ЗАО НПП Бетта
Коллектив начал свою работу в 1994 году. В то время основная ставка делалась на реализацию грузоподъемного оборудования. Наращивая обороты предприятия, основной целью для команды стала перспектива, постепенно перейти от посредничества в реализации грузоподъемного оборудования к непосредственному его изготовлению. Это позволило в дальнейшем начать собственную сборку, и наладить выпуск продукции. Постепенно закупалось станочное оборудование, осваивались технологии производства, постепенно расширялся ассортимент предлагаемого строительного оборудования собственного изготовления. Если на заре своей производственной деятельности «Бетта» предлагала клиентам только 5 видов колодочных тормозов, то теперь в продаже представлен широчайший ассортимент продукции – более 35 наименований трудоёмкого оборудования.
- Лебедка электрическая ТЛ-12А и ТЛ-12Б канатоемкостью 50 м Электрическая лебедка ТЛ-12А, ТЛ-12Б применяется для производства подъемных и транспортных операций в строительстве, при монтажных и других работах связанных с перемещением грузов, а также для комплектаций подъемных кранов типа «Пионер» и других строительных устройств.
- Лебедка электрическая ТЭЛ-1 канатоемкостью 50м Лебедка электрическая ТЭЛ-1 предназначена для подъема и перемещения грузов при производстве монтажных работ. Рабочее положение — крепление на горизонтальной площадке. Режим работы — легкий.
- Лебедка электрическая ТЛ-9А-1 канатоемкостью 80 м
Лебедка электрическая ТЛ-9А-1 предназначена для производства подъемно-транспортных операций при строительных, монтажных и других работах, а также для комплектации кранов стреловых переставных, строительных подъемников и других подъемных устройств.
- Лебедка электрическая тяговая ТЛ-14А канатоемкостью 80 м Лебедка электрическая тяговая ТЛ-14А предназначается для производства подъемно-транспортных операций в монтажных, строительных и прочих работах, а также для комплектаций строительных подъемных устройств.
- Лебедка электрическая У-5120.60 и У-51200.60 канатоемкостью 130м Лебедка электрическая У-5120.60 и У-51200.60 предназначена для производства подъемно-транспортных операций при строительных, монтажных и других работах, а также для комплектации кранов стреловых переставных, строительных подъемников и других подъемных устройств.
- Лебедки тяговые электрические ТЛ-16А, ТЛ-16Т, ТЛ-16М канатоемкостью 150 м Лебедка электрическая ТЛ-16 А, ТЛ-16 Т, ТЛ-16 М используется для подъемно – транспортных операций в строительных, монтажных и других работах, а также для комплектаций строительных подъемных устройств.
- Лебедка электрическая ЛМ-2 / ЛМ-3,2 / ЛМ-5 канатоемкостью 250 м Лебедка электрическая ЛМ-2 / ЛМ-3,2 / ЛМ-5 предназначена для производства подъемно-транспортных операций при строительных, монтажных и других работах, а также для комплектации кранов стреловых переставных, строительных подъемников и других подъемных устройств.
- Лебедка электрическая ТЛ-7А/ТЛ-7Б-1 канатоемкостью 250 м
Лебедка электрическая ТЛ-7А/ТЛ-7Б-1 применяется при строительных, монтажных и других работах, а также для комплектации строительных подъемных устройств.
- Лебедка электрическая ТЛ-10А/15А канатоемкостью 300 м Лебедка электрическая ТЛ-10А/15А предназначена для производства подъемно-транспортных операций при строительных, монтажных и других работах, а также для комплектации кранов стреловых переставных, строительных подъемников и других подъемных устройств.
- Лебедка электрическая ЛМ-10А Лебедка электрическая ЛМ-10А предназначена для производства подъемно – транспортных операций при строительных, монтажных и других работах, а так же для комплектации строительных подъемных устройств от сети переменного тока 380В.
- Лебедка маневровая электрическая ТЛ-8Б канатоемкостью 220+460 м Лебедка маневровая электрическая ТЛ-8Б предназначается для передвижения железнодорожных вагонов или цистерн на погрузочно-разгрузочных пунктах прирельсовых складских хозяйств.
- Лебедка электрическая ТЛ-10М/ТЛ-15М 250+500 м Данная серия лебёдок предназначена для передвижения железнодорожных вагонов на погрузочно разгрузочных участках прирельсовых складов.
Информация о компании «ЗАО НПП «Бетта»»
Высококачественное грузоподъемное оборудование от производителя
Компания «Бетта» начала свою деятельность в 1994 году в Саратове. Сегодня наше предприятие выступает одним из ведущих поставщиков на рынке грузоподъемного и строительно-монтажного оборудования. Нашими постоянными клиентами становятся крупные металлургические комбинаты, строительные организации по всей России и в странах ближнего зарубежья.
Среди нашей продукции представлены:
Лебедки электрические
Колодочные тормоза
Лебедки маневровые
Малотоннажные краны
Современная технологическая база и тщательный контроль качества обеспечивают нашим товарам соответствие современным эксплуатационным требованиям. Ассортимент включает обширный выбор моделей техники для подъема грузов в промышленных условиях, на складах и в портах.
У нас можно купить лебедки:
Электрические и маневровые
Взрывозащищенные и брашпильные
Папильонажные и рамоподъемные
Тяговые и монтажные
Червячные
Почему стоит купить лебедку для промышленного применения у нас?
Мы индивидуально подходим к подбору оснащения для каждого клиента, учитывая специфику его бизнеса, требуемые технические параметры агрегатов, бюджет.
Вся продукция проходит сертификацию и обладает высоким эксплуатационным ресурсом, долговечна и практична в использовании
Товарный ряд включает более 50 позиций и расширяется более высокотехнологичными техническими решениями
Для клиентов действует гибкая ценовая политика и удобные условия поставок по России и за рубеж
Получить подробную информацию о нашей продукции и сделать заказ грузоподъемного оборудования по выгодной цене можно онлайн или по телефону.
Телефон+7 (845) 245-85-97 100, 102
+7 (845) 245-85-98 100, 102 факс
+7 (845) 245-85-99 100, 102
+7 (906) 318-84-37
Мы находимся
Саратовская область, г. Саратов, ул. Песчано-Уметский тракт б/н
Почта
[email protected]
[email protected]
Обратитесь в нашу компанию, и мы обеспечим длительное и взаимовыгодное сотрудничество.
Грузоподъемное оборудование по выгодным ценам
Компания «Бетта» 20 лет на рынке грузоподъемного оборудования и строительно-монтажной техники. На сегодняшний день число довольных клиентов увеличивается, от Калининграда до Хабаровска, а также странах ближнего зарубежья сотни компаний уже оценили качество нашей работы. Клиентами нашей компании уже стали крупные компании «Лукойл», «ЕВРАЗ», Цимлянский судомеханический завод, «Армада 51», «Южморгеология», «Уренгойгидромеханизация» и многие другие. Большая часть крупнейших металлургических предприятий сотрудничают с нами на протяжении многих лет. В каталоге представлены 54 товарных позиций.
Лебедки электрические
Лебедки маневровые
Малотоннажные краны
Мы по праву гордимся нашим подходом к каждому заказчику, помимо готовых товарных позиций с высокими эксплуатационными качествами, есть возможность изготовления продукции по индивидуальным параметрам. Обратитесь к нам, и мы обязательно прислушаемся ко всем вашим пожеланиям. Мы стремимся улучшать функциональные и эксплуатационные качества производимых товаров.
У «Бетта» два официальных представительства. В Москве — «Строймашсервис», в Самаре — «Энтузиаст».
Мы успели добиться сертификации взрывозащищенного оборудования. На счету наших заслуг также разработка и сертификация грузо-людских лебедок, получение признания Российского Речного Регистра. В современном мире невероятно важно предоставлять сертификаты качества на производимые товары, но далеко не каждый производитель может этим похвастаться. Предприятие «Бетта» получило сертификаты соответствия качества производимых позиций согласно Госстандарту Российской Федерации на основании сертификационных испытаний.
Наша команда профессионалов регулярно ведет разработки более эффективных производственных схем, с целью удешевления себестоимости продукции без потери качества изделия. Логистика настроена таким образом, чтобы отгрузка производилась в кратчайшие сроки.
Электрические
Взрывозащищенные
Папильонажные
Рамоподъемные
Услуги и товары «Бетта» могут быть полезны строительным и железнодорожным компаниям, судостроительным заводам, металлургическим комбинатам и другим представителям, которые занимаются строительным и грузоподъемным делом.
Сотрудничество с клиентом происходит в определенном ключе.
После получения заявки, наш менеджер уточняет необходимую информацию по заказу (параметры продукции, пожелания и данные заказчика).
После необходимых расчётов выставляется счёт и обсуждаются коммерческие предложения.
Товар в наличии или под заказ, отгружается или изготавливается соответственно, затем менеджер вновь связывается с покупателем и уточняет информацию по отгрузке товара.
Логистический отдел предлагает различные варианты, заказчик выбирает удобный способ доставки.
Отгрузка осуществляется в кратчайшие сроки.
Доставка во все регионы России, а также в страны ближнего зарубежья: Белоруссия, Украина, Казахстан, Узбекистан, а также страны Балтии.
Мы предлагаем гибкую систему скидок.
Возможна рассрочка.
Персональный менеджер проконсультирует и поможет индивидуально подобрать товар.
К 20-летию нашей компании мы выпустили информационный ролик о стратегии и работе «Бетта», дабы вы могли познакомиться с нами и оценить наш подход к выполнению работы.
Телефон
+7 (845) 245-85-97 100, 102
+7 (845) 245-85-98 100, 102 факс
+7 (845) 245-85-99 100, 102
+7 (906) 318-84-37
Мы находимся
Саратовская область, г. Саратов, ул. Песчано-Уметский тракт б/н
Почта
[email protected]
[email protected]
Обратитесь в нашу компанию, и мы обеспечим длительное и взаимовыгодное сотрудничество.
Саратовским бизнесменам рассказали как выйти на рынок Германии
ОпубликованоВ онлайн формате прошел семинар для экспортеров региона по вопросам взаимодействия с немецкими партнерами. Мероприятие прошло при поддержке и непосредственном участии Почетного представителя ТПП в Германии России Сергея Никитина.
Цель семинара — подготовка субъектов МСП к внешнеэкономической деятельности в реалиях ведения бизнеса в немецкоговорящих странах.
Начав с активного обсуждения значимости проведения таких мероприятий, вице-президент ТПП Саратовской области Алексей Головачев и Почетный представитель ТПП РФ в Германии Сергей Никитин отметили готовность и заинтересованность бизнеса двух стран к сотрудничеству несмотря на имеющиеся ограничения.
Член Круга Экспертов и руководитель проектов по экспорту из Восточной Европы компании AXANDIS, GmbH, Марина Евдокимова подробно рассказала о существующих нюансах, влияющих как на поиск немецких партнеров, так и на дальнейшее с ними взаимодействие. Учитываются все факторы от позиционирования компании-экспортера в сети Интернет до подготовки коммерческих предложений и оформления сопровождающей документации. Менталитет немецкого предпринимателя также является одним из ключевых составляющих в успешном выходе российского предприятия на новый рынок.
На вопросы представителей компаний-экспортеров региона относительно узкопрофильной спецификации и получения необходимых документов на продукцию дал ответ господин Хольгер Хартвиг, Председатель Правления Круга Экспертов при Представительстве ТПП РФ в Германии. Господин Хартвиг отметил необходимость регулярных консультаций, особенно на стадии формирования экспортного проекта. Грамотная подготовка, по его словам, положительно сказывается на диалоге с немецкими предпринимателями.
В семинаре интересы регионального бизнеса представляли компании ООО «Евродеталь», ЗАО «НПП «БЕТТА» и ООО УК «Чистая».
с меткой Германия, Саратовская ТПП Главные новости от «Бизнес-вектора» вы можете получать в нашей группе ВКонтактеnew_permalink: /saratovskim-biznesmenam-rasskazali-kak-114881/
Строительное оборудование в Саратове — отзывы, рейтинги, адреса и телефоны на Kinf.

Рейтинги, реальные отзывы и рекомендации по выбору заведений в справочнике «Строительное оборудование в Саратове». На страницах каталога в Саратове можно найти адреса и телефоны, карту, время и режим работы, контакты, описания и фото.
Саратов, Большая Садовая улица, 239
Открыто круглосуточно
Саратов, улица имени Н.Г. Чернышевского, 110
Открыто до 20:00
Саратов, Театральная площадь
Открыто до 17:00
Саратов, Миллеровская улица, 35
Открыто до 18:00
Саратов, Сокурский тракт, 1
Саратов, Московское шоссе, 23Б
Открыто до 17:00
Саратов, улица Зарубина, 143/147
Открыто до 18:00
Саратов, Весенняя улица
Саратов, Театральная площадь
Саратов, Театральная площадь
Открыто до 18:00
Саратов, Песчано-Уметская улица, 42
Открыто до 17:00
Саратов, Вольский тракт, 2
Открыто до 22:00
Саратов, Огородная улица, 144/146
Саратов, Ново-Астраханское шоссе, 80, стр. 2
Саратов, проспект Строителей, 10А
Саратов, Огородная улица, 3А
Открыто до 18:00
Саратов, Песочная улица, 227
Открыто до 22:00
Саратов, Песчано-Уметская улица, 10
Открыто до 18:00
Саратов, улица Орджоникидзе, 24Б
Открыто до 16:30
Саратов, Ново-Астраханское шоссе, 80, стр. 2
Открыто до 17:00
Саратов, Песчано-Уметский проезд, 58А
Открыто до 17:00
Саратов, Огородная улица, 157
Открыто до 17:00
Саратов, Театральная площадь
Открыто до 18:00
Саратов, Песчано-Уметская улица, 43
Открыто до 18:00
Саратов, Большая Горная улица, 215
Открыто до 17:00
Саратов, Университетская улица, 1
Открыто до 20:00
Саратов, Сокурский тракт, 12
Открыто до 21:00
Саратов, 1-я Вересковая улица
Открыто до 17:00
Саратов, улица имени В. И. Чапаева, 119/206
Открыто круглосуточно
Саратов, Ново-Астраханское шоссе, 80, стр. 2
Открыто до 17:00
ул. Танкистов, 51, Саратов
Открыто до 17:00
Кооперативная ул., 100, Саратов
Открыто до 18:00
Университетская ул., 1, Саратов
Открыто до 16:00
1-я Садовая ул., 104, Саратов
Открыто до 17:30
ул. имени Н.И. Вавилова, 28/34, Саратов
Открыто до 18:00
Соколовая ул., 129/141, Саратов
Открыто до 17:00
ул. имени И.Н. Посадского, 94Д, Саратов
Закрыто до 8:00 пятницы
ул. имени А.Н. Радищева, 68, Саратов
Открыто до 17:00
ул. Кутякова, 9, Саратов
Закрыто до 9:00 пятницы
Рабочая ул., 21, Саратов
Открыто до 18:00
Техническая ул., 2/1, Саратов
Открыто до 19:00
ул. имени Н.Г. Чернышевского, 90, Саратов
Открыто до 18:00
Новоузенская ул., 8, Саратов
Открыто круглосуточно
Фабричная ул., 1А, стр. 8, Саратов
Открыто до 18:00
Университетская ул., 1, Саратов
Открыто до 18:00
ул. имени Н.Г. Чернышевского, 153, Саратов
Открыто до 17:00
Аткарская ул., 66, Саратов
Открыто до 18:00
Аткарская ул., 66, Саратов
Открыто до 17:00
просп. Строителей, 10А, Саратов
Открыто до 17:00
Огородная ул., 162, корп. 7, Саратов
Открыто до 17:00
Использование, преимущества и дозировка бета-ситостерола
Проверено с медицинской точки зрения Drugs.com. Последнее обновление: 21 сентября 2020 г.
Научное название (я): Фета-ситостерин
Общепринятое название: Фитостерин, растительный стерол
Клинический обзор
Применение
Бета-ситостерин используется для снижения холестерина липопротеинов низкой плотности (ЛПНП) и улучшения симптомов доброкачественной гипертрофии простаты (ДГП) от легкой до умеренной. Бета-ситостерин также исследовался на предмет его иммуномодулирующего и противоракового действия.
Дозирование
Бета-ситостерин входит в состав маргарина, йогурта или других пищевых продуктов, обеспечивая ежедневную дозу от 1,5 до 3 г.
Противопоказания
Избегайте приема растительных стеролов, таких как бета-ситостерин, пациентам с ситостеролемией — состоянием, при котором высокие концентрации растительных стеролов в плазме могут привести к ксантомам сухожилий, преждевременному атеросклерозу и гемолитической анемии.
Беременность / лактация
Бета-ситостерин следует избегать беременным женщинам из-за выраженного стимулирующего воздействия на матку.
Взаимодействия
Растительные стеролы снижают всасывание жирорастворимых витаминов, бета-каротина, альфа-каротина и витамина Е. Воздействия на витамины А и К не обнаружено. Уровни бета-ситостерина могут снижаться у пациентов, получающих эзетимиб, из-за его ингибирования кишечной абсорбции растительных стеролов.
Побочные реакции
Обзор литературы предполагает, что бета-ситостерин может вызывать побочные эффекты со стороны ЖКТ, а также импотенцию. В 1 исследовании побочными реакциями, которые считались связанными с использованием бета-ситостерина, были метеоризм, изменение цвета кала, изменение аппетита, диспепсия, судороги ног, кожная сыпь и лейкопения.Годовое исследование с участием здоровых пациентов, потребляющих 1,6 г / день растительных стеролов, содержащихся в диетической пасте, продемонстрировало эффекты снижения холестерина, а также общую переносимость при длительном потреблении.
Токсикология
Клинические данные отсутствуют.
Источник
Потребление с пищей является основным источником фитостеринов плазмы, которые не синтезируются эндогенно. Обогащенные маргарины, используемые для снижения холестерина, содержат 2 г растительных стеролов на суточную порцию.1 Ситостерины обычно получают из соевого масла, 2 арахисового масла (207 мг на 100 г нерафинированного масла) 3 и масла авокадо (76 мг на 100 г) 4. Препараты, содержащие бета-ситостерин, полученный из южноафриканской звездчатой травы Hypoxis rooperi или из видов Pinus и Picea доступны для лечения аденомы простаты.5 Ягоды пальмы серы также содержат большое количество бета-ситостерина и других растительных стеролов.
История
Растительные стерины были химически описаны в 1922 году.6 В 1950-х годах было отмечено, что эти стерины снижают концентрацию холестерина в сыворотке крови за счет уменьшения абсорбции холестерина из кишечника.Однако к 1980-м годам на рынке были представлены статины, и роль растительных стеролов в снижении уровня липидов уменьшилась. Впоследствии было обнаружено, что в качестве веществ природного происхождения в пищевые продукты можно добавлять растительные стеролы. Маргарин, по-видимому, является идеальным носителем, хотя также используются сливочный сыр, заправка для салатов и йогурт.1 За последние 15 лет в литературе также появилось несколько сообщений, указывающих на то, что фитостерины обладают некоторой иммунологической активностью.6
Химия
Стерины — важные компоненты клеточных мембран, их производят как животные, так и растения.Кольцевая система стеролов является общей для всех стеринов; различия в боковой цепи. Фитостерины — это спирты с 28 или 29 атомами углерода.7 Бета-ситостерин является наиболее распространенным растительным стеролом и структурно подобен холестерину.1 Из-за этого структурного сходства бета-ситостерин может заменять холестерин в организме человека.2 Бета-ситостерин является 4-десметилстерол (без метильной группы у атома углерода 4) .1, 2 Он имеет двойную связь в положении C-5 в кольце, 8 и обычно этерифицируется жирными кислотами для включения в маргарин.2
Применение и фармакология
Эффекты снижения холестерина и другие сердечно-сосудистые эффекты
Растительные стеролы в обогащенном маргарине снижают всасывание холестерина из кишечника примерно наполовину. Это пониженное всасывание снижает концентрацию холестерина в сыворотке, несмотря на компенсаторное увеличение синтеза холестерина, которое происходит в печени и других тканях. Растительные стеролы потенциально атерогены, как холестерин, но атерогенеза не происходит, потому что всасывается очень мало растительных стеролов (примерно 5% бета-ситостерина).1
Животные / данные in vitro
Было обнаружено, что в эндотелиальных клетках аорты человека, стимулированных фактором некроза опухоли (TNF) -альфа, бета-ситостерин значительно ингибирует экспрессию молекулы сосудистой адгезии 1 и молекулы внутриклеточной адгезии 1. Также предполагался потенциальный кардиозащитный эффект.9
Клинические данные
В метаанализе 14 рандомизированных контролируемых испытаний (N = 473) изучалось влияние растительных стеролов и станолов (при добавлении к маргарину) на холестерин.Уровень холестерина ЛПНП колебался от 116 до 174 мг / дл в контрольных группах в этих исследованиях, что соответствует нормальным значениям в общей популяции. Обогащенный маргарин снижает среднюю концентрацию холестерина ЛПНП, и эффект усиливается с возрастом. В каждой возрастной группе зависимость доза-ответ была линейной вплоть до дозировки растительного стерола или станола примерно 2 г / день. При дозах 2 г или выше среднее снижение холестерина ЛПНП составило 21 мг / дл для участников от 50 до 59 лет, 17 мг / дл для участников от 40 до 49 лет и 13 мг / дл для участников от 30 до 39 лет.При более высоких дозах не наблюдалось дальнейшего снижения холестерина ЛПНП. Эта тенденция была статистически значимой ( P = 0,005) .1
Данные показывают, что у людей в возрасте от 50 до 59 лет снижение концентрации холестерина ЛПНП на 20 мг / дл снизит риск сердечных заболеваний примерно на 25%. через 2 года. Подсчитано, что эффект превосходит ожидаемый, если люди просто ели меньше животного жира. Для человека, заменившего сливочное масло маргарином из растительных стеролов, снижение холестерина будет еще больше.1
В параллельном двойном слепом исследовании 164 финских пациента с гиперхолестеринемией были рандомизированы для получения растительных стеролов в дозе 2 г / день или плацебо в течение 6 недель. Лечение привело к снижению общего холестерина на 6,5% и холестерина ЛПНП на 10,4% у тех, кто получал растительные стеролы ( P <0,0005, P <0,00005, соответственно). Уровни холестерина липопротеинов высокой плотности не изменились.10 В рандомизированном двойном слепом плацебо-контролируемом исследовании добавление фитостерина к терапии красным дрожжевым рисом и изменение образа жизни не привело к дальнейшему снижению липидных параметров по сравнению с плацебо. .33
В качестве компонента лечебного питания для пациентов с сахарным диабетом 1 или 2 типа Американская диабетическая ассоциация (2014) рекомендует увеличить потребление продуктов, содержащих n-3 жирные кислоты (эйкозапентаеновая кислота и докозагексаеновая кислота; из жирных рыба), вязкая клетчатка (например, овес, бобовые, цитрусовые) и станолы или стеролы на растительной основе для лечения дислипидемии у большинства пациентов с диабетом (т. е. у тех, у кого нет тяжелой гипертриглицеридемии) (доказательства высокого качества).34
Иммуномодулирующие эффекты
Бета-ситостерин увеличивал пролиферацию лимфоцитов периферической крови и усиливал цитотоксический эффект естественных клеток-киллеров. Дальнейшее исследование выявило противовоспалительные свойства и привело к предположениям о его роли в контроле хронических воспалительных состояний6.
Чрезмерная физическая нагрузка, например, наблюдаемая у марафонцев, может вызвать легкую иммуносупрессию. Частично это может быть связано с нарушением нормального физиологического равновесия или гомеостаза, в том числе иммунной системы.Введение бета-ситостерина предотвратило типичную нейтрофилию, лимфопению и общий лейкоцитоз, которые возникают во время чрезмерного физического стресса.11
Данные на животных / in vitro
При исследовании мононуклеарных клеток периферической крови пациентов с рассеянным склерозом бета- ситостерин снижает высвобождение TNF-альфа на 24% и снижает высвобождение интерлейкина (IL) -12 на 27–30%, в зависимости от концентрации. Высвобождение противовоспалительного цитокина IL-10 увеличивалось на 47% при введении бета-ситостерина здоровым субъектам.12
Клинические данные
В рандомизированном контролируемом исследовании 47 пациентов с туберкулезом легких изучалась адъювантная терапия бета-ситостерином по сравнению с плацебо. Группа лечения бета-ситостерином (средняя доза 60 мг / день) продемонстрировала увеличение веса, более высокое количество лимфоцитов и эозинофилов и в целом более быстрое клиническое выздоровление.13
Противораковые свойства
Данные животных / In vitro
Бета-ситостерин продемонстрировал влияние на линии опухолевых клеток in vitro.Рост ингибируется в клеточных линиях рака толстой кишки, желудка, простаты и молочной железы человека, а также при множественной миеломе. Было высказано предположение, что гибель клеток (апоптоз) инициируется, вероятно, активацией пути протеинфосфатазы A2.14, 15, 16, 17, 18, 19 Исследования с использованием моделей на крысах и мышах показали, что бета-ситостерин снижает количество опухоли.6
Считается, что в клетках PC-3 комбинация бета-ситостерина и ресвератрола оказывает синергическое действие против рака простаты посредством апоптоза и остановки роста клеток на различных стадиях клеточного цикла, что в конечном итоге подавляет рост опухоли.18 Другое исследование показало, что бета-ситостерин ингибирует рост клеток рака предстательной железы DU-145 за счет увеличения экспрессии белка p53 и снижения экспрессии белков p21 и p27.19
Бета-ситостерин ингибирует рост клеток MCF-7 (положительный по рецептору эстрогена) и MDA-MB-231 (отрицательные по рецептору эстрогена) клеточные линии рака молочной железы. Кроме того, было обнаружено, что комбинация бета-ситостерина и тамоксифена подавляет рост клеток рака груди.20
Клинические данные
Когортное исследование, проведенное в Нидерландах, показало, что растительные стеролы не влияют на риск рака толстой и прямой кишки.В течение 6,3 года под наблюдением находились 120 852 пациента в возрасте от 55 до 69 лет со средним потреблением 285 мг растительных стеролов в день. 8
Доброкачественная гиперплазия простаты
Это доброкачественное увеличение простаты может привести к обструктивным и раздражающим действиям нижних мочевыводящих путей. симптомы. Считается, что большинство мужчин старше 60 лет имеют симптомы мочеиспускания, связанные с аденомой простаты. Фармакологическое использование растений и трав для лечения симптомов аденомы простаты неуклонно растет в большинстве стран.Почти четверть мужчин, ранее леченных ДГПЖ в университетской урологической клинике по поводу симптомов мочеиспускания, указали, что они пробовали фитотерапевтические средства.5
Бета-ситостерин может играть потенциальную роль в ингибировании 5-альфа-редуктазы, а также в снижении уровня стероидного гормона. биосинтез, тем самым снижая уровень тестостерона.21
Данные по животным
Было обнаружено, что при гонадэктомии предстательной железы хомячка бета-ситостерин ингибирует фермент 5-альфа-редуктазы после подкожного введения.22
Клинические данные
Кокрановский обзор 4 рандомизированных контролируемых испытаний, сравнивающих бета-ситостерин с плацебо (или другими лекарствами от ДГПЖ), изучал влияние бета-ситостерола на результаты оценки симптомов мочеиспускания и показателей потока. Продолжительность лечения была непродолжительной, ни одно исследование продолжалось не более 26 недель, и было обследовано менее 600 мужчин. Бета-ситостерин улучшил симптомы мочеиспускания и показатели мочеиспускания и в целом хорошо переносился. Авторы этого обзора предположили, что бета-ситостерин может быть полезным вариантом лечения для мужчин с легкой и умеренной аденомой простаты, особенно для тех, кто хотел бы избежать или подвергается повышенному риску побочных эффектов блокаторов альфа-адренорецепторов.5 Эти агенты (например, празозин) избирательно блокируют альфа-1-адренорецепторы. Уровень тонуса гладкой мускулатуры предстательной железы и шейки мочевого пузыря опосредуется альфа-1-адренорецептором, который присутствует в высокой плотности в строме предстательной железы, капсуле предстательной железы и шейке мочевого пузыря. Блокада альфа-1-адренорецептора снижает сопротивление уретры и может облегчить обструкцию, улучшить отток мочи и симптомы ДГПЖ.
Андрогенная алопеция
Бета-ситостерин может быть полезен пациентам с андрогенной алопецией из-за его способности снижать уровень тестостерона за счет ингибирования биосинтеза стероидных гормонов.21
Данные о животных
Нет данных о животных относительно использования бета-ситостерина при андрогенной алопеции.
Клинические данные
В исследовании 19 мужчин в возрасте от 23 до 64 лет с легкой и умеренной андрогенной алопецией 60% участников заявили, что «улучшение» произошло по сравнению с исходным уровнем (приблизительно 5 месяцев лечения) после лечения. содержащие 50 мг бета-ситостерина и 200 мг экстракта пальмы пилы по сравнению с 11% участников, получавших плацебо.Это предполагает возможную роль бета-ситостерина у пациентов с андрогенной алопецией.21
Противомикробные эффекты
Данные на животных / in vitro
Бета-ситостерин вместе с различными другими соединениями, выделенными из Ageratina pichinchensis var. bustamenta, как было установлено, оказывает противомикробное действие против видов Trichophyton, которые могут вызывать инфекции tinea pedis.23 Другое исследование in vivo показало, что бета-ситостерин, полученный из листьев Ginkgo biloba, оказывает антибактериальное действие против Salmonella enterica и Staphylococcus aureus.24
Клинические данные
Клинических данных относительно использования бета-ситостерола из-за его противомикробного действия нет.
Дозирование
Бета-ситостерин входит в состав маргарина, йогурта или других пищевых продуктов, обеспечивая ежедневную дозу от 1,5 до 3 г.
Беременность / лактация
Бета-ситостерин следует избегать беременным женщинам из-за выраженного стимулирующего воздействия на матку. В исследовании на крысах бета-ситостерин, полученный из семян граната, увеличивал спонтанные сокращения матки в зависимости от концентрации за счет воздействия на активируемые кальцием K-каналы. В частности, это увеличивало силу и продолжительность сокращения матки, но не частоту. Максимальные эффекты были отмечены при дозе 1 мг на 100 мл.25
Взаимодействия
Растительные стеролы снижают всасывание жирорастворимых витаминов бета-каротина, альфа-каротина и витамина E. Не было отмечено никакого воздействия на витамины A и K.1 Уровни бета-ситостерина могут снижаться у пациентов, получающих эзетимиб, за счет его ингибирования всасывание растительных стеролов в кишечнике 26
Побочные реакции
На основе обширных исследований по оценке безопасности растительные стерины в целом признаны безопасными (GRAS) при употреблении с маргарином в рекомендуемых дозах.Однако обзор литературы показывает, что бета-ситостерин может вызывать побочные эффекты со стороны желудочно-кишечного тракта, а также импотенцию.27 В одном исследовании побочные реакции, которые считались связанными с использованием бета-ситостерина, включали метеоризм, изменение цвета кала, изменения аппетита, диспепсию, ногу судороги, кожная сыпь и лейкопения.7 У крыс снижение веса яичек и концентрации сперматозоидов происходило при длительном лечении низкой дозой (0,5 мг / кг) бета-ситостерина. Эффект от оплодотворения отмечен при более высокой дозе (5 мг / кг).7 В исследовании на крысах введение фитостериновой диеты в течение 5 недель привело к увеличению значений систолического и диастолического артериального давления 28, 29 1-летнее исследование на здоровых пациентах, потребляющих 1,6 г / день растительных стеролов, содержащихся в диетической пасте. продемонстрировал понижающий уровень холестерина эффект, а также общую переносимость при длительном употреблении.30 Повышенные концентрации фитостеринов в мембранах эритроцитов могут привести к повышенной хрупкости; Сообщалось об эпизодах гемолиза, но эти побочные реакции возникали у пациентов с ситостеролемией.31 Несмотря на отсутствие доказательств вреда от использования бета-ситостерина, гидрирование до трансжирных кислот действительно происходит при приеме маргарина. Следовательно, маргарин нельзя рекомендовать в качестве единственного средства лечения заболеваний, упомянутых в этой монографии.
Токсикология
При исследовании хомяков рационы, содержащие продукты окисления фитостеринов (например, бета-ситостерин, стигмастерин), приводили к большему весу печени по сравнению с контролем. Кроме того, хомяки, получившие продукты окисления, потеряли способность снижать общий холестерин, ЛПНП и триацилглицерины.29, 32
Условия индекса
- Hypoxis rooperi
- Picea
- Pinus
Ссылки
1. Закон MR. Растительный стерол и станол, маргарины и здоровье. Вест Дж. Мед. . 2000; 173 (1): 43-47.1042. Плат Дж., Керкхоффс Д.А., Менсинк Р.П. Лечебный потенциал растительных стеролов и станолов. Курр Опин Липидол . 2000; 11 (6): 571-576.110863293. Авад А.Б., Чан К.С., Дауни А.С., Финк С.С. Арахис как источник бета-ситостерина, стерола с противораковыми свойствами. Натр Рак . 2000; 36 (2): 238-241.108
4. Duester KC. Плоды авокадо — богатый источник бета-ситостерина. J Am Diet Assoc . 2001; 101 (4): 404-405.113209415. Уилт Т., Ишани А., Макдональд Р., Старк Г., Малроу С., Лау Дж. Бета-ситостерины при доброкачественной гиперплазии простаты. Кокрановская база данных Syst Rev . 2000; (2): CD001043.107967406. Bouic PJ. Роль фитостеринов и фитостеролинов в иммуномодуляции: обзор последних 10 лет. Curr Opin Clin Nutr Metab Care .2001; 4 (6): 471-475.117062787. Дэвидсон М.Х., Маки К.С., Умпорович Д.М. и др. Безопасность и переносимость эстерифицированных фитостеринов, вводимых в пасту с пониженным содержанием жира и заправку для салатов, здоровым взрослым мужчинам и женщинам. Джам Колл Нутр . 2001; 20 (4): 307-319.115060588. Нормен А.Л., Брантс Х.А., Фуррипс Л.Е., Андерссон Х.А., ван ден Брандт ПА, Голдбом Р.А. Потребление растительных стеролов и риск колоректального рака в когортном исследовании диеты и рака в Нидерландах.

0520. Авад А.Б., Барта С.Л., Финк С.С., Брэдфорд П.Г. Бета-ситостерин увеличивает эффективность тамоксифена в отношении клеток рака груди, влияя на метаболизм церамидов. Мол Нутр Пищевой Рес .2008; 52 (4): 419-426.1833840621. Prager N, Bickett K, French N, Marcovici G. Рандомизированное двойное слепое плацебо-контролируемое исследование для определения эффективности ингибиторов 5-альфа-редуктазы, полученных из растений, в лечении андрогенной алопеции. Дж. Альтернативная медицина . 2002; 8 (2): 143-152.1200612222. Cabeza M, Bratoeff E, Heuze I, Ramírez E, Sánchez M, Flores E. Эффект бета-ситостерина как ингибитора 5-альфа-редуктазы в простате хомяка. Proc West Pharmacol .2003; 46: 153-155.1469991523. Агилар-Гвадаррама B, Наварро V, Леон-Ривера I, Риос, MY. Активные вещества против дерматофитов tinea pedis из Ageratina pichinchensis var. bustamenta . Nat Prod Res . 2009; 23 (16): 1559-1565.1984482924. Тао Р., Ван Ч.З., Конг З.В. Антибактериальная / противогрибковая активность и синергетические взаимодействия между полипренолами и другими липидами, выделенными из листьев Ginkgo biloba L. Молекулы . 2013; 18 (2): 2166-2182.2343486925.Меркенс Л.С., Мири С.Б., Штайнер Р.Д., Мимин Д. Ситостеролемия. В: Пагон Р.А., Адам М.П., Берд Т.Д. и др., Ред. GeneReviews ™ [Интернет]. Сиэтл, Вашингтон: Вашингтонский университет, Сиэтл; 1993-2013 гг. 26. Сален Г., фон Бергманн К., Лютйоханн Д. и др. Эзетимиб эффективно снижает уровень стеринов растений в плазме крови у пациентов с ситостеролемией. Тираж . 2004; 109 (8): 966-971.1476970227. МакНиколас Т., Кирби Р. Доброкачественная гиперплазия простаты и симптомы нижних мочевыводящих путей у мужчин (СНМП). Clin Evid (онлайн) .2011 26 августа; 2011. pii: 1801.2296302528. Чен Кью, Грубер Х., Свист Э. и др. Пищевые фитостеролы и фитостанолы снижают уровень холестерина, но повышают кровяное давление у инбредных крыс WKY при отсутствии солевой нагрузки. Нутр Метаб (Лондон) . 2010; 7: 11.2063705829. Чоудхари С.П., Тран Л.С. Фитостерины: перспективы в питании человека и клинической терапии. Курр Мед Хим . 2011; 18 (29): 4557-4567.2186428330. Hendriks HF, Brink EJ, Meijer GW, Princen HM, Ntanios FY. Безопасность длительного употребления спреда, обогащенного эфирами растительных стеролов. евро J Clin Nutr . 2003; 57 (5): 681-692.1277196931. Moghadasian MH, Frohlich JJ. Влияние диетических фитостеринов на метаболизм холестерина и атеросклероз: клинические и экспериментальные доказательства. Am J Med . 1999; 107 (6): 588-594.1062502832. Лян Ю.Т., Вонг В.Т., Гуан Л. и др. Влияние фитостеринов и продуктов их окисления на липопротеидные профили и функцию сосудов у хомяков, получавших диету с высоким содержанием холестерина. Атеросклероз . 2011; 219 (1): 124-133.2171
3. Becker DJ, French B, Morris PB, Silvent E, Gordon RY.Фитостерины, красный дрожжевой рис и изменения образа жизни вместо статинов: рандомизированное двойное слепое плацебо-контролируемое исследование.
Сердце J . 2013; 166 (1): 187-196.2381603934. Американская диабетическая ассоциация. Стандарты медицинской помощи при сахарном диабете — 2014.
Заявление об ограничении ответственности
Эта информация относится к травяным, витаминным, минеральным или другим диетическим добавкам. Этот продукт не проверялся FDA, чтобы определить, является ли он безопасным или эффективным, и не подпадает ли он под действие стандартов качества и стандартов сбора информации о безопасности, которые применимы к большинству рецептурных препаратов.Эта информация не должна использоваться для принятия решения о приеме этого продукта. Эта информация не подтверждает, что этот продукт безопасен, эффективен или одобрен для лечения любого пациента или состояния здоровья. Это только краткое изложение общей информации об этом продукте. Он НЕ включает всю информацию о возможном использовании, направлениях, предупреждениях, мерах предосторожности, взаимодействиях, побочных эффектах или рисках, которые могут относиться к этому продукту. Эта информация не является конкретным медицинским советом и не заменяет информацию, которую вы получаете от своего поставщика медицинских услуг.Вам следует поговорить со своим врачом для получения полной информации о рисках и преимуществах использования этого продукта.
Этот продукт может неблагоприятно взаимодействовать с определенными состояниями здоровья и здоровья, другими рецептурными и безрецептурными лекарствами, продуктами питания или другими пищевыми добавками. Этот продукт может быть небезопасным при использовании перед операцией или другими медицинскими процедурами. Важно полностью проинформировать вашего врача о травах, витаминах, минералах или любых других добавках, которые вы принимаете, перед любой операцией или медицинской процедурой.За исключением некоторых продуктов, которые обычно считаются безопасными в нормальных количествах, включая использование фолиевой кислоты и пренатальных витаминов во время беременности, этот продукт недостаточно изучен, чтобы определить, безопасно ли его использовать во время беременности или кормления грудью или лицами моложе. старше 2 лет.
Подробнее о бета-ситостерине
Сопутствующие руководства по лечению
Дополнительная информация
Всегда консультируйтесь со своим врачом, чтобы убедиться, что информация, отображаемая на этой странице, применима к вашим личным обстоятельствам.
Заявление об отказе от ответственности за медицинское обслуживание
Авторские права © 2020 Wolters Kluwer Health
Мониторинг состояния датчиков на АЭС с использованием оптимизированного PCA
В данной статье предлагается оптимизированная структура анализа главных компонентов (PCA) для реализации мониторинга состояния датчиков на атомной электростанции (АЭС). По сравнению с обычным методом PCA в предыдущем исследовании, метод PCA в этой статье оптимизирован для различных процедур моделирования, включая этап предварительной обработки данных, этап выбора параметров моделирования и этап обнаружения и изоляции неисправностей.Затем производительность модели значительно улучшается за счет этих оптимизаций. Наконец, измерения датчиков с реальной АЭС используются для обучения оптимизированной модели PCA, чтобы гарантировать достоверность и надежность результатов моделирования. Между тем, измерениям датчиков последовательно накладываются искусственные неисправности, чтобы оценить способность предлагаемой модели PCA к обнаружению и изоляции неисправностей. Результаты моделирования показывают, что оптимизированная модель PCA способна обнаруживать и изолировать датчики независимо от того, имеют ли они серьезные или небольшие отказы.Между тем, результаты количественной оценки также показывают, что при использовании оптимизированного метода PCA можно получить лучшую производительность по сравнению с обычным методом PCA.
1. Введение
Как критически важная для безопасности система на АЭС, безопасность имеет первостепенное значение. Между тем, также растет потребность в более рентабельной эксплуатации АЭС [1]. Таким образом, передовые технологии диагностики и контроля рабочих характеристик включаются в инженерные проекты, цель которых — одновременно гарантировать безопасность и повысить экономичность всей АЭС. Между тем, с широким применением цифровых систем КИПиУ на АЭС, все больше датчиков применяется для получения оперативной информации о станции. С одной стороны, применение большего количества датчиков на АЭС способствует развитию передовых технологий диагностики и управления, когда требуется определенное количество датчиков для предоставления данных о ключевых показателях состояния и производительности системы; с другой стороны, это также увеличивает вероятность отказа датчиков на АЭС [2]. Если на датчике произойдет внезапный или начальный отказ, это приведет к недопустимому отклонению характеристик датчика.В результате в связанные системы поступают неточные измерения, что в дальнейшем может привести к отклонению работы станции от оптимальных условий, что приведет к остановке технологического процесса или даже серьезным авариям на АЭС [3]. Таким образом, необходимо реализовать мониторинг состояния датчиков на АЭС.
Подтвержденные измерения датчиков, помимо эффективной передачи оперативной информации туда, где это требуется для обеспечения безопасности и экономичности АЭС, также полезны для стратегии технического обслуживания по состоянию (CBM) на АЭС.В настоящее время стратегия профилактического обслуживания в основном применяется при калибровке датчиков во время регулярных перегрузок АЭС. Это не только требует значительных временных затрат, но также приводит к деградации компонентов из-за повторяющихся манипуляций по сравнению со стратегией CBM [4, 5].
Традиционный подход к оценке состояния датчика основан на аппаратном резервировании [6]. Основная проблема с аппаратным резервированием — это стоимость (включая стоимость датчика и стоимость обслуживания). В этом контексте в литературе предлагаются подходы, основанные на аналитической избыточности, включая искусственные нейронные сети (ИНС) [7–9], анализ независимых компонентов (ICA) [10, 11], опорную векторную машину (SVM) [12, 13 ], нечеткой логики [14–16], частичной регрессии наименьших квадратов (PLSR) [17] и PCA [18–24]. Исследование, проведенное Хайнсом и Зайбертом, пришло к выводу, что простота аналитических методов избыточности и гибкость их расчетов неопределенности могут способствовать их принятию регулирующими органами [25]. Следовательно, в этой статье для мониторинга состояния датчиков используется PCA из-за его простоты и индивидуальных сильных сторон.
В литературе PCA во многих случаях использовался для мониторинга состояния датчиков. Розани и Хайнс применили PCA для контроля 5 датчиков температуры в исследовательском реакторе [20].Датчики чиллера с водяным охлаждением были проанализированы с помощью метода PCA Ху [22]. Джамиль и др. реализована диагностика неисправностей на пакистанском исследовательском реакторе-2 с помощью PCA и дискриминантного анализа Фишера (FDA) [18]. Magan-Carrion et al. представил основанный на PCA метод для обнаружения неисправностей в WSN [26]. Лю и др. и Делимаргас и др. использовали метод PCA для определения калибровочной чувствительности соответственно [27, 28].
Однако предыдущие исследования в основном были сосредоточены на разработке модели PCA и реализации метода PCA в различных отраслях промышленности.В обычном методе PCA есть немало проблем. Во-первых, обычно подразумевается, что все данные подготовлены заранее; тем не менее, на практике данные реальной АЭС обычно загрязнены случайным шумом или неизвестными факторами. Во-вторых, поскольку на АЭС используются тысячи датчиков, невозможно собрать все датчики в одной модели PCA. Как разделить датчики на разные модели PCA в предыдущих исследованиях не рассматривалось. Наконец, на практике неизбежны ложные срабатывания из-за внешних и внутренних воздействий.Как уменьшить количество ложных срабатываний, чтобы гарантировать надежность модели PCA, уделяется мало внимания.
Вклад этой статьи заключается в следующем: предлагаются различные методы оптимизации для решения вышеупомянутых проблем в общем методе PCA. Оптимизация используется в различных процедурах моделирования общего метода PCA, включая предварительную обработку данных, выбор параметров моделирования, а также обнаружение и изоляцию неисправностей.
Работа организована следующим образом. Раздел 1 описывает необходимость мониторинга состояния датчика.На основе предыдущего исследования предлагается оптимизированная структура PCA. В разделе 2 описывается общий метод PCA. В разделе 3 подробно описывается структура оптимизации PCA. Эффективность оптимизированного метода PCA проверяется и оценивается с помощью измерений датчиков с реальной АЭС в Разделе 4. Выводы и будущие работы приведены в последнем разделе.
2. Методология PCA
В этом разделе будут кратко объяснены основные концепции и формулы, используемые в методе PCA. За подробными математическими процессами вывода обращайтесь к Ли, Хэ или Хосе [29–31].
2.1. Основные теории PCA
PCA преобразует набор коррелированных переменных в набор новых некоррелированных переменных и при этом сохраняет большую часть информации из исходных данных. Затем главные компоненты (ПК) выводятся из некоррелированных переменных для надежного обнаружения и изоляции отклонений процесса [32].
Исходная матрица данных (выборки, переменные) разложена как сумма матрицы оценки и матрицы остатков: и — оценки и матрицы загрузки, соответственно.Векторы ортонормированы, и векторы тоже ортонормированы. Между тем, это линейная комбинация, производная которой asVector представляет, как образцы связаны друг с другом, а vector представляет, как переменные связаны друг с другом.
Следующим шагом является выбор ПК в модели PCA. Существуют различные критерии определения количества ПК [33]. Собственные значения, соответствующие собственным векторам, описывают, сколько информации содержит каждый ПК. Процент совокупного процентного отклонения (CPV) представляет собой отклонение выбранных компьютеров с учетом всех отклонений.Затем цена за просмотр используется для определения количества компьютеров. Он определяется как
, то есть PCA делится на две части на предыдущих этапах: матрица оценки модели и матрица остатков.
2.2. Обнаружение неисправностей PCA
Для выполнения этой задачи обычно используются две статистические данные: статистика и статистика Хотеллинга. Они определены для измерения вариации в матрицах и, соответственно. Если новый тестовый вектор превышает эффективную область или наблюдается значительная невязка, может быть обнаружено особое событие, связанное либо с изменениями возмущения, либо с изменениями во взаимосвязи между переменными [2].
определяет несоответствие между векторами тестирования и моделью. Он указывает расстояние, на которое вектор тестирования падает от модели ПК. Статистика Хотеллинга измеряет вариации в рамках модели PCA. Они рассчитываются как и представляют собой доверительные интервалы для статистики и соответственно. Для расчета и см. Докторскую диссертацию Ли [34].
3. Оптимизированная структура для мониторинга состояния сенсора на основе Common PCA
Все оптимизации, основанные на общем методе PCA, обобщены на Рисунке 1.Во-первых, исходные данные предварительно обрабатываются статистическим анализом и методом скользящего окна. Затем предварительно обработанные данные применяются для обучения модели PCA. Между тем, на этапе моделирования PCA предлагаются три вида критериев выбора параметров моделирования по сравнению с общим критерием случайного выбора, включая дисперсию измерений датчиков, корреляцию измерений датчиков и тип датчиков. В частности, в критерии дисперсии содержатся два разных критерия дисперсии, которые представляют собой стандартное отклонение и степень изменчивости измерений датчика, соответственно.Затем применяется метод уменьшения количества ложных тревог, чтобы уменьшить количество ложных тревог и статистику на этапе обнаружения неисправностей. Наконец, обнаруженное ненормальное поведение анализируется одновременно в основном и остаточном пространстве, чтобы более точно определить местонахождение неисправного датчика на этапе изоляции. Таким образом, можно получить более достоверные и надежные результаты мониторинга с помощью вышеупомянутых оптимизаций обычным методом.
3.1. Этап предварительной обработки данных
Поскольку датчики на АЭС обычно работают при высокой температуре, высоком давлении, высокой радиации, высокой влажности или среде с сильной коррозией, то особые точки или шумоподобные колебания неизбежны в исходных измерениях [35]. Если эти данные используются непосредственно для разработки модели PCA (в качестве примера выбраны девять датчиков температуры охлаждающей жидкости на выходе), результаты мониторинга с 1000 испытательных образцов показаны на рисунке 2. Из рисунка 2 видно, что результаты не вполне удовлетворительны. ; и статистика, и при нормальных условиях эксплуатации представляют довольно много сигналов тревоги. Таким образом, предварительная обработка данных необходима для данных из реальной среды.
Аномальные колебания исходных данных далее классифицируются на особые точки и случайные колебания, и в этой статье они предварительно обрабатываются различными методами.
Для устранения особых точек в исходных данных применяется метод анализа на основе статистики, который характеризуется простой структурой, небольшим объемом вычислений и высокой скоростью [36]. Все эти преимущества делают его подходящим для мониторинга датчиков на АЭС, где установлено большое количество датчиков. Теория этого основанного на статистике метода объясняется следующим образом.
Большинство случайных ошибок подчиняются нормальному распределению при нормальных условиях эксплуатации; существует лишь очень малая вероятность того, что случайная ошибка превышает 3 стандартных отклонения измерений датчика [37].Независимо от того, является ли это особой точкой или нет, это можно определить по тому, где находится среднее арифметическое и оценка стандартного отклонения для измерений датчика с одинаковой точностью. Если удовлетворяет (5), будет рассматриваться как особая точка и напрямую удаляться из исходных данных.
Измерения трех датчиков расхода питательной воды выбраны в качестве примера, чтобы показать эффективность метода исключения особых точек, и результаты представлены на рисунке 3. Можно видеть, что все особые точки присутствуют в измерениях 1 # , Датчики питательной воды 2 # и 3 # на основе вышеизложенного анализа.
После устранения особых точек согласно (5) случайные флуктуации в измерениях еще больше уменьшатся. Средняя фильтрация, фильтрация среднего арифметического, взвешенная рекурсивная фильтрация и вейвлет-анализ — наиболее часто используемые методы для уменьшения случайных флуктуаций [38]. Обычно выбор метода исключения в основном зависит от характеристик измерений. Принимая во внимание тип датчиков, применяемых во время моделирования в этой статье, метод скользящего среднего значения используется в качестве метода шумоподавления для измерений датчиков с реальной АЭС [39].Это метод шумоподавления во временной области, при котором постоянно выполняются непрерывные измерения датчика и вычисляется среднее арифметическое значение измерения. это просто длина скользящего окна. Затем среднее значение в скользящем окне рассматривается как расчетное значение на данный момент. То есть
Случайные колебания фильтруются на основе (6). Затем данные представляют собой более плавную тенденцию изменения после того, как особые точки и случайные колебания уменьшены по сравнению с исходными. Измерения на рисунке 2 снова используются, чтобы показать эффективность предварительной обработки данных, и результаты в этом случае показаны на рисунке 4.
По сравнению с рисунком 2 видно, что количество ложных срабатываний и статистика значительно уменьшены. Затем можно сделать вывод, что предварительная обработка данных значительно эффективна для повышения точности модели PCA, и что действительно необходимо и целесообразно предварительно обрабатывать данные из реальной операционной среды.
3.2. Этап выбора параметров моделирования
После предварительной обработки исходных данных следующим шагом является разработка модели PCA с предварительно обработанными измерениями.Очевидно, что объединять все датчики АЭС в единую модель PCA нереально и неразумно; Таким образом, в этой статье предлагается распределенная структура, то есть несколько моделей PCA, работающих параллельно, для реализации мониторинга состояния для всех контролируемых датчиков на АЭС. Следовательно, очень важно, как лучше всего сгруппировать различные датчики в различные модели PCA для получения оптимальной производительности [35]. В связи с этим предлагаются следующие критерии, которые сравниваются с критерием выбора случайного параметра моделирования.
(1) Отклонение . В дисперсию включены два разных критерия: стандартное отклонение и степень изменчивости измерений датчика. Они описаны следующим образом.
(a) Стандартное отклонение . Это стандартное отклонение измерений датчика, которое обычно используется в статистической терминологии. Учитывая, что подобное стандартное отклонение измерений датчика в модели PCA может быть полезным для обнаружения небольших сбоев, в этой статье оно определено:
(b) Степень волатильности .Это относится к степени нестабильности измерений датчика, которая немного отличается от «стандартного отклонения», определенного в статистической терминологии. Степень изменчивости измерения датчика описывается как
По сравнению с критерием стандартной вариации, критерий степени изменчивости может быть более разумным. Поскольку измерения датчика охватывают разные порядки величины, стандартное отклонение может быть не в состоянии более точно описать изменение в измерениях.Два вектора и взяты в качестве примера для объяснения. Предположим, что, очевидно, мы видим, что изменяющиеся тренды, а именно степени волатильности и, равны. Тогда значения и могут быть вычислены следующим образом: На основании (10) приведенный выше вывод подтверждается; то есть получается такая же степень летучести, как и; однако стандартное отклонение и другое. Таким образом, в данной статье критерий, основанный на степени волатильности, предлагается в качестве дополнения к критерию, основанному на стандартном отклонении.Таким образом, измерения датчиков с аналогичными тенденциями изменения (а именно, с аналогичной степенью волатильности), а не с аналогичным стандартным отклонением, могут быть сгруппированы вместе для обучения модели PCA. Тогда модель PCA должна быть более чувствительной к сбоям в отслеживаемых датчиках. И чувствительность обнаружения неисправностей по этим двум различным критериям будет оценена в разделе моделирования.
(2) Корреляция . Он относится к коэффициентам корреляции между датчиками и может быть рассчитан как (11).Более высокое значение обычно означает более значительную линейную корреляцию между и . Поскольку PCA — это метод линейного анализа, естественно, выгодно сгруппировать линейно зависимые датчики в единый набор для разработки модели PCA. Таким образом, этот критерий предлагается.
Затем измерения датчика с более высокими коэффициентами корреляции разделяются в одну и ту же модель PCA. То есть датчики в каждой модели PCA демонстрируют более высокую линейную корреляцию по сравнению с моделью PCA со случайным группированием.
(3) Тип . Это относится к типам датчиков, которые используются для измерения различных параметров на АЭС. Как известно, различные параметры обычно измеряются с помощью различных типов датчиков, а различные типы датчиков обычно имеют разную точность измерения, работают в разных средах, страдают от различных внешних помех и т. Д. С учетом всех этих факторов предлагается типовой критерий выбора параметра моделирования. Затем один и тот же тип датчика можно сгруппировать для обучения модели PCA.В результате вышеупомянутые факторы влияния могут быть минимизированы.
Все предложенные критерии проверяются и оцениваются в разделе 4, чтобы получить оптимальный критерий выбора параметров моделирования.
3.3. Этап обнаружения и изоляции неисправностей
На основе предварительной обработки данных и выбора параметров моделирования дополнительно применяется метод уменьшения количества ложных тревог для повышения точности и надежности модели PCA на этапе обнаружения неисправностей. Между тем, обнаруженное ненормальное поведение анализируется одновременно в основном и остаточном пространстве, чтобы более точно определить местонахождение неисправного датчика на этапе локализации неисправности.
Метод уменьшения количества ложных тревог определяет еще один доверительный интервал для дальнейшего уменьшения количества ложных тревог и статистики. Если или называется первым доверительным интервалом, этот новый доверительный предел называется вторым доверительным интервалом для статистики и.
Предположим, что вероятность ложной тревоги для статистики или равна, которая обычно устанавливается в диапазоне от 0 до 0,05 в соответствии с опытом в обрабатывающих отраслях [40]. При выборе длины основного окна наблюдения допустимый максимум, а именно второй доверительный предел, может быть получен по следующей формуле: где также значение опыта, которое определяется на основе точности модели.Обычно он устанавливается в диапазоне от 0,98 до 1 в соответствии с опытом в обрабатывающих отраслях [40]. Если количество ложных срабатываний или статистика превышает предыдущее в окне наблюдения, то это будет определено как истинное неисправное состояние.
После того, как статистика превысит второй доверительный предел, обнаруживается отклонение от нормы. Затем ненормальное поведение анализируется одновременно в основном и остаточном пространстве, чтобы более точно определить местонахождение неисправного датчика на этапе локализации неисправности. Так как и статистика представляют собой общую вариацию в основном и остаточном пространстве, соответственно, таким образом, вклады датчиков в статистику применяются одновременно для идентификации неисправного датчика [30].
Предположим, что вектор тестирования выражается как количество датчиков в. Вклад датчика в общую вариацию в остаточном подпространстве (представленный статистикой) определяется как Вклад датчика в общую вариацию в основном подпространстве (представленный статистикой) может быть рассчитан с помощью следующих шагов.
Вычислить вклад в вектор очков: где — th элемент вектора.
Рассчитайте вклад в статистику:
Когда АЭС работает в нормальных условиях, и статистика должна находиться в пределах доверительной вероятности, а вклад каждого датчика в статистику должен быть почти одинаковым теоретически.Если в контролируемых датчиках происходит сбой, и / или статистика выйдет за пределы их достоверности, и тогда их можно будет напрямую использовать для обнаружения неисправного датчика. Кроме того, если неисправность, которая возникает на отслеживаемых датчиках, представляет собой просто небольшой сбой, такой как небольшой дрейф, который не может быть обнаружен статистикой, эти два индекса изоляции неисправности также будут полезны как для обнаружения, так и для изоляции этого небольшая ошибка. Тем не менее, очевидная тенденция к увеличению все еще наблюдается в датчике дрейфа и / или в нем, хотя статистические данные могут быть не в состоянии обнаружить небольшие отклонения датчиков.
Небольшие отклонения датчиков могут не привести к серьезным авариям, но если датчик отклонения участвует в важных процессах управления на АЭС, это может привести к отклонению режима работы от оптимальных условий. Следствием отклонения режима работы является возможное снижение экономики завода. Даже если небольшие отклонения появляются на датчиках, которые не участвуют в важных процессах управления, а просто служат целям мониторинга, эти два индекса изоляции неисправностей также могут вносить вклад в стратегию CBM на АЭС.Поскольку более высокое значение индекса обычно указывает на неизвестную деградацию датчика, таким образом датчики можно калибровать, обслуживать или ремонтировать по мере необходимости, и можно избежать чрезмерных манипуляций с калибровкой и обслуживанием датчиков.
4. Тесты и результаты моделирования
Чтобы проверить функциональность оптимизированного метода PCA, измерения датчиков получают с реальной АЭС в нормальных условиях эксплуатации с полной мощностью для проведения моделирования. Поскольку в базу данных АЭС включено большое количество датчиков, датчики нумеруются отдельно арабскими цифрами для более удобной демонстрации результатов моделирования.Для проверки производительности моделей PCA с различными критериями выбора параметров моделирования приведены пять моделей PCA на основе предложенных критериев, которые описаны ниже. Между тем, для проверки эффективности обнаружения неисправностей и изоляции оптимизированной модели PCA, отказы различной степени последовательно накладываются на измерения датчика температуры охлаждающей жидкости на выходе (который в базе данных имеет точную отметку 1 # датчик). Причина сбоев в работе этого датчика заключается в том, что датчик 1 # входит во все пять упомянутых выше моделей PCA.
Пять предлагаемых моделей PCA определяются следующим образом.
(1) Модель PCA с критерием выбора параметров моделирования типа . Поскольку подтверждено, что датчик 1 # содержится во всех пяти моделях PCA, для обучения модели PCA выбираются датчики одного типа. Затем на основе критерия выбора параметра моделирования типа выбираются следующие датчики в базе данных для обучения модели PCA, в том числе. А арабскими цифрами обозначены положения выбранных датчиков в базе данных.
(2) Модель PCA с критерием выбора параметра моделирования стандартного отклонения . Аналогичным образом, датчик 1 # также включен в эту модель PCA. Во-первых, стандартное отклонение всех датчиков в базе данных рассчитывается на основе (7). Затем, на основе критерия выбора параметра моделирования стандартного отклонения, для обучения этой модели PCA выбираются датчики в базе данных с наиболее близким стандартным отклонением к датчику 1 #. Таким образом определяется модель PCA с критерием выбора параметра моделирования стандартного отклонения.И позиции выбранных датчиков в этой модели PCA упорядочены по схожести стандартного отклонения с датчиком 1 # от большого к малому. Аналогичным образом арабскими цифрами обозначены положения выбранных датчиков в базе данных.
(3) Модель PCA с критерием выбора параметров моделирования степени волатильности . Таким же образом, сначала рассчитывается степень изменчивости датчиков в базе данных на основе (8), а затем в качестве параметров моделирования в этой модели PCA выбираются датчики с наиболее близкой степенью изменчивости к датчику 1 #.Таким образом, определена модель PCA с модельным параметрическим критерием степени волатильности. Выбранные датчики в этой модели PCA имеют следующие позиции в базе данных:, которые упорядочены по степени сходства степени изменчивости с датчиком 1 # от большого к маленькому.
(4) Модель PCA с критерием выбора параметров моделирования коэффициентов корреляции . Чтобы определить эту модель PCA, сначала рассчитываются коэффициенты корреляции между датчиком 1 # и всеми другими датчиками в базе данных на основе (11).Затем в качестве параметров моделирования этой модели PCA выбираются первые восемь датчиков с наибольшими коэффициентами корреляции с датчиком 1 #. Позиции выбранных датчиков в базе данных упорядочены по коэффициентам корреляции к 1 # датчику от большого к малому. Таким образом, определяется модель PCA с критерием выбора параметра моделирования корреляции.
(5) Модель PCA с случайным критерием выбора параметров моделирования . Для сравнения в данной статье разработана эта модель PCA.В модели выбраны параметры моделирования, которые охватывают различные типы и разные порядки величины стандартного отклонения, степени волатильности и коэффициентов корреляции датчиков.
Можно видеть, что не только датчик 1 # является общим элементом в вышеупомянутых пяти моделях PCA, но также девять датчиков включены в каждую модель PCA. В этом контексте могут возникать сбои во взаимных измерениях датчиков 1 # для каждой модели PCA, а характеристики модели с различными критериями выбора параметров моделирования могут быть оценены с разумными предварительными условиями.
4.1. Моделирование с обычными измерениями
1000 исходных образцов используются для обучения пяти моделей PCA, а еще 1000 исходных образцов выбираются в качестве данных тестирования для проведения тестов моделирования. Результаты и статистика по пяти моделям PCA показаны на рисунках 5 и 6 соответственно. Красные пунктирные линии на рисунках — это доверительные границы и статистические данные. Видно, что статистика показывает ложные срабатывания во всех пяти моделях PCA при нормальных условиях эксплуатации.Для статистики относительно лучше, чтобы ложные срабатывания сигнализации возникали только в моделях PCA с критериями выбора параметров случайным и стандартным отклонением.
Если исходные образцы предварительно обработаны методами, предложенными в этой статье, то предварительно обработанные данные используются для обучения пяти моделей PCA. В этом контексте результаты моделирования и статистика в пяти моделях PCA показаны на рисунках 7 и 8. Поскольку особые точки и случайные флуктуации в исходных выборках устраняются статистическим методом и методом скользящего окна, количество ложных срабатываний и статистика сокращаются. в некоторой степени.
Таким образом, на основе предварительной обработки данных предлагается второй доверительный предел для статистики и для дальнейшего уменьшения ложных срабатываний сигнализации и статистики. С применением второго доверительного предела подробная вероятность ложных тревог и статистика по пяти моделям PCA сведены в таблицу 1. Очевидно, ложные срабатывания и статистика во всех пяти моделях PCA снижаются до более низких уровней с приложением. метода уменьшения ложных тревог.В результате, метод предварительной обработки данных для исходных данных и метод уменьшения ложных тревог и статистика действительно способствуют уменьшению количества ложных тревог и статистике при нормальных условиях эксплуатации. Таким образом, производительность модели действительно улучшается.