MATEMAATTISEN MALLINTAMISEN JA SIMULOINNIN HYÖDYNTÄMINEN ENERGIA-ALALLA

Abstract

Matemaattisella mallintamisella tarkoitetaan ilmiön tai prosessin tutkimista ja sen muuttamista matemaattiseen muotoon. Simuloinnilla pyritään tietokoneen avulla jäljit-telemään prosessin tai ilmiön käyttäytymistä matemaattisten yhtälöiden avulla.

Nykyisen tietotekniikan kehittyminen on mahdollistanut erilaisten asioiden ja ilmiöi-den mallintamisen sekä simuloinnin. Nykyisin saadaan pienellä investoinnilla riittävän tehokas tietokone ja matemaattinen ohjelmisto, jolla voidaan simuloida prosessin toi-mintaa. Opinnäytetyö keskittyy ensisijaisesti teollisten prosessien dynaamiseen mal-lintamiseen.

Mallinnusta tehdään periaatteessa kahdella päätavalla. Ensimmäinen tapa on tehdä matemaattinen malli fysikaalisten lainalaisuuksien avulla. Toinen tapa on kerätä tietoa prosessista ja sovittaa kerätty tieto matemaattiseen malliin. Matemaattisessa mallinta-misessa yhdistyvät sekä matematiikka että käytäntö. Matemaattisesti luodaan yhtälö, joka ottaa huomioon fysikaaliset suhteet sekä muut muuttujat. Käytännössä hienosää-detään tärkeät muuttujat ja viritysparametrit.

Työssä kehitettiin käytännön mallinnustapoja ja koostettiin opetusmateriaali. Työn tu-loksena voitiin todeta, että matemaattinen mallintaminen ja simulointi ovat hyödyllisiä ja käyttökelpoisia työkaluja prosessin käyttäytymisen selvittämiseen.

Mathematical modeling means converting phenomena, problems or processes to mathematical formulas. Simulation is to try imitate or repeat phenomena, problems or processes with computer.

Modern technology and information technology has enabled mathematical modeling and simulation by using computer. Today, it is possible to buy a powerful computer and mathematical software whereby is possible made simulation without huge invest-ments. This thesis focuses to dynamic modeling of industrial processes.

Modelling has been possible by using two main methods. The first method is to make a mathematical model which has based on a physical law. The second method is to collect data from a process and adjust it to mathematical model structure. Mathemati-cal modeling connects mathematics, physics and practical working. By using mathe-matics, equation must be take account of physical relationships and other variables. Practically, fine tuning is made for parameters and other variables that are important process parameters.

In this study, practical modeling methods has been developed, and thesis complied to teaching material. In this thesis, becomes clear that mathematical modeling and simu-lation are useful and workable application tools for investigating process dynamics.