Распределительная арматура: АРМАТУРА РАСПРЕДЕЛИТЕЛЬНАЯ — это… Что такое АРМАТУРА РАСПРЕДЕЛИТЕЛЬНАЯ?

Содержание

Арматура трубопроводная

  • Главная
  • О компании
  • Обучение и техподдержка
  • Статьи и блог
  • Технический форум
  • Вопросы и ответы
  • Контакты

+ 7 (495) 268-0-242

[email protected] Написать нам +7 (495) 268-0-242 [email protected] Обратный звонок Регистрация Вход Каталог товаров
  • Трубопроводная арматура По назначению Безопасность Отвод потоков Перекрытие Регулировка По производителям ARI-Armaturen FluoroSeal Polix По сериям ARI EURO-WEDI ARI-ASTRA ARI-CHANGE ARI-CHECKO Посмотреть все >> По типу продукции Балансировочные клапаны Дисковые поворотные затворы Запасные части Запорно-регулирующие клапаны Посмотреть все >>
  • Системы промышленных пластиков По материалу Полипропилен (PPR) Промышленный пластик (PVC-U) По производителям Georg Fischer Georg Fischer Techno Plastic ProAqua SupraTherm Посмотреть все >> По типу продукции Аксессуары и инструменты Втулки Гайки Датчики Посмотреть все >>
  • Системы очистки воды По типу оборудования Системы механической предочистки Системы обезвоживания По этапу очистки Обезвоживание Предочистка
  • Промышленная химия По основному веществу

Распределительно-смесительная арматура

 Распределительно-смесительная арматура АРМАТЭК 

Трубопроводная арматура, устанавливаемая на трубопроводах, оборудовании и различных емкостях, управляет потоком рабочей среды посредством изменения проходного сечения. Слово «управление» объединяет шесть функций трубопроводной арматуры — открытие, перекрытие, разделение, регулирование, распределение и смешивание. За два последних отвечает ее вид, носящий название распределительно-смесительная арматура.

Распределительно-смесительная арматура:

  • распределяет поток рабочей среды по двум и более направлениям;
  • смешивает потоки рабочей среды.

Самый наглядный пример ее работы, — перемешивая горячую и холодную воду, обеспечивать получение требуемой температуры потока.

О терминологии в трубопроводной арматуре

Определение распределительно-смесительной арматуры в нормативных документах за прошедшие более чем три десятилетия фактически не претерпело никаких изменений. Хотя некоторые нюансы есть. Если в «ГОСТ 24856-81. Арматура трубопроводная промышленная. Термины и определения» применение по отдельности частей сложного прилагательного «распределительно-смесительная» — распределительная или смесительная арматура — никак не комментировалось, то «Стандарт ЦКБА 011-2004. Арматура трубопроводная. Термины и определения» и «ГОСТ Р 52720-2007. Арматура трубопроводная. Термины и определения» их использование в таком виде не рекомендуют (или не рекомендовали, поскольку ГОСТ Р 52720-2007 уже официально отменен). В действующем сегодня «ГОСТ 24856-2014. Арматура трубопроводная. Термины и определения» применение терминов «распределительная арматура» — для арматуры, предназначенной только для распределения, и «смесительная арматура» — для арматуры, предназначенной только для смешивания потоков рабочей среды, считается возможным.

Во всех нормативных документах, регулирующих терминологию в трубопроводной арматуре, сказано о таких разновидностях распределительно-смесительной арматуры, как разделительный и смесительный клапаны. А в ГОСТ 24856-81 — еще и о распределительном кране. Интересно, что в этом же ГОСТ смесительный клапан назван регулирующим клапаном, что скорее прямо, чем косвенно, должно было свидетельствовать о его принадлежности к регулирующей арматуре. В ГОСТ 24856-2014 прилагательного «регулирующий» в формулировке определения смесительного клапана нет, зато одна из его глав называется «Разновидности регулирующей и распределительно-смесительной арматуры», что лишний раз подтверждает функциональную близость этих видов трубопроводной арматуры. Во многих классификациях смесительная арматура рассматривается как обладающая определенными особенностями «ветвь» регулирующей арматуры.

В рекламных буклетах и прайс-листах ряда компаний — производителей и поставщиков трубопроводной арматуры, можно встретить не установленные в нормативных документах термины «запорно-распределительная арматура» и запорно-смесительная арматура.

Слово «арматура» широко употребляется не только в терминологии, относящейся к трубопроводной арматуре, но и в других областях техники и технологий, например, в производстве железобетонных конструкций. Там используются монтажная, рабочая и распределительная арматура. (Еще одно название распределительной арматуры — конструктивная). Поэтому такие выражения, как «минимальный диаметр распределительной арматуры в плитах» или «распределительная арматура служит для равномерного распределения нагрузок», при всем своем внешнем сходстве с терминологией принятой в арматуростроении, не имеют к ней никакого отношения.

Многоходовая арматура

Среди разновидностей трубопроводной арматуры по конструкции и формообразованию корпуса в нормативах выделена т. н. многоходовая арматура. Это название носит распределительно-смесительная арматура, с суммарным числом патрубков три и более. Одновременно или попеременно рабочая среда входит и выходит в один или несколько из них. Например, в трехходовой арматуре возможны следующие варианты движения рабочей среды:

  • рабочая среда входит в два патрубка, выходит в один — процесс смешивания;
  • входит в один патрубок, а выходит в два — процесс распределения;
  • входя в один патрубок, попеременно выходит в один из двух других.

Изготавливаются также четырехходовые, пятиходовые и содержащие в своем определении еще бо́льшие значения числительного клапаны и краны. Такие многоходовые устройства используются в различной аппаратуре: газовых дозаторах, устройствах для отбора проб (например, воздуха), различном лабораторном и промышленном оборудовании, для отбора или подачи теплоносителя из разных температурных слоев в накопительных водонагревателях и т. д.

Смесительные клапаны

Так называются клапаны, чье назначение — смешивать потоки двух и более рабочих сред, различных по параметрам и (или) свойствам.

Смесительные клапаны широко используют в коммунальной сфере — в общественных и жилых зданиях при устройстве приточной вентиляции, водоснабжения, теплоснабжения. Их устанавливают в котельных, местных и центральных тепловых пунктах.

Применение много ходовых смесительных клапанов в системах отопления, позволяет организовать раздельные регулируемые контуры, способные защитить отопительные котлы от низкотемпературной коррозии. Смесительные клапаны помогают обеспечивать стабильные параметры работы особенно популярных сегодня комфортных и энергосберегающих систем низкотемпературного отопления, таких как теплые водяные полы и встроенное настенное отопление.

Автоматическое поддержание с высокой точностью (до десятых долей градуса Цельсия) требуемой температуры за счет смешивания в нужных пропорциях высоко- и низкотемпературной составляющих потока теплоносителя, делают возможным термостатические смесительные клапаны. Рабочей средой может быть не только вода, но и другие жидкости и газы, не оказывающие на такой клапан ярко выраженного коррозионного воздействия. Управлять его работой можно с помощью термостатической головки — регулятора прямого действия, или сервопривода — исполнительного механизма дистанционного управления, получающего команду от управляющего устройства, например, от контроллера.

Термостатические смесительные клапаны используются также для предотвращения ожогов у пользователей систем горячего водоснабжения.

Температура — не единственный параметр, которым управляют, смешивая потоки рабочей среды. Можно добиваться требуемой плотности потока, например, его разжижения.

Распределительные клапаны

Распределительные клапаны, направляя рабочую среду в один из нескольких трубопроводов, служат для эффективного перераспределения потока по определенным направлениям.

Распределительные клапаны могут быть однопозиционными и двухпозиционными, прямого и непрямого действия.

Трехходовые и четырехходовые распределительные клапаны используют для управления пневмо- и гидроприводами, соответственно, — одностороннего и двухстороннего действия. Широкое распространение получили распределительные клапаны с электромагнитным приводом (иногда их называют соленоидные клапаны), осуществляющие автоматическое и дистанционное с помощью пульта управление гидравлическими и пневматическими приводами трубопроводной арматуры, установленной на объектах электроэнергетики и других отраслей промышленности. В частности, в нефтегазовой отрасли, где распределительные клапаны являются компонентами систем управления устьевым оборудованием. Управление распределительными электромагнитными клапанами осуществляется с помощью одного или двух электромагнитов. В зависимости от вида воздействия на исполнительный механизм различают тянущие и толкающие электромагниты.

Фиксация положения золотника в распределительном клапане может происходить за счет усилий создаваемых давлением рабочей среды, постоянной подачи тока в обмотки электромагнита или с помощью механического фиксатора (защелки).

Режимы работы электромагнита (-ов) распределительного клапана бывают длительными и кратковременными. Например, на промышленных гидравлических прессах устанавливают распределительные клапаны, срабатывающие одновременно с включением электромагнита. Как только электромагнит выключается, перестает работать распределительный клапан.

Распределительные краны

Для перераспределения потоков рабочей среды по нескольким направлениям могут использоваться распределительные краны. Их применяют для регулирования теплоотдачи отопительных приборов, в теплых полах и горячем водоснабжении (ГВС).

Наглядными примерами сантехнической распределительно-смесительной арматуры является трехходовой кран, служащий для регулирования теплоотдачи отопительных приборов, или распределительный кран, от положения ручки которого, зависит, куда направится поток воды, — наполнять ванну или в шланг для душа.

С помощью распределительных кранов управляют движением сжатого воздуха в пневмосистемах, в частности, работой пневмодвигателей. Их устанавливают в гидравлических системах для регулирования работы, входящих в их состав гидравлических устройств.

Распределительно-смесительная арматура — универсальное оборудование. Используя смесительные и распределительные клапаны, а также распределительные краны, можно эффективно управлять самыми разными рабочими средами: водой и водными растворами, паром, нефтью, нефтепродуктами, природным газом, азотом, кислородом, углекислым газом и т. д.

Для изготовления распределительно-смесительной арматуры используют широкий спектр конструкционных материалов: все виды сталей — углеродистую, легированную, нержавеющую, а также чугун, латунь, титан.

Применяются все возможные способы присоединения к трубопроводу: муфтовое, под приварку, фланцевое, цапковое, штуцерное.

Такое разнообразие материалов и конструкций обеспечивают огромные функциональные возможности распределительно-смесительной арматуры.

Интересная особенность — среди всех основных видов трубопроводной арматуры распределительно-смесительная арматура единственная, содержит в своем наименовании сложное, написанное через дефис, прилагательное. Любые другие, в чьем названии присутствует этот небуквенный орфографический знак, относятся к комбинированной арматуре (запорно-регулирующая, запорно-обратная и т. д.). Несмотря на почти полную противоположность процессов смешивания и распределения, их выполнение обеспечивают конструктивно и функционально близкие между собой технические устройства. Настолько близкие, что в процессе классификации их даже не потребовалось разносить по разным тематическим «ячейкам», ограничившись одним видом, носящим название распределительно-смесительная арматура.

Виды запорной арматуры, ее назначение и конструкция — ЭкоМонтаж

Современные производители предлагают множество видов запорной арматуры. Продукция различается назначением, принципом действия, габаритами. Она используется при организации нефтепроводов, водоподающих и водоотводящих сетей.

В статье мы расскажем о видах запорной арматуры, ее назначении и конструкции. Сведения пригодятся домашним мастерам, начинающим проектировщикам и монтажникам. Читатели узнают, что относится к запорной арматуре, научатся подбирать подходящие изделия.

Материал содержит информацию о запорных, регулирующих и предохраняющих механизмах. В статье представлена классификация устройств, присутствуют рекомендации по их приемке и эксплуатации.

Задвижки

Распространенный тип запорной арматуры. Задвижки удобны в использовании, имеют простую конструкцию. Регулируют интенсивность рабочего потока, осуществляют полное перекрытие магистрали.

В состав устройства входят:

  • корпус;
  • шток;
  • маховик;
  • диск;
  • уплотнители;
  • крепежные элементы.

Конструктивное исполнение позволяет устанавливать устройство в отапливаемых и неотапливаемых помещениях. Запорный модуль крепится посредством фланцев, герметичность соединений проверяется визуально.

Достоинства изделия:

  • малое гидравлическое сопротивление;
  • умеренные габариты;
  • незначительные расходы на обслуживание.

Регулировка задвижки происходит вращательными движениями, что исключает быстрое изменение пропускной способности.

Вентили

Запорная арматура, вид и назначение которой схожи с параметрами задвижки. Основное отличие — использование золотника вместо поворотного диска.

Арматура состоит из следующих компонентов:

  • корпус;
  • шток;
  • золотник;
  • маховик;
  • уплотнительные элементы;
  • соединительные болты.

Вентили имеют ручной или электрический привод. С их помощью прокладываются магистрали, транспортирующие бытовые и технические жидкости. При подборе устройств учитывается тип носителя, диаметр трубопровода, специфика внешнего воздействия.

Клапаны

Использование обратных клапанов исключает движение рабочего потока в неправильном направлении. Трубопроводная арматура данного вида защищает насосное, фильтрационное и учетное оборудование. Она обеспечивает корректную эксплуатацию емкостей, минимизирует потерю рабочего носителя в случае протечки.

Достоинства трубопроводных клапанов:

  • возможность эксплуатации при высоком давлении;
  • простое техническое обслуживание;
  • предотвращение обратного хода газов и жидких сред;
  • умеренные габариты;
  • быстрый и простой монтаж;
  • вариативность исполнения.

Продукцию можно отнести к предохранительным элементам. Она является неотъемлемой частью промышленных и хозяйственных трубопроводов.

Затворы

Ключевое назначение затвора — полное перекрытие магистрали. В состав изделия входят:

Арматурный словарь

Термин

Определение 

Трубопроводная арматура (арматура)

Техническое устройство, устанавливаемое на трубопроводах и емкостях, предназначенное для управления (перекрытия, регулирования, распределения, смешивания, фазоразделения) потоком рабочей среды (жидких, газообразных, газожидкостных, порошкообразных, суспензий и т. п.) путем изменения площади проходного сечения.

Арматура общепромышленного назначения (промышленная арматура, арматура общего назначения)

Арматура, имеющая многоотраслевое применение, к которой не предъявляют какие-либо специальные требования конкретного заказчика.

Арматура специального назначения (специальная арматура)

Арматура, которую разрабатывают и изготовляют с учетом специальных требований заказчика применительно к конкретным условиям эксплуатации.

Вакуумная арматура

Арматура, обеспечивающая выполнение своих функций при рабочих давлениях менее 0.1 МПа (1,0 кгс/см2) (абсолютное).

Фонтанная арматура

Комплект арматуры, предназначенный для оборудования устья нефтяных и газовых скважин с целью их герметизации, контроля и регулирования режима эксплуатации.

Автоматически действующая арматура

Арматура, срабатывание которой происходит без участия человека.

Вид арматуры

Классификационная единица, характеризующая функциональное назначение арматуры (запорная арматура, регулирующая арматура, предохранительная арматура и т. д.)

Тип арматуры

Классификационная единица, характеризующаяся направлением перемещения запирающего или регулирующего элемента относительно потока рабочей среды и определяющая основные конструктивные особенности арматуры (задвижка, кран, клапан.)

Таблица фигур (т/ф)

Условное обозначение, представляющее собой сочетание букв и цифр, определяющих вид и тип арматуры, конструктивное исполнение арматуры, материальное исполнение корпуса, вид и материал уплотнения в затворе, вид привода.

Пример — т/ф 31с986 нж (31 — задвижка: с — стальная; 9 — управление электроприводом: 86 — конкретное конструктивное исполнение: нж — наплавка в затворе — нержавеющая сталь).

Характеристики технические

Информация, приводимая в технических документах на арматуру, содержащая сведения о номинальном диаметре, номинальном или рабочем давлении, температуре рабочей среды, параметрах окружающей среды, габаритных размерах, массе, показателях надежности и других показателях, характеризующих применяемость арматуры в конкретных эксплуатационных условиях.

Арматура с дистанционно расположенным приводом (арматура под дистанционное управление)

Арматура, которая управляется приводом (исполнительным механизмом), не установленным непосредственно на арматуре.

Арматура прямого действия

Арматура, работающая от энергии рабочей среды без использования вспомогательных устройств (встроенного импульсного механизма либо вынесенной импульсной арматуры).

Арматура непрямого действия

Арматура, работающая от энергии рабочей среды, с использованием вспомогательных устройств (встроенного импульсного механизма либо вынесенной импульсной арматуры).

Исполнение арматуры

Вариант базовой конструкции арматуры, отличающийся отдельными техническими характеристиками: материалом корпусных деталей, присоединением к трубопроводу, приводом и др. при одинаковых значениях номинального диаметра и номинального (или рабочего) давления, о чем информация содержится в одном групповом или базовом конструкторском документе.

Антистатическое исполнение

Испол

Линейная арматура для ЛЭП — виды элементов, монтаж, хранение

Для передачи электричества на большие расстояния применяются линии электропередач (ЛЭП). Они состоят из четырех основных элементов — опорные конструкции, провода, электрическое оборудование и арматурные элементы. Опорные конструкции имеют большие размеры, а делаются они обычно из железобетона или металлических сплавов (сталь, чугун).  Особое положение занимает линейная арматура для ЛЭП. Главной функцией устройств этого типа является соединение электрических кабелей друг с другом, а также создание электрогирлянд и их прикрепление к линиям электропередач.

Различают около 10 разновидностей линейной арматуры, а выбирать ту или иную деталь нужно в зависимости от технических особенностей линии электропередачи. При монтаже нужно учитывать правила ГОСТ и международные нормы. Но какие технические задачи решают арматурные запчасти? Как подобрать деталь согласно ГОСТ? Как правильно перевозить арматурные детали? В нашей статье мы узнаем ответы на эти вопросы.

Общие сведения

Линейная арматура для линий электропередач — типовые специальные детали, которые монтируются на ЛЭП. Главная задача — фиксация электрических кабелей, объединение несколько независимых кабелей в комплексные электрогирлянды, фиксация гирлянд на ЛЭП, стабилизация уровня вибрации, защита деталей от механической деформации. Арматурные запчасти делаются из металлических сплавов. Самыми популярными металлами являются сталь и чугун, а также разновидности сплавов на основе цветных металлов (латунь, дюралюминий и другие).

Использование, хранение и транспортировка линейной арматуры регулируется государственными нормами, законами; основной регулирующий документ — ГОСТ 13276-79. Согласно ГОСТ арматура должна быть такой:

  • Высокая механическая прочность. Детали должны быть прочными, надежными. Они не должны разрушается под действием резких механических ударов. В случае кратковременной механической деформации конструкция должна сохранить свою форму без образования трещин.
  • Высокое механическое сопротивление усталости. Детали должны хорошо переносить легкие электромеханические удары при прохождении тока по проводам. Риск обра

Справка в Интернете — Учебники — Distribution Fit

Дистанционная

Сводка

Знание модели распределения данных поможет вам продолжить правильный анализ. или сделайте оценку ваших данных. Инструмент Distribution Fit помогает пользователям изучить распределение своих данных и оценить параметры распределения.

Что вы узнаете

Из этого туториала Вы узнаете:

  • Как выполнить распределение, соответствующее практическим данным с Origin
  • Как интерпретировать сгенерированные результаты

User Story

Строитель пытается решить, сколько новых домов ему следует построить в следующем году, основываясь на прошлых продажах домов в окрестностях.Он хотел бы знать следующее:

  • Если он собирается построить 80 новых домов, какова вероятность, что все они будут проданы?
  • Строитель считает, что он может получить прибыль, если существует не менее 60% вероятности того, что он продаст все свои дома. Сколько домов ему построить?


Для решения этой проблемы застройщику дома необходимо:

  • Выполните распределение по выборке данных (дома, проданные в окрестностях)
  • Выберите наиболее подходящее распределение
  • Рассчитать вероятность, используя кумулятивную функцию распределения выбранного распределения
  • Если вероятность больше 60%, пересмотрите расписание.

Выбор распределений

  1. Начните с нового проекта или новой книги. Импортируйте файл данных: \ Samples \ Statistics \ HouseSold.dat
  2. Выделите столбец B, выберите Plot> 2D: Histogram: Histogram из меню Origin.
  3. При выборе распределения рассмотрите следующие факты:
    • Данные берутся только для целочисленных значений, поэтому мы можем рассмотреть возможность соответствия как непрерывному, так и дискретному распределению.(Если есть числа с плавающей запятой, можно рассматривать только непрерывные распределения). Однако, поскольку обычно непрерывные распределения обеспечивают лучшее соответствие, чем дискретные распределения, мы хотим выбирать из непрерывных распределений.
    • Стоимость проданного нового дома — положительные значения, нормальное распределение рассматривать не нужно, оно может принимать отрицательные значения
    • Посмотрите на гистограмму, данные сгруппированы вокруг значения, нам не нужно учитывать экспоненциальное распределение, которое для данных чрезвычайно асимметрично

Выполнение распределения распределения

  1. Вернитесь на рабочий лист HouseSold и выделите столбец B.В строке меню выберите Statistics: Descriptive Statistics: Distribution Fit menu
  2. В открывшемся диалоговом окне на вкладке Распределения снимите флажок Нормальный и выберите следующие три распределения на основе выводов в разделе «Выбор распределений».
  3. На вкладке Plots выберите Probability Plot
  4. На вкладке Goodness of Fit отметьте все три метода. Щелкните OK , чтобы применить настройки и закрыть диалоговое окно.

Сравнение и выбор моделей фитингов

Мы можем сравнить и выбрать подгоночную модель на основе следующих результатов подгонки распределения:

  • График вероятности (P-P)
    Чем ближе все точки разброса являются опорной линией, тем лучше распределение для набора данных. На графике вероятности и логнормальное, и гамма-распределение можно рассматривать как хорошие модели для данных.
  • Тесты на пригодность таблица
    Посмотрите на P-значения в таблице, если p-значение меньше 0,05, это означает, что мы отклоняем распределение на уровне 0,05. P-значение логнормального и гамма больше 0,05, то из критериев согласия мы можем видеть, что и логнормальное, и гамма являются хорошими моделями для данных.

Из графика вероятности (P-P) и таблицы критериев согласия , мы можем сделать вывод, что логнормальная и гамма-диаграмма являются хорошим выбором. Здесь мы выбираем логнормальное в качестве примера для дальнейшего анализа.

Оценка

После того, как лучшая модель распределения найдена, мы можем использовать функции CDF и INV для вычисления этих вероятностей:

  • Если он собирается построить 80 новых домов, какова вероятность, что все они будут проданы?
  • Сколько домов нужно построить, если он надеется продать все дома с вероятностью 60%?
  1. Чтобы ответить на первый вопрос, откройте окно команд или окно сценария из меню Windows и введите команды, как показано ниже.
     logncdf (80, 3.94262, 0,35614) = 
    , где 3,94262 — это мю, а 0,35614 — сигма, получено из таблицы оценок параметров в листе отчета.
  2. Вы получите
     logncdf (80, 3.94262, 0,35614) = 0,8
  3. 85728793
    Мы можем сделать вывод, что если строитель построит 80 новых домов, с вероятностью 89% он НЕ продаст все эти дома.
  1. Чтобы ответить на второй вопрос, запустите приведенный ниже сценарий в окне команд или в окне сценариев
     logninv (1-0.6, 3.94262, 0.35614) = 
  2. Вы получите
     logninv (1-0,6, 3,94262, 0,35614) = 47,105650533425 
    Можно сделать вывод, что застройщик с большей вероятностью получит прибыль, если построит 47 новых домов.

Мы выбираем логнормальную модель в разделе Выбор распределения , поэтому для оценки используем logncdf и logninv. Если мы выберем гамму, мы можем использовать gamcdf и gaminv для оценки, что приведет к аналогичному выводу.

Примечания: Есть также другие описательные статистические данные и графики в результатах Distribution Fit , которые помогут вам быстро просмотреть свои данные
  • Описательная статистика таблица
  • Квантили таблица
  • Гистограмма
  • Блок-схема
  • CDF (График функции совокупного распределения)

Статистические распределения — Бесплатная программа для статистики и прогнозирования (калькуляторы) v. 1.2.1

Чтобы цитировать Wessa.net в публикациях, используйте:
Wessa, P. (2020), Free Statistics Software, Office for Research Development and Education,
version 1.2.1, URL https://www.wessa.net/

© Все права защищены. Академическая лицензия только для некоммерческого использования.
Бесплатное использование научного контента, услуг и приложений на этом веб-сайте предоставляется только для некоммерческого использования. В любом слючае, источник (URL) всегда должен быть четко отображен.Ни при каких обстоятельствах вы разрешили воспроизводить, копировать или распространять дизайн, макет или любые содержание этого веб-сайта (для коммерческого использования), включая любые содержащиеся в нем материалы без письменного разрешения.

Информация предоставлена на этом веб-сайте предоставляется «КАК ЕСТЬ» без каких-либо гарантий, либо явные или подразумеваемые, включая, помимо прочего, гарантии товарность, пригодность для определенной цели и ненарушение прав. Мы прилагаем разумные усилия для включения точной и своевременной информации и периодически обновлять информацию и программное обеспечение без предварительного уведомления.Мы не делать никаких гарантий или заявлений относительно точности или полноты такой информации (или программного обеспечения), и это не предполагает ответственность или ответственность за ошибки или упущения в содержании этого веб-сайта сайт или любые программные ошибки в онлайн-приложениях. Вы используете этот веб-сайт на СВОЙ СОБСТВЕННЫЙ РИСК. Ни при каких обстоятельствах и ни по какой правовой теории мы не несем ответственности перед вами или любым другим лицо для любых прямых, косвенных, особых, случайных, образцовых или косвенный ущерб, возникший в результате вашего доступа к этому веб-сайту или его использования.

Версия программного обеспечения: 1.2.1
Алгоритмы и программное обеспечение: Патрик Весса, доктор философии
Сервер: wessa.net

О нас | Комментарии, отзывы и ошибки | Политика конфиденциальности | Статистические ресурсы | Wessa.net Главная

РАСПРЕДЕЛИТЕЛЬНЫЙ ФИТИНГ 1 — Скачать PDF бесплатно

1 1 РАСПРЕДЕЛИТЕЛЬНАЯ ФИТИНГ

2 Что такое распределительная арматура? Подгонка распределения — это процедура выбора статистического распределения, которое наилучшим образом соответствует набору данных, сгенерированному некоторым случайным процессом.Другими словами, если у вас есть какие-то случайные данные, и вы хотите знать, какое конкретное распределение можно использовать для описания ваших данных, то подгонка распределения — это то, что вы ищете. 2

3 Кому и почему следует использовать дистрибутивы? Случайные факторы влияют на все области нашей жизни, и предприятиям, стремящимся добиться успеха в сегодняшней высококонкурентной среде, необходим инструмент, позволяющий справляться с рисками и неопределенностью. Использование вероятностных распределений — это научный способ решения проблемы неопределенности и принятия обоснованных деловых решений.На практике вероятностные распределения применяются в таких разнообразных областях, как актуарная наука и страхование, анализ рисков, инвестиции, исследования рынка, бизнес-исследования и экономические исследования, поддержка клиентов, добыча полезных ископаемых, инженерия надежности, химическая инженерия, гидрология, обработка изображений, физика, медицина, социология, демография и т. д. 3

4 Почему так важно выбрать наиболее подходящее распределение? Распределения вероятностей можно рассматривать как инструмент для работы с неопределенностью: вы используете распределения для выполнения конкретных вычислений и применяете результаты для принятия обоснованных бизнес-решений.Однако, если вы воспользуетесь неправильным инструментом, вы получите неверные результаты. Если вы выберете и примените несоответствующее распределение (то, которое не соответствует вашим данным), ваши последующие вычисления будут неверными, и это, безусловно, приведет к неправильным решениям. Во многих отраслях промышленности использование неправильных моделей может иметь серьезные последствия, такие как невозможность выполнить задачи или проекты вовремя, что приводит к значительным потерям времени и денег, неправильный технический проект, приводящий к повреждению дорогостоящего оборудования и т. Д.В некоторых конкретных областях, таких как гидрология, использование соответствующих распределений может быть еще более важным. Подгонка распределения позволяет вам разрабатывать достоверные модели случайных процессов, с которыми вы имеете дело, защищая вас от потенциальных потерь времени и денег, которые могут возникнуть из-за неправильного выбора модели, и позволяя вам принимать более эффективные бизнес-решения. 4

5 Могу я просто предположить нормальное распределение? Нормальный дистрибутив был разработан более 250 лет назад и, вероятно, является одним из старейших и часто используемых дистрибутивов.Так почему бы просто не использовать его? Это симметрично Функция плотности вероятности нормального распределения симметрична относительно своего среднего значения, и это распределение не может использоваться для моделирования данных со смещением вправо или влево: оно не ограничено Нормальное распределение определяется на всей действительной оси (- Бесконечность, + Бесконечность), и если характер ваших данных таков, что они ограничены или неотрицательны (могут принимать только положительные значения), то это распределение почти наверняка не подходит: 5 Его форма постоянна Форма Нормального распределения не зависит от параметров распределения.Даже если ваши данные симметричны по своей природе, возможно, что они лучше всего описываются одной из моделей с тяжелым хвостом, например распределением Коши:

6 Какое распределение мне выбрать? Вы не можете «просто угадать» и использовать какой-либо другой конкретный дистрибутив без тестирования нескольких альтернативных моделей, так как это может привести к ошибкам анализа. В большинстве случаев вам нужно подогнать два или более распределения, сравнить результаты и выбрать наиболее подходящую модель.Подходящие вам распределения «кандидатов» следует выбирать в зависимости от характера ваших данных вероятности. Например, если вам нужно проанализировать время наработки на отказ технических устройств, вам следует использовать неотрицательные распределения, такие как экспоненциальное или Weibull, поскольку время отказа не может быть отрицательным. Вы также можете применить некоторые другие методы идентификации на основе свойств ваших данных. Например, вы можете построить гистограмму и определить, являются ли данные симметричными, скошенными влево или вправо, и использовать распределения, имеющие одинаковую форму.6

7 Какой дистрибутив выбрать? Чтобы действительно соответствовать выбранным вами «кандидатам» распределения, вам необходимо использовать статистические методы, позволяющие оценить параметры распределения на основе данных вашей выборки. Решение этой проблемы предполагает использование определенных алгоритмов, реализованных в специализированном ПО. После того, как распределения настроены, необходимо определить, насколько хорошо выбранные вами распределения подходят вашим данным. Это можно сделать с помощью конкретных критериев согласия или визуально путем сравнения эмпирических (на основе данных выборки) и теоретических (подогнанных) графиков распределения.В результате вы выберете наиболее достоверную модель, описывающую ваши данные. 7

8 Анализ пояснительных данных (EDA) EDA включает: Описательную статистику (числовые сводки): среднее значение, медиана, диапазон, дисперсия, стандартное отклонение и т. Д. В SPSS выберите Анализировать: Описательная статистика: Описательные. Тесты Колмогорова-Смирнова и Шапиро-Уилка: эти методы проверяют, существенно ли одно распределение (например, ваш набор данных) отличается от другого (например, нормальное распределение), и дают числовой ответ — да или нет.Используйте тест Шапиро-Уилка, если размер выборки составляет от 3 до 2000, и тест Колмогорова-Смирнова, если размер выборки больше, чем К сожалению, в некоторых случаях оба этих теста могут давать вводящие в заблуждение результаты, поэтому «настоящие» статистики предпочитают графические данные. сюжеты для таких тестов. Графические методы: гистограммы частотного распределения, стержневые и листовые графики, диаграммы разброса, прямоугольные и усовидные графики. Графики нормальной вероятности: графики PP и QQ. Графики с планками ошибок (графики: шкала ошибок) используется для проверки того, поступила ли выборка данных из совокупности с определенным распределением.Другой способ взглянуть на это — спросить, соответствует ли частотное распределение определенной схеме. Используются два значения: наблюдаемое значение, которое представляет собой частоту категории из выборки, и ожидаемую частоту, которая рассчитывается на основе заявленного распределения. 9

10 Тесты согласия Идея состоит в том, что если наблюдаемая частота действительно близка к заявленной (ожидаемой) частоте, то квадрат отклонений будет небольшим.Квадрат отклонения делится на ожидаемую частоту на весовые частоты. Разница в 10 может быть очень значительной, если 12 была ожидаемой частотой, но разница в 10 совсем не значима, если ожидаемая частота составляла

11 Тесты согласия Если сумма этих взвешенных квадратов отклонений равна small, наблюдаемые частоты близки к ожидаемым частотам, и нет никаких оснований отвергать утверждение о том, что это происходит из этого распределения.Только когда сумма велика, есть повод усомниться в распределении. Следовательно, критерий согласия по хи-квадрат всегда является проверкой правильного хвоста. 11

12 Критерии согласия Критерий хи-квадрат определен для гипотезы: H 0: данные следуют заданному распределению. H a: Данные не соответствуют указанному распределению. Статистика теста: для вычисления согласия по критерию хи-квадрат данные делятся на k интервалов, а статистика теста определяется как где O i — наблюдаемая частота, а E i — ожидаемая частота.12

13 Допущения Данные получены из случайной выборки. Ожидаемая частота каждой категории должна быть не менее 5. Это восходит к требованию нормального распределения данных. Вы моделируете полиномиальный эксперимент (с использованием дискретного распределения) с тестом согласия (и непрерывным распределением), и если каждая ожидаемая частота составляет не менее пяти, вы можете использовать нормальное распределение для аппроксимации (во многом как биномиальный).13

14 Свойства теста согласия Данные представляют собой наблюдаемые частоты. Это означает, что для каждой категории существует только одно значение данных. Следовательно, … Степень свободы на единицу меньше количества категорий, а не на единицу меньше размера выборки. Это всегда тест на правильный хвост. Он имеет распределение хи-квадрат. Значение тестовой статистики не меняется при смене порядка категорий. 14

15 Прусская кавалерия получает удар ногой по голове X: число погибших в прусской кавалерии в расчете на полк в год из-за ударов лошадей.15 Число смертей на единицу в год Число единиц на год> 4 0 Всего 200 Кажется, что распределение Пуассона является подходящим. Верно ли это, как можно было бы ожидать, если бы смерть от ударов ногами произошла случайно? Или были полки, в которых люди слишком часто склоняли голову не в том месте? H 0: Смерть от ударов ногами произошла случайно. (т.е. они следовали распределению Пуассона). H A: Смерть от ударов ногами не была случайной.

16 Прусская кавалерия получает удар по голове Чтобы проверить это с помощью критерия согласия, мы должны сначала узнать, как сгенерировать нулевое распределение.Проблема в том, что у нас нет априорных ожиданий в отношении количества смертельных случаев, связанных с ударами лошадиных ног, и поэтому мы должны оценивать его по самим данным. Среднее количество смертей от ударов ногами в год составляет: [109 (0) + 65 (1) + 22 (2) + 3 (3) + 1 (4)] / 200 = 0,61 смертей в год. Таким образом, мы можем использовать это как наш оценка количества смертельных случаев, связанных с ударом ногой. 16

17 Прусская кавалерия получает удар ногой по голове Отсюда мы можем рассчитать ожидаемую частоту числа смертей в год с учетом распределения Пуассона: Число смертей / единица / год Ожидаемая относительная частота Ожидаемое количествоx общее количество)> Всего

18 Прусская кавалерия получает удар по голове Затем мы должны объединить классы, чтобы убедиться, что E.I. > 4: Количество смертей на единицу в год Наблюдаемые Ожидаемые> 2 4 5 Всего Итак, теперь существует 4 класса, и мы оценили один параметр (средний уровень) на основе данных, у нас есть = 2 df. Мы можем вычислить, что 2 = 0,415, а критическое значение 2 с 2 df и a = 5% равно 2 = 5,991, мы не находимся в хвосте распределения, и мы не можем отклонить нулевую гипотезу о том, что смерти происходят. наугад.На самом деле соответствие распределению Пуассона очень хорошее. 18

19 Одновыборочный критерий согласия Колмогорова-Смирнова Z-критерий Колмогорова-Смирнова, также называемый критерием согласия Колмогорова-Смирнова, является критерием согласия, который проверяет, не отличается ли данное распределение существенно от одной гипотезы (например, на основе предположения о нормальном распределении). Это более эффективная альтернатива критериям согласия по хи-квадрат, когда выполняются ее предположения.В то время как критерий согласия по хи-квадрат проверяет, существенно ли наблюдаемое распределение в целом отличается от предполагаемого, тест K-S проверяет, так ли это даже для самых отклоняющихся значений критериальной переменной. Таким образом, это более строгий тест. 19

20 Одновыборочный критерий согласия Колмогорова-Смирнова Как показано в диалоговом окне SPSS для теста Колмогорова-Смирнова, SPSS поддерживает следующие гипотетические распределения: равномерное, нормальное, пуассоновское и экспоненциальное.20

21 Одновыборочный тест согласия Колмогорова-Смирнова В приведенном ниже примере выходных данных SPSS примерная переменная «Уровень образования» проверяется на соответствие гипотетическому нормальному распределению. Гистограмма, не являющаяся частью модуля K-S, показывает распределение уровня образования. Тест K-S проверяет, можно ли разумно предположить, что это выборочное распределение отражает лежащее в основе нормальное распределение. 21

22 K-S критерий согласия 22 Двусторонняя значимость статистики теста очень мала (.000), что означает значимость. Обнаружение значимости, как здесь, означает, что уровень образования не может считаться исходящим из нормального распределения с заданными средним значением и стандартным отклонением. По-прежнему может быть, что выборочные подгруппы (например, женщины) с разными средними значениями и стандартными отклонениями могут оказаться правдоподобно отклоненными от нормального распределения, но здесь это не проверяется.

23 Графики QQ Предположение о нормальной модели для совокупности ответов потребуется для выполнения определенных процедур вывода.Гистограмму можно использовать, чтобы получить представление о форме распределения. Однако есть более чувствительные инструменты для проверки, близка ли форма к нормальной модели Q-Q Plot. График Q-Q представляет собой график процентилей (или квинтилей) стандартного нормального распределения (или любого другого конкретного распределения) против соответствующих процентилей наблюдаемых данных. Если наблюдения следуют приблизительно нормальному распределению, полученный график должен быть примерно прямой линией с положительным наклоном. 23

24 График QQ Приведенные ниже графики являются примерами, для которых нормальная модель ответа нецелесообразна. График Q-Q вверху слева указывает на существование двух кластеров наблюдений.2. График Q-Q вверху справа показывает пример, в котором форма распределения кажется смещенной вправо. 3. График Q-Q внизу слева показывает свидетельство основного распределения, имеющего более тяжелые хвосты, чем у нормального распределения.

25 График QQ График Q-Q внизу справа показывает свидетельство лежащего в основе распределения, которое примерно нормально, за исключением одного большого выброса, который требует дальнейшего изучения. 25

26 График QQ Очень важно, чтобы вы могли видеть отклонения на приведенных выше графиках, а не так важно знать, подразумевает ли отклонение наклон влево или вправо и т. Д.Гистограмма позволит вам увидеть форму и тип отклонения от нормы. 26

Подгонка распределения — Infogalactic: ядро ​​планетарного знания

Подгонка распределения вероятностей или просто подгонка распределения — это подгонка распределения вероятностей к ряду данных, касающихся повторных измерений переменного явления.

Цель аппроксимации распределения — предсказать вероятность или спрогнозировать частоту появления величины явления в определенном интервале.

Существует множество распределений вероятностей (см. Список распределений вероятностей), некоторые из которых могут быть более точно подогнаны к наблюдаемой частоте данных, чем другие, в зависимости от характеристик явления и распределения. Предполагается, что близкое распределение дает хорошие прогнозы.

Следовательно, при подгонке распределения необходимо выбрать распределение, которое хорошо подходит для данных.

Выбор раздачи

Различные формы симметричного нормального распределения в зависимости от среднего μ и дисперсии σ 2

Выбор подходящего распределения зависит от наличия или отсутствия симметрии набора данных относительно среднего значения.

Симметричные распределения

Когда данные распределяются симметрично вокруг среднего значения, а частота появления данных, находящихся дальше от среднего, уменьшается, можно, например, выбрать нормальное распределение, логистическое распределение или t-распределение Стьюдента. Первые два очень похожи, в то время как последний, с одной степенью свободы, имеет «более тяжелые хвосты», что означает, что значения, более удаленные от среднего, встречаются относительно чаще (т. Е.эксцесс выше). Распределение Коши также симметрично.

Наклон распределения вправо

Асимметрия влево и вправо

Когда большие значения имеют тенденцию быть дальше от среднего, чем меньшие значения, одно имеет распределение смещения вправо (т. Е. Имеется положительная асимметрия), можно, например, выбрать логнормальное распределение (т. Е. Логарифмические значения данные распределены нормально), логарифмическое распределение (т. е. логарифмические значения данных соответствуют логистическому распределению), распределение Гумбеля, экспоненциальное распределение, распределение Парето, распределение Вейбулла или распределение Фреше.Последние три распределения ограничены слева.

Наклон распределения влево

Когда меньшие значения имеют тенденцию быть дальше от среднего, чем большие значения, у одного имеется неравномерное распределение влево (т. Е. Имеется отрицательная асимметрия), можно, например, выбрать квадратно-нормальное распределение (т. Е. Нормальное распределение, примененное к квадрату значений данных), инвертированное (зеркальное) распределение Гамбеля или распределение Гомперца, которое ограничено слева.

Методики примерки

Существуют следующие методы подгонки распределения: [1]

  • Параметрические методы , с помощью которых параметры распределения вычисляются из ряда данных. [2] Параметрические методы:

Обобщение распределений

Принято преобразовывать данные логарифмически для соответствия симметричным распределениям (например, нормальному и логистическому) к данным, подчиняющимся распределению с положительным перекосом (т.е. наклон вправо, со средним> режимом и с правым хвостом, который длиннее левого), см. логнормальное распределение и логистическое распределение. Аналогичного эффекта можно добиться, извлекая квадратный корень из данных.

Чтобы подогнать симметричное распределение к данным, подчиняющимся отрицательно искаженному распределению (т.е. смещенным влево, с режимом среднего <, и с правым хвостом он короче, чем левый хвост), можно использовать квадраты значений данных, чтобы выполнить подгонку.

В более общем смысле можно возвести данные в степень p , чтобы согласовать симметричные распределения с данными, подчиняющимися распределению любой асимметрии, при этом p <1, когда асимметрия положительная, и p > 1, когда асимметрия отрицательный. Оптимальное значение p находится численным методом. Численный метод может состоять из предположения диапазона значений p , затем многократного применения процедуры аппроксимации распределения для всех предполагаемых значений p и, наконец, выбора значения p , для которого сумма квадратов отклонений вычисленных вероятности от измеренных частот (хи-квадрат) минимальны, как это сделано в CumFreq.

Обобщение увеличивает гибкость распределений вероятностей и увеличивает их применимость при подборе распределения.

Инверсия асимметрии

(A) Распределение вероятностей Гамбеля смещено вправо и (B) Гамбель отражено смещением влево

Перекошенные распределения можно инвертировать (или отразить), заменив в математическом выражении кумулятивной функции распределения (F) ее дополнением: F ‘= 1-F, получив дополнительную функцию распределения (также называемую функцией выживания), которая дает зеркало образ.Таким образом, распределение, которое смещено вправо, преобразуется в распределение, которое смещено влево, и наоборот.

Пример . F-выражение положительно скошенного распределения Гамбеля: F = exp [-exp {- ( X u ) /0,78 s }], где u — это мода (т.е. часто) и s — стандартное отклонение. Распределение Гамбеля можно преобразовать с помощью F ‘= 1-exp [-exp {- ( x u ) / 0.78 с. }]. Это преобразование дает обратное, зеркальное или дополнительное распределение Гамбеля, которое может соответствовать ряду данных, подчиняющемуся отрицательно искаженному распределению.

Техника инверсии асимметрии увеличивает количество распределений вероятностей, доступных для подгонки распределения, и расширяет возможности подбора распределения.

Сдвиг раздач

Некоторые распределения вероятностей, например экспоненциальное, не поддерживают значения данных ( X ), равные или меньшие нуля.Тем не менее, когда присутствуют отрицательные данные, такие распределения все еще можно использовать, заменяя X на Y = X Xm , где Xm — минимальное значение X . Эта замена представляет собой сдвиг распределения вероятностей в положительном направлении, т.е. вправо, поскольку Xm отрицательно. После завершения подгонки распределения Y , соответствующие значения X находятся из X = Y + Xm , что представляет собой обратный сдвиг распределения в отрицательном направлении, т.е.е. налево.
Техника смещения распределения увеличивает шанс найти правильно подходящее распределение вероятностей.

Вариации девяти периодов повторяемости кривых для 50-летних выборок от теоретической 1000-летней записи (базовая линия), данные Benson [5]

Неопределенность прогноза

Прогнозы возникновения событий, основанные на подобранных распределениях вероятностей, подвержены неопределенности, которая возникает из следующих условий:

  • Истинное распределение вероятностей событий может отклоняться от подобранного распределения, поскольку наблюдаемые ряды данных могут не полностью отражать реальную вероятность возникновения явления из-за случайной ошибки
  • Возникновение событий в другой ситуации или в будущем может отклоняться от подобранного распределения, поскольку это событие также может быть предметом случайной ошибки
  • Изменение условий окружающей среды может вызвать изменение вероятности возникновения явления

Оценка неопределенности в первом и втором случае может быть получена с помощью биномиального распределения вероятностей, используя, например, вероятность превышения Pe (т.е. вероятность того, что событие X больше эталонного значения Xr из X ) и вероятность того, что событие Pn не будет превышено (т.е. вероятность того, что событие X меньше эталонного значения или равно ему). значение Xr , это также называется кумулятивной вероятностью). В этом случае есть только две возможности: либо превышение, либо непревышение. Эта двойственность является причиной применимости биномиального распределения.

С помощью биномиального распределения можно получить доверительный интервал прогноза. Такой интервал также оценивает риск отказа, то есть вероятность того, что прогнозируемое событие все еще останется за пределами доверительного интервала. Анализ достоверности или риска может включать период повторяемости T = 1 / Pe , как это делается в гидрологии.

См. Также

Оценка плотности

Список литературы

  1. Частотный и регрессионный анализ .Глава 6 в: Х.П. Ритзема (изд., 1994), Принципы и применение дренажа , Publ. 16, стр. 175–224, Международный институт мелиорации и улучшения земель (ILRI), Вагенинген, Нидерланды. ISBN54339. Бесплатная загрузка с веб-страницы [1] под номером. 12, или прямо в формате PDF: [2]
  2. ↑ Х. Крамер, «Математические методы статистики», Princeton Univ. Пресс (1946)
  3. Хоскинг, J.R.M. (1990). «L-моменты: анализ и оценка распределений с использованием линейных комбинаций порядковых статистик». Журнал Королевского статистического общества, серия B . 52 : 105–124. JSTOR 2345653.
  4. Олдрич, Джон (1997). «Р. А. Фишер и создание максимального правдоподобия 1912–1922». Статистическая наука . 12 (3): 162–176. DOI: 10,1214 / сс / 1030037906. Руководство по ремонту 1617519.
  5. ↑ Бенсон, М.A. 1960. Характеристики частотных кривых на основе теоретических данных за 1000 лет. В: Т.Далримпл (ред.), Анализ частоты наводнений. Документ Геологической службы США по водоснабжению, 1543-A, стр. 51-71.
  6. ↑ Частотные прогнозы и их биномиальные доверительные интервалы. В: Международная комиссия по ирригации и дренажу, Специальная техническая сессия: экономические аспекты борьбы с наводнениями и неструктурные меры, Дубровник, Югославия, 1988. Он-лайн

Wave Cyber ​​(Shanghai) Co., ООО

Емкости под давлением
Жилой (6–13 дюймов)
Легкий коммерческий (14–24 дюйма)
Промышленный (30–63 дюйма)
Резервуары DI
База
Фитинги
Распределительные системы
Универсальный автомобиль
2,5 «
4″
8 «
Запасные части и аксессуары
MPV Брошюра
Солевые баки / шкафы
64 (литров) баки для рассола
105 (л) баки для рассола
8 «шкафы
10″ шкафы
Гарантия
Гарантия на бак
Гарантия на универсальный автомобиль
Мембрана обратного осмоса (OSPURA)
Мембраны обратного осмоса для жилых помещений
2.5 «
4″
8 «
NF
Дистрибьютор

ТОВАРЫ
Товары для дома

Шкаф для рассола
Емкости под давлением
Высококачественная полиэтиленовая оболочка с намоткой из стеклопластика
Полный выбор резервуаров под давлением
— Бытовые резервуары (диаметр 6–13 дюймов)
— Коммерческие резервуары (диаметр 14–24 дюйма)
— Промышленные резервуары (диаметр 30–63 дюйма) )
Рабочее давление: 150 фунтов на кв. Дюйм (10.5 бар)
Рабочая температура: 120 ° F (49 ° C)
Сертификаты NSF и PED Дополнительная информация о продукте
Мембранные сосуды под давлением
— Сосуды под давлением Wave Cyber ​​Membrane изготовлены из высококачественного стеклопластика и используют усовершенствованный процесс намотки.
Полный выбор мембранных сосудов под давлением
— Доступны конфигурации концевых портов 2,5 дюйма
Доступны конфигурации концевых и боковых портов 4 дюйма
Доступны конфигурации концевых и боковых портов 8 дюймов
Номинальное давление от 150 до 1200 фунтов на квадратный дюйм
Длина от 1 элемент до 8 элементов Дополнительная информация о продукте
Емкости / шкафы для рассола
Доступен в двух размерах.
Полная система с баком, крышкой, решеткой для рассола и колодцем для рассола.
— 64L
— 105L
Дополнительная информация о продукте
Шкафы для рассола
изготовлен методом выдувания с использованием высококачественного материала Полиэтилен
.Может поставляться как
Спецификация Размер (мм) Объем
(л)
Вес
(кг)
L Вт H
817 460 253 447 43 3,60
824 460 253 627 65 3.80
835 460 253 907 98 6,20
1017 583 331 450 74 4,14
1024 583 331 628 109 5,25
1035 583 331 907 162 7.40
Дополнительная информация о продукте
Мембраны

Ospura обратного осмоса (RO) Промышленные элементы являются одними из лучших продуктов в отрасли.
Современная линия нанесения покрытий в сочетании с передовой мембранной технологией позволяет получать продукт высочайшего качества и с самыми стабильными характеристиками. Элементы
Ospura имеют уникальную конструкцию, обеспечивающую высокий уровень отвода солей с минимальным нарушением водного потока.

Материал мембраны:
Тонкопленочный полиамидный композит
Спирально намотанный элемент
Внешняя обертка FRP на основе эпоксидной смолы (если не указано иное)

Дополнительная информация о продукте
[Первая страница Предыдущая Следующая Последняя страница] Страница : 1/1 Страница 5 / Страница Goto : 1

Нет.899, Songying Road, промышленная зона Цинпу, Шанхай 201703 Китай
Авторские права © 2014 Wave Cyber ​​(Shanghai) Co., Ltd. Все права защищены.
沪 ICP 备 20015663 -1 Веб-дизайн Netfox

Ведущие в Индии трубопроводы, кожухи, переключатели, провода и кабели, а также основные электрические решения

  • Дом
  • Продукты
    • Трубы и фитинги для кабелепровода
      • Трубопроводы
      • Фитинги для кабелепровода
        • Фитинги для кабелепровода ISI
        • Фитинги для трубопровода Galaxy
        • Пресс-фитинги из тикового дерева
        • Вентиляторные боксы
      • Цемент на основе растворителей ПВХ
    • Кабельные каналы
      • Оболочка ПВХ
      • Фитинги обсадные
      • Канал ПВХ
    • Электрические переключатели
      • Модульные переключатели
        • Один модульный коммутатор
        • Модульные коммутаторы Edge
      • Немодульные переключатели
        • Золотые переключатели
        • Переключатели Glory
      • Модульные плиты
        • Модульные тарелки Acorn
        • Модульные плиты Omyah
        • Модульные плиты Palazzo
        • LX Модульные плиты
        • Одинарные модульные пластины
        • Модульные кромочные плиты
    • Провода и кабели
      • Одноядерные строительные провода
        • Огнестойкие (FR) Провода
        • Огнестойкие малодымные провода (FRLS)
        • Gold Economical (FR) Провода
      • Многоядерные промышленные кабели
      • Плоские двойные параллельные кабели
      • Плоские погружные 3-жильные кабели
      • Гибкие двойные витые провода
      • RG6 Коаксиальные кабели
      • Кабели для акустических систем с реверберацией
    • Корпуса
      • Платы переключателей
        • Коммутаторы ISI
        • Коммутаторы Excel
        • Коммутаторы Gemini
      • Бандитские ящики
        • Модульные ящики
          • Модульные ящики UNI
          • Модульные коробки передач Tejas
          • LX Модульные монтажные коробки
        • Немодульные ящики для группировок
          • Нано-гэнгбоксы
          • Ящики Nano + Gang
          • Эхо-банды
      • Поверхностные ящики
      • Скрытые коробки
      • Корпуса для MCB
    • Распределительные устройства
      • MCB
      • RCCB
      • Распределительные щиты
    • Электромонтажные устройства
      • патроны для ламп
        • Уголок
        • Держатели для планок
        • Держатели для кулонов
        • Потолочные розы
      • Круглые накладки
    • Дверные звонки
      • Проводные дверные звонки
        • Дверные звонки Ding-Dong
        • Музыкальные дверные звонки
        • Вокальный дверной звонок
        • Колокольчики для попугаев
        • Мантра непрерывности
        • Промышленные звонки гонга
      • Беспроводные звонки
    • Силовые аксессуары
      • Гибкие коробки
        • Роскошные коробки Flex
        • Essential Flex Коробки
        • Экономичные гибкие коробки
        • Сверхмощные гибкие коробки
      • Защита с шипами
      • Линейные тестеры
      • Фонари для ног
      • Заглушки и заглушки
    • : главное
      • Кабельные стяжки
      • Зажимы для проволоки
      • Дюбель
    • Covid: главное
      • EZ Маски для лица
  • Загрузки
    • Брошюры
    • Прайс-листы
    • Лист технических данных
    • Инструкции по эксплуатации
  • Блог
  • Компания
    • О нас
    • Клиентура
    • Глобальный
    • Карьера
  • Свяжитесь с нами
  • Дом
  • Продукты
    • Трубы и фитинги для кабелепровода
      • Трубы кабельные
      • Фитинги для кабелепровода
        • Фитинги для кабелепровода ISI
        • Фитинги для трубопровода Galaxy
        • Фитинги для труб Press Teak
        • Вентиляторные боксы
      • Цемент на основе растворителей ПВХ
    • Кабельные каналы
      • Оболочка ПВХ
      • Фитинги обсадные
      • Канал ПВХ
    • Электрические переключатели
      • Модульные переключатели
        • Один модульный коммутатор
        • Модульные коммутаторы Edge
      • Немодульные переключатели
        • Золотые переключатели
        • Переключатели Glory
      • Модульные плиты
        • Модульные тарелки Acorn
        • Модульные плиты Omyah
        • Модульные плиты Palazzo
        • LX Модульные плиты
        • Одинарные модульные пластины
        • Модульные кромочные плиты
    • Провода и кабели
      • Одноядерные строительные провода
        • Огнестойкие (FR) Провода
        • Огнестойкие малодымные провода (FRLS)
        • Gold Economical (FR) Провода
      • Многоядерные промышленные кабели
      • Плоские двойные параллельные кабели
      • Плоские погружные 3-жильные кабели
      • Гибкие двойные витые провода
      • RG6 Коаксиальные кабели
      • Кабели для акустических систем с реверберацией
    • Корпуса
      • Платы переключателей
        • Коммутаторы ISI
        • Коммутаторы Excel
        • Коммутаторы Gemini
      • Бандитские ящики
        • Модульные ящики
          • Модульные ящики UNI
          • Модульные ящики Tejas
          • LX Модульные монтажные коробки
        • Немодульные ящики для группировок
          • Нано-гэнгбоксы
          • Ящики Nano + Gang
          • Эхо-банды
      • Поверхностные ящики
      • Скрытые коробки
      • Корпуса для MCB
    • Распределительные устройства
      • MCB
      • RCCB
      • Распределительные щиты
    • Электромонтажные устройства
      • патроны для ламп
        • Уголок
        • Держатели для планок
        • Держатели для кулонов
        • Потолочные розы
      • Круглые накладки
    • Дверные звонки
      • Проводные дверные звонки
        • Дверные звонки Ding-Dong
        • Музыкальные дверные звонки
        • Вокальный дверной звонок
        • Колокольчики для попугаев
        • Мантра непрерывности
        • Промышленные колокола гонга
      • Беспроводные звонки
    • Силовые аксессуары
      • Гибкие коробки
        • Роскошные коробки Flex
        • Essential Flex Коробки
        • Экономичные гибкие коробки
        • Сверхмощные гибкие коробки
      • Защита с шипами
      • Линейные тестеры
      • Фонари для ног
      • Заглушки и заглушки
    • : главное
      • Кабельные стяжки
      • Зажимы для проволоки
      • Дюбель
    • Covid: главное
      • EZ Маски для лица
  • Загрузки
    • Брошюры
    • Прайс-листы
    • Лист технических данных
    • Инструкции по эксплуатации
  • Блог
  • Компания
.

LEAVE A REPLY

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *