (coverage factor): Числовой коэффициент, используемый как множитель суммарной стандартной неопределенности для получения расширенной неопределенности.

[GUM:1995, 2.3.6]

Смотри также родственные термины:

3.5.3 коэффициент охвата k (coverage factor k): Числовой коэффициент, используемый как множитель для суммарной стандартной неопределенности при вычислении расширенной неопределенности.

Примечание — Коэффициент охвата обычно составляет от 2 до 3.

[ISO Guide 98:1995, 2.3.6]

3.15 коэффициент охвата залежи вытеснением: Отношение объема части залежи, где происходит вытеснение нефти, к общему объему залежи.

Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации. academic.ru. 2015.

Коэффициент отфильтровывания
коэффициент охвата k

Полезное

Смотреть что такое «коэффициент охвата» в других словарях:

Коэффициент Охвата — доля товара, произведенного данной компанией, в общем объеме производства этой продукции в государстве. Словарь бизнес терминов. Академик.ру. 2001 … Словарь бизнес-терминов
КОЭФФИЦИЕНТ ОХВАТА — доля производства товара корпораций, группы предприятий в общем объеме производства в стране. Райзберг Б.А., Лозовский Л.Ш., Стародубцева Е.Б.. Современный экономический словарь. 2 е изд., испр. М.: ИНФРА М. 479 с.. 1999 … Экономический словарь
коэффициент охвата k — 3.5.3 коэффициент охвата k (coverage factor k): Числовой коэффициент, используемый как множитель для суммарной стандартной неопределенности при вычислении расширенной неопределенности. Примечание Коэффициент охвата обычно составляет от 2 до 3.… … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации
коэффициент охвата — aprėpties faktorius statusas T sritis Standartizacija ir metrologija apibrėžtis Skaitinis daugiklis, iš kurio dauginama jungtinė standartinė neapibrėžtis siekiant gauti išplėstinę neapibrėžtį. atitikmenys: angl. coverage factor rus. коэффициент… … Penkiakalbis aiškinamasis metrologijos terminų žodynas
КОЭФФИЦИЕНТ ОХВАТА — доля производства товара корпорациями, группами предприятий в общем объеме производства в стране … Энциклопедический словарь экономики и права

КОЭФФИЦИЕНТ ОХВАТА — доля отрасли в общем производстве профилирующего продукта в стране … Большой экономический словарь
КОЭФФИЦИЕНТ ОХВАТА — – доля продукции предприятия или отрасли в общем объеме производства профилирующего товара … Краткий словарь экономиста
коэффициент охвата — доля производства товара корпораций, группы предприятий в общем объеме производства в стране … Словарь экономических терминов
коэффициент охвата (коллектора при вытеснении нефти) — — [http://slovarionline.ru/anglo russkiy slovar neftegazovoy promyishlennosti/] Тематики нефтегазовая промышленность EN surface efficiencysweep efficiency … Справочник технического переводчика
коэффициент охвата (при заводнении) — — [http://slovarionline.ru/anglo russkiy slovar neftegazovoy promyishlennosti/] Тематики нефтегазовая промышленность EN volumetric efficiency … Справочник технического переводчика

Определение — коэффициент — охват

Cтраница 1

Определение коэффициента охвата заводнением и расчет технологических показателей разработки водонефтяных зон и залежей с низкой начальной нефтенасы-щенностью пластов осуществляется с использованием начальной весовой обводненности продукции скважин. [1]

Для определения коэффициента охвата по формуле ( II 1.111) необходимо знать проницаемость kfi каждого слоя залежи, который обводняется в рассматриваемый момент времени. [2]

Для определения коэффициента охвата пород по мощности пласта разработано несколько методов. В общем все они в какой-то степени эмпирические и основаны либо на сравнении расчетных и наблюдаемых показателей вытеснения, либо на статистическом исследовании результатов анализа кернового материала. [3]

Для определения коэффициента охвата залежи заводнением необходимо знать степень заводнения пласта как по площади, так и по мощности. [4]

Для определения коэффициента охвата пласта заводнением при наличии водонефтяных зон необходимо РО умножить на геометрическую эффективность вытеснения Е для каждого значения обводненности пв. [6]

Для определения коэффициента охвата матрицы КПП необходимы данные о размерах блоков породы в залежи и данные лабораторных исследований КПП на образцах породы рассматриваемой залежи. Размеры блоков матрицы устанавливаются по данным о густоте трещин в обнажениях отложений или в больших кернах, извлекаемых на поверхность при бурении, забойного фотографирования породы в скважинах с открытыми забоями, а также и по данным исследований при поинтервальных испытаниях. [7]

Однако, определение коэффициента охвата, хотя бы по мощности объекта, и его увеличение за счет вовлечения в работу недренируемых пропластков может существенно повлиять на повышение коэффициентов нефтеотдачи. Проводить какие-либо работы, связанные с вовлечением в разработку не дренируемых пропластов, с целью увеличения коэффициентов нефтеотдачи, немыслимо без четкого выделения их в разрезе. [9]

Изложенный порядок определения коэффициентов охвата принимается в том случае, если построение зональных карт и определение объемов зон производятся без вычислительных машин и требуется рассмотреть много вариантов различных систем расположения добывающих и нагнетательных скважин. [10]

Последнее выражение для определения коэффициента охвата заводнением позволяет проводить расчет процесса заводнения нефтяного пласта с учетом неоднородности микроструктуры пористой среды, нефтенасыщенности и полноты вытеснения нефти водой при избирательной фильтрации жидкости. [11]

Последнее выражение для определения коэффициента охвата заводнением позволяет рассчитывать заводнение нефтяного пласта с учетом неоднородности микроструктуры пористой среды, нефтенасыщенности и полноты вытеснения нефти водой при избирательной фильтрации жидкости. [12]

Даны теоретические основы определения коэффициента охвата пласта заводнением на конечной стадии вытеснения вязкопластичной нефти водой из тонкого однородного пласта, вскрытого системой скважин штошадного заполнения. На примерах показано, что наибольший коэффициент охвата заводнением достигается при девятиточечной системе расстановки скважин. [13]

Существующие исследования по определению коэффициентов охвата относятся в основном к правильным сеткам расположения скважин ( линейным, шахматным, пяти-семискважинным размещением и др.) — По этим данным можно определить коэффициент охвата в зависимости от проводимостей пласта для нефти и воды. [14]

Как обсуждалось выше, определение коэффициента охвата начинать нужно с разбивки пласта на пропластки. Поскольку различие по проницаемости является определяющим фактором, разбивку обычно проводят исключительно по этому параметру. Граничные значения остаточной нефтенасыщенности и проницаемости по отдельным пропласткам часто отсутствуют, поэтому необходима некоторая инженерная и геологическая оценка. [15]

Страницы: 1 2 3 4

Коэффициент охвата | Разработка нефтяных и газовых месторождений

Давид пишет:
Господа, какие существуют методики вычисления площадного коэффициента охвата залежей вытеснением для различных систем заводнения? Те статьи из SPE, которые я нашел, посвящены экспериментальному моделированию, а меня интересует численное моделирование.

Отвечаю конкретно:

НЕ надо читать для этого Лысенко!!!

В вашей модели есть регионы, ну наверняка, так вот по каждому FIP региону можно узнать наличие подвижных запасов приведенных в поверхностные условия, а также запасы геологические в пов. условиях. ВСЕ ЭТО В PRT — FILE. Разделив одно на другое и получается средний коэффициент вытеснения по данному FIP региону или в целом по модели (все зависит от региона). — Это все общий подход, теперь к делу…

Прочитать или узнать какие FIP регионы есть в модели поможет файл PRT. там легко найти нужную информацию …называется по-моему FIPNUM OIL RECOVERY FACTORS как правило там содержиться показатель RATIO OF WELL FLOW TO INITIAL MOBILE OIL (WATER) (Это и есть Общ. Кохв)

Разделив добычу нефти из региона на вышеуказанное число можно точно получить объем подвижной нефти в пласте или регионе. Что подтверждается вторым столбцом в указанной таблице MOBILE OIIP (W.R.T WATER), просто в таблице оно округлено, а так его вычислить можно намного точнее. Подвижные запасы в вашей модели зависят от того, какие у ВАС там концевые точки. Сейчас не буду говорить как их изменять…(мы же верим модели…так??? :-))

Чтобы рассчитать общий Кохв надо разделить добычу нефти (OUTFLOW THROUGH WELLS) на подвижные запасы !!!
т.е. таким образом, мы просто можем легко перепроверить любое число в таблице!!! одно перевести в другое.

НИЖЕ приведу то, что надо помнить до того как станешь считать К охвата!!!! так общая теория…я написал это ввиде памятки…

» Если вы хотите посчитать Кохв — я подчеркну Общий Коэффициент охвата!!! Потомучто другой коэффициент охвата на модели ГД посчитать невозможно!!!! Еслди кто так скажет то киньте в него камень, больше он так говорить не будет …Вообще-то можно если только конечно размер ячеек ~ 1 м. тогда посчитаются Коэффициент сетки или Коэффициент охвата процессом вытеснения.
Хочу сразу предупредить: что в советской номенклатуре или литературе имеется ввиду следующие вещи:
1) Общий Коэффициент охвата (Кохв) — это произведение коэффициента сетки на коэффиуиент заводнения. ЕГО можно посчитать на модели ГД!!! и я рассказал как, см. выше!!!
2) Коэффициент сетки (Кс) — это тот же коэффициент охвата процессом вытеснения (Кохв.пр.выт.)
3) Коэффициент вытеснения (Квыт) — это НЕ коэффициент охвата процессом вытеснения (Кохв.пр.выт.)
4) Коэффициент заводнения (Кзав) — может называться также коэффициентом охвата заводнения или по заводнению
исходя из всего сказанного можно записать формулами:

КИН=Кохв*Квыт=Ксет*Кзав*Квыт=Кохв.пр.выт*Кзав*Квыт «

С уважением, рук. проектной группы Хабибуллин Роман.

Слово о КИНе (коэффициенте извлечения нефти) — Бурение и Нефть

Журнал входит в перечень ВАК

+7(901) 519-13-33, +7(925) 384-93-11, тел./факс: +7(499) 613-93-17

(коэффициенте извлечения нефти)

A word about oil recovery factor

Y. Baturin, Director of Tyumen Department of SurgutNIPIneft

Предложены рекомендации по обоснованию рационального определения КИН.

He provides recommendations for justification of rational definition of oil recovery factor.

При подсчете запасов и проектировании систем разработки нефтяных и газонефтяных месторождений используется несколько методов определения КИН.

Метод аналогии

Его достоинства – быстрота и простота определения, недостатки – низкая достоверность искомой величины в силу отсутствия в природе одинаковых по строению и условиям разработки залежей нефти и конечных по ним КИН. Широко применяется в Государственной комиссии по запасам и Центральной комиссии по ресурсам для корректировки КИН, обоснованных недропользователями.

Эмпирико-статистические методы

Рекомендованы к применению РД 153-39.1-004-96, им присущи недостатки метода аналогии, в связи с чем они ограниченно использовались до середины 90-х годов в качестве вспомогательных методов.

Эмпирико-аналитический метод

КИН = К_выт • К_охв • К_зав(К_зам)      (1)

где К_выт – коэффициент вытеснения;

К_охв – коэффициент охвата;

К_зав(К_зам) – коэффициент заводнения (замещения).

К_выт – это отношение объема нефти, полученной при ее вытеснении рабочим агентом-вытеснителем (в лабораторных условиях) из колонки репрезентативных образцов керна при соблюдении пластовых условий, среднем в системе разработки градиенте давления и «бесконечной» (в выходящем из колонки потоке жидкости нефти нет) промывке, к начальному объему нефти в колонке образцов.

Определяется по ОСТ 39-195-86.

К_выт характеризует влияние микронеоднородности строения коллектора на эффективность вытеснения рабочим агентом нефти из микрообъема пласта и, посути, дает представление о потенциальном значении КИН рассматриваемой технологии нефтеизвлечения с поддержанием пластового давления. Определяют К_выт (в соответствии с отраслевым стандартом) при скоростях продвижения воды 0,5÷3,0 м/сут.

Применительно к продуктивным пластам месторождений Западной Сибири К_выт зависит от начальной нефтенасыщенности (проницаемости) пород (рис. 1, 2) и линейной скорости фильтрации (рис. 3). Полученные зависимости остаточной нефтенасыщенности от начальной и линейной скорости фильтрации имеют вид:

Для пластов группы Ю

К_он = 19 + (К_н — 30) • (0,244 — 0,286 • lg V_лин),    (2)

Для пластов группы Б

К_он = 26 + (К_н — 30) • (0,210 — 0,153 • lg V_лин),    (3)

Для пластов группы А

К_он = 20 + (К_н — 30) • (0,312 — 0,415 • lg V_лин),    (4)

где К_н – начальная нефтенасыщенность;

V_лин – линейная скорость фильтрации.

К_охв – отношение объема части залежи, в которой происходит фильтрация (дренирование) пластовых флюидов (нефти, газа, воды) к ее общему объему. Характеризует влияние прерывистости (чередования проницаемых и непроницаемых тел) на показатели фильтрации – т. е. степень уменьшения дренируемого объема пласта по сравнению со случаем отсутствия в нем непроницаемых тел.

Применительно к условиям месторождений Западной Сибири К_охвопределяют по методикам В.А. Бадьянова (1971) или А.Н. Юрьева (1987), рис. 4.

К_зав(К_зам) – отношение объема части залежи, занятой вытесняющим агентом, к части, в которой происходит фильтрация (дренирование) пластовых флюидов (нефти, газа, воды). Характеризует степень заполнения дренируемого объема пласта вытесняющим рабочим агентом. Коэффициент заводнения (замещения) зависит от неоднородности фильтрационных потоков (чем она выше, тем он меньше) и доли вытесняющего агента в продукции скважин, устанавливаемой по экономическим соображениям (чем она выше, тем больше Кзав(Кзам). Наиболее просто Кзав(Кзам) определить по аналитической методике В.Д. Лысенко (1975), рис. 5.

Подсчет запасов и проектирование систем разработки месторождений с применением эмпирико-аналитического метода проводились до середины 90-х годов (до момента появления детерминированного метода).

Рис. 1. Зависимость коэффициента вытеснения от начальной нефтенасыщенности

Рис. 2. Зависимость начальной нефтенасыщенности от газопроницаемости

Рис. 3. Изменение содержания текущей нефтенасыщенности в зависимости от объема прокачки воды и линейной скорости фильтрации для двух моделей пластов группы Б

Рис. 4. Зависимость Кохв от коэффициента песчанистости Р и расстояния между зонами отбора и нагнетания

Рис. 5. Зависимость коэффициента заводнения от обводненности отключения скважин и неоднородности строения ЭО

Детерминированный метод

, (5)

где Q_д – добытая из эксплуатационного объекта за срок его разработки нефть;

Q_зап – извлекаемые запасы эксплуатационного объекта, числящиеся на государственном балансе.

Метод был рекомендован к применению руководящими документами РД 153-39-007-96 («Регламент составления проектных технологических документов на разработку нефтяных и газонефтяных месторождений») и РД 153-39.0-047-00 («Регламент по созданию постоянно действующих геолого-технологических моделей нефтяных и газонефтяных месторождений»).

Действующим руководящим документом по подсчету запасов и проектированию систем разработки месторождений на базе детерминированного метода являются «Методические рекомендации по проектированию разработки нефтяных и газонефтяных месторождений» (Приказ МПР РФ от 21.03.2007 г. №61), предусматривающие обоснование КИН с применением цифровых фильтрационных моделей (ЦФМ).

Встает вопрос: возможно ли с применением «Методических рекомендаций…» объективно обосновать КИН?

1. В «Методических рекомендациях…» говорится: «…основным показателем, определяющим выбор рекомендуемого варианта из всех рассмотренных, является добыча находящихся на государственном балансе извлекаемых запасов нефти, газа, конденсата, содержащихся в них сопутствующих компонентов и достижение максимально возможного извлечения сырьевых ресурсов…». Как видно, в критерии рациональности проигнорирована экономическая составляющая нефтеизвлечения. Без учета экономики возможно извлечь сырьевые ресурсы в объеме 100%. Другими словами, при отсутствии экономических ограничений и утверждении коэффициента извлечения нефти государством, объективно обосновать КИН невозможно.

2. Определенную лепту в необъективность утверждаемых КИН вносит решение проводить их обоснование с применением ЦФМ. Как известно, постановка КИН на государственный баланс производится по информации с недоразведанного месторождения, когда в полной мере неизвестно его геологическое строение. К чему это приводит, проследим на гипотетическом примере.

Известно гипотетическое месторождение, общий вид ЦФМ которого представлен на рис. 6. В табл. приведены исходные данные для технологических расчетов. На рис. 7 изображены четыре стадии разбуренности месторождения: от его открытия поисковой скважиной 41 (1) до плотной эксплуатационной сетки (4).

Рис. 6. Общий вид модели

Рис. 7. Степень разведанности

Табл. Исходные данные для технологических расчетов

В зависимости от разбуренности месторождения представление о его геологическом строении изображено на рис. 8. На рис. 9 показана динамика отбора нефти, из которой видно, что обоснование КИН по информации из недоразведанного месторождения завысило реальный КИН на 35 %. И этот КИН был бы поставлен на государственный баланс.

Рис. 8. Геологический разрез по линии скважин 37–45

Рис. 9. Динамика отбора нефти без учета прерывистости

3. На месторождении, разбуренном конечной сеткой скважин, реальный масштаб неоднородности может быть меньше расстояний между скважинами, что, естественно, приведет к завышению КИН. Завышает КИН также трансформация более детальной геологической модели в менее детальную (сглаженную) фильтрационную.

Таким образом, с применением действующего руководящего документа по подсчету запасов и проектированию разработки месторождений невозможно объективно обосновать ни рациональную систему разработки месторождения, ни КИН. Как результат в 2010 г. было приращено в России за счет увеличения КИН и поставлено на государственный баланс ~ 750 млн тонн фантомных извлекаемых запасов нефти.

Как быть и что делать дальше?

Наши предложения следующие.

1. В соответствии со статьями 22, п.1 и 24 Закона «О недрах» незамедлительно ввести в действие взамен «Методических рекомендаций…» Национальный стандарт Российской Федерации «Месторождения нефтяные и газонефтяные. Правила проектирования разработки» (ГОСТ Р 53710 – 2009), в котором устранены все недостатки «Методических рекомендаций…».

2. Просить Министерство природных ресурсов и экологии РФ выступить с инициативой замены плоской системы налогообложения добычи нефти на предложенную нами на конференции 9 – 10 ноября 2010 г. в ЦКР Роснедр по УВС, максимизирующую доходы государства и недропользователя.

3. Запретить обоснование КИН недоразведанных месторождений с применением зарубежных и отечественных ЦФМ, не учитывающих реальную неоднородность продуктивных отложений.

В качестве примера на рис. 10 представлено моделирование разработки рассмотренного выше гипотетического месторождения с применением ПК «Техсхема». Из рисунка видно, что даже по результатам бурения только поисковой скважины получена несмещенная оценка КИН.

4. На период разработки недоразведанных месторождений целесообразно реанимировать обоснование КИН с применением эмпирико-аналитических методов.

Рис. 10. Влияние прерывистости на добычу нефти (КИН)

Комментарии посетителей сайта

Авторизация

Батурин Ю.Е.

д.т.н., профессор, директор Тюменского отделения

«СургутНИПИнефть»

Ключевые слова: нефть, месторождение, объект разработки, коэффициент извлечения нефти, цифровая фильтрационная модель

Keywords: oil recovery factor, underexplored fields, definition methods of oil recovery factor

Просмотров статьи: 28855

Нефтеотдача пластов — Что такое Нефтеотдача пластов?

Нефтеотдача пластов — это степень полноты вытеснения нефти из продуктивного горизонта в скважины (шахты) водой или газом под воздействием пластовой энергии.
Повышение нефтеотдачи (EOR, Enhanced Oil Recovery) — это весь комплекс работ, направленный на улучшение физических свойств нефтяного (газового) коллектора.

Нефтеотдача пласта оценивается коэффициентом нефтеотдачи (отношение добытой нефти к ее геологическим запасам):

текущий коэффициентом нефтеотдачи (текущая нефтеотдача) — отношение добытого из пласта количества нефти на определенную дату к балансовым (геологическим) ее запасам.
текущая нефтеотдача возрастает во времени по мере извлечения из пласта нефти.
конечный коэффициент нефтеотдачи — отношение извлеченных запасов нефти (добытого количества нефти за весь срок разработки) к балансовым запасам.
проектный коэффициент нефтеотдачи отличается от конечного (фактического) тем, что он обосновывается и планируется при подсчете запасов нефти и проектировании разработки.

На основании экспериментальных и статистических промысловых данных считают, что конечные коэффициенты нефтеотдачи в зависимости от режимов работы залежей могут принимать такие значения:

водонапорный режим — 0,5-0,8;
газонапорный режим — 0,1-0,4;
режим растворенного газа — 0,05-0,3;
гравитационный режим — 0,1-0.2.

Напорные режимы характеризуются:

высокими конечными коэффициентами нефтеотдачи,
высокими темпами отбора нефти, что часто с самого начала разработки целесообразно изменить, естественный режим и принудительно создать в залежи водонапорный или менее эффективный газо-напорный режим.

Упругий режим всегда переходит в другой режим.
При вытеснении газированной нефти водой нефтеотдача может повышаться за счет того, что часть нефти замещается неподвижным газом.

Коэффициент вытеснения — отношение объема нефти, вытесненной из области пласта, занятой рабочим агентом (водой, газом), к начальному содержанию нефти в этой же области.
Известно из физики пласта, коэффициенты вытеснения зависит:

от кратности промывки (отношения объема прокачанного, рабочего агента к объему пор),
отношения вязкости нефти к вязкости рабочего агента,
коэффициента проницаемости,
распределения размера пор, характера смачиваемости пород пласта.

Коэффициент вытеснения нефти водой:

в гидрофильных высокопроницаемых пористых средах при малой вязкости нефти, по данным М. Сургучева, может достигать 0,8-0,9.
в слабопроницаемых частично гидрофобных средах при повышенной вязкости нефти — 0,5-0,65,
в гидрофобных пластах — не более 0,25-0,4.
при смешивающемся вытеснении нефти газом высокого давления, углекислым газом и мицеллярным раствором, т.е. при устранении существенного влияния капиллярных сил, коэффициент вытеснения достигает 0,95-0,98.

Коэффициент охвата — отношение объем породы, охваченной вытеснением, ко всему объему нефтесодержащей породы.
Характеризует потери нефти по толщине и площади пласта в зонах стягивающих рядов добывающих скважин, разрезающих рядов нагнетательных скважин, в неохваченных дренированием и заводнением зонах в слабопроницаемых включениях, слоях, линзах, пропластках и застойных зонах, которые контактируют непосредственно с обводненными слоями и зонами или отделеных от них непроницаемыми линзами и слоями.
В сильно расчлененных пластах остаточная нефтенасыщенность, которая может достигать 20-80%, существенно зависит от размещения скважин, условий вскрытия пластов в них, воздействия на обособленные линзы и пропластки, соотношения вязкостей нефти и воды и др.

В целом нефтеотдача зависит от многих факторов, пути управления которыми в настоящее время известны или изучаются, ибо большая доля запасов нефти все же остается в пласте.
Увеличение коэффициента нефтеотдачи — актуальная и важная народнохозяйственная задача, на решение которой направлены усилия нефтяников.

Примеры расчета неопределенности измерений — Profilab.by

Примеры расчета неопределенности измерений

Оценивание неопределенности измерений (количественных величин) – одна из важных задач, стоящих перед каждой лабораторией. Требование к оцениванию неопределенности измерений заложено в межгосударственном стандарте ГОСТ ISO/IEC 17025-2019, а также политике ILAC-G17:2002.

Чтобы получить предварительную информацию по теме Неопределенность измерений, посмотрите, пожалуйста, наше обучающее видео:

Международное метрологическое сообщество давно уже разработало и приняло основные принципы концепции неопределенности, закрепив их в серии международных документов JCGM (Joint Committee for Guides in Metrology), а также документах ISO/IEC Guide 98. Разработано много дополнительных руководств по различных подходам оценивания неопределенности измерений в конкретных областях испытаний/измерений (EA, EURACHEM, Nordtest, EUROLAB и т.д.).

ОНЛАЙН-КАЛЬКУЛЯТОР

Расчет составляющей неопределенности измерений из-за построения градуировочного графика

ПОДРОБНЕЕ

Несмотря на хорошо разработанные и представленные в документах свободного доступа теоретические принципы и подходы оценивания, и даже наличия конкретных примеров, у специалистов лабораторий все еще остаются вопросы по практической реализации этих принципов и подходов для измерений, проводимых в их лаборатории.
Ближайшие семинары:
«Концепция нового стандарта ГОСТ ISO/IEC 17025-2019. Разработка, внедрение и поддержание систем менеджмента лабораторий» — 28 октября (онлайн)
Семинар проводится с целью оказания помощи лабораториям и консультантам по организации работ по пересмотру и доработке (разработке) документов систем менеджмента лабораторий в соответствии с требованиями новой версии стандарта ГОСТ ISO/IEC 17025-2019…
ПОДРОБНЕЕ
«Микробиологические исследования: оценивание неопределенности измерений количественных микробиологических величин» — 10 ноября (онлайн)
В соответствии с требованиями ГОСТ ISO/IEC 17025-2019 компетентная лаборатория должна уметь оценивать неопределенность измерений величин. Это требование касается и деятельности микробиологических лабораторий, которые могут испытывать трудности с практической реализацией оценивания неопределенности, в частности с правильным применением статистических методов обработки данных…
ПОДРОБНЕЕ
«Валидация/верификация методик выполнения измерений в рамках одной лаборатории. Метрологическая прослеживаемость измерений» — 17-18 ноября (онлайн)
Подтверждение прослеживаемости своих измерений и валидация методов измерений являются одними из требований ГОСТ ISO/IEC 17025-2019. Не смотря на то, что лаборатории имеют большой опыт, все еще остаются вопросы, связанные с практической реализацией прослеживаемости измерений и процедуры валидации…
ПОДРОБНЕЕ

С целью наглядного представления основных принципов концепции неопределенности измерений и подхода моделирования предлагаем Вашему вниманию решение нескольких несложных, но часто встречающейся в практике многих испытательных лабораторий, задач:
Пример 1. Оценивание неопределенности измерений массовой доли влаги
Пример 2. Оценивание неопределенности измерений сопротивления изоляции
Пример 3. Оценивание неопределенности измерений коэффициента поправки титрованного раствора
Пример 4. Оценивание неопределенности измерений pH воды
Пример 5. Оценивание неопределенности измерений относительного удлинения эластичного герметика
Пример 6. Оценивание неопределенности измерений прочности бетона на растяжение при изгибе
Пример 7. Оценивание неопределенности измерений твердости по Бриннелю

Пример 1. Оценивание неопределенности измерений массовой доли влаги
Исходные данные:
Объект измерений – углекислый барий
Измеряемая величина – массовая доля влаги
Единицы измерений – процент (%)
Методика выполнения измерения – ГОСТ 2149-75 «Барий углекислый технический. Технические условия»
Метод измерений – метод высушивания пробы до постоянной массы
Этап 1. Составление функции измерений
Функция измерений для измеряемой величины составляется на основании принципа измерений, заложенного в методе измерений, и описанного для реализации в методике выполнения измерений.
Массовую долю влаги бария углекислого Х в процентах вычисляют на основании ГОСТ 2149 (п.3.5) в соответствии с функцией измерений:
где Х_i – массовая доля влаги i-ой пробы углекислого бария, %;
m₁ – масса стаканчика для взвешивания с навеской до высушивания, г;
m₂ – масса стаканчика для взвешивания с навеской после высушивания, г;
m – масса навески углекислого бария, г;
m_cт – масса стаканчика для взвешивания, г;
i – номер параллельной пробы, i = 1, 2;
F – поправочный множитель, учитывающий допускаемое расхождение между параллельными определениями.
Разработка/Валидация МЕТОДИК
Выполним работы по разработке Методик измерений
ПОДРОБНЕЕ ОБ УСЛУГЕ
МЕТОДИКИ ОЦЕНИВАНИЯ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ
В комплекте с автоматизированным расчетом
ПОДРОБНЕЕ ОБ УСЛУГЕ

Этап 2. Анализ входных величин
1) Масса стаканчика для взвешивания с навеской до высушивания, m₁
Масса стаканчика для взвешивания с навеской до высушивания определяется путем взвешивания на весах лабораторных AV264C. При измерении влажности двух проб бария углекислого были получены следующие значения входной величины:
для первой пробы m₁₍₁₎ = 41,0055 г,
для второй пробы m₁₍₂₎ = 41,3842 г.
Неопределенность, связанную с величиной m₁, оцениваем, используя данные производителя на весы. В паспорте на весы лабораторные AV264C для диапазона измерений до 50 г указаны пределы погрешности взвешивания ± 0,001 г. Поскольку значение дано без доверительной вероятности, принимаем прямоугольное распределение значений погрешности взвешивания в этих границах. Стандартная неопределенность массы стаканчика для взвешивания с навеской до высушивания m₁ оценивается по типу В и составляет:
2) Масса стаканчика для взвешивания, m_cт
Масса стаканчика для взвешивания определяется путем взвешивания на весах лабораторных AV264C. При измерении влажности двух проб бария углекислого были получены следующие значения входной величины:
для первой пробы m_ст(1) = 21,0034 г,
для второй пробы m_ст(2) = 21,3822 г.
Неопределенность массы стаканчика для взвешивания после высушивания обусловлена двумя факторами:
погрешностью взвешивания стаканчика на весах;
возможными отклонениями массы стаканчика после высушивания вследствие нечеткого определения в методике выполнения измерений момента, в который масса стаканчика после высушивания будет являться постоянной величиной.
Стандартная неопределенность u₁(m_cт), связанная с погрешностью взвешивания, оценивается на основании данных производителя на весы лабораторные AV264C, определяется аналогично неопределенности величины m₁ и составляет u₁(m_cт) = 0,00058 г.
Стандартную неопределенность u₂(m_cт), обусловленную отклонениями массы стаканчика для взвешивания после высушивания, можно определить на основании информации о том, что разность между двумя последующими взвешиваниями стаканчика для взвешивания после сушки не должна превышать 0,002 г (принято лабораторией, поскольку ГОСТ 2149-75 четко не устанавливает момент, в который масса стаканчика после высушивания будет являться постоянной величиной). Это значение можно рассматривать как 95-% доверительный интервал для разности двух оценок величины, распределенной по нормальному закону распределения (предел повторяемости по СТБ ИСО 5725-6). Стандартная неопределенность u₂(m_cт) будет равна стандартному отклонению, рассчитанному на основании указанного интервала по типу В по формуле:
Суммарную стандартную неопределенность величины mcт находим путем суммирования квадратов стандартных неопределенностей перечисленных выше двух вкладов:
3) Масса стаканчика для взвешивания с навеской после высушивания, m₂
Масса стаканчика для взвешивания с навеской после высушивания определяется путем взвешивания на весах лабораторных AV264C. При измерении влажности двух проб бария углекислого были получены следующие значения входной величины:
для первой пробы m₂₍₁₎ = 40,9850 г,
для второй пробы m₂₍₂₎ = 41,3638 г.
Неопределенность массы стаканчика для взвешивания с навеской после высушивания обусловлена двумя факторами:
погрешностью взвешивания пробы на весах;
возможными отклонениями массы пробы после высушивания вследствие нечеткого определения в методе испытаний момента, в который масса пробы после высушивания будет являться постоянной величиной.
Стандартная неопределенность u₁(m₂), связанная с погрешностью взвешивания, оценивается на основании данных производителя на весы лабораторные AV264C, определяется аналогично неопределенности величины m₂ и составляет u₁(m₂) = 0,00058 г.
Стандартную неопределенность u₂(m₂), обусловленную отклонениями массы стаканчика для взвешивания с навеской после высушивания, можно определить на основании информации о том, что разность между двумя последующими взвешиваниями стаканчика для взвешивания с навеской пробы бария углекислого после сушки не должна превышать 0,002 г (принято лабораторией, поскольку ГОСТ 2149-75 четко не устанавливает момент, в который масса пробы после высушивания будет являться постоянной величиной). Это значение можно рассматривать как 95-% доверительный интервал для разности двух оценок величины, распределенной по нормальному закону распределения (предел повторяемости по СТБ ИСО 5725-6). Стандартная неопределенность u₂(m₂) будет равна стандартному отклонению, рассчитанному на основании указанного интервала по типу В по формуле:
Суммарную стандартную неопределенность величины m₂ находим путем суммирования квадратов стандартных неопределенностей перечисленных выше двух вкладов:
4) Поправочный множитель, учитывающий допускаемое расхождение между параллельными определениями, F
Значение оценки величины принимается равным единице: F = 1.
Стандартная неопределенность поправочного множителя рассчитывается на основании информации о допускаемом расхождении между параллельными определениями влажности, приведенными в ГОСТ 2149-75 (п.3.5.2). Приведенное допускаемое относительное расхождение составляет r = 20 % и рассматривается как 95-% доверительный интервал для разности двух оценок величины, распределенной по нормальному закону распределения. Стандартная неопределенность поправочного множителя будет равна стандартному отклонению, рассчитанному на основании указанного интервала, с учетом того, что за результат измерения принимают среднее арифметические определений двух параллельных проб, по типу В по формуле:
Этап 3. Анализ корреляций
Все входные величины рассматриваются как некоррелированные, поскольку получены независимо друг от друга в различных экспериментах.
ОБУЧЕНИЕ ПРОЦЕДУРЕ ОЦЕНИВАНИЯ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ (химия и аналитика)
Семинар: «Неопределенность измерения величин: основные принципы и подходы к оцениванию»
ПОДРОБНЕЕ О СЕМИНАРЕ
ОБУЧЕНИЕ ПРОЦЕДУРЕ ОЦЕНИВАНИЯ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ (прямые методы измерений)
Семинар: «Неопределенность измерения величин: основные принципы и подходы к оцениванию»
ПОДРОБНЕЕ О СЕМИНАРЕ
Этап 4. Измеренное значение величины
Массовая доля влаги i-ой пробы углекислого бария рассчитывается по формуле (2):
Расхождение между результатами измерений двух параллельных проб не превышает допускаемого значения, установленного в ГОСТ 2149-75 (п.3.5.2):
Массовая доля влаги бария углекислого Х в процентах вычисляется в соответствии с функцией измерений (1):
Измеренное значение (оценку измеряемой величины) округляют до четырех знаков после запятой (принято лабораторией, поскольку ГОСТ 2149-75 четко не устанавливает требования к округлению результата измерения).
Этап 5. Суммарная стандартная неопределенность
Стандартную неопределенность измеряемой величины Х получаем по закону распространения неопределенностей путем суммирования квадратов произведений стандартных неопределенностей всех влияющих величин, входящих в функции измерений (1) и (2), на соответствующие коэффициенты чувствительности:
где коэффициенты чувствительности рассчитываются как частные производные функции измерений по входным величинам:
Примечание – Для вычисления коэффициентов чувствительности можно использовать либо минимальные значения масс, полученные при измерении массовой доли влаги i-ой пробы бария углекислого, либо результаты измерений масс, полученные на определенной пробе бария углекислого. В данном примере коэффициенты чувствительности рассчитываются на основании результатов измерений масс для первой пробы.
Суммарная стандартная неопределенность составит
Этап 6. Бюджет неопределенности
В таблице представлен бюджет неопределенности для измеряемой величины.
Вклад в неопределенность от j-ой входной величины рассчитывается как произведение стандартной неопределенности этой величины на соответствующий коэффициент чувствительности.
Этап 7. Расширенная неопределенность
Расширенную неопределенность U получаем умножением суммарной стандартной неопределенности на коэффициент охвата k, который выбирается равным 2 при уровне доверия приблизительно 95 % в предположении нормального распределения вероятностей измеряемой величины:
Этап 8. Представление результата измерения
Результат измерения массовой доли влаги углекислого бария представляют в виде:
«Массовая доля влаги бария углекислого составила (0,1022 ± 0,0150) %, где число, следующее за знаком ±, является численным значением расширенной неопределенности, которая получена умножением суммарной стандартной неопределенности на коэффициент охвата k = 2, основанный на предполагаемом нормальном распределении, и определяет интервал, соответствующий вероятности охвата приблизительно 95 %».
Уважаемые коллеги! Если у Вас возникли вопросы по представленному примеру, Вы можете задать их нашим специалистам посредством обратной связи или по телефонам, указанным в контактных данных на сайте.
Если у Вас есть необходимость разработать методику оценивания неопределенности, Вы можете заказать разработку у нас. Чтобы узнать стоимость и сроки работ, заполните форму обратной связи ниже.
УЗНАТЬ СТОИМОСТЬ РАЗРАБОТКИ МЕТОДИКИ ОЦЕНИВАНИЯ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ…

Пример 2. Оценивание неопределенности измерений сопротивления изоляции
Исходные данные:
Объект измерений – кабель силовой АВБбШв
Измеряемая величина – сопротивления изоляции
Единицы измерений – МОм
Измерение сопротивления изоляции выполняется методом непосредственной оценки с помощью мегаомметра Е6-24
Измерения проведены в диапазоне измерений мегаомметра Е6-24 от 100 до 999 МОм при температуре окружающего воздуха 22 °С и относительной влажности воздуха 65 %.
Этап 1. Составление функции измерений
Сопротивление изоляции определяется в соответствии со следующей функцией измерений
где R – сопротивление изоляции, МОм;
R_ind – среднее арифметическое повторных измерений сопротивления изоляции, МОм;
F_Δ – поправка, учитывающая допускаемую основную погрешность измерения сопротивления мегаомметра Е6-24, МОм;
F_с – поправка, учитывающая единицу младшего разряда, выдаваемых мегаомметром Е6-24 показаний сопротивления, МОм.
Примечание – В функции измерений не учитываются поправки F_Δt и F_Δφ на дополнительные погрешности измерения сопротивления мегаомметра Е6-24, вызванные отклонением соответственно температуры и влажности окружающей среды от нормальных условий в рабочем диапазоне. Поправки будут вводиться только в случае, если измеренные значения температуры и/или относительной влажности окружающей среды находятся в рабочем диапазоне, но выходят за диапазон нормальных условий эксплуатации мегаомметра Е6-24 (значения нормальных и рабочих условий эксплуатации указаны в руководстве по эксплуатации мегаомметра Е6-24).
Этап 2. Анализ входных величин
1) Среднее арифметическое повторных измерений сопротивления изоляции R_ind, МОм.
При проведении измерений сопротивления изоляции кабеля силового АВБбШв получены следующие результаты повторных измерений: R₁ = 124 МОм; R₂ = 131 МОм; R₃ = 137 МОм.
Значение оценки величины R_ind определяется по формуле
где R_i – результат i-го повторного измерения сопротивления изоляции, определяемый как показание, снимаемое с дисплея мегаомметра Е6-24, МОм;
n – количество повторных измерений, n = 3.
Стандартная неопределенность измерений величины R_ind, МОм, рассчитывается в предположении нормального распределения вероятностей по формуле
2) Поправка, учитывающая допускаемую основную погрешность измерения сопротивления мегаомметра Е6-24, F_Δ
Значение оценки величины F_Δ принимается равным 0,0 МОм.
Стандартная неопределенность u(F_Δ), МОм, оценивается на основании информации о пределах допускаемой основной абсолютной погрешности измерения сопротивления мегаомметра Е6-24 ± Δ, МОм. В предположении прямоугольного распределения вероятностей значений погрешности в границах ± Δ определяется по формуле
Примечание — согласно [1] пределы допускаемой основной погрешности измерения сопротивления приведены в виде ± (% + е.м.р.) т. е. для получения пределов абсолютной погрешности измерения Δ нужно воспользоваться формулой
где δ» – допускаемая относительная погрешность измерения сопротивления, которая принимается равной первому числу, стоящему в [1] в записи пределов допускаемой основной погрешности измерения сопротивления, %;
100 – коэффициент перехода от долей к процентам, %;
m – второе число стоящее в [1] в записи пределов допускаемой основной погрешности измерения сопротивления, определяющее количество единиц младшего разряда;
с – единица младшего разряда выдаваемого мегаомметром Е6-24 показания сопротивления, МОм.
3) Поправка, учитывающая единицу младшего разряда выдаваемых мегаомметром Е6-24 показаний сопротивления, Fс
Значение оценки величины F_c принимается равным 0,0 МОм.
Стандартная неопределенность u(F_c), МОм, определяется на основании информации о единице младшего разряда выдаваемого мегаомметром Е6-24 показания сопротивления c = 1 МОм (для диапазона измерений мегаомметра Е6-24 от 100 до 999 МОм). В предположении прямоугольного распределения вероятностей значений величины c в границах ± c/2 определяется по формуле
Этап 3. Анализ корреляций
Все величины, входящие в функцию измерений (1), рассматриваются как некоррелированные.
Этап 4. Оценка измеряемой величины
Значение оценки величины R, МОм, «сопротивление изоляции» рассчитывается по формуле (1)
Значение сопротивления изоляции (МОм) округляют до одного знака после запятой.
Этап 5. Суммарная стандартная неопределенность
Суммарная стандартная неопределенность измерений сопротивления изоляции силового кабеля u(R), МОм, определяется по формуле
Процентные вклады неопределенностей влияющих величин в суммарную стандартную неопределенность u(R) определяются по формулам
Этап 6. Бюджет неопределенности
Бюджет неопределенности измерений сопротивления изоляции силового кабеля представлен в таблице 1.
Таблица 1 – Бюджет неопределенности измерений сопротивления изоляции силового кабеля
Этап 7. Расширенная неопределенность
Расширенная неопределенность измерений сопротивления изоляции силового кабеля U(R), МОм, определяется для вероятности 95 % в предположении распределения Стьюдента по формуле
где коэффициент охвата k = 2,26, выбирается в зависимости от числа эффективных степеней свободы v_eff, которое рассчитывается по формуле
Этап 8. Результат измерения
Сопротивление изоляции силового кабеля АВБбШв составило
(130,7 ± 12,5) МОм (k = 2,26, v_eff = 9,14, Р = 95 %).
Библиография
[1] РЛПА 411218.001 РЭ Руководство по эксплуатации. Мегаомметры Е6-24, E6-24/1 и E6-24/2.
Уважаемые коллеги! Если у Вас возникли вопросы по представленному примеру, Вы можете задать их нашим специалистам посредством обратной связи или по телефонам, указанным в контактных данных на сайте.
Если у Вас есть необходимость разработать методику оценивания неопределенности, Вы можете заказать разработку у нас. Чтобы узнать стоимость и сроки работ, заполните форму обратной связи ниже.
УЗНАТЬ СТОИМОСТЬ РАЗРАБОТКИ МЕТОДИКИ ОЦЕНИВАНИЯ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ…

Пример 3. Оценивание неопределенности измерений коэффициента поправки титрованного раствора
Исходные данные:
Объект измерений – раствор серной кислоты концентрации моль/дм3
Измеряемая величина – коэффициента поправки 0,1 моль/дм3 раствора серной кислоты
Единицы измерений – безразмерная величина
Методика измерений – ГОСТ 25794.1 83 «Реактивы. Методы приготовления титрованных растворов для кислотно-основного титрования»
Метод измерений – титриметрический по безводному углекислому натрию
Этап 1. Составление функции измерений
Значение оценки коэффициента поправки 0,1 моль/дм3 раствора серной кислоты Ki, при единичном определении рассчитывается по формуле:
где m – масса навески безводного углекислого натрия, г;
P – чистота реактива безводного углекислого натрия, P = 1;
M – молярная масса эквивалента безводного углекислого натрия, г/моль;
с – заданная молярная концентрация серной кислоты в 0,1 моль/дм³ растворе серной кислоты, с = 0,1 моль/дм³, рассматривается как постоянная и не учитывается при расчете неопределенности измерений коэффициента K;
V – объем 0,1 моль/дм³ раствора серной кислоты, израсходованный на титрование, см³.
1000 – коэффициент перехода единицы измерения объема см³ в дм³.
Значение оценки коэффициента K вычисляется как среднее арифметическое трех повторных определений коэффициента поправки раствора серной кислоты по формуле:
где F – поправочный коэффициент, учитывающий расхождение между результатами повторных определений коэффициента поправки раствора серной кислоты, F = 1.
Расхождение между результатами трех повторных определений коэффициента поправки раствора серной кислоты не должно превышать значения 0,001, установленного ГОСТ 25794.1 (п. 1.11).
Этап 2. Анализ входных величин
2.1 Масса навески безводного углекислого натрия, m
Значение массы навески безводного углекислого натрия, m, г, определяется как разность показаний весов при взвешивании стаканчика с навеской установочного вещества и пустого стаканчика. При выполнении измерения были получены следующие значения выходной величины для трех повторных определений коэффициента поправки: m₁ = 0,1648 г; m₂ = 0,1643 г; m₃ = 0,1649 г.
Стандартная неопределенность измерений массы навески установочного вещества, u(m), г, оценивается на основании информации о пределах допускаемой погрешности используемых весов ВСЛ-200/0,1А ± Δm = ± 0,001 г в диапазоне измерений от 0,01 до 50 г, и дискретности отсчета весов d = 0,0001 г, установленных в технической документации на весы. В предположении прямоугольного распределения вероятностей значений погрешности и дискретности в границах ± Δm и ± d/2 соответственно и учитывая двойное взвешивание (пустого стаканчика и стаканчика с навеской установочного вещества) стандартная неопределенность u(m) рассчитывается по формуле:
2.2 Чистота реактива безводного углекислого натрия, P
Значение оценки величины P принимается равным 1.
Стандартная неопределенность измерений степени чистоты реактива углекислого натрия u(P) оценивается на основании информации о том, что согласно ГОСТ 83-79 «Реактивы. Натрий углекислый. Технические условия» массовая доля углекислого натрия в реактиве безводного углекислого натрия составляет не менее 99,8 %. Неопределенность измерений u(P) рассчитывается исходя из отклонения значения чистоты реактива от 1 в предположении прямоугольного распределения величины Р в границах ± (1 – 0,998) по формуле:
2.3 Молярная масса эквивалента безводного углекислого натрия, M
Значение оценки величины M, г/моль, определяется как произведение фактора эквивалентности безводного углекислого натрия f_э = 1/2 на молярную массу установочного вещества M₀, г/моль, по формуле:
где молярная масса безводного углекислого натрия (Na2CO3) рассчитывается на основании значений атомных масс натрия, углерода и кислорода A, взятых из таблиц атомных масс IUPAC (//www.sbcs.qmul.ac.uk/iupac/AtWt/), и количества атомов этих элементов в молекуле безводного углекислого натрия n (A_Na ≈ 22,98976928, A_с = 12,011, A₀ = 15,999, n_Na= 2, n_с = 1, n₀ = 3):
Стандартная неопределенность измерений молярной массы эквивалента безводного углекислого натрия, u(M), г/моль, определяется на основании возможных разбросов значений атомных масс углерода и кислорода ΔА = A_max – A_min и неопределенности последней цифры атомной массы натрия ΔA, а также количества атомов этих элементов в молекуле безводного углекислого натрия n. Данные по разбросам значений атомных масс углерода и кислорода и неопределенности последней цифры атомной массы натрия выбираются из таблиц атомных масс IUPAC (//www.sbcs.qmul.ac.uk/iupac/AtWt/). Стандартная неопределенность значений атомных масс химических элементов рассчитывается в предположении прямоугольного распределения вероятностей атомных масс элементов в границах ± ΔА/2 (для углерода и кислорода) и в границах ± ΔA (для натрия). Неопределенность для вклада атомов одного элемента рассчитывается умножением стандартной неопределенности атомной массы элемента на количество атомов элемента. Стандартная неопределенность измерений молярной массы эквивалента безводного углекислого натрия, u(M), г/моль, определяется по формуле:
2.4 Объем раствора серной кислоты, израсходованный на титрование, V
Значение оценки величины V, см³, определяется по шкале бюретки номинальной вместимостью 25 см3 2-го класса точности по ГОСТ 29251-91 «Посуда лабораторная стеклянная. Бюретки. Часть 1. Общие требования». При выполнении измерения были получены следующие значения выходной величины для трех повторных определений коэффициента поправки: V₁= 31,1 см³; V₂= 31,0 см³; V₃= 31,1 см³.
Стандартная неопределенность измерений объема 0,1 моль/дм³ раствора серной кислоты, израсходованного на титрование, u(V), см³, состоит из следующих основных вкладов:
стандартная неопределенность, обусловленная погрешностью измерения объема сливаемой жидкости используемой бюретки, u(V_Δ), см³;
стандартная неопределенность, обусловленная ценой наименьшего деления шкалы используемой бюретки, u(V_c), см³;
стандартная неопределенность, обусловленная отличием температуры, при которой проводятся измерения, от температуры, при которой нормируется погрешность измерения объема сливаемой жидкости бюретки, u(V_t), см3.
Стандартная неопределенность u(V_Δ), см3, рассчитывается на основании информации о пределах погрешности измерения сливаемой жидкости бюреткой ± ΔV = 0,1 см³, установленных ГОСТ 29251 в предположении треугольного распределения погрешности в установленных пределах по формуле:
Стандартная неопределенность u(V_c), см3, рассчитывается на основании информации о цене наименьшего деления шкалы используемой бюретки см3, в предположении прямоугольного распределения вероятностей цены деления в пределах ± dV/2 по формуле:
Стандартная неопределенность u(V_t), см3, рассчитывается в предположении прямоугольного распределения исходя из возможных пределов изменения объема жидкости при условии колебания температуры в лаборатории при измерении в пределах (20 ± 5) °С (Δt = 5 °С) и коэффициента объемного расширения жидкости kV, ºС^-1, равного 0,00021 ºС^-1 для воды (основное вещество в растворе) по формуле:
Примечание – Для оценивания стандартной неопределенности u(V_t) используется измеренное значение объема раствора серной кислоты, пошедшего на титрование, полученное для первой навески безводного углекислого натрия.
Суммарная стандартная неопределенность измерений объема 0,1 моль/дм³ раствора серной кислоты, израсходованного на титрование, u(V), см³ вычисляется путем суммирования стандартных неопределенностей перечисленных выше вкладов по формуле:
2.5 Поправочный коэффициент, учитывающий расхождение между результатами повторных определений коэффициента поправки раствора серной кислоты, F
Значение оценки величины F принимается равным 1.
Стандартная неопределенность измерений поправочного коэффициента, учитывающего расхождение между результатами повторных определений коэффициента поправки раствора серной кислоты, u(F), определяется на основании установленного ГОСТ 25794.1 (п. 1.11) допускаемого расхождения между результатами повторных определений коэффициента поправки r = 0,001, которое рассматривается как предел повторяемости согласно СТБ ИСО 5725-6-2002 «Точность (правильность и прецизионность) методов и результатов измерений. Часть 6. Использование значений точности на практике». С учетом того, что за результат измерения принимается среднее арифметическое трех определений, стандартная неопределенность u(F) определяется по формуле:
Этап 3. Анализ корреляций
Все входные величины рассматриваются как некоррелированные, поскольку получены независимо друг от друга в различных экспериментах.
Этап 4. Оценка измеряемой величины
Значения коэффициента поправки раствора серной кислоты при i-ом определении согласно формуле (1) составляют:
Максимальное расхождение между результатами трех определений не превышает допускаемого значения, установленного ГОСТ 25794.1:
Значение коэффициента поправки раствора серной кислоты определяется по формуле (2) на основании результатов параллельных определений, которые рассчитываются по формуле (1):
Коэффициент поправки вычисляют с точностью до четвертого десятичного знака. Полученное значение коэффициента поправки раствора серной кислоты удовлетворяет требованию ГОСТ 25794.1 (п. 1.11) о том, что значение коэффициента поправки должно соответствовать диапазону .
Этап 5. Суммарная стандартная неопределенность
Суммарная стандартная неопределенность измерений коэффициента поправки K определяется по закону распространения неопределенностей путем суммирования относительных стандартных неопределенностей всех влияющих величин, входящих в функции измерений (1) и (2), по формуле:

Примечание — Для оценивания суммарной стандартной неопределенности u(K) используются значения оценок влияющих величин (измеренные значения), полученные для первой навески безводного углекислого натрия.
Значения относительных стандартных неопределенностей влияющих величин рассчитываются как отношение стандартной неопределенности влияющей величины к значению оценки влияющей величины.
Значения процентных вкладов неопределенностей влияющих величин в суммарную стандартную неопределенность рассчитываются как умноженное на 100 % отношение квадрата относительной стандартной неопределенности влияющей величины к квадрату относительной суммарной стандартной неопределенности.
Этап 6. Бюджет неопределенности
В таблице представлен бюджет неопределенности измерений коэффициента поправки серной кислоты.
Этап 7. Расширенная неопределенность
Расширенная неопределенность измерений коэффициента поправки серной кислоты, U(K), получается умножением суммарной стандартной неопределенности, u(K), на коэффициент охвата k, который выбирается равным 2 при уровне доверия приблизительно 95 % в предположении нормального распределения вероятностей измеряемой величины:
Этап 8. Результат измерения
Коэффициент поправки раствора серной кислоты концентрации c(H₂SO₄) = 0,1 моль/дм³ составляет (1,0001 ± 0,0108), где число, следующее за знаком ±, является численным значением расширенной неопределенности, которая получена умножением суммарной стандартной неопределенности на коэффициент охвата k = 2, основанный на предполагаемом нормальном распределении, и определяет интервал, соответствующий вероятности охвата приблизительно 95 %.
Уважаемые коллеги! Если у Вас возникли вопросы по представленному примеру, Вы можете задать их нашим специалистам посредством обратной связи или по телефонам, указанным в контактных данных на сайте.
Если у Вас есть необходимость разработать методику оценивания неопределенности, Вы можете заказать разработку у нас. Чтобы узнать стоимость и сроки работ, заполните форму обратной связи ниже.
УЗНАТЬ СТОИМОСТЬ РАЗРАБОТКИ МЕТОДИКИ ОЦЕНИВАНИЯ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ…

Пример 4. Оценивание неопределенности измерений pH воды
Измерительная задача
Метод основан на измерении разности потенциалов гальванического элемента с использованием соответствующего рН-метра. Измерения проводят рН-метром/иономером ИТАН. Перед измерением пробы воды про-водится двухточечная калибровка по буферным растворам. Температура пробы питьевой воды и температура буферных растворов измеряется термодатчиком, встроенным в рН-метр. рН-метр автоматически учитывает разность температур буферных растворов и пробы питьевой воды в выдаваемых показаниях.
Этап 1. Составление функции измерений
Измеряемой величиной является рН пробы питьевой воды, ед. рН, которая определяется согласно функции измерений:
где рНизм – показания рН-метра, ед. рН;
δкал – поправка на погрешность калибровки рН-метра, ед. рН;
δсх – поправка на повторяемость измерений, ед. рН.
Измеренное значение величины округляют до одного десятичного знака.
Результаты измерений
Температура пробы питьевой воды, измеренная термодатчиком рН-метра, составила 10 °С. При измерении пробы питьевой воды с цифрового дисплея рН-метра было снято показание рН равное 6,52 ед. рН.
Этап 2. Анализ входных величин
2.1 Показания рН-метра (рНизм)
Показание рН-метра составило рНизм = 6,52 ед. рН.
Стандартная неопределенность величины рНизм рассчитывается на основании информации о пределах основной допускаемой абсолютной погрешности рН-метра в предположении прямоугольного распределения вероятностей. В паспорте на рН-метр/иономер ИТАН указаны пределы основной допускаемой абсолютной погрешности измерения рН (измерительным преобразователем в комплекте с электродной системой в растворах с температурой от 10 °С до 60 °С) ± Δ = ± 0,050 ед. рН. Стандартная неопределенность величины рНизм рассчитывается по формуле:
Примечание – Неопределенностью измерений, обусловленной разрешающей способностью цифрового дисплея рН-метра пренебрегаем, поскольку данная составляющая неопределенности значительно ниже составляющей, обусловленной основной допускаемой абсолютной погрешностью рН-метра.
2.2 Поправка на погрешность калибровки рН-метра (δкал)
Поправка на погрешность калибровки рН-метра оценивается значением «нуль»
δкал = 0 ед. рН.
Стандартная неопределенность измерений величины δкал рассчитывается на основании информации о допускаемом отклонении значений рН, при проверке калибровки, от значений рН буферных растворов в контрольных точках ± Δк = ± 0,03 ед. рН. Стандартная неопределенность величины δкал рассчитывается в предположении прямо-угольного распределения вероятностей в указанных границах по формуле:
Примечание – Неопределенностью измерений рН буферных растворов пренебрегаем, т.к. значения расширенных неопределенностей измерений рН буферных растворов не превышают 1/3 от допускаемого отклонения Δк.
2.3 Поправка на повторяемость измерений (δсх)
Поправка на повторяемость измерений рН оценивается значением «нуль» δсх = 0 ед. рН.
Стандартная неопределенность измерений величины δсх рассчитывается на основании информации о стандартном отклонении повторяемости в предположении нормального распределения вероятностей. Для питьевой воды в диапазоне рН от 6,35 до 6,46 ед. рН при межлабораторном исследовании метода измерений рН было установлено значение стандартного отклонения повторяемости σr = 0,011 ед. рН. В лаборатории при внедрении метода измерений установленное значение показателя повторяемости было подтверждено и распространено на диапазон измерений, содержащий измеренное значение рН в исследуемой пробе питьевой воды. Стандартная неопределенность величины δсх рассчитывается по формуле:
Этап 3. Анализ корреляций
Все входные величины рассматриваются как некоррелированные.
Этап 4. Измеренное значение величины
рН пробы питьевой воды будет оцениваться в соответствии с выражением (1) и составит:
Этап 5. Суммарная стандартная неопределенность
Суммарная стандартная неопределенность измерений величины рН рассчитывается по формуле:
Коэффициенты чувствительности для всех влияющих величин, входящих в функцию измерений (1), будут равны 1.
Этап 6. Бюджет неопределенности
В таблице представлен бюджет неопределенности для измеряемой величины и произведены соответствующие расчеты для нахождения ее стандартной неопределенности.
Таблица – Бюджет неопределенности для рН пробы питьевой воды
Этап 7. Расширенная неопределенность
Расширенная неопределенность U получается умножением суммарной стандартной неопределенности на коэффициент охвата k, который выбирается равным 2 при уровне доверия 95 % в предположении нормального распределения вероятностей измеряемой величины:
Этап 8. Представление результата измерения
Результат измерения записывается в виде:
«рН пробы воды составила (6,5 ± 0,1) ед. рН, k = 2, P = 95 %».
Уважаемые коллеги! Если у Вас возникли вопросы по представленному примеру, Вы можете задать их нашим специалистам посредством обратной связи или по телефонам, указанным в контактных данных на сайте.
Если у Вас есть необходимость разработать методику оценивания неопределенности, Вы можете заказать разработку у нас. Чтобы узнать стоимость и сроки работ, заполните форму обратной связи ниже.
УЗНАТЬ СТОИМОСТЬ РАЗРАБОТКИ МЕТОДИКИ ОЦЕНИВАНИЯ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ…

Пример 5. Оценивание неопределенности измерений относительного удлинения эластичного герметика
Измерительная задача
Относительное удлинение герметика полиуретанового определяется по ГОСТ 21751-76 «Герметики. Метод определения условной прочности относительного удлинения при разрыве и относительной остаточной деформации после разрыва» с применением разрывной машины РМ-30-1 методом растяжения образцов с постоянной скоростью при заданной температуре до разрыва с последующим измерением геометрических параметров образца. Длина рабочего участка образца до и после приложения нагрузки измеряется линейкой металлической по ГОСТ 427-75 с пределом измерений 300 мм и ценой деления 1 мм.
Образцы герметика для испытаний типа 1 вырезают длиной (115 ± 1) мм специальным ножом согласно ГОСТ 21751 (пп. 1.3, 2.1-2.4). Общее количество испытываемых образцов – 5. Испытания проводят при температуре окружающего воздуха (20 ± 3) ºС и относительной влажности (65 ± 5) %.
Этап 1. Составление функции измерений
Относительное удлинение каждого испытываемого образца, εрi, в процентах рассчитывается на основании функции измерений:
где lpi – длина рабочего участка образца в момент разрыва, мм;
l0 – первоначальная длина рабочего участка образца, мм.
Относительное удлинение герметика полиуретанового рассчитывается как среднее арифметическое относительных удлинений, εрi, полученных для каждого из испытываемых образцов:
где – среднее арифметическое измерений относительного удлинения пяти образцах, %;
t – количество испытанных образцов герметика;
Fr – поправка на рассеяние результатов измерений относительных удлинений, полученных на всех испытанных образцах, %.
Результат измерения округляется до целых чисел.
Результаты измерений
При определении относительного удлинение герметика полиуретанового было испытано 5 образцов. Результаты испытаний представлены в таблице 1.
Таблица 1 – Результаты испытаний образов герметика полиуретанового на относительное удлинение
Этап 2. Анализ входных величин
2.1 Среднее арифметическое измерений относительного удлинения пяти образцах ()
Значение оценки рассчитывается по формуле
Возможное рассеяние результатов измерений относительного удлинения на пяти единичных образцах герметика учитывается через влияющую величину F.
2.2 Первоначальная длина рабочего участка образца (l0i)
Тип оценивания неопределенности: В
Вид распределения: трапецеидальное
Значение оценки: получают путем снятия показаний со шкалы линейки при прямых измерениях длины рабочего участка образца до проведения испытаний, мм; значения для каждого образца представлены в таблице 1
Стандартная неопределенность: u(l0i) = 0,294 мм
Неопределенность, связанная с величиной l0i, оценивается на основании информации о допускаемом отклонении от номинальных значений длины шкалы используемой линейки с пределом измерений 300 мм ±Δl = ±0,10 мм и цене деления линейки d = 1 мм. Поскольку значения приведено без вероятности, принимаем прямоугольное распределение значений погрешности линейки и ошибки оператора при снятии показаний со шкалы линейки в соответствующих границах. Стандартная неопределенность оценивается по типу В и составляет:
2.3 Длина рабочего участка образца в момент разрыва (lpi)
Вид распределения: трапецеидальное
Значение оценки: получают путем снятия показаний со шкалы линейки при прямых измерениях длины рабочего участка образца после проведения испытаний, мм; значения для каждого образца представлены в таблице 1
Стандартная неопределенность: u(lpi) = 0,294 мм
Неопределенность, связанная с величиной lpi, оценивается на основании информации о допускаемом отклонении от номинальных значений длины шкалы используемой линейки с пределом измерений 300 мм ±Δl = ±0,10 мм и цене деления линейки d = 1 мм. Поскольку значения приведено без вероятности, принимаем прямоугольное распределение значений погрешности линейки и ошибки оператора при снятии показаний со шкалы линейки в соответствующих границах. Стандартная неопределенность оценивается по типу В и составляет:
2.4 Поправка на рассеяние результатов измерений относительных удлинений, полученных на всех испытанных образцах (Fr )
Тип оценивания неопределенности: А
Вид распределения: нормальное
Значение оценки: Fr = 0,0 %
Стандартная неопределенность: u(Fr) = 22,80 %
Стандартная неопределенность поправки рассчитывается как стандартное отклонение среднего арифметического измерений относительного удлинения пяти образцах по типу А в предположении нормального распределения и составляет:
Этап 3. Анализ корреляций
Все входные величины рассматриваются как некоррелированные.
Этап 4. Измеренное значение величины
Оценка измеряемой величины – относительное удлинение герметика, εр, в процентах, рассчитывается по формуле (1) используя полученные в Этапе 2 значения оценок входных величин:
Этап 5. Суммарная стандартная неопределенность
Стандартную неопределенность измеряемой величины εр, %, рассчитываем по закону распространения неопределенностей путем суммирования квадратов произведений стандартных неопределенностей влияющих величин, входящих в функции измерений (1) и (2), на соответствующие коэффициенты чувствительности:
Коэффициенты чувствительности рассчитываются как частные производные функции измерений (1) по входным величинам:
Примечание – Для расчета коэффициентов чувствительности используются значения параметров, полученные при испытаниях первого образца герметика.
Вклад в неопределенность от j-ой входной величины рассчитывается как произведение стандартной неопределенности этой величины на соответствующий коэффициент чувствительности. Процентный вклад рассчитывается как отношение квадрата вклада входной величины к квадрату суммарной стандартной неопределенности (выражается в процентах):
Этап 6. Бюджет неопределенности
Бюджет неопределенности для относительного удлинения герметика представлен в таблице 3.
Таблица 3 – Бюджет неопределенности для относительного удлинения
Этап 7. Расширенная неопределенность
Расширенную неопределенность U получаем умножением суммарной стандартной неопределенности на коэффициент охвата k. Поскольку в бюджете неопределенности доминирует составляющая, распределенная по нормальному закону распределения и рассчитанная на малом объеме экспериментальных данных (менее 10), то значение коэффициента охвата выбирается в предположении распределения Стьюдента для измеряемой величины как квантиль распределения Стьюдента при вероятности 95 % и числе эффективных степеней свободы, которые рассчитываются по формуле Уэлча-Саттертуэта
Значение коэффициента охвата принимается равным k = 2,57. Расширенная неопределенность будет рассчитываться по формуле:
Этап 8. Представление результата измерения
Результат измерения представляют в виде:
«Относительное удлинение герметика полиуретанового составило (580 ±63) %, где число, следующее за знаком ±, является численным значением расширенной неопределенности, которая получена умножением суммарной стандартной неопределенности на коэффициент охвата k = 2,78, основанный на предполагаемом распределении Стьюдента и числе эффективных степеней свободы νeff = 5, и определяет интервал, соответствующий вероятности охвата 95 %».
Библиография
ГОСТ 21751-76 Герметики. Метод определения условной прочности относительного удлинения при разрыве и относительной остаточной деформации после разрыва
ГОСТ 427-75 Линейки измерительные металлические. Технические условия
Уважаемые коллеги! Если у Вас возникли вопросы по представленному примеру, Вы можете задать их нашим специалистам посредством обратной связи или по телефонам, указанным в контактных данных на сайте.
Если у Вас есть необходимость разработать методику оценивания неопределенности, Вы можете заказать разработку у нас. Чтобы узнать стоимость и сроки работ, заполните форму обратной связи ниже.
УЗНАТЬ СТОИМОСТЬ РАЗРАБОТКИ МЕТОДИКИ ОЦЕНИВАНИЯ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ…

Пример 6. Оценивание неопределенности измерений прочности бетона на растяжение при изгибе
Измерительная задача
Прочность на растяжение при изгибе бетона класса прочности на растяжение при изгибе Вtb3,6 определяется по ГОСТ 10180-2012 «Бетоны. Методы определения прочности по контрольным образцам» путем разрушающих кратковременных статических испытаний специально изготовленных контрольных образцов бетона. В качестве контрольных образцов используются изготовленные согласно ГОСТ 10180 (п. 4) образцы бетона в форме призмы квадратного сечения 100×100×400 мм. Количество контрольных образцов в серии – три.
Испытания контрольных образцов на прочность на растяжение при изгибе проводят на универсальной испытательной машине C093-03A. Линейные размеры образцов измеряют линейкой металлической по ГОСТ 427-75 с пределом измерений 500 мм и ценой деления 1 мм.
Этап 1. Составление функции измерений
Прочность бетона на растяжение при изгибе для i-го образца в серии Rtb,i, МПа, вычисляется в соответствии со следующей функцией измерений:
где δ – масштабный коэффициент для приведения прочности бетона к прочности бетона в образцах базовых размера и формы;
Fi – разрушающая нагрузка для i-го контрольного образца, Н;
ai – ширина поперечного сечения призмы для i-го контрольного образца, мм;
bi – высота поперечного сечения призмы для i-го контрольного образца, мм;
l – расстояние между опорами, мм.
Прочность бетона на растяжение при изгибе Rtb, МПа, вычисляется в соответствии со следующей функцией измерений:
где Fr – поправочный коэффициент, учитывающий расхождение между результатами измерений прочности n образцов, Fr = 1;
n – количество образцов в серии, n = 3.
Измеренное значение прочности бетона на растяжение при изгибе округляется с точностью до 0,01 МПа.
Результаты измерений
При проведении испытаний трех контрольных образцов бетона на растяжение при изгибе были получены значения параметров, представленные в таблице 1.
Таблица 1 – Результаты испытаний контрольных образцов бетона на прочность на растяжение при изгибе
Этап 2. Анализ входных величин
2.1 Масштабный коэффициент для приведения прочности бетона к прочности бетона в образцах базовых размера и формы (δ)
Значение оценки выбирается согласно ГОСТ 10180 (таблица 1) и составляет δ = 0,92.
Величина рассматривается как постоянная.
2.2 Разрушающая нагрузка для i-го контрольного образца (Fi)
Значение оценки величины Fi для каждого контрольного образца определяется по шкале отсчетного устройства испытательной машины и представлено в таблице 1
Тип оценивания неопределенности: В
Вид распределения: трапецеидальное
Стандартная неопределенность: u(F) = 164,04 Н
Неопределенность, связанная с величиной F, оценивается на основании информации о пределах допускаемой относительной погрешности показания силы ± δF = ± 1 % и цене деления шкалы стрелочного индикатора d = 500 Н. Поскольку значения приведены без вероятности, принимаем прямоугольное распределение значений погрешности показаний силы и ошибки оператора при снятии показаний со шкалы индикатора в соответствующих границах. Стандартная неопределенность оценивается по типу В и составляет:
Примечание – Для расчета стандартной неопределенности разрушающей нагрузки используется значение параметра, полученное при испытаниях первого контрольного образца.
2.3 Ширина поперечного сечения призмы для i-го контрольного образца (ai)
Значение оценки величины аi для каждого контрольного образца определяется по шкале линейки металлической и представлено в таблице 1
Тип оценивания неопределенности: В
Вид распределения: трапецеидальное
Стандартная неопределенность: u(а) = 0,301 мм
Неопределенность, связанная с величиной а, оценивается на основании информации о допускаемом отклонении от номинальных значений длины шкалы используемой линейки с пределом измерений 500 мм ±Δl = ±0,15 мм и цене деления линейки dl = 1 мм. Поскольку значения приведено без вероятности, принимаем прямоугольное распределение значений погрешности линейки и ошибки оператора при снятии показаний со шкалы линейки в соответствующих границах. Стандартная неопределенность оценивается по типу В и составляет:
2.4 Высота поперечного сечения призмы для i-го контрольного образца (bi)
Значение оценки величины bi для каждого контрольного образца определяется по шкале линейки металлической и представлено в таблице 1
Тип оценивания неопределенности: В
Вид распределения: трапецеидальное
Стандартная неопределенность: u(b) = 0,301 мм
Неопределенность, связанная с величиной b, оценивается на основании информации о допускаемом отклонении от номинальных значений длины шкалы используемой линейки с пределом измерений 500 мм ±Δl = ±0,15 мм и цене деления линейки dl = 1 мм. Поскольку значения приведено без вероятности, принимаем прямоугольное распределение значений погрешности линейки и ошибки оператора при снятии показаний со шкалы линейки в соответствующих границах. Стандартная неопределенность оценивается по типу В и составляет:
2.5 Расстояние между опорами (l)
Значение оценки величины l = 300 мм и определяется по шкале линейки металлической
Тип оценивания неопределенности: В
Вид распределения: трапецеидальное
Стандартная неопределенность: u(l) = 0,301 мм
Неопределенность, связанная с величиной l, оценивается на основании информации о допускаемом отклонении от номинальных значений длины шкалы используемой линейки с пределом измерений 500 мм ±Δl = ±0,15 мм и цене деления линейки dl = 1 мм. Поскольку значения приведено без вероятности, принимаем прямоугольное распределение значений погрешности линейки и ошибки оператора при снятии показаний со шкалы линейки в соответствующих границах. Стандартная неопределенность оценивается по типу В и составляет:
2.6 Поправочный коэффициент, учитывающий расхождение между результатами измерений прочности n образцов (Fr)
Значение оценки: Fr = 1
Тип оценивания неопределенности: B
Вид распределения: нормальное
Стандартная неопределенность: u(Fr) = 0,06
Стандартная неопределенность поправки рассчитывается на основании среднего внутрисерийного коэффициента вариации прочности бетона, установленного в лаборатории согласно ГОСТ 10180 (Приложение А) и равного 6 %. Стандартная неопределенность оценивается по типу В в предположении нормального распределения и составляет:
Примечание – Для использования в расчетах установленного в лаборатории среднего внутрисерийного коэффициента вариации следует проверить соответствие реального разброса результатов измерений прочности бетона на растяжение при изгибе, полученного на испытанных контрольных образцах, установленному среднему внутрисерийному коэффициенту вариации используя положения СТБ ИСО 5725-6 и следующее неравенство:
где f(n) – коэффициент критического размаха, выбирается в зависимости от количества контрольных образцов в серии n по СТБ ИСО 5725-6 (таблица 1).
Для нашего примера f(n=3) = 3,3 и неравенство (8) выполняется:
Этап 3. Анализ корреляций
При измерении величин а и b, близких по измеренным значением, присутствуют корреляционные эффекты, связанные с применением одного средства измерений (линейки металлической) в одной точке диапазона измерений (узком диапазоне измерений) и вызванные погрешностью применяемого средства измерений. Однако, учитывая, что вклад этой составляющей в стандартные неопределенности величин а и b незначителен (в процентном выражении составляет 8,3 %), существующей корреляцией пренебрегаем и не учитываем при расчете суммарной стандартной неопределенности измеряемой величины: прочности бетона на растяжение при изгибе.
Все остальные входные величины рассматриваются как некоррелированные.
Этап 4. Измеренное значение величины
Оценка измеряемой величины – прочности бетона на растяжение при изгибе, Rtb, МПа, рассчитывается по формуле (2) используя полученные в таблице 1 значения оценок входных величин:
Этап 5. Суммарная стандартная неопределенность
Стандартную неопределенность измеряемой величины Rtb, МПа, рассчитываем по закону распространения неопределенностей путем суммирования квадратов относительных стандартных неопределенностей влияющих величин, входящих в функции измерений (1) и (2):
и составляет для нашего примера
Примечание – Для расчета относительных стандартных неопределенностей входных величин используются значения величин, полученные для первого контрольного образца.
Значения процентных вкладов неопределенностей влияющих величин в суммарную стандартную неопределенность рассчитываются как умноженное на 100 % квадрат отношения относительной стандартной неопределенности влияющей величины к относительной суммарной стандартной неопределенности:
Этап 6. Бюджет неопределенности
Бюджет неопределенности для прочности бетона на растяжение при изгибе представлен в таблице 3.
Таблица 3 – Бюджет неопределенности для прочности бетона на растяжение при изгибе
Этап 7. Расширенная неопределенность
Расширенную неопределенность U получаем умножением суммарной стандартной неопределенности на коэффициент охвата k = 2 в предположении нормального распределения при уровне доверия приблизительно 95 %:
Этап 8. Представление результата измерения
Результат измерения представляют в виде:
«Прочность бетона на растяжение при изгибе бетона класса прочности на растяжение при изгибе Вtb3,6 составила (3,65  0,45) МПа, где число, следующее за знаком ±, является численным значением расширенной неопределенности, которая получена умножением суммарной стандартной неопределенности на коэффициент охвата k = 2, основанный на предполагаемом нормальном распределении, и определяет интервал, соответствующий вероятности охвата приблизительно 95 %».
Библиография
ГОСТ 10180-2012 Бетоны. Методы определения прочности по контрольным образцам
ГОСТ 427-75 Линейки измерительные металлические. Технические условия
СТБ ИСО 5725-6-2002 Точность (правильность и прецизионность) методов и результатов измерений. Часть 6. Использование значений точности на практике
Уважаемые коллеги! Если у Вас возникли вопросы по представленному примеру, Вы можете задать их нашим специалистам посредством обратной связи или по телефонам, указанным в контактных данных на сайте.
Если у Вас есть необходимость разработать методику оценивания неопределенности, Вы можете заказать разработку у нас. Чтобы узнать стоимость и сроки работ, заполните форму обратной связи ниже.
УЗНАТЬ СТОИМОСТЬ РАЗРАБОТКИ МЕТОДИКИ ОЦЕНИВАНИЯ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ…

Пример 7. Оценивание неопределенности измерений твердости по Бриннелю
Измерительная задача
Измерение твердости трубопровода из Стали 10Г2СД по шкале Бриннеля выполняется твердомером ТКМ-459
Условия проведения измерений:
температура окружающего воздуха +15 ºС;
относительная влажность 60 %;
толщина контролируемого участка детали 10 мм;
шероховатость поверхности, на которой производится измерение Rа 1,2.
Этап 1. Составление функции измерений
Измеряемой величиной является твердость контролируемого участка объекта контроля по шкале Бринелля, Н, которая определяется как:
где Низм – показания твердомера, НВ;
δт – поправка на погрешность твердомера, НВ;
δр – поправка на разрешающую способность дисплея твердомера, НВ.
Результаты измерений
На контролируемом участке были получены следующие единичные результаты наблюдения твердости по шкале Бринелля:
h2 = 180 НВ
h3 = 184 НВ
h4 = 175 НВ
h5 = 172 НВ
H5 = 183 НВ
Этап 2. Анализ входных величин
2.1 Показания твердомера (Низм)
Показания твердомера оцениваются как среднее арифметическое из 5 единичных результатов наблюдений твердости контролируемого участка объекта контроля по формуле:
Стандартная неопределенность величины Низм рассчитывается как среднее квадратическое отклонение среднего арифметического из 5 единичных результатов наблюдений по формуле:
Примечание – Данная составляющая может не учитываться, если отклонение максимального единичного показания твердости от минимального не превышает предела основной допускаемой погрешности твердомера.
2.2 Поправка на погрешность твердомера (δт)
Поправка на погрешность твердомера оценивается значением «нуль». В паспорте на твердомер установлены пределы абсолютной погрешности ± Δ = ± 15 НВ при измерении по шкале Бринелля (НВ). Стандартная неопределенность поправки определяется по типу В на основании установленных пределов абсолютной погрешности твердомера в предположении прямоугольного закона распределения: 2.3 Поправка на разрешающую способность дисплея твердомера (δр)
Поправка на разрешающую способность дисплея твердомера оценивается значением «нуль». Стандартная неопределенность поправки определяется через величину единицы наименьшего разряда дисплея (а = 1 НВ).
Стандартная неопределенность поправки на разрешающую способность дисплея твердо-мера оценивается по типу В в предположении прямоугольного распределения из выражения:
Этап 3. Анализ корреляций
Все входные величины рассматриваются как некоррелированные.
Этап 4. Измеренное значение величины
Твердость контролируемого участка трубопровода будет оцениваться в соответствии с выражением (1) и составит:
Этап 5. Суммарная стандартная неопределенность
Суммарная стандартная неопределенность, приписываемая результату измерения Н, рас-считывается по формуле:
Коэффициенты чувствительности для всех влияющих величин, входящих в функцию измерений (1), будут равны 1.
Этап 6. Бюджет неопределенности
В таблице представлен бюджет неопределенности для измеряемой величины и произведены соответствующие расчеты для нахождения ее стандартной неопределенности.
Таблица – Бюджет неопределенности для твердости по шкале Бриннеля Н
Этап 7. Расширенная неопределенность
Суммарное распределение измеряемой величины предполагаем прямоугольным (по-скольку доминирует составляющая неопределенности от величины δт, процентный вклад составляет более 90 %). Коэффициент охвата для уровня доверия 95 % принимается равным k = 1,65. Расширенную неопределенность рассчитываем по формуле:
Этап 8. Представление результата измерения
Результат измерения записывается в виде:
«Твердость по Бринеллю контролируемого участка трубопровода из Стали 10Г2СД со-ставила (180 ± 15) НВ, k = 1,65, P = 95 %».
Уважаемые коллеги! Если у Вас возникли вопросы по представленному примеру, Вы можете задать их нашим специалистам посредством обратной связи или по телефонам, указанным в контактных данных на сайте.
Если у Вас есть необходимость разработать методику оценивания неопределенности, Вы можете заказать разработку у нас. Чтобы узнать стоимость и сроки работ, заполните форму обратной связи ниже.
УЗНАТЬ СТОИМОСТЬ РАЗРАБОТКИ МЕТОДИКИ ОЦЕНИВАНИЯ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ…

Определение коэффициента покрытия
Что такое коэффициент покрытия?
В широком смысле коэффициент покрытия — это показатель, предназначенный для измерения способности компании обслуживать свой долг и выполнять свои финансовые обязательства, такие как выплата процентов или дивидендов. Чем выше коэффициент покрытия, тем проще будет выплачивать проценты по долгу или выплачивать дивиденды. Аналитики и инвесторы также изучают динамику коэффициентов покрытия, чтобы выяснить, как изменилось финансовое положение компании.
Ключевые выводы
Коэффициент покрытия, в широком смысле, является мерой способности компании обслуживать свой долг и выполнять свои финансовые обязательства.
Чем выше коэффициент покрытия, тем проще должно быть выплачивать проценты по долгу или выплачивать дивиденды.
Коэффициенты покрытия представлены в нескольких формах и могут использоваться для выявления компаний, находящихся в потенциально проблемной финансовой ситуации.
Общие коэффициенты покрытия включают коэффициент покрытия процентов, коэффициент покрытия обслуживания долга и коэффициент покрытия активов.
Понимание коэффициента покрытия
Коэффициенты покрытия имеют несколько форм и могут использоваться для выявления компаний, находящихся в потенциально проблемной финансовой ситуации, хотя низкие коэффициенты не обязательно указывают на то, что компания испытывает финансовые трудности. Многие факторы влияют на определение этих коэффициентов, и часто рекомендуется более детально изучить финансовую отчетность компании, чтобы убедиться в ее здоровье.
Чистая прибыль, процентные расходы, непогашенная задолженность и общая сумма активов — это лишь несколько примеров статей финансовой отчетности, которые следует изучить.Чтобы убедиться, что компания по-прежнему функционирует, необходимо посмотреть на коэффициенты ликвидности и платежеспособности, которые позволяют оценить способность компании выплатить краткосрочный долг (т. Е. Конвертировать активы в наличные).
Инвесторы могут использовать коэффициенты покрытия одним из двух способов. Во-первых, они могут отслеживать изменения в долговой ситуации компании с течением времени. В случаях, когда коэффициент покрытия долга едва ли находится в приемлемом диапазоне, может быть хорошей идеей взглянуть на недавнюю историю компании. Если это соотношение постепенно снижается, то, возможно, это только вопрос времени, когда оно упадет ниже рекомендованного значения.
Коэффициенты покрытия также важны при рассмотрении компании по сравнению с ее конкурентами. Оценка аналогичных предприятий является обязательной, потому что коэффициент покрытия, приемлемый для одной отрасли, может считаться рискованным в другой области. Если бизнес, который вы оцениваете, не идет в ногу с основными конкурентами, это часто является красным флажком.
Хотя сравнение коэффициентов охвата компаний в одной отрасли или секторе может дать ценную информацию об их относительном финансовом положении, делать это для компаний из разных секторов не так полезно, поскольку это может быть похоже на сравнение яблок с апельсинами.
Общие коэффициенты покрытия включают коэффициент покрытия процентов, коэффициент покрытия обслуживания долга и коэффициент покрытия активов. Эти коэффициенты покрытия резюмируются ниже.
Типы коэффициентов покрытия
Коэффициент покрытия процентов
Коэффициент покрытия процентов измеряет способность компании оплачивать процентные расходы по своему долгу. Коэффициент, также известный как коэффициент умножения на процентные доходы, определяется как:
Коэффициент покрытия процентов = EBIT / процентные расходы
куда:
EBIT = прибыль до уплаты процентов и налогов
Коэффициент покрытия процентов, равный двум или выше, обычно считается удовлетворительным.
Коэффициент покрытия обслуживания долга
Коэффициент покрытия обслуживания долга (DSCR) показывает, насколько хорошо компания способна полностью выплатить обслуживание долга. Обслуживание долга включает в себя все платежи по основной сумме и процентам, которые должны быть произведены в ближайшем будущем. Соотношение определяется как:
DSCR = Чистая операционная прибыль / Общая сумма обслуживания долга
Коэффициент, равный единице или выше, указывает на то, что компания генерирует достаточную прибыль, чтобы полностью покрыть свои долговые обязательства.
Коэффициент покрытия активов
Коэффициент покрытия активов аналогичен по своей природе коэффициенту покрытия обслуживания долга, но учитывает активы баланса, а не сравнивает доходы с уровнями долга. Соотношение определяется как:
Коэффициент покрытия активов = Общие активы — Краткосрочные обязательства / Общий долг
куда:
Общие активы = материальные активы, такие как земля, здания, оборудование и инвентарь.
Как показывает практика, у коммунальных предприятий коэффициент покрытия активов должен быть не менее 1.5, а промышленные компании должны иметь коэффициент покрытия активов не менее 2.
Другие коэффициенты покрытия
Аналитики также используют несколько других коэффициентов охвата, хотя они не так важны, как три выше:
Коэффициент покрытия фиксированных платежей измеряет способность фирмы покрывать свои фиксированные расходы, такие как выплаты по долгам, процентные расходы и расходы по аренде оборудования. Он показывает, насколько хорошо прибыль компании может покрывать фиксированные расходы.Банки часто смотрят на это соотношение при оценке того, следует ли ссужать деньги бизнесу.
Коэффициент покрытия срока ссуды (LLCR) — это финансовый коэффициент, используемый для оценки платежеспособности фирмы или способности компании-заемщика погасить непогашенную ссуду. LLCR рассчитывается путем деления чистой приведенной стоимости (NPV) денег, доступных для погашения долга, на сумму непогашенной задолженности.
Коэффициент покрытия EBITDA к процентным ставкам — это коэффициент, который используется для оценки финансовой устойчивости компании путем проверки того, является ли она по крайней мере достаточно прибыльной, чтобы покрыть свои процентные расходы.
Коэффициент покрытия дивидендов по привилегированным акциям — коэффициент покрытия, который измеряет способность компании выплатить необходимые дивиденды по привилегированным акциям. Предпочтительные дивидендные выплаты — это запланированные выплаты дивидендов, которые должны быть выплачены по привилегированным акциям компании. В отличие от обыкновенных акций, дивиденды по привилегированным акциям устанавливаются заранее и не могут меняться от квартала к кварталу. Компания обязана платить им.
Коэффициент покрытия ликвидности (LCR) относится к доле высоколиквидных активов, удерживаемых финансовыми учреждениями для обеспечения их постоянной способности выполнять краткосрочные обязательства.Этот коэффициент, по сути, представляет собой общий стресс-тест, целью которого является предвидеть потрясения в масштабах рынка и удостовериться, что финансовые учреждения обладают надлежащими средствами сохранения капитала, чтобы выдержать любые краткосрочные перебои с ликвидностью, которые могут поразить рынок.
Коэффициент покрытия капитальных убытков — это разница между балансовой стоимостью актива и суммой, полученной от продажи, по отношению к стоимости ликвидируемых необслуживаемых активов. Коэффициент покрытия потерь капитала — это выражение того, в какой степени регулирующий орган оказывает помощь по сделке, чтобы в ней участвовал внешний инвестор.
Примеры коэффициентов покрытия
Чтобы увидеть потенциальную разницу между коэффициентами охвата, давайте посмотрим на вымышленную компанию Cedar Valley Brewing. Компания получает квартальную прибыль в размере 200 000 долларов США (EBIT составляет 300 000 долларов США), а процентные выплаты по ее долгу составляют 50 000 долларов США. Поскольку Cedar Valley делала большую часть своих займов в период низких процентных ставок, коэффициент покрытия процентов выглядит чрезвычайно благоприятным:
Коэффициент покрытия процентов знак равно $ 3 0 0 , 0 0 0 $ 5 0 , 0 0 0 знак равно 6 .0 \ begin {align} & \ text {Коэффициент покрытия интересов} = \ frac {\ 300 000 долларов США} {\ 50 000 долларов США} = 6,0 \\ \ end {align} Коэффициент покрытия процентов = 50 000 долларов США 300 000 долларов США = 6,0
Однако коэффициент покрытия долга отражает значительную основную сумму, которую компания выплачивает ежеквартально, в размере 140 000 долларов США. Полученное значение 1,05 оставляет мало места для ошибки, если продажи компании неожиданно упадут:
DSCR знак равно $ 2 0 0 , 0 0 0 $ 1 9 0 , 0 0 0 знак равно 1 . 0 5 \ begin {align} & \ text {DSCR} = \ frac {\ 200 000 $} {\ 190 000 $} = 1.05 \\ \ end {выровнено} DSCR = 190 000 долларов США 200 000 долларов США = 1,05
Несмотря на то, что компания генерирует положительный денежный поток, она выглядит более рискованной с точки зрения долга, если принять во внимание покрытие по обслуживанию долга.
Определение коэффициента покрытия процентов
Что такое коэффициент покрытия процентов?
Коэффициент покрытия процентов — это коэффициент долга и прибыльности, используемый для определения того, насколько легко компания может выплатить проценты по своему непогашенному долгу. Коэффициент покрытия процентов рассчитывается путем деления прибыли компании до уплаты процентов и налогов (EBIT) на ее процентные расходы в течение определенного периода.
Коэффициент покрытия процентов иногда называют коэффициентом, умноженным на процент заработанных (TIE). Кредиторы, инвесторы и кредиторы часто используют эту формулу для определения рискованности компании по отношению к ее текущему долгу или будущим заимствованиям.
Ключевые выводы
Коэффициент покрытия процентов используется для измерения того, насколько хорошо фирма может выплатить проценты, причитающиеся по непогашенному долгу.
Коэффициент покрытия процентов рассчитывается путем деления прибыли компании до уплаты процентов и налогов (EBIT) на ее процентные расходы в течение определенного периода.
В некоторых вариантах формулы для расчета коэффициента используется EBITDA или EBIAT вместо EBIT.
Как правило, более высокий коэффициент покрытия лучше, хотя идеальное соотношение может варьироваться в зависимости от отрасли.
Понимание коэффициента покрытия процентов
«Покрытие» в коэффициенте покрытия процентов означает период времени (обычно количество кварталов или финансовых лет), в течение которого выплаты процентов могут производиться с использованием имеющейся в настоящее время прибыли компании.Проще говоря, он представляет, сколько раз компания может погасить свои обязательства, используя свою прибыль.
Используемая формула:
Коэффициент покрытия процентов знак равно EBIT Расходы в процентах куда: EBIT знак равно Прибыль до уплаты процентов и налогов \ begin {align} & \ text {Коэффициент покрытия процентов} = \ frac {\ text {EBIT}} {\ text {Расходы по процентам}} \\ & \ textbf {где:} \\ & \ text {EBIT} = \ text {Прибыль до уплаты процентов и налогов} \ end {выравнивается} Коэффициент покрытия процентов = процентные расходы EBIT, где: EBIT = прибыль до вычета процентов и налогов.
Чем ниже коэффициент, тем больше компания обременена долговыми расходами и тем меньше капитала ей приходится использовать другими способами.Когда коэффициент покрытия процентов компании составляет всего 1,5 или ниже, ее способность покрывать процентные расходы может быть сомнительной.
Компаниям необходимо иметь более чем достаточный доход для выплаты процентов, чтобы пережить будущие и, возможно, непредвиденные финансовые трудности, которые могут возникнуть. Способность компании выполнять свои обязательства по выплате процентов является одним из аспектов ее платежеспособности и, таким образом, является важным фактором прибыли для акционеров.
Важность коэффициента покрытия процентов
Пребывание в воде с выплатой процентов — критическая и постоянная забота для любой компании.Как только компания борется со своими обязательствами, ей, возможно, придется брать дополнительные займы или вкладывать средства в свой денежный резерв, который гораздо лучше использовать для инвестирования в капитальные активы или на случай чрезвычайных ситуаций.
Хотя рассмотрение одного коэффициента покрытия процентов может многое рассказать о текущем финансовом положении компании, анализ коэффициентов покрытия процентов с течением времени часто дает гораздо более четкую картину положения и траектории движения компании.
Ежеквартальный анализ коэффициентов покрытия процентов компании, скажем, за последние пять лет, позволяет инвесторам узнать, улучшается ли коэффициент, снижается или остается стабильным, и дает отличную оценку краткосрочного финансового состояния компании.
Более того, желательность любого конкретного уровня этого соотношения в определенной степени находится в глазах смотрящего. Некоторые банки или потенциальные покупатели облигаций могут быть довольны менее желательным соотношением в обмен на взимание с компании более высокой процентной ставки по их долгу.
Пример коэффициента покрытия процентов
Предположим, что прибыль компании за данный квартал составляет 625 000 долларов и что у нее есть долги, по которым она должна ежемесячно выплачивать 30 000 долларов.Чтобы рассчитать здесь коэффициент покрытия процентов, нужно будет преобразовать ежемесячные процентные платежи в квартальные, умножив их на три. Коэффициент покрытия процентов для компании составляет 625 000 долл. США / 90 000 долл. США (30 000 долл. США x 3) = 6,94. Это свидетельствует о том, что у компании нет текущих проблем с ликвидностью.
С другой стороны, коэффициент покрытия процентов, равный 1,5, обычно считается минимально приемлемым коэффициентом для компании и переломным моментом, ниже которого кредиторы, вероятно, откажутся ссужать компании дополнительные деньги, поскольку риск дефолта компании может быть воспринят как слишком высокий. .
Если коэффициент компании ниже единицы, ей, вероятно, придется потратить часть своих денежных резервов, чтобы покрыть разницу, или занять больше, что будет затруднительно по причинам, указанным выше. В противном случае, даже если заработок будет низким в течение одного месяца, компания рискует обанкротиться.
Типы коэффициентов покрытия процентов
Перед изучением коэффициентов компаний важно рассмотреть два довольно распространенных варианта коэффициента покрытия процентов.Эти изменения происходят из-за изменений в EBIT.
EBITDA
Один из таких вариантов использует прибыль до вычета процентов, налогов, износа и амортизации (EBITDA) вместо EBIT при расчете коэффициента покрытия процентов. Поскольку это изменение не включает износ и амортизацию, числитель при расчетах с использованием EBITDA часто будет выше, чем при расчетах с использованием EBIT. Поскольку процентные расходы будут одинаковыми в обоих случаях, расчеты с использованием EBITDA приведут к более высокому коэффициенту покрытия процентов, чем расчеты с использованием EBIT.
EBIAT
В другом варианте при расчете коэффициента покрытия процентов используется прибыль до уплаты процентов после уплаты налогов (EBIAT) вместо EBIT. Это приводит к вычету налоговых расходов из числителя в попытке составить более точное представление о способности компании оплачивать свои процентные расходы. Поскольку налоги являются важным финансовым элементом, который необходимо учитывать, для более четкого представления о способности компании покрывать свои процентные расходы можно использовать EBIAT вместо EBIT для расчета коэффициентов покрытия процентов.
Ограничения коэффициента покрытия процентов
Как и любой показатель, пытающийся измерить эффективность бизнеса, коэффициент покрытия процентов имеет ряд ограничений, которые важно учитывать любому инвестору перед его использованием.
Во-первых, важно отметить, что процентное покрытие сильно варьируется при оценке компаний в разных отраслях и даже при оценке компаний в одной отрасли. Для устоявшихся компаний в определенных отраслях, таких как коммунальные предприятия, коэффициент покрытия процентов, равный двум, часто является приемлемым стандартом.
Хорошо зарекомендовавшее себя коммунальное предприятие, вероятно, будет иметь стабильные объемы производства и доходов, в частности, из-за государственного регулирования, поэтому даже при относительно низком коэффициенте покрытия процентов оно может надежно покрывать свои процентные платежи. Другие отрасли, такие как обрабатывающая промышленность, гораздо более волатильны и часто могут иметь более высокий минимально приемлемый коэффициент покрытия процентов, равный трем или выше.
В таких компаниях, как правило, наблюдаются большие колебания в бизнесе. Например, во время рецессии 2008 года продажи автомобилей существенно упали, что нанесло ущерб автомобильной промышленности.Забастовка рабочих — еще один пример неожиданного события, которое может повлиять на коэффициент покрытия процентов. Поскольку эти отрасли более подвержены этим колебаниям, они должны полагаться на большую способность покрывать свои проценты, чтобы учесть периоды низких доходов.
Из-за столь значительных различий между отраслями, соотношение одной компании следует оценивать по отношению к другим компаниям в той же отрасли, а в идеале — к компаниям, имеющим схожие бизнес-модели и показатели доходов.
Кроме того, несмотря на то, что при расчете коэффициента покрытия процентов важно учитывать весь долг, компании могут выделить или исключить определенные типы долгов при расчетах коэффициента покрытия процентов.Таким образом, при рассмотрении самоопубликованного коэффициента покрытия процентов важно определить, все ли долги включены в него.
О чем вам говорит коэффициент покрытия процентов?
Коэффициент покрытия процентов измеряет способность компании справляться с непогашенной задолженностью. Это один из нескольких коэффициентов долга, которые можно использовать для оценки финансового состояния компании. Термин «покрытие» относится к периоду времени — обычно количеству финансовых лет, — в течение которого процентные платежи могут производиться с использованием имеющейся в настоящее время прибыли компании.Проще говоря, он представляет, сколько раз компания может погасить свои обязательства, используя свою прибыль.
Как рассчитывается коэффициент покрытия процентов?
Коэффициент рассчитывается путем деления EBIT (или некоторой его вариации) на проценты по долговым расходам (стоимость заемного финансирования) в течение определенного периода, обычно ежегодно.
Что такое хороший коэффициент покрытия процентов?
Коэффициент выше единицы указывает на то, что компания может обслуживать проценты по своим долгам, используя свою прибыль, или продемонстрировала способность поддерживать доходы на довольно стабильном уровне.В то время как коэффициент покрытия процентов 1,5 может быть минимально допустимым уровнем, аналитики и инвесторы предпочитают два или выше. Для компаний с исторически более нестабильными доходами коэффициент покрытия процентов не может считаться хорошим, если он не превышает трех.
Что означает коэффициент покрытия плохих процентов?
Коэффициент покрытия проблемных процентов — это любое число ниже единицы, поскольку это означает, что текущая прибыль компании недостаточна для обслуживания ее непогашенного долга.Шансы на то, что компания сможет продолжать покрывать свои процентные расходы на постоянной основе, все еще сомнительны даже при коэффициенте покрытия процентов ниже 1,5, особенно если компания уязвима к сезонным или циклическим падениям доходов.
Страница не найдена
Образование
Общий
Словарь
Экономика
Корпоративные финансы
Рот ИРА
Акции
Паевые инвестиционные фонды
ETFs
401 (к)
Инвестирование / Торговля
Основы инвестирования
Фундаментальный анализ
Управление портфелем
Основы трейдинга
Технический анализ
Управление рисками
Рынки
Новости
Новости компании
Новости рынков
Торговые новости
Политические новости
Тенденции
Популярные акции
Яблоко (AAPL)
Тесла (TSLA)
Amazon (AMZN)
AMD (AMD)
Facebook (FB)
Netflix (NFLX)
Симулятор
Твои деньги
Личные финансы
Управление благосостоянием
Бюджетирование / экономия
Банковское дело
Кредитные карты
Домовладение
Пенсионное планирование
Налоги
Страхование
Обзоры и рейтинги
Лучшие онлайн-брокеры
Лучшие сберегательные счета
Лучшие домашние гарантии
Лучшие кредитные карты
Лучшие личные займы
Лучшие студенческие ссуды
Лучшее страхование жизни
Лучшее автострахование
Советники
Ваша практика
Управление практикой
Продолжая образование
Карьера финансового консультанта
Инвестопедия 100
Управление благосостоянием
Портфолио Строительство
Финансовое планирование
Академия
Популярные курсы
Инвестирование для начинающих
Станьте дневным трейдером
Торговля для начинающих
Технический анализ
Курсы по темам
Все курсы
Курсы трейдинга
Курсы инвестирования
Финансовые профессиональные курсы
Представлять на рассмотрение
Извините, страница, которую вы ищете, недоступна.Вы можете найти то, что ищете, используя наше меню или параметры поиска.
дом
О нас
Условия эксплуатации
Словарь
Редакционная политика
Рекламировать
Новости
Политика конфиденциальности
Связаться с нами
Карьера
Уведомление о конфиденциальности для Калифорнии
#
А
B
C
D
E
F
грамм
ЧАС
я
J
K
L
M
N
О
п
Q
р
S
Т
U
V
W
Икс
Y
Z
Investopedia является частью издательской семьи Dotdash.
Страница не найдена
Образование
Общий
Словарь
Экономика
Корпоративные финансы
Рот ИРА
Акции
Паевые инвестиционные фонды
ETFs
401 (к)
Инвестирование / Торговля
Основы инвестирования
Фундаментальный анализ
Управление портфелем
Основы трейдинга
Технический анализ
Управление рисками
Рынки
Новости
Новости компании
Новости рынков
Торговые новости
Политические новости
Тенденции
Популярные акции
Яблоко (AAPL)
Тесла (TSLA)
Amazon (AMZN)
AMD (AMD)
Facebook (FB)
Netflix (NFLX)
Симулятор
Твои деньги
Личные финансы
Управление благосостоянием
Бюджетирование / экономия
Банковское дело
Кредитные карты
Домовладение
Пенсионное планирование
Налоги
Страхование
Обзоры и рейтинги
Лучшие онлайн-брокеры
Лучшие сберегательные счета
Лучшие домашние гарантии
Лучшие кредитные карты
Лучшие личные займы
Лучшие студенческие ссуды
Лучшее страхование жизни
Лучшее автострахование
Советники
Ваша практика
Управление практикой
Продолжая образование
Карьера финансового консультанта
Инвестопедия 100
Управление благосостоянием
Портфолио Строительство
Финансовое планирование
Академия
Популярные курсы
Инвестирование для начинающих
Станьте дневным трейдером
Торговля для начинающих
Технический анализ
Курсы по темам
Все курсы
Курсы трейдинга
Курсы инвестирования
Финансовые профессиональные курсы
Представлять на рассмотрение
Извините, страница, которую вы ищете, недоступна.Вы можете найти то, что ищете, используя наше меню или параметры поиска.
дом
О нас
Условия эксплуатации
Словарь
Редакционная политика
Рекламировать
Новости
Политика конфиденциальности
Связаться с нами
Карьера
Уведомление о конфиденциальности для Калифорнии
#
А
B
C
D
E
F
грамм
ЧАС
я
J
K
L
M
N
О
п
Q
р
S
Т
U
V
W
Икс
Y
Z
Investopedia является частью издательской семьи Dotdash.
Страница не найдена
Образование
Общий
Словарь
Экономика
Корпоративные финансы
Рот ИРА
Акции
Паевые инвестиционные фонды
ETFs
401 (к)
Инвестирование / Торговля
Основы инвестирования
Фундаментальный анализ
Управление портфелем
Основы трейдинга
Технический анализ
Управление рисками
Рынки
Новости
Новости компании
Новости рынков
Торговые новости
Политические новости
Тенденции
Популярные акции
Яблоко (AAPL)
Тесла (TSLA)
Amazon (AMZN)
AMD (AMD)
Facebook (FB)
Netflix (NFLX)
Симулятор
Твои деньги
Личные финансы
Управление благосостоянием
Бюджетирование / экономия
Банковское дело
Кредитные карты
Домовладение
Пенсионное планирование
Налоги
Страхование
Обзоры и рейтинги
Лучшие онлайн-брокеры
Лучшие сберегательные счета
Лучшие домашние гарантии
Лучшие кредитные карты
Лучшие личные займы
Лучшие студенческие ссуды
Лучшее страхование жизни
Лучшее автострахование
Советники
Ваша практика
Управление практикой
Продолжая образование
Карьера финансового консультанта
Инвестопедия 100
Управление благосостоянием
Портфолио Строительство
Финансовое планирование
Академия
Популярные курсы
Инвестирование для начинающих
Станьте дневным трейдером
Торговля для начинающих
Технический анализ
Курсы по темам
Все курсы
Курсы трейдинга
Курсы инвестирования
Финансовые профессиональные курсы
Представлять на рассмотрение
Извините, страница, которую вы ищете, недоступна.Вы можете найти то, что ищете, используя наше меню или параметры поиска.
дом
О нас
Условия эксплуатации
Словарь
Редакционная политика
Рекламировать
Новости
Политика конфиденциальности
Связаться с нами
Карьера
Уведомление о конфиденциальности для Калифорнии
#
А
B
C
D
E
F
грамм
ЧАС
я
J
K
L
M
N
О
п
Q
р
S
Т
U
V
W
Икс
Y
Z
Investopedia является частью издательской семьи Dotdash.
Страница не найдена
Образование
Общий
Словарь
Экономика
Корпоративные финансы
Рот ИРА
Акции
Паевые инвестиционные фонды
ETFs
401 (к)
Инвестирование / Торговля
Основы инвестирования
Фундаментальный анализ
Управление портфелем
Основы трейдинга
Технический анализ
Управление рисками
Рынки
Новости
Новости компании
Новости рынков
Торговые новости
Политические новости
Тенденции
Популярные акции
Яблоко (AAPL)
Тесла (TSLA)
Amazon (AMZN)
AMD (AMD)
Facebook (FB)
Netflix (NFLX)
Симулятор
Твои деньги
Личные финансы
Управление благосостоянием
Бюджетирование / экономия
Банковское дело
Кредитные карты
Домовладение
Пенсионное планирование
Налоги
Страхование
Обзоры и рейтинги
Лучшие онлайн-брокеры
Лучшие сберегательные счета
Лучшие домашние гарантии
Лучшие кредитные карты
Лучшие личные займы
Лучшие студенческие ссуды
Лучшее страхование жизни
Лучшее автострахование
Советники
Ваша практика
Управление практикой
Продолжая образование
Карьера финансового консультанта
Инвестопедия 100
Управление благосостоянием
Портфолио Строительство
Финансовое планирование
Академия
Популярные курсы
Инвестирование для начинающих
Станьте дневным трейдером
Торговля для начинающих
Технический анализ
Курсы по темам
Все курсы
Курсы трейдинга
Курсы инвестирования
Финансовые профессиональные курсы
Представлять на рассмотрение
Извините, страница, которую вы ищете, недоступна.Вы можете найти то, что ищете, используя наше меню или параметры поиска.
дом
О нас
Условия эксплуатации
Словарь
Редакционная политика
Рекламировать
Новости
Политика конфиденциальности
Связаться с нами
Карьера
Уведомление о конфиденциальности для Калифорнии
#
А
B
C
D
E
F
грамм
ЧАС
я
J
K
L
M
N
О
п
Q
р
S
Т
U
V
W
Икс
Y
Z
Investopedia является частью издательской семьи Dotdash.Коэффициент покрытия
— Руководство к пониманию всех коэффициентов покрытия
Что такое коэффициент покрытия?
Коэффициент покрытия — это любой из группы финансовых коэффициентов, используемых для измерения способности компании выплачивать свои финансовые обязательства. Емкость долга. Емкость долга — это общая сумма долга, которую компания может понести и погасить в соответствии с условиями соглашения о долге. Более высокий коэффициент указывает на большую способность компании выполнять свои финансовые обязательства, в то время как более низкий коэффициент указывает на меньшую способность.Коэффициенты покрытия обычно используются кредиторами и кредиторами Ведущие банки в США По данным Федеральной корпорации по страхованию вкладов США, по состоянию на февраль 2014 г. в США насчитывалось 6799 коммерческих банков, застрахованных FDIC, для определения финансового положения потенциального заемщика.
Наиболее распространенные коэффициенты покрытия:
Коэффициент покрытия процентов Коэффициент покрытия процентов Коэффициент покрытия процентов (ICR) — это финансовый коэффициент, который используется для определения способности компании выплачивать проценты по непогашенному долгу.: Способность компании оплачивать процентные расходы Процентные расходы Процентные расходы возникают в связи с деятельностью компании, которая финансируется за счет заемных средств или аренды капитала. Проценты указаны в отчете о прибылях и убытках, но могут также (только) по ее долгу
Коэффициент покрытия обслуживания долга Коэффициент покрытия обслуживания долга Коэффициент покрытия обслуживания долга (DSCR) измеряет способность компании использовать свой операционный доход для погашения всех свои долговые обязательства, включая погашение основной суммы долга и процентов по краткосрочным и долгосрочным долгам.: Способность компании выплатить все долговые обязательства, включая выплату основной суммы и процентов
Коэффициент покрытия денежных средств: Способность компании оплачивать процентные расходы с помощью остатка денежных средств
Коэффициент покрытия активов: компания должна погасить свои долговые обязательства своими активами
# 1 Коэффициент покрытия процентов
Коэффициент покрытия процентов Коэффициент покрытия процентов Коэффициент покрытия процентов (ICR) — это финансовый коэффициент, который используется для определения способности Компания выплатит проценты по непогашенной задолженности.(ICR), также называемый «умножением на заработанные проценты», оценивает, сколько раз компания способна выплатить процентные расходы по своему долгу за счет своего операционного дохода. В качестве общего ориентира минимально допустимым коэффициентом считается коэффициент покрытия процентов 1,5. Значение ICR ниже 1,5 может сигнализировать о риске дефолта и отказе кредиторов предоставить компании больше денег.
Формула
Коэффициент покрытия процентов = операционная прибыль / процентные расходы
Пример
Компания сообщает операционную прибыль в размере 500 000 долларов США.Компания обязана выплатить проценты в размере 60 000 долларов США.
Покрытие процентов = 500 000 долл. США / (60 000 долл. США) = 8,3x
Таким образом, компания сможет выплатить процентные платежи в 8,3 раза больше своего операционного дохода.

# 2 Коэффициент покрытия обслуживания долга
Коэффициент покрытия обслуживания долга Коэффициент покрытия обслуживания долга Коэффициент покрытия обслуживания долга (DSCR) измеряет способность компании использовать свой операционный доход для погашения всех своих долговых обязательств, включая погашение долга. основная сумма и проценты по краткосрочным и долгосрочным долгам.(DSCR) оценивает способность компании использовать свой операционный доход для погашения своих долговых обязательств, включая проценты. DSCR часто рассчитывается, когда компания берет ссуду в банке, финансовом учреждении или другом ссудодателе. DSCR менее 1 предполагает неспособность обслуживать долг компании. Например, DSCR, равный 0,9, означает, что чистого операционного дохода достаточно только для покрытия 90% годового долга и выплат по процентам. Как правило, идеальный коэффициент покрытия долга составляет 2 или выше.
Формула
Коэффициент покрытия обслуживания долга = Операционная прибыль / Общее обслуживание долга
Пример
Например, финансовый отчет компании показывает следующие цифры:
Операционная прибыль: 500000 долларов США
Процентные расходы: 100000 долларов США
Основные выплаты: 150 000 долларов США
Покрытие долга = 500 000 долларов США / (100 000 долларов США + 150 000 долларов США) = 2.0x
Таким образом, компания сможет покрыть обслуживание долга в 2 раза за счет операционного дохода.
# 3 Коэффициент покрытия денежных средств
Это еще один дополнительный коэффициент, известный как коэффициент покрытия денежных средств, который используется для сравнения остатка денежных средств компании с годовыми процентными расходами. Это очень консервативный показатель, поскольку он сравнивает только наличные денежные средства (никакие другие активы) с процентными расходами компании по отношению к ее долгу.
Формула
Коэффициент покрытия денежных средств = Общая сумма денежных средств / Общие процентные расходы
Пример
Рассмотрим компанию со следующей информацией:
Остаток денежных средств: 50 миллионов долларов США
Краткосрочная задолженность: 12 миллионов долларов США
Долгосрочная задолженность: 25 миллионов долларов
Процентные расходы: 2 доллара.5 миллионов
Денежное покрытие = 50 миллионов долларов / 2,5 миллиона долларов = 20,0x
Это означает, что компания может покрыть свои процентные расходы в двадцать раз больше. Поскольку остаток денежных средств превышает общий остаток долга, компания также может погасить всю задолженность наличными деньгами.
# 4 Коэффициент покрытия активов
Коэффициент покрытия активов (ACR) оценивает способность компании погашать свои долговые обязательства путем продажи своих активов. Другими словами, этот коэффициент оценивает способность компании погашать долговые обязательства активами после их погашения.Приемлемый уровень покрытия активов зависит от отрасли. ASR, равный 1, означает, что компания просто сможет выплатить все свои долги, продав все свои активы. ASR выше 1 означает, что компания сможет выплатить все долги, не продавая все свои активы.
Формула
Коэффициент покрытия активов = ((Всего активов — Нематериальные активы) — (Текущие обязательства — Краткосрочный долг)) / Всего долговых обязательств
Пример
Например, финансовые показатели компании включают:
Общие активы: 170 миллионов долларов
Нематериальные активы: 30 миллионов долларов
Текущие обязательства: 30 миллионов долларов
Краткосрочный долг: 20 миллионов долларов
Общий долг: 100 миллионов долларов
Покрытие активов = ( (170 миллионов долларов — 30 миллионов долларов) — (30 миллионов долларов — 20 миллионов долларов)) / 100 миллионов долларов = 1.3x
Таким образом, компания сможет выплатить все свои долги, не продавая все свои активы.
Дополнительные ресурсы
CFI — глобальный поставщик Программы аналитиков финансового моделирования и оценки. уверенность, необходимая для вашей финансовой карьеры. Зарегистрируйтесь сегодня !, сертификат для финансовых аналитиков, которые хотят проводить анализ мирового уровня.Чтобы продолжить обучение и продвигаться по карьерной лестнице, вам будут полезны следующие дополнительные ресурсы CFI:
Стоимость долга Стоимость долга Стоимость долга — это доход, который компания предоставляет своим держателям долга и кредиторам. Стоимость долга используется в расчетах WACC для анализа оценки.
График долга График долга График долга включает в себя весь долг, имеющийся у предприятия, в зависимости от его срока погашения и процентной ставки. В финансовом моделировании потоки процентных расходов
Старший и субординированный долг Старший и субординированный долг Чтобы понять приоритетный и субординированный долг, мы должны сначала проанализировать капитал.