Кпд определение: Формула КПД (коэффициента полезного действия) в физике

Содержание

Определение КПД электродвигателя и его мощности

КПД и мощность электродвигателя

КПД и мощность — это то, на что в первую очередь стоит обратить внимание при выборе асинхронного электродвигателя АИР. Суть работы любого эл двигателя заключается в том, что электрическая энергия, с сопутствующими преобразованию потерями, превращается в механическую. Чем меньше потери при протекании данного процесса, тем выше его КПД и тем эффективнее эл двигатель.
Но, при всей важности коэффициента полезного действия, не стоит забывать о мощности мотора. Ведь даже при чрезвычайно высоком КПД и выдаваемой им мощности может быть недостаточно для решения необходимых вам задач. Поэтому при покупке очень важно знать не только, чему равен КПД электродвигателя, но и какую полезную мощность он сможет выдать на своем валу. Оба эти значения должны быть указаны производителем. Порой бывает и такое, что нет доступа к паспорту мотора (например, если вы покупаете его “с рук”, что крайне не рекомендуется делать) и приходится самостоятельно вычислять столь важные параметры.
Для начала стоит определить: что такое коэффициент полезного действия, или попросту КПД. И так, это отношение полезной работы к затраченной энергии.

Определение КПД электродвигателя

Получается, для того чтобы определить этот параметр необходимо сравнить выдаваемую им энергию с энергией, необходимой ему чтобы функционировать. Вычисляется КПД с помощью выражения:

η=P2/P1
где η — КПД

P2- полезная механическая мощность электромотора, Вт
P1- потребляемая двигателем электрическая мощность, Вт;

Коэффициент полезного действия это величина, находящаяся в диапазоне от 0 до 1, чем ближе ее значение к единице, тем лучше. Соответственно, если КПД имеет значение 0,95 — это показывает, что 95 процентов электрической энергии будут преобразованы им в механическую и лишь 5 процентов составят потери. Стоит отметить, что КПД не является постоянной величиной, он может меняться в зависимости от нагрузки, а своего максимума он достигает при нагрузках в районе 80 процентов от номинальной мощности, то есть от той, которую заявил производитель мотора. Современные асинхронные электродвигатели имеют номинальный КПД (заявленные производителем) 0,75 — 0,95.
Потери при работе двигателя в основном обусловлены нагревом мотора (часть потребляемой энергии выделяется в виде тепловой энергии), реактивными токами, трением подшипников и другими негативными факторами.
Под мощностью мотора понимают механическую мощь, которую он выдает на своем валу. В целом же мощность — это параметр, который показывает, какую работу совершает механизм за определенную единицу времени.

КПД электродвигателя это очень важный параметр определяющий, прежде всего эффективность использования энергоресурсов предприятия. Как известно КПД электродвигателя значительно снижается после его ремонта, об этом мы писали в этой статье. При уменьшении коэффициента полезного действия будут соответственно увеличены потери электроэнергии. В последнее время набирают популярность энергоэффективные электродвигатели разных производителей, в России популярны моторы производства ОАО «Владимирский электромоторный завод». Любые асинхронные электродвигатели представлены в каталоге продукции. Дополнительную полезную информацию Вы можете посмотреть в каталоге статей.

Электродвигатель АИР характеристики

Тип двигателя	Р, кВт	Номинальная частота вращения, об/мин	кпд,*	COS ф	1п/1н	Мп/Мн	Мmах/Мн	1н, А	Масса, кг
Купить АИР56А2	0,18	2840	68,0	0,78	5,0	2,2	2,2	0,52	3,4
Купить АИР56В2	0,25	2840	68,0	0,698	5,0	2,2	2,2	0,52	3,9
Купить АИР56А4	0,12	1390	63,0	0,66	5,0	2,1	2,2	0,44	3,4
Купить АИР56В4	0,18	1390	64,0	0,68	5,0	2,1	2,2	0,65	3,9
Купить АИР63А2	0,37	2840	72,0	0,86	5,0	2,2	2,2	0,91	4,7
Купить АИР63В2	0,55	2840	75,0	0,85	5,0	2,2	2,3	1,31	5,5
Купить АИР63А4	0,25	1390	68,0	0,67	5,0	2,1	2,2	0,83	4,7
Купить АИР63В4	0,37	1390	68,0	0,7	5,0	2,1	2,2	1,18	5,6
Купить АИР63А6	0,18	880	56,0	0,62	4,0	1,9	2	0,79	4,6
Купить АИР63В6	0,25	880	59,0	0,62	4,0	1,9	2	1,04	5,4
Купить АИР71А2	0,75	2840	75,0	0,83	6,1	2,2	2,3	1,77	8,7
Купить АИР71В2	1,1	2840	76,2	0,84	6,9	2,2	2,3	2,6	10,5
Купить АИР71А4	0,55	1390	71,0	0,75	5,2	2,4	2,3	1,57	8,4
Купить АИР71В4	0,75	1390	73,0	0,76	6,0	2,3	2,3	2,05	10
Купить АИР71А6	0,37	880	62,0	0,70	4,7	1,9	2,0	1,3	8,4
Купить АИР71В6	0,55	880	65,0	0,72	4,7	1,9	2,1	1,8	10
Купить АИР71А8	0,25	645	54,0	0,61	4,7	1,8	1,9	1,1	9
Купить АИР71В8	0,25	645	54,0	0,61	4,7	1,8	1,9	1,1	9
Купить АИР80А2	1,5	2850	78,5	0,84	7,0	2,2	2,3	3,46	13
Купить АИР80А2ЖУ2	1,5	2850	78,5	0,84	7,0	2,2	2,3	3,46	13
Купить АИР80В2	2,2	2855	81,0	0,85	7,0	2,2	2,3	4,85	15
Купить АИР80В2ЖУ2	2,2	2855	81,0	0,85	7,0	2,2	2,3	4,85	15
Купить АИР80А4	1,1	1390	76,2	0,77	6,0	2,3	2,3	2,85	14
Купить АИР80В4	1,5	1400	78,5	0,78	6,0	2,3	2,3	3,72	16
Купить АИР80А6	0,75	905	69,0	0,72	5,3	2,0	2,1	2,3	14
Купить АИР80В6	1,1	905	72,0	0,73	5,5	2,0	2,1	3,2	16
Купить АИР80А8	0,37	675	62,0	0,61	4,0	1,8	1,9	1,49	15
Купить АИР80В8	0,55	680	63,0	0,61	4,0	1,8	2,0	2,17	18
Купить АИР90L2	3,0	2860	82,6	0,87	7,5	2,2	2,3	6,34	17
Купить АИР90L2ЖУ2	3,0	2860	82,6	0,87	7,5	2,2	2,3	6,34	17
Купить АИР90L4	2,2	1410	80,0	0,81	7,0	2,3	2,3	5,1	17
Купить АИР90L6	1,5	920	76,0	0,75	5,5	2,0	2,1	4,0	18
Купить АИР90LA8	0,75	680	70,0	0,67	4,0	1,8	2,0	2,43	23
Купить АИР90LB8	1,1	680	72,0	0,69	5,0	1,8	2,0	3,36	28
Купить АИР100S2	4,0	2880	84,2	0,88	7,5	2,2	2,3	8,2	20,5
Купить АИР100S2ЖУ2	4,0	2880	84,2	0,88	7,5	2,2	2,3	8,2	20,5
Купить АИР100L2	5,5	2900	85,7	0,88	7,5	2,2	2,3	11,1	28
Купить АИР100L2ЖУ2	5,5	2900	85,7	0,88	7,5	2,2	2,3	11,1	28
Купить АИР100S4	3,0	1410	82,6	0,82	7,0	2,3	2,3	6,8	21
Купить АИР100L4	4,0	1435	84,2	0,82	7,0	2,3	2,3	8,8	37
Купить АИР100L6	2,2	935	79,0	0,76	6,5	2,0	2,1	5,6	33,5
Купить АИР100L8	1,5	690	74,0	0,70	5,0	1,8	2,0	4,4	33,5
Купить АИР112M2	7,5	2895	87,0	0,88	7,5	2,2	2,3	14,9	49
Купить АИР112М2ЖУ2	7,5	2895	87,0	0,88	7,5	2,2	2,3	14,9	49
Купить АИР112М4	5,5	1440	85,7	0,83	7,0	2,3	2,3	11,7	45
Купить АИР112MA6	3,0	960	81,0	0,73	6,5	2,1	2,1	7,4	41
Купить АИР112MB6	4,0	860	82,0	0,76	6,5	2,1	2,1	9,75	50
Купить АИР112MA8	2,2	710	79,0	0,71	6,0	1,8	2,0	6,0	46
Купить АИР112MB8	3,0	710	80,0	0,73	6,0	1,8	2,0	7,8	53
Купить АИР132M2	11	2900	88,4	0,89	7,5	2,2	2,3	21,2	54
Купить АИР132М2ЖУ2	11	2900	88,4	0,89	7,5	2,2	2,3	21,2	54
Купить АИР132S4	7,5	1460	87,0	0,84	7,0	2,3	2,3	15,6	52
Купить АИР132M4	11	1450	88,4	0,84	7,0	2,2	2,3	22,5	60
Купить АИР132S6	5,5	960	84,0	0,77	6,5	2,1	2,1	12,9	56
Купить АИР132M6	7,5	970	86,0	0,77	6,5	2,0	2,1	17,2	61
Купить АИР132S8	4,0	720	81,0	0,73	6,0	1,9	2,0	10,3	70
Купить АИР132M8	5,5	720	83,0	0,74	6,0	1,9	2,0	13,6	86
Купить АИР160S2	15	2930	89,4	0,89	7,5	2,2	2,3	28,6	116
Купить АИР160S2ЖУ2	15	2930	89,4	0,89	7,5	2,2	2,3	28,6	116
Купить АИР160M2	18,5	2930	90,0	0,90	7,5	2,0	2,3	34,7	130
Купить АИР160М2ЖУ2	18,5	2930	90,0	0,90	7,5	2,0	2,3	34,7	130
Купить АИР160S4	15	1460	89,4	0,85	7,5	2,2	2,3	30,0	125
Купить АИР160S4ЖУ2	15	1460	89,4	0,85	7,5	2,2	2,3	30,0	125
Купить АИР160M4	18,5	1470	90,0	0,86	7,5	2,2	2,3	36,3	142
Купить АИР160S6	11	970	87,5	0,78	6,5	2,0	2,1	24,5	125
Купить АИР160M6	15	970	89,0	0,81	7,0	2,0	2,1	31,6	155
Купить АИР160S8	7,5	720	85,5	0,75	6,0	1,9	2,0	17,8	125
Купить АИР160M8	11	730	87,5	0,75	6,5	2,0	2,0	25,5	150
Купить АИР180S2	22	2940	90,5	0,90	7,5	2,0	2,3	41,0	150
Купить АИР180S2ЖУ2	22	2940	90,5	0,90	7,5	2,0	2,3	41,0	150
Купить АИР180M2	30	2950	91,4	0,90	7,5	2,0	2,3	55,4	170
Купить АИР180М2ЖУ2	30	2950	91,4	0,90	7,5	2,0	2,3	55,4	170
Купить АИР180S4	22	1470	90,5	0,86	7,5	2,2	2,3	43,2	160
Купить АИР180S4ЖУ2	22	1470	90,5	0,86	7,5	2,2	2,3	43,2	160
Купить АИР180M4	30	1470	91,4	0,86	7,2	2,2	2,3	57,6	190
Купить АИР180М4ЖУ2	30	1470	91,4	0,86	7,2	2,2	2,3	57,6	190
Купить АИР180M6	18,5	980	90,0	0,81	7,0	2,1	2,1	38,6	160
Купить АИР180M8	15	730	88,0	0,76	6,6	2,0	2,0	34,1	172
Купить АИР200M2	37	2950	92,0	0,88	7,5	2,0	2,3	67,9	230
Купить АИР200М2ЖУ2	37	2950	92,0	0,88	7,5	2,0	2,3	67,9	230
Купить АИР200L2	45	2960	92,5	0,90	7,5	2,0	2,3	82,1	255
Купить АИР200L2ЖУ2	45	2960	92,5	0,90	7,5	2,0	2,3	82,1	255
Купить АИР200M4	37	1475	92,0	0,87	7,2	2,2	2,3	70,2	230
Купить АИР200L4	45	1475	92,5	0,87	7,2	2,2	2,3	84,9	260
Купить АИР200M6	22	980	90,0	0,83	7,0	2,0	2,1	44,7	195
Купить АИР200L6	30	980	91,5	0,84	7,0	2,0	2,1	59,3	225
Купить АИР200M8	18,5	730	90,0	0,76	6,6	1,9	2,0	41,1	210
Купить АИР200L8	22	730	90,5	0,78	6,6	1,9	2,0	48,9	225
Купить АИР225M2	55	2970	93,0	0,90	7,5	2,0	2,3	100	320
Купить АИР225M4	55	1480	93,0	0,87	7,2	2,2	2,3	103	325
Купить АИР225M6	37	980	92,0	0,86	7,0	2,1	2,1	71,0	360
Купить АИР225M8	30	735	91,0	0,79	6,5	1,9	2,0	63	360
Купить АИР250S2	75	2975	93,6	0,90	7,0	2,0	2,3	135	450
Купить АИР250M2	90	2975	93,9	0,91	7,1	2,0	2,3	160	530
Купить АИР250S4	75	1480	93,6	0,88	6,8	2,2	2,3	138,3	450
Купить АИР250M4	90	1480	93,9	0,88	6,8	2,2	2,3	165,5	495
Купить АИР250S6	45	980	92,5	0,86	7,0	2,1	2,0	86,0	465
Купить АИР250M6	55	980	92,8	0,86	7,0	2,1	2,0	104	520
Купить АИР250S8	37	740	91,5	0,79	6,6	1,9	2,0	78	465
Купить АИР250M8	45	740	92,0	0,79	6,6	1,9	2,0	94	520
Купить АИР280S2	110	2975	94,0	0,91	7,1	1,8	2,2	195	650
Купить АИР280M2	132	2975	94,5	0,91	7,1	1,8	2,2	233	700
Купить АИР280S4	110	1480	94,5	0,88	6,9	2,1	2,2	201	650
Купить АИР280M4	132	1480	94,8	0,88	6,9	2,1	2,2	240	700
Купить АИР280S6	75	985	93,5	0,86	6,7	2,0	2,0	142	690
Купить АИР280M6	90	985	93,8	0,86	6,7	2,0	2,0	169	800
Купить АИР280S8	55	740	92,8	0,81	6,6	1,8	2,0	111	690
Купить АИР280M8	75	740	93,5	0,81	6,2	1,8	2,0	150	800
Купить АИР315S2	160	2975	94,6	0,92	7,1	1,8	2,2	279	1170
Купить АИР315M2	200	2975	94,8	0,92	7,1	1,8	2,2	248	1460
Купить АИР315МВ2	250	2975	94,8	0,92	7,1	1,8	2,2	248	1460
Купить АИР315S4	160	1480	94,9	0,89	6,9	2,1	2,2	288	1000
Купить АИР315M4	200	1480	94,9	0,89	6,9	2,1	2,2	360	1200
Купить АИР315S6	110	985	94,0	0,86	6,7	2,0	2,0	207	880
Купить АИР315М(А)6	132	985	94,2	0,87	6,7	2,0	2,0	245	1050
Купить АИР315MВ6	160	985	94,2	0,87	6,7	2,0	2,0	300	1200
Купить АИР315S8	90	740	93,8	0,82	6,4	1,8	2,0	178	880
Купить АИР315М(А)8	110	740	94,0	0,82	6,4	1,8	2,0	217	1050
Купить АИР315MВ8	132	740	94,0	0,82	6,4	1,8	2,0	260	1200
Купить АИР355S2	250	2980	95,5	0,92	6,5	1. 6	2,3	432,3	1700
Купить АИР355M2	315	2980	95,6	0,92	7,1	1,6	2,2	544	1790
Купить АИР355S4	250	1490	95,6	0,90	6,2	1,9	2,9	441	1700
Купить АИР355M4	315	1480	95,6	0,90	6,9	2,1	2,2	556	1860
Купить АИР355MА6	200	990	94,5	0,88	6,7	1,9	2,0	292	1550
Купить АИР355S6	160	990	95,1	0,88	6,3	1,6	2,8	291	1550
Купить АИР355МВ6	250	990	94,9	0,88	6,7	1,9	2,0	454,8	1934
Купить АИР355L6	315	990	94,5	0,88	6,7	1,9	2,0	457	1700
Купить АИР355S8	132	740	94,3	0,82	6,4	1,9	2,7	259,4	1800
Купить АИР355MА8	160	740	93,7	0,82	6,4	1,8	2,0	261	2000
Купить АИР355MВ8	200	740	94,2	0,82	6,4	1,8	2,0	315	2150
Купить АИР355L8	132	740	94,5	0,82	6,4	1,8	2,0	387	2250

Что это — КПД? Понятие, определение, применение

Сегодня мы расскажем, что такое КПД (коэффициент полезного действия), как его вычислять, и где это понятие применяется.

Человек и механизм

Что объединяет стиральную машинку и консервный завод? Желание человека снять с себя необходимость делать все самостоятельно. До изобретения парового двигателя в распоряжении людей были только их мускулы. Они все делали сами: пахали, сеяли, готовили, добывали рыбу, ткали лен. Чтобы обеспечить выживание долгой зимой, каждый член крестьянской семьи работал светлое время суток с двух лет до самой смерти. Самые маленькие дети приглядывали за животными и были на подмоге (принеси, скажи, позови, отведи) у взрослых. Девочку впервые сажали за прялку в пять лет! Даже глубокие старики резали ложки и плели лапти, а самые пожилые и немощные бабушки сидели за ткацкими станками и прялками, если позволяло зрение. Им некогда было задумываться над тем, что такое звезды и почему они светят. Люди уставали: каждый день надо было идти и работать, невзирая на состояние здоровья, боль и моральный настрой. Естественно, человек хотел обрести помощников, которые хоть чуть-чуть разгрузили бы его натруженные плечи.

Смешное и странное

Самыми передовыми технологиями в те времена были лошадь и мельничное колесо. Но они делали всего лишь в два-три раза больше работы, чем человек. Но вот первые изобретатели начали придумывать приспособления, которые выглядели очень странно. В фильме «История вечной любви» Леонардо да Винчи приделал к ногам маленькие лодочки, чтобы ходить по воде. Это привело к нескольким смешным казусам, когда ученый плюхнулся в озеро прямо в одежде. Хотя этот эпизод всего лишь выдумка сценариста, наверняка подобные изобретения так и выглядели — комично и забавно.

Век XIX: железо и уголь

Но в середине XIX века все изменилось. Ученые осознали силу давления расширяющегося пара. Самыми главными товарами того времени стали железо для производства котлов и уголь для нагревания воды в них. Ученым того времени надо было понять, что такое КПД в физике пара и газа, и как его повысить.

η – КПД, A – полезная работа, Q – затраченная энергия.

Потери и реальность

Наверняка все эти рассуждения вызывают недоумение. Почему бы не изобрести машину, которая может использовать больше энергии топлива? Увы, реальный мир не таков. В школе дети решают задачи, в которых нет трения, все системы замкнуты, а излучение строго монохроматическое. Настоящие инженеры на заводах-производителях вынуждены учитывать присутствие всех этих факторов. Рассмотрим, например, что такое КПД теплового двигателя, и из чего этот коэффициент складывается.

Формула в данном случае выглядит так:

η=(Q₁-Q₂)/Q₁

При этом Q₁ – количество теплоты, которое двигатель получил от нагревания, а Q₂ – количество теплоты, которое он отдал в окружающую среду (в общем случае это называется холодильником).

Топливо нагревается и расширяется, сила толкает поршень, который приводит в действие вращательный элемент. Но топливо содержится в каком-то сосуде. Нагреваясь, оно передает тепло и стенкам сосуда. Это приводит к потерям энергии. Чтобы поршень опустился, газ надо охладить. Для этого его часть выпускается в окружающую среду. И было бы хорошо, если все тепло газ отдал на полезную работу. Но, увы, он охлаждается очень медленно, поэтому наружу выходит еще горячий пар. Часть энергии тратится на то, чтобы нагреть воздух. Поршень движется в полом металлическом цилиндре. Его края плотно прилегают к стенкам, при движении вступают в действие силы трения. Поршень нагревает полый цилиндр, что тоже приводит к потере энергии. Поступательное движение стержня вверх-вниз передается на крутящий момент через ряд соединений, которые трутся друг об друга и нагреваются, то есть часть первичной энергии расходуется еще и на это.

Конечно, в заводских машинах все поверхности полируются до атомарного уровня, все металлы прочны и имеют наименьшую теплопроводность, а масло для смазывания поршней обладает наилучшими свойствами. Но в любом двигателе энергия бензина идет на нагрев частей, воздуха и трения.

Кастрюля и котел

Сейчас мы предлагаем разобраться в том, что такое КПД котла, и из чего он складывается. Любая хозяйка знает: если оставить воду кипеть в кастрюле под закрытой крышкой, то или вода будет капать на плиту, или крышка будет «танцевать». Любой современный котел устроен примерно так же:

тепло нагревает закрытую емкость, полную воды;
вода становится перегретым паром;
при расширении газо-водяная смесь вращает турбины или двигает поршни.

Так же, как и в двигателе, совершаются потери энергии на нагрев котла, труб и трение всех соединений, поэтому ни один механизм не может иметь КПД, равный 100%.

Формула для машин, которые работают по циклу Карно, выглядит как общая формула для теплового двигателя, только вместо количества теплоты – температура.

η=(Т₁-Т₂)/Т₁.

Космическая станция

А если поместить механизм в космос? Бесплатная энергия Солнца доступна 24 часа в сутки, охлаждение любого газа возможно буквально до 0^о по Кельвину почти мгновенно. Может быть, в космосе КПД производства было бы выше? Ответ неоднозначный: и да, и нет. Все эти факторы действительно могли бы существенно улучшить передачу энергии на полезную работу. Но доставить на нужную высоту даже тысячу тонн пока что неимоверно дорого. Даже если такая фабрика проработает пятьсот лет, она не окупит затраты на подъем оборудования, поэтому фантасты так активно эксплуатируют идею космического лифта — это значительно упростило бы задачу и сделало бы коммерчески выгодным перенос фабрик в космос.

Для чего нужна хорошая стата в WOT? Первые шаги к успеху

Тысячи игроков задаются этим вопросом ежедневно, однако далеко не каждый может подобрать верный подход к увеличению желанного процента побед в WOT. Возможно, данному критерию уделяется слишком много внимания? Не исключено, что личная стата в WOT не волнует никого и не стоит за неё так переживать? Все эти вопросы закономерны. Поэтому расставим точки над i и разберёмся в том, на что оказывает влияние пресловутая статистика поражений/побед и так ли важно это процентное соотношение.

далее Определение КПД трансформатора

Трансформатор – это электрическая машина, устройство которой предназначено для преобразования одной величины переменного тока в другую. Трансформаторы работают на переменном токе.

далее Узнаем как ведется расчет эффективности WOT

В статье рассказывается про то, как проводится расчет эффективности WoT. Из каких параметров он получается, и что нужно сделать для его повышения.

далее Принцип действия, устройство, характеристики и КПД лампы накаливания

Щелчок выключателя, и темная комната вмиг преобразилась, стали видны детали мельчайших элементов интерьера. Так мгновенно распространяется энергия от маленького устройства, заливая светом все вокруг. Что же заставляет создавать такое мощное излучение? Ответ сокрыт в названии осветительного прибора, который именуется лампой накаливания.

далее Узнаем как узнать КПД в WoT — основные способы получения информации

КПД в WoT хотят знать практически все виртуальные танкисты игры World of Tanks. Благодаря статье вы сможете узнать, какие элементы можно использовать для получения этой информации и что именно обозначает этот показатель.

Определение и формула коэффициента полезного действия механизма

В жизни человек сталкивается с проблемой и необходимостью превращения разных видов энергии. Устройства, которые предназначены для преобразований энергии, называют энергетическими машинами (механизмами). К энергетическим машинам, например, можно отнести: электрогенератор, двигатель внутреннего сгорания, электрический двигатель, паровую машину и др.

В теории любой вид энергии может полностью превратиться в другой вид энергии. Но на практике помимо преобразований энергии в машинах происходят превращения энергии, которые названы потерями. Совершенство энергетических машин определяет коэффициент полезного действия (КПД).

Коэффициент полезного действия можно определить через работу, как отношение (полезная работа) к A (полная работа):

Кроме того, можно найти как отношение мощностей:

где — мощность, которую подводят механизму; — мощность, которую получает потребитель от механизма. Выражение (3) можно записать иначе:

где — часть мощности, которая теряется в механизме.

Из определений КПД очевидно, что он не может быть более 100% (или не моет быть больше единицы). Интервал в котором находится КПД: .

Коэффициент полезного действия используют не только в оценке уровня совершенства машины, но и определения эффективности любого сложного механизма и всякого рода приспособлений, которые являются потребителями энергии.

Любой механизм стараются сделать так, чтобы бесполезные потери энергии были минимальны (). С этой целью пытаются уменьшить силы трения (разного рода сопротивления).

КПД соединений механизмов

При рассмотрении конструктивно сложного механизма (устройства), вычисляют КПД всей конструкции и коэффициенты полезного действия всех его узлов и механизмов, которые потребляют и преобразуют энергию.

Если мы имеем n механизмов, которые соединены последовательно, то результирующий КПД системы находят как произведение КПД каждой части:

При параллельном соединении механизмов (рис. 1) (один двигатель приводит в действие несколько механизмов), полезная работа является суммой полезных работ на выходе из каждой отдельной части системы. Если работу затрачиваемую двигателем обозначить как , то КПД в данном случае найдем как:

Рис. 1

Единицы измерения КПД

В большинстве случаев КПД выражают в процентах

Примеры решения задач

Определение эфективного КПД газотурбинных установок при переменных режимах работы | Коновалов

Определение эфективного КПД газотурбинных установок при переменных режимах работы

А. А. Коновалов

Аннотация

Одним из эффективных методов снижения энергетических затрат в транспорте газа является оптимизация режимов работы газоперекачивающих агрегатов (ГПА) и компрессорных цехов. Для решения этой задачи необходимо иметь значения коэффициента полезного действия газотурбинных установок (ГТУ). Как показали ре-зультаты исследований, использование в данном случае номинальных значений КПД ГТУ в ряде случаев может привести к некорректным решениям. Это указывает на необходимость при решении задач оптимизации режимов работы ГПА использовать действительные значения эффективного КПД ГТУ установок на переменных режимах их работы. В статье дана оценка возможности использования зависимости относительного КПД от относительной приведенной мощности для прогнозирования КПД ГТУ.

Ключевые слова

compressor shed;efficiency;efficiency prediction;gas-compressor unit;gas-turbine engine;optimization;газоперекачивающий агрегат;газотурбинная установка;ГПА;ГТУ;компрессорный цех;коэффициент полезного действия;КПД;оптимизация;прогнозирование коэффициента полезного действия

Литература

1. Волков М.М., Михеев А.Л., Конев К.А. Справочник работника газовой промышленности. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Недра, 1989. 286 с.

2. Калинин А.Ф. Расчет, регулирование и оптимизация режимов работы газоперекачивающих агрегатов. М.: МПА-Пресс, 2011. 264 с.

3. Р Газпром 2-3. 5-438-2010. Расчет теплотехнических, газодинамических и экологических параметров газоперекачивающих агрегатов на переменных режимах. М.: ОАО «Газпром», 2010. 70 с.

4. Щуровский В.А., Корнеев В.И. Обобщенные характеристики газотурбинных установок с разрезным валом, используемых для привода нагнетателей природного газа // Реф. сб. «Транспорт и хранение газа». М.: ВНИИЭгазпром, 1974, № 2. С. 8 — 12.

5. Аксютин О.Е. Эффективное использование природного газа для собственных нужд в ОАО «Газпром» // Газовая промышленность. 2010. № 2. С. 68 — 70.

КПД последовательного и параллельного соединения механизмов

Рассмотрим порядок расчета и формулы коэффициента полезного действия (КПД) при последовательном и параллельном соединении механизмов.

Часто для выполнения необходимой работы в машине применяется несколько разных механизмов, соединенных между собой.

КПД при последовательном соединении механизмов

Последовательное соединение (рисунок 30).

Рисунок 30

В этом случае движение (и мощность) передается последовательно от одного механизма к другому. Полезной работой для предыдущего механизма является приведение в движение следующего. То есть полезная работа на выходе предыдущего механизма является одновременно движущей для последующего. Полезной работой всей системы является работа на выходе из последнего механизма системы:

Таким образом, общий коэффициент полезного действия системы последовательно соединенных механизмов равен произведению коэффициентов полезного действия этих механизмов:

Так как КПД любого механизма меньше единицы, то КПД системы последовательно соединенных механизмов оказывается всегда ниже худшего из механизмов этой системы. Поэтому, если применяется система последовательных механизмов (или отдельных элементов), то не следует включать в эту систему механизмы с низкими КПД.

Если последовательно соединяется «n» одинаковых механизмов:

то

где η_P – КПД любого промежуточного механизма.

КПД при параллельном соединении механизмов

Параллельное соединение ( рисунок 31).

Рисунок 31

Несколько механизмов приводятся в движение одним двигателем. Полезная работа системы складывается из полезных работ на выходе из каждого механизма. На приведение в движение каждого из механизмов двигатель затрачивает часть своей энергии (А_ДВ_i ). Тогда коэффициент полезного действия такой системы можно представить следующим образом:

В данном случае величина общего КПД зависит от доли энергии, отдаваемой двигателем механизмам с более высокими или более низкими КПД. Но во всех случаях общий КПД занимает некоторое промежуточное значение по отношению к частным КПД механизмов, соединенных в систему (КПД системы будет тем выше, чем большая часть энергии двигателя будет отдаваться механизмам с высокими КПД).

Если параллельно соединяется «n» одинаковых механизмов:

При параллельном соединении одинаковых механизмов КПД системы не изменяется и равен КПД одного механизма.

Приведение сил и масс в механизмах. Уравнение движения механизма >
Курсовой проект по ТММ >

Некоторые аспекты определения КПД котельных агрегатов при проведении энергетического обследования источника тепловой энергии

Некоторые аспекты определения КПД котельных агрегатов при проведении энергетического обследования источника тепловой энергии.

Н.Д. Денисов-Винский, В.А. Афанасьев Журнал «Теплоэнергоэффективные технологии».

№1-2 (65 — 66) | Июнь, 2012 год | стр. 64 — 67 | УДК 643.82.621.182

статья

Задачей энергетического обследования котельной является определение эффективности использования топливно-энергетических ресурсов (ТЭР) при осуществлении основного технологического процесса – выработки тепловой энергии посредством сжигания органического топлива (здесь и далее будет рассматриваться наиболее распространенное топливо для котельных в России – природный газ). Для проведения анализа и последующего определения эффективности использования ТЭР составляется энергетический баланс котельной для каждого вида энергетического ресурса.

Любой энергетический баланс (энергобаланс) состоит из приходной и расходной частей. Приходная часть энергобаланса содержит количественный перечень энергии, поступающей посредством различных энергоносителей (природный газ, вода, воздух, электрическая энергия). Расходная часть энергобаланса определяет расход энергии всех видов во всевозможных её проявлениях: потери при преобразовании энергии одного вида в другой, при её транспортировке, а также при преобразовании её в энергию, накапливаемую в специальных устройствах. При этом приходная и расходная часть энергобаланса должны быть равны. Таким образом, энергетический баланс показывает соответствие, с одной стороны, суммарной подведённой энергии и, с другой стороны, суммарной полезно используемой энергии и её потерями.

Суммарной подведённой энергии является теплота сгорания использованного топлива – Q сг.т. Суммарной полезной используемой энергией – тепловая энергия, отпущенная в тепловую сеть – Q отп.ТС. Потери тепловой энергии в котельной можно разбить на две группы: потери в котлоагрегатах при выработке тепловой энергии, и затраты на собственные нужды котельной – Q пот.КА и Q СН. Тогда уравнение теплового баланса в котельной в математическом виде может быть записано в виде уравнения:

где

Q сг.т. — тепловая энергия сгоревшего топлива;

Q отп.ТС. — тепловая энергия, отпущенная в тепловую сеть;

Q пот.КА. — тепловые потери в котлоагрегатах;

Q СН — тепловая энергия на собственные нужды.

Для оценки эффективности работы любой технической системы используется обобщённый физический показатель – коэффициент полезного действия (КПД) системы, физический смысл которого есть отношение величины полученной полезной работы (энергии) к затраченной работе (энергии). Так, применительно к котельной: полезная энергия – тепловая энергия, отпущенная в тепловую сеть – Q отп.ТС, затраченная энергия – теплота сгоревшего топлива – Q сг.т. Тогда коэффициент полезного действия котельной – η кот можно вычислить, используя выражение:

В настоящее время на каждой котельной, использующей в качестве топлива природный газ, установлены счётчики расхода – расходомеры потребляемого газа и теплосчётчики для определения величины отпускаемой тепловой энергии в сеть. Таким образом, Q отп.ТС определяется в результате прямого измерения тепловой энергии теплоносителя посредством применения теплосчётчика. Величина теплоты сгоревшего топлива может быть определена косвенным путём – через теплотворную способность топлива Qн и его расход – объём использованного топлива Bт:

Таким образом, вычислить среднее значение η кот для наперёд заданного периода времени: сутки, месяц, отопительный период, год при организации соответствующего учёта показаний используемых приборов не составляет труда. Коэффициент полезного действия котельной полностью определяют две величины – коэффициент полезного действия котлоагрегата и затраты энергии на собственные нужды. Наглядно это можно показать, преобразовав выражение (1). Разделим все его части на величину Q сг.т. Получим:

При учёте соответствующих обозначений получаем выражение:

где

η кот — КПД котельной;

К пот.КА — коэффициент потерь котлоагрегатов;

К СН — коэффициент затрат тепла на собственные нужды.

Таким образом, для определения КПД котельной достаточно определить величину потерь в котлоагрегатах и количество тепла, которое идёт на собственные нужды. Однако вычисление потерь в котлоагрегатах представляет определённые трудности. Уравнение теплового баланса котлоагрегата имеет вид:

где

Q выр. — тепловая энергия, выработанная котлоагрегатами;

Q пот.КА — тепловые потери в котлоагрегатах.

Разделив обе части уравнения (8) на Q сг.т. — теплоту сгоревшего топлива и сделав преобразования, получим следующее выражение:

Из уравнения 9 следует, что коэффициент потерь в котлоагрегатах и КПД котлоагрегатов однозначно взаимосвязаны. Вычислив один показатель, мы вычисляем и второй.

Основным документом, определяющим порядок эксплуатации котлоагрегата является режимная карта, которая составляется организацией, имеющей на то полномочия, после проведения режимно-наладочных испытаний. В соответствии с «Правилами эксплуатации теплоэнергетических установок» периодичность проведения таких испытаний для газовых котельных составляет 3 года. На рисунке №1 в качестве примера представлена режимная карта парового котла, установленного в одной из котельных, где проводилось энергетическое обследование.

Рисунок №1. Режимная карта котла ДКВр-6,5/13.

В режимной карте котла приводятся значения основных параметров котлоагрегата для работы на различных уровнях мощности при максимальной эффективности. В процессе эксплуатации мощность котла (котельной) должна изменяться в соответствии с изменением температуры наружного воздуха. Изменять мощность котла можно путём изменения количества сжигаемого газа, т.е. изменяя расход газа. При изменении расхода газа также меняется и КПД котлоагрегата. Для того, чтобы определить КПД котлоагрегата при его работе на определённой мощности, а значит и с определённом расходом топлива, можно воспользоваться данными режимной карты. Для удобства следует найти функциональную зависимость между расходом топлива и КПД котлоагрегата. Зависимость для режимной карты котла ДКВр-6,5/13, изображённой на рисунке №1, изображена на рисунке 2.

Рисунок №2. Зависимость КПД котлоагрегата

от расхода газа для котла ДКВр-6,5/13.

Если организован периодический (с периодом, например, 1 час) учёт потребляемого газа, то вопрос определения K пот.КА и η КА решён.

Приведённые рассуждения относятся к одному котлу. В котельной же устанавливается несколько котлоагрегатов, как минимум 2. Однако при этом в котельной устанавливается общий расходомер потребляемого природного газа. Возникает вопрос, как определить количество газа, потреблённого каждым котлом. При наличие расходомера для каждого котла (что бывает очень и очень редко) вопрос решается, как и для одного котла.

При наличии одного общего расходомера задача определения и для каждого котельного агрегата может быть решена при применении данных давления газа перед горелками котельного агрегата. Суть методики заключается в определении доли потребления природного газа каждым котлом за заданный промежуток времени согласно данным режимной карты и суточной ведомости котлов при их параллельной работе и последующим фактическим определением количества природного газа, потреблённым каждым котлов за тот же промежуток времени.

Рисунок №3. Функциональная зависимость между давлением газа перед горелками

и расходом топлива котла.

По данным, которые приведены в режимной карте котла, а именно давление газа перед горелками и расход природного газа для соответствующих режимов работы котла, необходимо найти функциональную зависимость. Она приведена на рисунке №3 и описывается следующим уравнением:

Следующим шагом к определению доли потребления природного газа каждым котлом за заданный промежуток времени является вычисление среднего значения давления газа перед горелкой для каждого котла согласно суточным ведомостям работы котлов.

Рассмотрим суточные ведомости котельной, где установлены котлы, чья режимная карта приведена на рисунке №1. Здесь следует ввести основное ограничение описываемой методики, которое заключается в том, что все приведённые выводы справедливы для котлов, у которых режимные карты в первом приближении совпадают. В таблице №1 приведены данные из суточных ведомостей двух параллельно работающих котлов.

Таблица №1. Данные из суточных ведомостей

двух параллельно работающих котлов.

Среднее значение давления за указанный промежуток времени для первого котла составляет 73,9 кгс/м², для второго котла 86,9 кгс/м². Согласно этим величинам и уравнению 10 мы можем найти средний удельный расход природного газа через каждый котёл в единицу времени. Тогда для первого котла этот расход равен 551,27 м³/час, соответственно для второго – 598,3 м³/час.

После того, как был найден удельный расход природного газа через каждый котёл в период времени с 9:00 до 18:00, найдём, сколько всего природного газа было потреблено котлами за заданный промежуток времени – т.е. с 9:00 по 18:00. Для этого умножим соответствующие данные на количество часов – на 10 часов. Тогда получим для первого котла 5 512,7 м³, для второго котла 5 983 м³. По этим данным можно найти долевое потребление природного газа каждым котлом:

Таким образом, согласно вычислениям, первый котёл за период времени от 9:00 до 18:00 потребил , а второй от всего природного газа, израсходованного котельной за заданный промежуток времени. Зная общее — фактическое (по счётчику) количество потреблённого природного газа котельной за заданный промежуток времени, можно найти, сколько фактически за этот промежуток времени потребил каждый котёл. Для данной котельной в период с 9:00 по 18:00 при работе двух котлов в параллельном режиме было потреблено 10 114 м³ природного газа. Тогда первый котёл потребил за этот промежуток времени 4 849,6 м³ природного газа, а второй котёл потребил 5 264,3 м³. Зная, какое количество теплоты было получено при работе каждого котла за заданный промежуток времени, а также зная теплотворную способность природного газа, можно определить КПД работы каждого котла за заданный промежуток времени.

Другой способ определения КПД работы котла можно определить по режимной карте. Для этого необходимо перейти к фактическому расходу природного газа через каждый котёл, разделив фактическое потребление каждого котла за заданный промежуток времени, на величину этого промежутка. Для первого котла получим 484,96 м³/час, для второго – 526,43 м³/час. На рисунке №2 дана зависимость между КПД котла и расходом природного газа согласно данным режимной карты. Таким образом для первого котла КПД в период с 9:00 по 18:00 равен 89,7%, а для второго котла 90,5%.

Для определения КПД работы котлов в параллельном режиме, необходимо учитывать долевое «участие» работы каждого котла при генерации тепловой энергии. Таким образом, общий КПД работы котлов равен 90,11%. Точность определения КПД работы котлов, как по отдельности, так и вместе, зависит, главным образом, от временного периода.

После определения КПД работы котлов не составляет трудности определить коэффициент потерь в котлоагрегатах, а уже после затраты тепла на собственные нужды. Таким образом, составив тепловой баланс котельной для заданного промежутка времени можно определить эффективность использования топливно-энергетических ресурсов и в дальнейшем осуществлять энергосберегающие мероприятия.

© Н.Д. Денисов-Винский

Принцип действия тепловых двигателей. Коэффициент полезного действия (КПД) тепловых двигателей

Подробности: Просмотров: 978

«Физика — 10 класс»

Что такое термодинамическая система и какими параметрами характеризуется её состояние.
Сформулируйте первый и второй законы термодинамики.

Именно создание теории тепловых двигателей и привело к формулированию второго закона термодинамики.

Запасы внутренней энергии в земной коре и океанах можно считать практически неограниченными. Но для решения практических задач располагать запасами энергии ещё недостаточно. Необходимо так же уметь за счёт энергии приводить в движение станки на фабриках и заводах, средства транспорта, тракторы и другие машины, вращать роторы генераторов электрического тока и т. д. Человечеству нужны двигатели — устройства, способные совершать работу. Большая часть двигателей на Земле — это тепловые двигатели.

Тепловые двигатели — это устройства, превращающие внутреннюю энергию топлива в механическую работу.

Принцип действия тепловых двигателей.

Для того чтобы двигатель совершал работу, необходима разность давлений по обе стороны поршня двигателя или лопастей турбины. Во всех тепловых двигателях эта разность давлений достигается за счёт повышения температуры рабочего тела (газа) на сотни или тысячи градусов по сравнению с температурой окружающей среды. Такое повышение температуры происходит при сгорании топлива.

Одна из основных частей двигателя — сосуд, наполненный газом, с подвижным поршнем. Рабочим телом у всех тепловых двигателей является газ, который совершает работу при расширении. Обозначим начальную температуру рабочего тела (газа) через T₁. Эту температуру в паровых турбинах или машинах приобретает пар в паровом котле. В двигателях внутреннего сгорания и газовых турбинах повышение температуры происходит при сгорании топлива внутри самого двигателя. Температуру Т₁ называют температурой нагревателя.

Роль холодильника.

По мере совершения работы газ теряет энергию и неизбежно охлаждается до некоторой температуры Т₂, которая обычно несколько выше температуры окружающей среды. Её называют температурой холодильника. Холодильником является атмосфера или специальные устройства для охлаждения и конденсации отработанного пара — конденсаторы. В последнем случае температура холодильника может быть немного ниже температуры окружающего воздуха.

Таким образом, в двигателе рабочее тело при расширении не может отдать всю свою внутреннюю энергию на совершение работы. Часть тепла неизбежно передаётся холодильнику (атмосфере) вместе с отработанным паром или выхлопными газами двигателей внутреннего сгорания и газовых турбин.

Эта часть внутренней энергии топлива теряется. Тепловой двигатель совершает работу за счёт внутренней энергии рабочего тела. Причём в этом процессе происходит передача теплоты от более горячих тел (нагревателя) к более холодным (холодильнику). Принципиальная схема теплового двигателя изображена на рисунке 13.13.

Рабочее тело двигателя получает от нагревателя при сгорании топлива количество теплоты Q₁, совершает работу А’ и передаёт холодильнику количество теплоты Q₂ < Q₁.

Для того чтобы двигатель работал непрерывно, необходимо рабочее тело вернуть в начальное состояние, при котором температура рабочего тела равна Т₁. Отсюда следует, что работа двигателя происходит по периодически повторяющимся замкнутым процессам, или, как говорят, по циклу.

Цикл — это ряд процессов, в результате которых система возвращается в начальное состояние.

Коэффициент полезного действия (КПД) теплового двигателя.

Невозможность полного превращения внутренней энергии газа в работу тепловых двигателей обусловлена необратимостью процессов в природе. Если бы тепло могло самопроизвольно возвращаться от холодильника к нагревателю, то внутренняя энергия могла бы быть полностью превращена в полезную работу с помощью любого теплового двигателя. Второй закон термодинамики может быть сформулирован следующим образом:

Второй закон термодинамики:
невозможно создать вечный двигатель второго рода, который полностью превращал бы теплоту в механическую работу.

Согласно закону сохранения энергии работа, совершаемая двигателем, равна:

А’ = Q₁ — |Q₂|, (13.15)

где Q₁ — количество теплоты, полученной от нагревателя, a Q2 — количество теплоты, отданной холодильнику.

Коэффициентом полезного действия (КПД) теплового двигателя называют отношение работы А’, совершаемой двигателем, к количеству теплоты, полученной от нагревателя:

Так как у всех двигателей некоторое количество теплоты передаётся холодильнику, то η < 1.

Максимальное значение КПД тепловых двигателей.

Законы термодинамики позволяют вычислить максимально возможный КПД теплового двигателя, работающего с нагревателем, имеющим температуру Т₁, и холодильником с температурой Т₂, а также определить пути его повышения.

Впервые максимально возможный КПД теплового двигателя вычислил французский инженер и учёный Сади Карно (1796—1832) в труде «Размышления о движущей силе огня и о машинах, способных развивать эту силу» (1824).

Карно придумал идеальную тепловую машину с идеальным газом в качестве рабочего тела. Идеальная тепловая машина Карно работает по циклу, состоящему из двух изотерм и двух адиабат, причем эти процессы считаются обратимыми (рис. 13.14). Сначала сосуд с газом приводят в контакт с нагревателем, газ изотермически расширяется, совершая положительную работу, при температуре Т₁, при этом он получает количество теплоты Q₁.

Затем сосуд теплоизолируют, газ продолжает расширяться уже адиабатно, при этом его температура понижается до температуры холодильника Т₂. После этого газ приводят в контакт с холодильником, при изотермическом сжатии он отдаёт холодильнику количество теплоты Q₂, сжимаясь до объёма V₄ < V₁. Затем сосуд снова теплоизолируют, газ сжимается адиабатно до объёма V₁ и возвращается в первоначальное состояние. Для КПД этой машины было получено следующее выражение:

Как следует из формулы (13.17), КПД машины Карно прямо пропорционален разности абсолютных температур нагревателя и холодильника.

Главное значение этой формулы состоит в том, что в ней указан путь увеличения КПД, для этого надо повышать температуру нагревателя или понижать температуру холодильника.

Любая реальная тепловая машина, работающая с нагревателем, имеющим температуру Т₁, и холодильником с температурой Т₂, не может иметь КПД, превышающий КПД идеальной тепловой машины: Процессы, из которых состоит цикл реальной тепловой машины, не являются обратимыми.

Формула (13.17) даёт теоретический предел для максимального значения КПД тепловых двигателей. Она показывает, что тепловой двигатель тем эффективнее, чем больше разность температур нагревателя и холодильника.

Лишь при температуре холодильника, равной абсолютному нулю, η = 1. Кроме этого доказано, что КПД, рассчитанный по формуле (13.17), не зависит от рабочего вещества.

Но температура холодильника, роль которого обычно играет атмосфера, практически не может быть ниже температуры окружающего воздуха. Повышать температуру нагревателя можно. Однако любой материал (твёрдое тело) обладает ограниченной теплостойкостью, или жаропрочностью. При нагревании он постепенно утрачивает свои упругие свойства, а при достаточно высокой температуре плавится.

Сейчас основные усилия инженеров направлены на повышение КПД двигателей за счёт уменьшения трения их частей, потерь топлива вследствие его неполного сгорания и т. д.

Для паровой турбины начальные и конечные температуры пара примерно таковы: Т₁ — 800 К и Т₂ — 300 К. При этих температурах максимальное значение коэффициента полезного действия равно 62 % (отметим, что обычно КПД измеряют в процентах). Действительное же значение КПД из-за различного рода энергетических потерь приблизительно равно 40 %. Максимальный КПД — около 44% — имеют двигатели Дизеля.

Охрана окружающей среды.

Трудно представить современный мир без тепловых двигателей. Именно они обеспечивают нам комфортную жизнь. Тепловые двигатели приводят в движение транспорт. Около 80 % электроэнергии, несмотря на наличие атомных станций, вырабатывается с помощью тепловых двигателей.

Однако при работе тепловых двигателей происходит неизбежное загрязнение окружающей среды. В этом заключается противоречие: с одной стороны, человечеству с каждым годом необходимо всё больше энергии, основная часть которой получается за счёт сгорания топлива, с другой стороны, процессы сгорания неизбежно сопровождаются загрязнением окружающей среды.

При сгорании топлива происходит уменьшение содержания кислорода в атмосфере. Кроме этого, сами продукты сгорания образуют химические соединения, вредные для живых организмов. Загрязнение происходит не только на земле, но и в воздухе, так как любой полёт самолёта сопровождается выбросами вредных примесей в атмосферу.

Одним из следствий работы двигателей является образование углекислого газа, который поглощает инфракрасное излучение поверхности Земли, что приводит к повышению температуры атмосферы. Это так называемый парниковый эффект. Измерения показывают, что температура атмосферы за год повышается на 0,05 °С. Такое непрерывное повышение температуры может вызвать таяние льдов, что, в свою очередь, приведёт к изменению уровня воды в океанах, т. е. к затоплению материков.

Отметим ещё один отрицательный момент при использовании тепловых двигателей. Так, иногда для охлаждения двигателей используется вода из рек и озёр. Нагретая вода затем возвращается обратно. Рост температуры в водоёмах нарушает природное равновесие, это явление называют тепловым загрязнением.

Для охраны окружающей среды широко используются различные очистительные фильтры, препятствующие выбросу в атмосферу вредных веществ, совершенствуются конструкции двигателей. Идёт непрерывное усовершенствование топлива, дающего при сгорании меньше вредных веществ, а также технологии его сжигания. Активно разрабатываются альтернативные источники энергии, использующие ветер, солнечное излучение, энергию ядра. Уже выпускаются электромобили и автомобили, работающие на солнечной энергии.

Источник: «Физика — 10 класс», 2014, учебник Мякишев, Буховцев, Сотский

Основы термодинамики. Тепловые явления — Физика, учебник для 10 класса — Класс!ная физика

Насыщенный пар — Давление насыщенного пара — Влажность воздуха — Примеры решения задач по теме «Насыщенный пар. Влажность воздуха» — Кристаллические тела — Аморфные тела — Внутренняя энергия — Работа в термодинамике — Примеры решения задач по теме «Внутренняя энергия. Работа» — Количество теплоты. Уравнение теплового баланса — Примеры решения задач по теме: «Количество теплоты. Уравнение теплового баланса» — Первый закон термодинамики — Применение первого закона термодинамики к различным процессам — Примеры решения задач по теме: «Первый закон термодинамики» — Второй закон термодинамики — Статистический характер второго закона термодинамики — Принцип действия тепловых двигателей. Коэффициент полезного действия (КПД) тепловых двигателей — Примеры решения задач по теме: «КПД тепловых двигателей»

определение эффективности по The Free Dictionary

приготовление пищи на газе Работа с максимальной эффективностью; работает хорошо, работает без сбоев; действительно в ритме или на правильном пути. Выражение, вероятно, происходит от эффективности газа в качестве средства для приготовления пищи (в отличие от угля, дров, керосина, электричества и т. Д.). Иногда фраза шутливо обновляется такими вариантами, как приготовление пищи с помощью электричества или приготовление пищи с помощью радара .

ударил по всем шести для плавной работы; правильно функционировать; работать на полную мощность; быть в хорошей физической форме.Этот американизм первоначально использовался, говоря о двигателях внутреннего сгорания, в частности о работе цилиндров, которые в более ранних автомобилях часто давали сбои. Когда образное использование получило распространение, слово цилиндр было исключено из конца выражения. Варианты включают ударов по всем четырем и другие кратные двум.

Современная наука предлагает вам естественных средств, чтобы держать вас в курсе «всех шести» — каждую минуту дня. ( Saturday Evening Post , 10 марта 1928 г.)

в канавке В полном разгаре, бесперебойно, в отличной форме.Это американское сленговое выражение появилось в эпоху джаза. Паз первоначально назывался пазами граммофонных пластинок. В 1930-х и 1940-х годах в груве означало, чтобы играть джазовую музыку страстно и профессионально или ценить такую музыку и по ассоциации считаться «здоровой» и утонченной.

Джазовые музыканты не выступали на трибуне; они просто получили отличный ожог от игры в грув. ( Fortune , август 1933 г.)

Со временем в канавке и groovy превратилось в «современное» или «модное», хотя это использование в настоящее время постепенно сокращается из текущего сленга.Когда используется в канавке , как в следующей цитате из Webster’s Third , это подчеркивает качество превосходной формы, а не изысканность или модность.

Не имело значения, когда он был в пазу, о чем он хотел говорить. (Генри Миллер)

точно так же, как New York Это американское сленговое выражение, обычно единичный комментарий об успешной работе, имеет широкий спектр не менее расплывчатых эквивалентов, таких как , отлично, хорошо, путь к успеху .Речь идет о Нью-Йорке как о воплощении успеха, общества и моды.

Экономические заметки: определения эффективности

Лица, принимающие решения, все чаще сталкиваются с проблемой согласования растущего спроса на услуги здравоохранения с имеющимися средствами. ¹ Экономисты утверждают, что достижение (большей) эффективности за счет ограниченных ресурсов должно быть основным критерием для определения приоритетов.В этой заметке рассматриваются три концепции эффективности: техническая, производственная и распределительная.

Эффективность определяет, используются ли ресурсы здравоохранения для получения максимальной отдачи от вложенных средств. ¹ Здравоохранение можно рассматривать как промежуточный продукт в том смысле, что это средство достижения цели улучшения здоровья. Эффективность связана с соотношением между вложенными ресурсами (затратами в форме рабочей силы, капитала или оборудования) и либо промежуточными результатами (количество обработанных, время ожидания и т. Д.), Либо конечными результатами для здоровья (спасенные жизни, приобретенные годы жизни, скорректированное на качество лет жизни (QALYs)).Хотя во многих оценках в качестве меры эффективности используются промежуточные результаты, это может привести к неоптимальным рекомендациям. ² В идеале экономические оценки должны быть сосредоточены на конечных результатах в отношении здоровья.

Принятие критерия экономической эффективности подразумевает, что общество делает выбор, который максимизирует результаты для здоровья, полученные от ресурсов, выделяемых на здравоохранение. ³ Неэффективность существует, когда ресурсы можно перераспределить таким образом, чтобы улучшить результаты в отношении здоровья.

Техническая эффективность

относится к физическому соотношению между ресурсами (капиталом и трудом) и состоянием здоровья. Технически эффективная позиция достигается, когда максимально возможное улучшение результатов достигается за счет набора входных ресурсов. Вмешательство технически неэффективно, если такой же (или более высокий) результат может быть получен с меньшим количеством входных данных одного типа. Рассмотрите возможность лечения остеопороза с помощью алендроната. Недавнее рандомизированное исследование показало, что суточная доза 10 мг столь же эффективна, как и доза 20 мг.⁴ Более низкая доза технически более эффективна.

Продуктивная эффективность

—Техническая эффективность не может, однако, напрямую сравнивать альтернативные вмешательства, когда одно вмешательство дает одинаковый (или лучший) результат для здоровья при меньшем (или большем) одном ресурсе и большем — другом. Рассмотрим, например, политику перехода от скрининга по возрасту матери к биохимическому скринингу на синдром Дауна. В биохимическом скрининге используется меньше амниоцентеза, но он требует использования другого ресурса — биохимического тестирования.⁵ Поскольку используются разные комбинации затрат, выбор между вмешательствами основан на относительной стоимости этих различных затрат. Концепция производственной эффективности относится к максимизации результата в отношении здоровья при заданных затратах или минимизации затрат за данный результат. Если сумма затрат на новую программу биохимического скрининга меньше или равна программе материнского возраста, а результаты равны или лучше, то биохимическая программа продуктивно эффективна по сравнению с программой материнского возраста.В здравоохранении продуктивная эффективность позволяет оценить относительное соотношение цены и качества вмешательств с прямо сопоставимыми результатами. Он не может справиться с последствиями перераспределения ресурсов на более широком уровне — например, от гериатрической помощи к психическим заболеваниям — потому что результаты для здоровья несоизмеримы.

Эффективность распределения

—Для принятия обоснованных решений о распределении ресурсов в этом более широком контексте требуется глобальный показатель эффективности. Концепция эффективности распределения учитывает не только продуктивную эффективность, с которой ресурсы здравоохранения используются для достижения результатов в отношении здоровья, но также и эффективность, с которой эти результаты распределяются среди сообщества.⁶ Такая социальная перспектива уходит корнями в экономику благосостояния и имеет значение для определения альтернативных издержек. Теоретически эффективная модель использования ресурсов такова, что любая альтернативная модель ухудшает положение хотя бы одного человека. На практике строгое соблюдение этого критерия оказалось невозможным. Кроме того, этот критерий исключил бы как неэффективные изменения, которые привели к тому, что многие люди стали намного лучше за счет того, что положение некоторых стало немного хуже.Следовательно, было адаптировано следующее правило принятия решения: эффективность распределения достигается, когда ресурсы распределяются таким образом, чтобы максимизировать благосостояние сообщества. ⁶

Таким образом, техническая эффективность решает проблему использования данных ресурсов с максимальной пользой; продуктивная эффективность выбора различных комбинаций ресурсов для достижения максимальной пользы для здоровья при заданных затратах; и эффективность распределения ресурсов для достижения правильного сочетания программ здравоохранения для максимального улучшения здоровья общества.Хотя производственная эффективность подразумевает техническую эффективность, а эффективность распределения подразумевает производственную эффективность, ни один из обратных выводов не обязательно имеет место. Столкнувшись с ограниченными ресурсами, концепция производственной эффективности устранит как «неэффективные» некоторые технически эффективные комбинации вводимых ресурсов, а концепция эффективности распределения устранит некоторые продуктивно эффективные распределения ресурсов.

Границы | «Унифицирующая» концепция ресурсоэффективности в экологии

РУП по экологии

Эффективность использования ресурсов (RUE) определяется как количество биомассы, произведенной на единицу поставляемого ресурса.Он обычно применяется для объяснения и понимания экологических явлений, таких как связь между потенциальной и реализованной продуктивностью или воздействием биоразнообразия на производство биомассы экосистемы, и поэтому представляет собой концепцию, представляющую большой интерес для вопросов исследования в различных экологических контекстах.

Истоки концепции восходят к ранним сельскохозяйственным исследованиям. В сводном обзоре де Вит (1992) резюмирует, как во время индустриализации сельского хозяйства растущее использование удобрений и связанные с этим экологические последствия привели к появлению идей по определению оптимального предложения ресурсов, чтобы максимизировать эффективность сельскохозяйственного производства.Этот сельскохозяйственный взгляд на эффективность использования ресурсов восходит к закону минимума (Sprengel, 1826; Liebig, 1840) и закону оптимума Либшера (1895), который определяет оптимальную скорость подачи и соотношение минеральных питательных веществ для стимулирования роста растений. Основываясь на работе Либшера, Митчерлих (впервые в 1909 г.) и другие описали замедление производства биомассы с линейным увеличением количества удобрений как закон убывающей отдачи. На основе этой работы в области сельскохозяйственных наук экология разработала аналогичные вопросы, но сосредоточила внимание на морфологических или физиологических механизмах, регулирующих наблюдаемые закономерности использования ресурсов и их эффективности (Vitousek, 1982; Chapin et al., 1997).

Его старейшее и наиболее прямое концептуальное приложение, несомненно, представляет собой связь между потенциальной и реализованной продуктивностью внутри и между сообществами и экосистемами (полную историю этой дискуссии см. В приложении, опубликованном с Grace et al., 2016). Чем выше доля ресурсов, превращенных в новую биомассу, тем выше уровень реализованной продуктивности. В этом отношении RUE можно понимать аналогично концепции эффективности передачи Одума (Odum, 1957), которая описывает количество энергии, которое передается с одного трофического уровня на следующий, измеренное в, например,г., джоули. Подобно сокращению передачи энергии из-за дыхания на каждом трофическом уровне, количество ресурса или вещества, которое преобразуется в биомассу на следующем более высоком трофическом уровне, ограничено. Причины многочисленны и включают недоступность ресурсов (Soares et al., 2017), стехиометрическое несоответствие и необходимость дышать, выводить или экссудировать избыточные ресурсы (Andersen et al., 2004), а также совместное ограничение (Danger et al. , 2008). Следовательно, эффективность переноса и RUE определяют важные эмерджентные свойства экосистем, такие как длина пищевой цепи (Hessen et al., 2004) или внутренний (ре) круговорот питательных веществ (Vitousek, 1982). Кроме того, RUE влияет на состав сообществ и круговорот биоразнообразия, поскольку виды различаются по способности улавливать ресурсы и превращать их в рост. Теория конкуренции Тилмана (1982) напрямую основана на этих идеях, предсказывая, что результат конкуренции за ресурсы будет напрямую связан с РУП в масштабе всего сообщества.

Растущий интерес к пониманию РУЭ как фундаментального ограничения реализованной продуктивности в последние десятилетия был вызван исследованиями того, как разнообразие видов влияет на производство сообществ или экосистем.Центральная гипотеза исследования биоразнообразия — функционирования экосистемы (BEF) заключается в том, что более высокие уровни разнообразия (богатство видов, функциональное разнообразие) приводят к более эффективному использованию имеющихся ресурсов и, следовательно, дадут большее количество биомассы, чем та же система при меньших затратах. уровни разнообразия (Chapin et al., 1997; Loreau, 2001). Другими словами, потеря видов приведет к сокращению RUE и, следовательно, к снижению функции экосистемы (Cardinale et al., 2006). В дополнение к обширной поддержке этой общей гипотезы теоретической работой и экспериментальными исследованиями, существует также растущее количество эмпирических тестов, особенно на примере естественных сообществ (Filstrup et al., 2014; Hodapp et al., 2015; Fontana et al., 2018), подчеркивая важность индивидуальных черт, а не простых мер разнообразия. Признание этой зависимости от черт приводит к потенциально различным признакам и силе отношений BEF, поскольку могут существовать разные отношения между чертами, опосредующими сосуществование, и чертами, опосредующими RUE (Hillebrand and Matthiessen, 2009). Это подразумевает потенциально высокую степень зависимости от контекста в отношениях BEF, что требует пролить свет на RUE как на центральный механизм, связывающий состав и функцию в экологических системах (Nijs and Impens, 2000; Binkley et al., 2004; Форрестер и Баухус, 2016).

Однако, как мы подробно расскажем ниже, способы использования RUE в экологии в целом и в исследованиях BEF в особенности сильно различаются. Это включает в себя концептуальные и математические различия, которые связаны с редко высказываемыми конкретными предположениями о способах реализации RUE. Поэтому в этой обзорной статье мы стремимся объединить концепцию РУЭ для разных типов экологических систем и масштабов экологической организации, а также пространственной и временной протяженности, чтобы идентифицировать и описывать общие механизмы и отличать их от конкретных систем или организмов. явления.Основываясь на обзоре существующего использования концепции (раздел «Определения и различия в RUE в разных системах: интерпретация и ограничения»), мы представляем основу для единого взгляда на RUE (раздел «Унификация концепции RUE: предложение»). Мы обсуждаем обоснованность этой концепции в свете недавних дискуссий о множественных ограничениях ресурсов (раздел RUE при ограничении множественных ресурсов) и в разных масштабах (раздел RUE в экологических, временных и пространственных масштабах). Наконец, мы особо обращаем внимание на важность RUE в контексте глобальных изменений (раздел RUE в меняющейся окружающей среде) и исследований BEF (раздел «Влияние биоразнообразия на RUE»).

Определения и различия в RUE в разных системах: интерпретация и ограничения

Несмотря на общую применимость РУЭ как концепции, измерение и количественная оценка соответствующих количеств значительно различаются в зависимости от экосистемы. Эти различия возникают из-за разных типов использования ресурсов, физиологии организма и свойств экосистемы. В таблице 1 представлен обзор примеров для определения и количественной оценки эффективности использования ресурсов для различных типов ресурсов, экосистем и организмов.

Таблица 1 . Примеры определений и использования эффективности использования ресурсов для разных типов организмов в различных экологических масштабах.

Одно из первых предложений о том, как количественно оценить эффективность использования питательных веществ в растениях, восходит к (Chapin, 1980). Он заявил, что эффективность использования ресурсов, определяемая как количество сухого вещества, производимого на единицу потребляемого питательного вещества (например, г биомассы / г питательного вещества), является просто обратной величиной концентрации питательного вещества в растительной ткани (например,г, выражается в% питательного вещества в сухой массе или г питательного вещества / г ткани). Кроме того, он упомянул, что на будущую продуктивность могут влиять такие механизмы, как потребление предметов роскоши или накопление запасных полисахаридов, и, следовательно, дыхание или скорость фотосинтеза и ассимиляции могут быть более адекватными показателями эффективности использования питательных веществ. Витаусек (1982) далее указал, что определение обратных концентраций в растительной ткани может быть применено только к короткоживущим растениям, потому что у многолетних видов растений сезонные процессы, такие как изъятие питательных веществ из стареющих листьев, позволяют рециркулировать питательные вещества внутри индивидуума. .Он предложил количественно определять эффективность использования ресурсов как величину, обратную концентрации питательных веществ в надземной опадке, круговороту корней и приросту органического вещества. Однако этот подход работает только в том случае, если масса опадающей опадки составляет постоянную долю продукции экосистемы, что обычно не так, поскольку на производство древесины выделяется более высокая доля питательных веществ, чем на производство листьев, в зависимости от градиентов продуктивности леса (Binkley et al., 2004).

Эффективность водопользования (WUE) в растительных сообществах обычно количественно определяется как отношение валовой первичной продукции к транспирации, т.е.е., единица потерь воды (Гарбульский и др., 2010; Niu et al., 2011; Brümmer et al., 2012). В водных системах РУЭ обычно относится к производству биомассы на единицу азота или фосфора. Здесь производство биомассы обычно количественно выражается как некоторая мера запаса на корню (твердый углерод, биоразмер или другие прокси, такие как концентрация хлорофилла а для фитопланктона) и деленная на значения общих запасов ограничивающего питательного вещества (Ptacnik et al., 2008) или аналогичные количества, представляющие степень ограничения питательных веществ (Breton et al., 2017). Другой пример — подход Hood et al. (2018), которые использовали коэффициент чистой первичной продукции, рассчитанный как разность между валовой первичной продукцией (GPP) и автотрофным дыханием, деленной на потребление питательных веществ, в качестве меры RUE сообщества автотрофов. Ставки GPP обычно трудоемки или даже невозможно получить, особенно в полевых условиях. Следовательно, во всех приведенных выше определениях в качестве показателей производительности используются показатели запасов на корню. Однако немногие исследования сообщают о фактических показателях, таких как фотосинтетическая способность на содержание азота в листьях (Field and Mooney, 1983) и соотношение показателей продуктивности и количества питательных веществ (Lehtinen et al., 2017).

Таким образом, основное различие между различными приложениями RUE заключается в разнице между использованием валового и чистого производства и заменой последнего оценками запасов на корню. Это очень важно, поскольку имеет серьезные последствия для интерпретации. Валовая продукция — это оценка реализованной продуктивности, включая потери (экссудация, экскреция или смертность из-за старения и потребления), тогда как, особенно в водных системах, реализованная продуктивность часто слабо связана с запасом на корню.Следовательно, основным недостатком использования оценок запаса на корню вместо показателей продуктивности является то, что невозможно определить потери биомассы из-за потребления, что является систематической ошибкой, которая будет сильно различаться в зависимости от экосистемы.

Например, одно общее различие между водными и наземными системами состоит в том, что водные системы характеризуются быстро растущими первичными продуцентами, которые более эффективно потребляются травоядными животными (Shurin et al., 2006). Отчасти это связано с лучшими вкусовыми качествами фитопланктона по сравнению с наземными растениями из-за более низкой доли некачественных структурных компонентов, таких как лигнин или целлюлоза (Hessen et al., 2004). Следовательно, водные системы обладают более высокой эффективностью передачи энергии по сравнению с наземными экосистемами (Cebrian, 1999).

Тем не менее, применимы и другие специфические для системы предостережения при использовании валовой или чистой производительности или постоянных запасов. В лесах эффективность использования азота (ЭИА) зависит от резорбции ресурсов стареющих листьев и поэтому должна учитываться в течение всего года, что вряд ли возможно в большинстве исследований (Birk and Vitousek, 1986). Таким образом, любая эффективность использования ресурсов, определяемая на основе значений постоянного запаса, смешивается с условиями, специфичными для системы, что усложняет интерпретацию наблюдаемых различий между системами.

Подобные вопросы обсуждаются относительно различных способов количественной оценки количества ограниченного ресурса в системе. Использование общих запасов ресурсов, таких как почвенный N или P, или общее количество азота и фосфора в воде, игнорирует тот факт, что не весь этот пул может быть доступен для организмов. Кроме того, биодоступность ресурсов значительно различается между типами питательных веществ (Soares et al., 2017). Таким образом, любое РУЭ, рассчитанное на основе измерений «общего запаса питательных веществ», неизбежно будет отклоняться от реального соотношения. Подобные проблемы возникают при использовании остаточных концентраций ресурсов в экосистеме в качестве прокси, поскольку они отражают не доступные, а только оставшиеся ресурсы.

Третья линия различий между подходами RUE отражает идентичность потенциально ограничивающих ресурсов (Таблица 1), которая отражает различные физиологические процессы и их особые потребности в ресурсах, а также системные ограничения на доступность. Например, в отличие от водных систем, наличие воды является одним из наиболее важных и ограничивающих факторов для роста растений и фотосинтеза в наземных системах (Farooq et al., 2012). Следовательно, эффективность водопользования (WUE) актуальна только в наземных условиях.Некоторые подходы к РУЭ у автотрофных организмов сосредоточены на фотосинтезе, то есть связаны с эффективностью использования световой энергии и воды для преобразования атмосферного CO ₂ в биомассу. Таким образом, эффективность использования воды (WUE) и эффективность использования света (LUE) в растениях в основном отражают процессы фиксации углерода и, таким образом, отличаются от эффективности использования азота, которая является результатом фиксации углерода И синтеза белка. Гетеротрофные организмы, в отличие от автотрофов, полагаются на органический углерод в качестве основного источника энергии, и их рост в основном ограничивается содержанием питательных веществ в их рационе (Hessen et al., 2004). Таким образом, энергетические и материальные аспекты РУЭ довольно тесно связаны. Однако у гетеротрофных микробов баланс между метаболическими процессами строго регулируется, и поэтому использование ресурсов углерода, а также азота и других питательных веществ является довольно гибким (Keiblinger et al., 2010; Mooshammer et al., 2014). Таким образом, хотя определения RUE для разных типов ресурсов или организмов могут напоминать друг друга, наблюдаемые закономерности, вероятно, будут различаться, поскольку RUE регулируется разными механизмами.

Объединение концепции РУЭ: предложение

Учитывая множество альтернативных определений и заместителей для переменных в числителе и знаменателе отношения, количественно определяющего RUE, возможно, стоит сделать шаг назад, чтобы пересмотреть то, что именно RUE должен представлять и при каких обстоятельствах действуют общие допущения. Согласно общему определению, RUE — это отношение количества произведенной биомассы (т. Е. Продуктивности) на единицу ресурса. Однако, несмотря на трудности выбора наиболее адекватных или репрезентативных переменных для его количественной оценки, взаимосвязь между доступностью ресурсов и продуктивностью далеко не тривиальна, поскольку она включает, по сути, два процесса: поглощение и преобразование ресурсов в биомассу.Этот аспект иллюстрируется «уравнением экологии производства» (Monteith and Moss, 1977; Binkley et al., 2004, Eqn. 1), где реализованная валовая производительность системы определяется количеством предоставленных ресурсов, пропорцией потребляемый ресурс и эффективность преобразования поглощенного ресурса в новую биомассу.

GPP = предложение ресурсов x потребление ресурсов x эффективность использования ресурсов (1)

В зависимости от относительного увеличения или уменьшения каждого из трех компонентов в уравнении и положения вдоль оси предложения ресурсов, производительность может показывать корреляции в любом направлении с RUE.Следовательно, интерпретация эмпирических закономерностей становится менее простой. Однако знание потенциальных механизмов обратной связи и взаимодействия между этими тремя компонентами дает возможность понять расходящиеся закономерности в условиях окружающей среды и системах.

Например, общее предположение, происходящее из концепции «убывающей предельной отдачи» (de Wit, 1992), описывает замедляющееся увеличение накопления биомассы с увеличением предложения ресурсов (Рисунок 1).Это подразумевает снижение уровней РУЭ с увеличением предложения ресурсов (Niu et al., 2011), но в целом это предположение не выполняется (Binkley et al., 2004). Добавление ресурсов может привести как к усилению, так и к сокращению RUE в ресурсе, которым манипулировали (Han et al., 2016, см. Также разделы RUE при ограничении нескольких ресурсов и RUE в экологическом, временном и пространственном масштабах). Бинкли и др. (2004) показывают, что более высокая подача воды увеличивала количество света, улавливаемого клоновым эвкалиптовым насаждением, но эти повышенные уровни захвата света были ниже, чем увеличение GPP, что указывает на увеличение RUE света.Точно так же потребление воды увеличивалось в ответ на повышенную доступность воды, но опять же различия были меньше, чем относительные изменения GPP, что указывает на более высокие уровни WUE (Binkley et al., 2004).

Рисунок 1 . Концептуальный граф, описывающий взаимосвязь эффективности использования ресурсов (RUE) и производства с увеличением уровня предложения ресурсов. Закон «Убывающая предельная отдача» предсказывает замедление темпов производства с увеличением предложения ресурсов.RUE, с другой стороны, обычно имеет отрицательный результат при очень низких уровнях подачи ресурсов (желтый) из-за потери ресурсов в результате общих механизмов обслуживания (например, дыхания). С увеличением предложения ресурсов RUE увеличивается до тех пор, пока ограничение другими ресурсами не ограничивает потребности в ресурсах (оранжевый). Наконец, при очень высоких уровнях предложения ресурсов наступает насыщение (синий), которое постепенно уменьшает количество определенного ресурса, который может быть включен в новую биомассу.

Фактически, влияние увеличения предложения ресурсов на производительность зависит от масштаба операции (лист vs.навес) и тип ресурса (свет или питательные вещества) (см. раздел RUE в экологическом, временном и пространственном масштабах). В наземных экосистемах предположение об уменьшении RUE по мере увеличения предложения ресурсов, по крайней мере частично, выполняется на уровне листа. Физиологические ограничения приводят к отрицательному чистому приросту ресурсов (т.е. более высоким потерям из-за, например, дыхания, чем прироста ресурсов) и, соответственно, отрицательным значениям RUE при очень низких уровнях предложения ресурсов. Как следствие, RUE должна увеличиваться на нижнем уровне предложения ресурсов до тех пор, пока не будет все больше ограничиваться ограничением со стороны других ресурсов и, наконец, уменьшится по мере достижения точки насыщения для конкретного ресурса (рисунок 1).Однако паттерны RUE в масштабе листа могут существенно отличаться от паттернов на более высоком организменном или экологическом уровне (см. Раздел RUE в экологических, временных и пространственных масштабах). Разница между этими наблюдаемыми паттернами возникает из-за различных форм отношений между потреблением ресурсов и соматическим (или численным) ростом. Рост напрямую зависит от внешнего предложения ресурсов только в том случае, если не задействованы хранилища, в противном случае рост зависит от внутренних доступных запасов ресурсов (например,g., клеточные квоты, т. е. внутриклеточный уровень ограничивающего питательного вещества) (Monod, 1950; Droop, 1983). В фитопланктоне соотношение между минимальной квотой клеток (отражающей спрос) и максимальной квотой клеток (отражающей запасы) может дать информацию о степени возможного потребления предметов роскоши, то есть о том, в какой степени организм способен поглощать и хранить излишки ресурсов. Потенциальное разделение предложения и производства за счет потребления и хранения предметов роскоши различается для разных типов ресурсов и организмов, что приводит к разным отношениям между поставкой ресурсов и РУП в индивидуальном масштабе и выше.Более того, он допускает эффекты упреждения, когда RUE вызывается не потенциально наиболее продуктивными видами, а видами, способными монополизировать ресурсы за счет быстрого поглощения (Schmidtke et al., 2010; Kardol et al., 2013).

Большинство общепринятых способов расчета RUE не учитывают поглощение в явном виде, поскольку во многих эмпирических ситуациях разделение поглощения и эффективности преобразования не является тривиальным. Тем не менее, мы рекомендуем использовать экологическое производственное уравнение, чтобы явно указать допущения, лежащие в основе расчетов (Рисунок 2).Это также подразумевает признание различных ролей как для функциональной реакции (т. Е. Скорости потребления потребителем в зависимости от плотности ресурсов), так и для численной реакции (т. Е. Плотности населения потребителей как функции плотности ресурсов) на градиенты ресурсов, что имеет серьезные последствия. для изменения отношения поставок к RUE на разных уровнях организации (см. раздел RUE в экологическом, временном и пространственном масштабах).

Рисунок 2 . Согласно уравнению экологии производства, реализованная производительность (P _{реальный}) является продуктом потенциальной производительности (P _—), потребления ресурсов (U) и эффективности использования ресурсов (RUE).Преобразование уравнения дает общее определение RUE как реализованная производительность, деленная на количество ассимилированных ресурсов, на которое влияют доступность и потребление ресурсов. Таким образом, при количественной оценке и интерпретации паттернов РУЭ необходимо учитывать несколько экологических механизмов.

RUE с ограничением нескольких ресурсов

В течение десятилетий считалось, что первичная продукция в сообществах ограничивается наименее доступными питательными веществами, что отражает классический закон минимума, постулированный Шпренгелем (1826 г.) и популяризированный Либихом (1840 г.).Однако более свежие данные свидетельствуют о том, что первичная продукция в многовидовых сообществах часто ограничивается множеством питательных веществ (Arrigo, 2005; Elser et al., 2007; Harpole et al., 2011). На уровне организма биохимические процессы могут быть активно и пассивно совместно ограничены питательными веществами, замещающими друг друга, регулирующими скорость поглощения друг друга или одинаково важными (Saito et al., 2008; Bonachela et al., 2015; Sperfeld et al., 2016). На уровне сообщества совместное ограничение дополнительно возникает в результате того, что отдельные группы населения ограничены разными ресурсами (Danger et al., 2008).

Преобладание совместного ограничения также имеет прямые последствия для определения RUE, которое в большинстве случаев определяется как производство биомассы (реализованная продуктивность) на единицу, ограничивающий ресурс, отражающий потенциальную продуктивность. До сих пор совместное ограничение ресурсов мало учитывалось при использовании RUE (но см. Lehtinen et al., 2017, который включает доступность ресурсов и соотношения ресурсов в свою (фитопланктонную) модель; Hirose and Bazzaz, 1998; Tarvainen et al., 2015; Хан и др., 2016). Здесь мы обсуждаем важность подтверждения соотношений ресурсов при обращении к RUE (раздел «Стехиометрия» и «RUE») и используем это обсуждение для решения RUE на нескольких трофических уровнях (раздел «Несколько трофических уровней»).

Стехиометрия и RUE

Множественное ограничение ресурсов может учитываться по-разному при оценке RUE. Один из способов — явно обозначить переход от ограничения одним ресурсом к ограничению другим, например, с помощью концепции порогового отношения элементов (TER) (рисунок 3).Здесь один ресурс является ограничивающим в любое время, но идентификатор ограничивающего ресурса может переключаться в зависимости от коэффициента предложения. TER был введен в рамках экологической стехиометрии (ES) (Sterner and Elser, 2002). ES используется для описания и понимания взаимосвязи между организмами и популяциями и окружающей их средой на основе наличия и спроса на многочисленные ресурсы. Концепция TER была разработана для понимания взаимодействий между трофическими уровнями (Urabe and Watanabe, 1992; Sterner, 1997; Sterner et al., 1997), особенно, чтобы различать рост с ограничением энергии и ростом с ограничением питательных веществ. Кроме того, этот подход был использован для исследования взаимодействий между потребителями и ресурсами (Andersen et al., 2004) и потоков энергии и материалов (Allen and Gillooly, 2009). Когда потребители потребляют пищу с различным химическим составом, они могут быть ограничены в энергии, если соотношение C: питательные вещества в их пище очень низкое. Однако при увеличении соотношения C: нутриент питательное вещество становится настолько разбавленным в проглоченных частицах, что скорость роста снижается, даже если скорость проглатывания максимальна (Urabe and Sterner, 1996).

Рисунок 3 . Концептуальная фигура изменена по (Mooshammer et al., 2014). Связь между пороговым коэффициентом элементарного состава (TER) и эффективностью использования ресурсов (RUE) в зависимости от доступного коэффициента ресурсов. TER определяется как оптимальное соотношение элементарных ресурсов для роста потребителей (Urabe and Watanabe, 1992). TER отмечает соотношение двух ресурсов, при превышении которого достигается максимальное значение RUE для одного ресурса (здесь ресурс 2), поскольку этот ресурс становится ограничивающим. Хотя ожидается, что ограничивающий ресурс будет использоваться для роста, избыточный ресурс необходимо утилизировать.

Пороговое соотношение элементов — это соотношение углерода в пище и питательных веществ, при котором происходит переключение между ограничением углерода и питательных веществ, и оно может различаться между видами-потребителями на порядок величины, в зависимости от потребностей в питательных веществах (Frost et al., 2006). Таким образом, TER отражает то, что организмы нуждаются в элементах для метаболизма в соотношениях, которые часто отличаются от тех, которые доступны в их среде. В то время как первичные продуценты в основном получают те же соотношения питательных веществ, что и их среда (Elser and Urabe, 1999; Güsewell, 2004), более высокие трофические уровни, такие как потребители зоопланктона или таксоны беспозвоночных и позвоночных, поддерживают относительно фиксированное соотношение элементарного тела, независимо от доступного источники пищи (Andersen and Hessen, 1991; DeMott et al., 1998; Эльзер и др., 2000; Jaenike and Markow, 2003). Следовательно, потребность потребителей в основных питательных веществах и относительно пластичный баланс этих питательных веществ в их добыче могут создавать элементарные несоответствия. Поддержание такого фиксированного соотношения элементарных тел и, следовательно, несоответствие соотношений, в основном проявляемых продуцентами, требует физиологических механизмов (путем регулирования содержания питательных веществ в клетках посредством выделения или дыхания) и требует определенных затрат (Elser et al., 2001; Kooijman et al. al., 2004; Vrede et al., 2004). Некоторые потребители корректируют свое потребление пищи, увеличивая индивидуальную норму выпаса с увеличением несоответствия между их собственными потребностями и их пищей, что продемонстрировано в метаанализе, указывающем на компенсаторную реакцию при кормлении (Hillebrand et al., 2009). Другие выбирают пищу в зависимости от ее питательности (Mayntz et al., 2005) или переваривают и сохраняют элементы в соотношениях, отличных от соотношения в пище, чтобы минимизировать дисбаланс между доступной пищей и их потребностями.Ниже мы покажем, что на стехиометрию и стехиометрические несоответствия влияют меняющиеся условия окружающей среды (раздел RUE в изменяющейся среде) и они подлежат адаптации в микро- и макроэволюционных временных масштабах (раздел «Эффективность использования ресурсов во временном и пространственном масштабах»).

Хотя TER в основном использовался для характеристики потребности в ресурсах гетеротрофных потребителей, эта концепция также применима к автотрофам или миксотрофам, где ограничение между двумя элементами переключается в оптимальном соотношении между этими ресурсами (рисунок 3).Это было описано как механизм улучшения снабжения питательными веществами фитопланктона в условиях ограниченного количества питательных веществ (Rothhaupt, 1996; Klausmeier et al., 2004a, b; Hillebrand et al., 2013), а также наземных растений (Wakefield et al., 2005; Фарнсворт и Эллисон, 2008). Недавние данные свидетельствуют о том, что миксотрофы (то есть организмы, которые могут использовать различные источники энергии и углерода) могут смягчать стехиометрические ограничения для травоядных и, таким образом, стабилизировать вторичную продукцию по сравнению с системами, в которых доминируют фототрофы (Moorthi et al., 2017).

Второй подход к рассмотрению множественных ограничений ресурсов при оценке RUE (рис. 4) состоит в том, чтобы различать сбалансированное и несбалансированное предложение ресурсов (Cardinale et al., 2009). Поглощение питательных веществ и, следовательно, RUE, также зависит от баланса или дисбаланса соотношений ресурсов, неоднородности их пространственного распределения и идентичности наиболее ограниченного ресурса. Cardinale et al. (2009) разделили количество ресурсов и соотношения этих ресурсов путем стандартизации (масштабирования) всех концентраций ресурсов и последующего использования геометрии Евклида для различения баланса ресурсов и дисбаланса.Сбалансированное предложение ресурсов означает, что все ресурсы одинаково многочисленны, причем все они одинаково редки или в изобилии. Несбалансированное предложение ресурсов указывает на то, что одни ресурсы доступны в избытке, а другие ограничены. Исследования с использованием этого подхода показали, что более сбалансированное предложение ресурсов приводит к более эффективному использованию ресурсов и, следовательно, к увеличению общего RUE, поскольку меньше ресурсов остается неизрасходованным (Gross and Cardinale, 2007; Cardinale et al., 2009; Hodapp et al., 2016). Это может отражать низкий RUE для чрезмерно обильных ресурсов или невозможность доступа к ресурсам, если использование нескольких ресурсов является взаимозависимым.

Рисунок 4 . Взаимосвязь между соотношением ресурсов и RUE при множественном ограничении ресурсов. В условиях, когда один ресурс ограничен (высокое или низкое соотношение R ₁: R ₂) RUE может быть определен на основе одного ресурса (либо ₁ рэндов, зеленая заштрихованная область, либо _{рэнд 2}, синий заштрихованная область), тогда как множественные ограничения ресурсов необходимо учитывать для определения RUE, если оба ресурса находятся в большем количестве (более сбалансированном).

Недавно Han et al. (2016) расширили модель, основанную на уравнении экологии производства, с учетом одного ресурса (Binkley et al., 2004), чтобы интегрировать эффективность использования нескольких ресурсов. Тестирование их алгоритма на градиенте доступности воды в полузасушливых лугах показало, что доступность воды влияет на скорость поглощения ресурсов, эффективность использования ресурсов и доступность ресурсов всех трех ресурсов в их модели, воды, света и азота, и что их взаимодействие совместно регулируемая продуктивность экосистемы.

Несколько трофических уровней

Подходы, учитывающие множественные ресурсы, имеют большую привлекательность при обращении к RUE через более чем одну трофическую передачу. Структура сообщества пищевой сети зависит от эффективности передачи энергии между различными трофическими уровнями (Hutchinson, 1959; Hairston et al., 1960). Hessen et al. (2004) утверждали, что, хотя энергия выражается в джоулях, углеродные единицы более подходят для описания потоков энергии и материи. Однако эффективность переноса C зависит также от клеточных квот N и P относительно C (Hessen et al., 2004). Более того, соотношения, в которых потребители переваривают и сохраняют элементы, зависят от ограничений ресурсов конкретного организма и могут отличаться от соотношения в пищевых продуктах. Другим примером взаимодействия множества питательных веществ на трофических уровнях являются организмы, играющие промежуточную роль в пищевой сети, которые «переупаковывают» небольшие пищевые соединения, поглощая и ассимилируя их, и, таким образом, служат более сложными источниками пищи для более высоких трофических уровней. В общем, эффективность поглощения и использования питательных веществ различается между организмами на разных трофических уровнях и приводит к различиям в высвобождении ресурсов, которые тем больше, чем больше ресурсов.Это приводит к предложению учитывать не только один, но и несколько ресурсов при определении RUE среди нескольких трофических уровней.

РУП в экологическом, временном и пространственном масштабах

Ограничения на эффективность использования ресурсов, вероятно, будут разными в разных масштабах организации от отдельных лиц до экосистем (раздел «Эффективность использования ресурсов в разных масштабах организации»), а также при включении большей неоднородности окружающей среды при увеличении временного и пространственного масштаба вывода (раздел «Ресурсы»). Используйте эффективность во временном и пространственном масштабах).

Эффективность использования ресурсов в масштабах организации

Клеточные и индивидуальные RUE в основном характеризуются функциональной реакцией потребления ресурсов на предложение ресурсов, отражающей концентрацию, зависящую от увеличения потребления, а также потребления и хранения предметов роскоши. RUE на уровне популяций, сообществ или экосистем включают использование ресурсов в форме соматического роста или численных реакций (Рисунок 5). Более того, процессы, влияющие на спрос на ресурсы и (со) ограничение, сильно различаются между этими разными масштабами (Danger et al., 2008; Сайто и др., 2008). В масштабах клеток, органов или организмов ограничение в основном основано на биохимических процессах. Совместное ограничение происходит, когда потребление ресурсов и включение одного элемента зависят от доступности другого. Внутри популяций генетические и фенотипические различия между людьми создают различия в спросе на разные ресурсы и, таким образом, ограничивают их. Эта изменчивость будет увеличиваться при рассмотрении различных видов или взаимодействий видов (конкурентных или мутуалистических), поскольку использование ресурсов на уровне сообщества отличается от того, которое демонстрируется отдельными видами (рис. 5).Таким образом, роль стехиометрии ресурсного обеспечения также будет возрастать с увеличением уровня экологической сложности, особенно если она включает взаимодействия между видами (Kay et al., 2005). Например, ассоциации микориза-растение можно описать как торговый баланс между обильным доступом растений к углероду и доступом грибного партнера к питательным веществам почвы (Schwartz and Hoeksema, 1998; Johnson, 2010). Здесь эффективность совместного использования для различных ресурсов выше, чем прогнозируется для конкретного RUE каждого партнера.Сходные мутуалистические увеличения эффективных RUE могут быть обнаружены у животных, несущих эндосимбионтов (Fenchel and Finlay, 1991), но также и в факультативных мутуализмах в масштабах всей экосистемы (Bradley and Kenneth, 2001). В любом из этих случаев предполагается, что RUE изменится при расширении области действия от отдельных особей до видов до уровня сообщества, где направленность изменений зависит от типа взаимодействия между организмами. Взаимные взаимодействия и взаимодополняемость могут быть спрогнозированы для повышения эффективности использования совместно используемых ресурсов, тогда как конкуренция за помехи или хищничество могут снизить общее RUE.

Рисунок 5 . Использование ресурсов и потребность в ресурсах в зависимости от организационных уровней от отдельных ячеек до экосистем. Возрастающая сложность процессов использования ресурсов и типы ограничения ресурсов снижают предсказуемость RUE за счет увеличения или уменьшения масштаба по уровням организации.

Многие эмпирические данные подтверждают идею о том, что взаимосвязь между поставкой ресурсов и РУП зависит от масштаба организации. Увеличение количества осадков снижает эффективность использования воды на уровне отдельных листьев, но увеличивает ее на уровне полога и экосистемы (Niu et al., 2011). Точно так же эффективность использования ресурсов в масштабе листа для освещения деревьев снижается с увеличением освещенности, но увеличивается в масштабе всего леса (Binkley et al., 2004). В этих примерах эффективность функциональной реакции снижается с увеличением предложения (более низкие предельные выгоды), но взаимодействия между отдельными особями и видами, а также включение реакций роста могут привести к различным отношениям в масштабе сообщества. Это верно не только для автотрофов. Для травоядных снижение качества пищи (увеличение стехиометрического несоответствия между потребителем и растением) приводит к увеличению скорости приема пищи на уровне отдельных особей, но снижению биомассы популяции или сообщества (Hillebrand et al., 2009). Последний пример отражает то, что люди склонны преодолевать нехватку с помощью компенсирующих функциональных реакций, тогда как низкая эффективность роста приводит к снижению эффективности использования ресурсов на более высоких уровнях организации.

Эффективность использования ресурсов во временном и пространственном масштабах

Изучение моделей RUE в более крупных пространственных и временных масштабах в большинстве случаев приведет к увеличению неоднородности скоростей и соотношений ресурсов и, таким образом, к изменению RUE. Последствия пространственной неоднородности поставок ресурсов для РУП были хорошо развиты в моделях и экспериментах, проводимых в рамках метасообщества (Leibold, Miller, 2004) или метаэкосистемы (Gounand et al., 2018) экология. В обеих теориях использование ресурсов в местных средах обитания (пятнах) объясняется динамикой местного сообщества, а также региональными процессами (рассредоточение, мобильность). На RUE в региональном масштабе будут влиять три основных фактора: (i) относительная разница в запасах ресурсов между участками, (ii) пространственная связь между участками и (iii) пространственное расположение неоднородности ресурсов ресурсов. Теория и эмпирические данные позволяют прогнозировать изменения RUE по всей попарной комбинации этих осей (рис. 6).Что касается предложения ресурсов, модели и эксперименты сходятся к выводу, что более неоднородный ландшафт предложения ресурсов приводит к общему снижению RUE в масштабе ландшафта. С одной стороны, неоднородность влияет на то, насколько хорошо характеристики потребления ресурсов соответствуют местной среде. С другой стороны, неоднородность множества ресурсов, вероятно, приводит к стехиометрическому дисбалансу, что приводит к увеличению количества оставшихся ресурсов и снижению многоэлементного RUE (Gross and Cardinale, 2007; Hodapp et al., 2016; Gülzow et al., 2019). Следовательно, RUE в более крупных пространственных масштабах становится более зависимым от изменчивости и взаимодополняемости характеристик ресурсов между видами (Cardinale et al., 2004; Hodapp et al., 2016). Что касается пространственной связности, пространственная связность изменяет пространственный отпечаток на RUE, если диффузионные процессы гомогенизируют различия в ресурсах (Gülzow et al., 2019) или организмы могут перемещаться между участками (Marleau et al., 2015). В обоих случаях предложение ресурсов будет менее неоднородным, а региональные RUE не уменьшатся так сильно, как в системе с низкой связностью (Рисунок 6).Расширяя эти прогнозы, были разработаны стехиометрические модели распределения, чтобы выяснить, как RUE пространственно добывающего пищу потребителя в конечном итоге приведет к пространственным моделям стехиометрии ресурсов (Leroux et al., 2017).

Рисунок 6 . Концептуальный график, описывающий последствия масштабирования в космосе для РУП. Если несколько ресурсов более неоднородно распределены в пространстве, RUE будет снижаться, если высокая пространственная связность (высокая скорость рассредоточения или активное перемещение потребителя) не позволит эффективно захватить несколько ресурсов в ландшафте ресурсов (Hodapp et al., 2016). Таким образом, RUE будет минимальным, если ресурсы распределены неоднородно, но низкая возможность подключения предотвращает использование ресурсов в различных исправлениях. Однако положительный эффект рассредоточения или мобильности уменьшается, когда соседние участки сильно различаются по своей обеспеченности ресурсами, что отражается в разнице между более постепенной неоднородностью на левой панели по сравнению с более неоднородной разницей в поставке ресурсов на правой панели. Как подробно описано в тексте, аналогичные аргументы можно привести в пользу временных колебаний предложения ресурсов.

Обе оси будут изменены пространственным распределением ресурсов (Hodapp et al., 2016). В ландшафте, характеризующемся плавными градиентами ресурсов, соседние участки похожи по своему запасу ресурсов, и распределитель на короткие расстояния, вероятно, найдет такие же условия ресурсов, как и в своем первоначальном участке, увеличивая RUE (рис. 6). Напротив, в ландшафте, где ресурсы распределены гораздо более случайным образом, вид, хорошо работающий на одном участке и производящий много потомства, может рассредоточиться по соседним участкам с сильно различающимся запасом ресурсов, где его RUE будет низким.В зависимости от относительной силы рассредоточения по сравнению с местной реакцией роста населения на доступность ресурсов, очень неоднородное распределение ресурсов будет пагубно сказываться на использовании ресурсов в целом.

В отличие от большого количества исследований, посвященных изучению RUE в космосе, существует гораздо меньший объем литературы о влиянии больших временных масштабов на RUE. Однако в принципе преобладают те же аргументы: RUE будет уменьшаться при измерении в более длительных временных масштабах, если разные ресурсы поставляются асинхронно, что приводит к временному дисбалансу в стехиометрии предложения, аналогичному пространственному дисбалансу предложения (рис. 6).Этот эффект будет менее заметным, если долгоживущие виды смогут интегрироваться из-за колебаний предложения, аналогично эффекту связи в космосе. RUE также будет выше, если изменения во временном предложении будут постепенными, тогда как импульсные, резкие изменения уменьшат соответствие между характеристиками использования ресурсов и доступностью ресурсов (рисунок 6). Хорошим подтверждением этой аналогии является исследование норвежских еловых насаждений, показывающее, что пики RUE для разных ресурсов приходятся на разные сезоны (Tarvainen et al., 2015).

В эволюционных временных масштабах стехиометрическое соответствие между потребностями в ресурсах и предложением в конечном итоге определяет компромисс между материальными и энергетическими затратами на конкретную черту или стратегию и преимуществами ее пригодности (Kay et al., 2005). Например, ресурсы, выделяемые на структурные компоненты, а не на быстрый рост, могут быть ценными инвестициями, если они полезны с точки зрения репродуктивного успеха. Таким образом, гибкость в соотношении элементов и, следовательно, механизмы, приводящие в действие RUE, подвергаются избирательному давлению.

В целом, реакция на пространственные и временные градиенты предложения ресурсов может отличаться (Paruelo et al., 1999), поэтому для оценки полномасштабной зависимости RUE могут потребоваться дополнительные исследования, объединяющие обе точки зрения.

RUE в меняющейся среде

Учитывая центральную роль, отводимую RUE в объяснении воздействия биоразнообразия на процессы в экосистеме, необходимо понимать, как антропогенные факторы изменения окружающей среды напрямую повлияют на RUE.Эти драйверы можно разделить на две категории: те, которые изменяют RUE посредством изменения предложения ресурсов, и те, которые изменяют RUE, изменяя спрос.

Антропогенные изменения в снабжении включают эвтрофикацию (или в последующие годы также повторную олиготрофикацию), увеличение сжигания ископаемого топлива, например, доступность углекислого газа в атмосфере, изменения количества осадков или изменения светового климата, например, из-за повышения мутности. Эффект изменения доступности любого из этих ресурсов изменит RUE для этого ресурса, где знак зависит от нелинейной связи между поставкой и RUE (см. Раздел «Объединение концепции RUE: предложение», рисунок 1).Кроме того, изменения в предложении любого ресурса могут косвенно влиять на РУЭ для другого ресурса, явление, часто наблюдаемое в сельскохозяйственных исследованиях, которые направлены на повышение продуктивности и РУП с минимальными усилиями при орошении и удобрении. Примеры включают повышение эффективности использования воды по градиентам доступности CO ₂ (Policy et al., 1993; Keenan et al., 2013) и света (Aranda et al., 2007). Аналогичным образом, повышение CO ₂ повысило эффективность использования света и питательных веществ (Hirose and Bazzaz, 1998).

Глобальное потепление является примером антропогенного фактора глобальных изменений, влияющих на спрос, а не на предложение. Лишь недавно было полностью признано, что одним из последствий глобального потепления является то, что неизбежное увеличение основных показателей метаболизма и темпов роста изменяет абсолютные и относительные потребности в питательных веществах. Один из самых элегантных примеров — модель Thomas et al. (2017), который показывает, как минимальные потребности в питательных веществах увеличиваются с температурой, в то время как одновременно увеличение количества питательных веществ позволяет смещать тепловой оптимум в сторону более высоких температур.В то время как другие утверждали, что увеличение спроса может быть смягчено более высокой эффективностью использования ресурсов (Toseland et al., 2013), есть данные исследований фитопланктона, показывающие, что константы половинного насыщения питательными веществами увеличиваются с температурой (Bestion et al., 2018) или что внутренняя стехиометрия водорослей отражает более высокое относительное ограничение питательных веществ (Yvon-Durocher et al., 2015). Недавнее исследование, посвященное изучению комбинированного воздействия температуры и уровня снабжения на рост сообщества фитопланктона (Verbeek et al., 2018) показали, что в то время как однократная обработка повышения температуры или олиготрофикации приводила к увеличению RUE, комбинированная обработка приводила к нелинейным ответам, отражающим несоответствие между увеличением спроса и снижением предложения. Аналогичным образом были показаны сдвиги в биохимическом составе видов зоопланктона с повышением температуры, где знак эффекта зависел от доступности ресурсов (Bullejos et al., 2014). В дополнение к эффектам повышения средней температуры, реакция видов на изменения температурных колебаний также определяется асимметричными кривыми тепловых характеристик.В большинстве случаев производительность падает быстрее при супероптимальных температурах, чем увеличивается при неоптимальных. Следовательно, влияние колебаний температуры на темпы роста (и, следовательно, спрос на ресурсы) в краткосрочной перспективе может быть чистым положительным или чистым отрицательным в зависимости от степени асимметрии кривой тепловых характеристик (Bernhardt et al., 2018). Было показано, что в более длительных временных масштабах разные адаптивные реакции развиваются в разных временных масштабах в зависимости от частоты колебаний окружающей среды (Botero et al., 2015). Таким образом, изменения в спросе и предложении ресурсов, которые интерактивно формируют реакции РУЭ, зависят от величины и колебаний свойств окружающей среды.

Влияние на биоразнообразие на РУП

Среди экологов распространено мнение, что более высокие уровни разнообразия (богатства и однородности) обычно приводят к более высокому уровню истощения поставляемых ресурсов, то есть эффективности использования ресурсов, что затем приводит к увеличению производства биомассы (Рисунок 7).Хотя существует множество теоретических и эмпирических подтверждений этого предположения, главным образом, для наземных экосистем (Cardinale et al., 2006), общие закономерности демонстрируют значительную изменчивость между системами (Balvanera et al., 2006). Фактически, результаты исследований природных систем предполагают значительную гибкость влияния разнообразия на РУЭ и производство (Filstrup et al., 2014; Gagic et al., 2015; Hodapp et al., 2015; Fontana et al., 2018).

Рисунок 7 . Концептуальная фигура возможных взаимосвязей между показателями разнообразия и эффективностью использования ресурсов (RUE) или производительностью.Возможны положительные, нейтральные или отрицательные корреляции, в зависимости от соответствия между запасом ресурсов и сообществом видов. Затененные области указывают на возможные отклонения от общей тенденции.

Как показано в уравнении экологии производства, производительность системы определяется не только РУП. Фактически, общие эффекты разнообразия, такие как взаимодополняемость, отбор и содействие, строго говоря, связаны с потреблением ресурсов, а не с самой эффективностью использования ресурсов (Nijs and Impens, 2000).Как показано ранее, потребление ресурсов неразрывно связано и регулируется RUE посредством спроса на ресурсы, в зависимости от условий окружающей среды, взаимодействия видов и метаболических ограничений.

Однако то, приведет ли увеличение видового богатства к более высокой биомассе, зависит от характеристик эффективности использования ресурсов видами, которые добавляются в систему. При наличии системы с определенным количеством видов и связанных с ними RUE увеличение богатства сообщества только одним видом приведет к перераспределению ресурсов внутри сообщества видов и к перераспределению любого ресурса от вида с высоким RUE к новому. виды с более низким значением RUE приведут к снижению продуктивности сообщества (Nijs and Impens, 2000).Подходящим примером являются сообщества фитопланктона, где потенциал дополнительных эффектов ниже из-за довольно однородной водной среды и того факта, что планктон свободно плавает в толще воды, то есть они имеют одинаковый доступ к питательным веществам. Schmidtke et al. (2010) экспериментально показали, что вместо увеличения биомассы все протестированные ими сообщества водорослей уменьшили биомассу при добавлении дополнительных функциональных групп в сообщество видов. Они приписывают эту закономерность компромиссу между скоростью роста и способностью накапливать большее количество биомассы, поскольку медленнорастущие виды производили более высокие биомассы в монокультуре, но уступали в конкуренции быстрорастущим, менее продуктивным видам в смесях видов.Следовательно, положительное влияние разнообразия на RUE и производство будет происходить только в случае положительной корреляции между потреблением ресурсов и характеристиками эффективности использования ресурсов дополнительными видами. Это не противоречит огромному количеству литературы по биоразнообразию и функционированию экосистемы (BEF), в которой в подавляющем большинстве сообщается о положительном влиянии разнообразия. Классические эксперименты BEF имеют тенденцию влиять на их результаты, потому что в этих строго контролируемых средах единственной причиной сосуществования видов обычно является взаимодополняемость ресурсов.Однако в естественных системах на сосуществование влияет гораздо больше механизмов, например, скорость расселения, (выборочное) давление выпаса и колебания окружающей среды.

Здесь добавление большего количества видов может не повлиять или даже отрицательно повлиять на общий RUE, когда черты, опосредующие сосуществование, не связаны или отрицательно связаны с чертами, опосредующими использование ресурсов (Mouquet et al., 2002).

Дополнительная изменчивость в природных системах происходит из-за распределения ресурсов. Предложение ресурсов может быть более или менее неоднородным по пространству, времени и диапазону предоставляемых ресурсов, например.g., изменчивость в соотношении питательных веществ. В этом контексте более неоднородное предложение ресурсов требует большого разнообразия характеристик в поглощении и / или использовании ресурсов для достижения взаимодополняемости и высоких пропорций реализованного производства биомассы. Напротив, в однородных ресурсных средах (т. Е. При низкой неоднородности поставок ресурсов) ресурсы будут наиболее эффективно превращаться в новую биомассу, когда местное сообщество состоит из одного или нескольких видов, которые хорошо адаптированы к данным ресурсным условиям (Hodapp et al. al., 2016). Однако природная среда редко бывает статичной или однородной. Следовательно, в более распространенном случае неоднородной среды и меняющихся условий ресурсов с течением времени большие региональные пулы видов и достаточная связь между участками всегда будут служить страховкой для поддержания высоких уровней RUE и, следовательно, функционирования экосистемы во времени (Danger et al. ., 2008). Эти соображения справедливы и в отношении других факторов окружающей среды. Например, Norberg et al. (2001) используют теоретическую основу, чтобы проиллюстрировать, как влияние фенотипического разнообразия на функционирование зависит от меняющихся условий окружающей среды.Эмпирически это может быть продемонстрировано влиянием временной или пространственной неоднородности на отношения BEF (Allan et al., 2011; Isbell et al., 2011). Больше видов необходимо для поддержания определенной доли продуктивности в системах, различающихся в большей степени в пространстве или времени, поскольку видоспецифическая RUE уменьшается, если есть времена или места, где производительность конкретных видов не максимальна. Другими словами, размерность окружающей среды должна соответствовать размерности видовых признаков в местном сообществе, чтобы гарантировать эффективное использование данных ресурсов (Ptacnik et al., 2010), а следовательно, и более высокая продуктивность.

Выводы

Как обсуждалось в предыдущих разделах, RUE и ее роль в управлении отношениями BEF варьируется не только из-за специфических физиологических свойств организма, но также между уровнями биологической организации и в ответ на неоднородность условий окружающей среды. Таким образом, хотя конечная цель исследований РУЭ должна состоять в том, чтобы связать уровни продуктивности с количеством доступных ресурсов, может оказаться невозможным определить общую концепцию количественной оценки и механизмов, управляющих РУЭ, которая действительна для разных типов экосистемы, организма. , и ресурс.Тем не менее, любое отклонение от исходной концепции, которое может потребоваться, необходимо признать и обсудить при составлении выводов. Новые идеи могут быть получены путем тестирования распространения концепции на более чем одно питательное вещество и исследования того, как антропогенное изменение условий окружающей среды повлияет на долгосрочные изменения в RUE.

Взносы авторов

Все перечисленные авторы внесли существенный, прямой и интеллектуальный вклад в работу и одобрили ее к публикации.

Заявление о конфликте интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Благодарности

Авторы хотели бы поблагодарить организаторов конференции Unifying Ecology Across Scales Gordon Research Conference 2018 Мэри О’Коннор и Анжелику Л. Гонсалес за обсуждение.

DH подтверждает финансирование со стороны Ассоциации Гельмгольца при Институте функционального морского биоразнообразия (HIFMB) Ольденбург, штат Массачусетс и HH, признают финансирование Немецкого исследовательского фонда (DFG: STR 1383 / 1-1, STR 1383 / 6-1, HI 848 / 15-1, HI 848 / 24-1) в рамках приоритетной программы DynaTrait (SPP 1704).

Список литературы

Аллан, Э., Вайссер, В., Вайгельт, А., Рошер, К., Фишер, М., и Хиллебранд, Х. (2011). Более разнообразные растительные сообщества со временем лучше функционируют из-за смены дополняющих друг друга доминирующих видов. Proc. Natl. Акад. Sci. США 108, 17034–17039. DOI: 10.1073 / pnas.1104015108

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Аллен А. П. и Гиллули Дж. Ф. (2009). На пути к интеграции экологической стехиометрии и метаболической теории экологии для лучшего понимания круговорота питательных веществ. Ecol. Lett. 12, 369–384. DOI: 10.1111 / j.1461-0248.2009.01302.x

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Андерсен Т., Эльзер Дж. Дж. И Гессен Д. О. (2004). Стехиометрия и популяционная динамика. Ecol. Lett. 7, 884–900. DOI: 10.1111 / j.1461-0248.2004.00646.x

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Андерсен Т. и Гессен Д. О. (1991). Содержание углерода, азота и фосфора в пресноводном зоопланктоне. Лимнол. Oceanogr. 36, 807–814. DOI: 10.4319 / lo.1991.36.4.0807

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Аранда И., Пардос М., Пуэртолас Дж., Хименес М. Д. и Пардос Дж. А. (2007). Эффективность водопользования пробкового дуба (Quercus suber) зависит от взаимодействия воды и света. Tree Physiol. 27, 671–677. DOI: 10.1093 / treephys / 27.5.671

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Балванера, П., Пфистерер, А.Б., Бухманн, Н., Хе, Ж.-С., Накашизука, Т., Рафаэлли, Д. и др. (2006). Количественная оценка доказательств воздействия биоразнообразия на функционирование и услуги экосистем: биоразнообразие и функционирование / услуги экосистем. Ecol. Lett. 9, 1146–1156. DOI: 10.1111 / j.1461-0248.2006.00963.x

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бернхард, Дж. Р., Сандей, Дж. М., Томпсон, П. Л. и О’Коннор, М. И. (2018). Нелинейное усреднение теплового опыта предсказывает темпы роста населения в термически изменчивой среде. Proc. R. Soc. В 285: 20181076. DOI: 10.1098 / rspb.2018.1076

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Bestion, E., García-Carreras, B., Schaum, C., Pawar, S., Yvon-Durocher, G., and Cameron, D. (2018). Метаболические особенности предсказывают влияние потепления на конкуренцию фитопланктона. Ecol. Lett. 21, 655–664. DOI: 10.1111 / ele.12932

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бинкли Д., Стейп Дж. Л. и Райан М.Г. (2004). Думая об эффективности использования ресурсов в лесах. Для. Ecol. Управлять. 193, 5–16. DOI: 10.1016 / j.foreco.2004.01.019

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бирк, Э. М., и Витоусек, П. М. (1986). Доступность азота и эффективность использования азота в насаждениях лоблоловой сосны. Экология 67, 69–79. DOI: 10.2307 / 1938504

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Боначела, Дж. А., Клаусмайер, К. А., Эдвардс, К. Ф., Личман, Э., и Левин, С.А. (2015). Роль разнообразия фитопланктона в формирующейся стехиометрии океана. J. Plankton Res. 38, 1021–1035. DOI: 10.1093 / планкт / fbv087

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ботеро К. А., Вайссинг Ф. Дж., Райт Дж. И Рубенштейн Д. Р. (2015). Переломные моменты эволюции в способности адаптироваться к изменениям окружающей среды. Proc. Natl. Акад. Sci. США 112, 184–189. DOI: 10.1073 / pnas.1408589111

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Брэдли, Дж.П. и Кеннет Л. Х. (2001). Положительные взаимодействия между двустворчатыми моллюсками и водорослями, питающимися суспензией, — факультативный мутуализм. марта Ecol. Прог. Сер. 213, 143–155. DOI: 10.3354 / meps213143

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бретон, Э., Кристаки, У., Бонато, С., Дидри, М., и Артигас, Л. (2017). Изменчивость функциональных признаков и эффективность использования азота в прибрежном фитопланктоне умеренного пояса. марта Ecol. Прог. Сер. 563, 35–49. DOI: 10.3354 / meps11974

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бриггс, Л.J., и Шанц, Х. Л. (1913). Требования растений к воде. 1. Исследования на Великих равнинах в 1910 и 1911 гг. . Бюллетень Бюро растениеводства Министерства сельского хозяйства США, 284.

Брюммер К., Блэк Т. А., Джассал Р. С., Грант Н. Дж., Спиттлхаус Д. Л., Чен Б. и др. (2012). Как климат и тип растительности влияют на суммарное испарение и эффективность использования воды в экосистемах канадских лесов, торфяников и пастбищ. Agric. Forest Meteorol. 153, 14–30. DOI: 10.1016 / j.агрформ.2011.04.008

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Bullejos, F. J., Carrillo, P., Gorokhova, E., Medina-Sánchez, J. M., and Villar-Argaiz, M. (2014). Содержание нуклеиновых кислот в зоопланктоне ракообразных: согласование метаболических и стехиометрических прогнозов. PLoS ONE 9: e86493. DOI: 10.1371 / journal.pone.0086493

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Cardinale, B.J., Hillebrand, H., Harpole, W.S., Gross, K., and Ptacnik, R.(2009). Отделение влияния «доступности» ресурсов от «дисбаланса» ресурсов на взаимосвязь между производительностью и разнообразием. Ecol. Lett. 12, 475–487. DOI: 10.1111 / j.1461-0248.2009.01317.x

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кардинале, Б. Дж., Айвз, А. Р., и Инчаусти, П. (2004). Влияние видового разнообразия на первичную продуктивность экосистем: расширение нашего пространственного и временного масштабов вывода. Ойкос 104, 437–450.DOI: 10.1111 / j.0030-1299.2004.13254.x

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кардинале, Б. Дж., Шривастава, Д. С., Эммет Даффи, Дж., Райт, Дж. П., Даунинг, А. Л., Шанкаран, М. и др. (2006). Влияние биоразнообразия на функционирование трофических групп и экосистем. Природа 443, 989–992. DOI: 10.1038 / nature05202

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Чапин, Ф. С. (1980). Минеральное питание дикорастущих растений. Ann. Rev. Ecol. Syst. 11, 233–260. DOI: 10.1146 / annurev.es.11.110180.001313

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Чапин, Ф. С. И., Уокер, Б. Х., Хоббс, Р. Дж., Хупер, Д. У., Лоутон, Дж. Х., Сала, О. Е., и др. (1997). Биотический контроль над функционированием экосистем. Наука 277, 500–504. DOI: 10.1126 / science.277.5325.500

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Коуэн, И. Р., и Фаркуар, Г. Д. (1977). Устьичная функция по отношению к метаболизму листьев и окружающей среде. Symp. Soc. Exp. Биол. 31, 471–505.

PubMed Аннотация | Google Scholar

Опасность, М., Дауфрен, Т., Лукас, Ф., Писсар, С., и Лакруа, Г. (2008). Распространяется ли закон минимума Либиха от видов к сообществам? Ойкос 117, 1741–1751. DOI: 10.1111 / j.1600-0706.2008.16793.x

CrossRef Полный текст | Google Scholar

ДеМотт, В. Р., Гулати, Р. Д., и Сивертсен, К. (1998). Влияние фосфорной диеты на углеродно-фосфорный баланс Daphnia magna . Лимнол. Oceanogr. 43, 1147–1161. DOI: 10.4319 / lo.1998.43.6.1147

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Друп М. Р. (1983). 25 лет кинетики роста водорослей. личный взгляд. Ботаника Марина 26, 99–152. DOI: 10.1515 / botm.1983.26.3.99

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Эльзер, Дж. Дж., Бракен, М. Е. С., Клеланд, Е. Е., Грюнер, Д. С., Харпол, В. С., Хиллебранд, Х. и др. (2007). Глобальный анализ ограничения азота и фосфора первичными продуцентами в пресноводных, морских и наземных экосистемах. Ecol. Lett. 10, 1135–1142. DOI: 10.1111 / j.1461-0248.2007.01113.x

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Эльзер, Дж. Дж., Фаган, В. Ф., Денно, Р. Ф., Добберфуль, Д. Р., Фоларин, А., Хуберти, А., и др. (2000). Ограничения питания в наземных и пресноводных пищевых сетях. Природа 408, 578–580. DOI: 10.1038 / 35046058

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Эльзер Дж. Дж., Хаякава К. и Урабе Дж.(2001). Ограничение питательных веществ снижает качество корма для зоопланктона: реакция дафний на обогащение сестоном фосфором. Экология 82, 898–903. DOI: 10.2307 / 2680208

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Эльзер Дж. Дж. И Урабе Дж. (1999). Стехиометрия рециркуляции питательных веществ, ориентированной на потребителя: теория, наблюдения и последствия. Экология 80, 735–751. DOI: 10.1890 / 0012-9658 (1999) 080 [0735: TSOCDN] 2.0.CO; 2

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Фарнсворт, Э.Дж., Эллисон А. М. (2008). Доступность добычи напрямую влияет на физиологию, рост, распределение питательных веществ и масштабные отношения между характеристиками листьев у 10 видов хищных растений. J. Ecol. 96, 213–221. DOI: 10.1111 / j.1365-2745.2007.01313.x

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Фарук, М., Хуссейн, М., Вахид, А. и Сиддик, К. Х. М. (2012). «Стресс засухи у растений: обзор» в «Реакции растений на стресс засухи: от морфологических к молекулярным характеристикам» , изд., R.Aroca (Берлин, Гейдельберг: Springer Berlin Heidelberg), 1–33.

Google Scholar

Фенчел, Т. О., и Финли, Б. Дж. (1991). Эндосимбиотические метаногенные бактерии в анаэробных инфузориях: значение для эффективности роста хозяина. J. Protozool. 38, 18–22. DOI: 10.1111 / j.1550-7408.1991.tb04788.x

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Филд, К., и Муни, Х.А. (1983). Возраст листьев и сезонное влияние на эффективность использования света, воды и азота в калифорнийском кустарнике. Oecologia 56, 348–355. DOI: 10.1007 / BF00379711

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Filstrup, C. T., Hillebrand, H., Heathcote, A. J., Harpole, W. S., and Downing, J. A. (2014). Преобладание цианобактерий влияет на эффективность использования ресурсов и круговорот сообществ фитопланктона и зоопланктона. Ecol. Lett. 17, 464–474. DOI: 10.1111 / ele.12246

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Фонтана, С., Томас, М. К., Молдовяну, М., Спаак, П., и Помати, Ф. (2018). Разнообразие признаков на индивидуальном уровне лучше предсказывает свойства фитопланктонного сообщества, чем видовое богатство или однородность. ISME J. 12, 356–366. DOI: 10.1038 / ismej.2017.160

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Форрестер Д. И., Баухус Дж. (2016). Обзор процессов, лежащих в основе взаимосвязи между разнообразием и продуктивностью в лесах. Curr. Лесное хозяйство. 2, 45–61. DOI: 10.1007 / s40725-016-0031-2

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Мороз, П.К., Бенстед, Дж. П., Кросс, В. Ф., Хиллебранд, Х., Ларсон, Дж. Х., Ксенопулос, М. А. и др. (2006). Пороговые соотношения элементов углерода и фосфора у водных потребителей. Ecol. Lett. 9, 774–779. DOI: 10.1111 / j.1461-0248.2006.00919.x

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Гагич В., Бартомеус И., Йонссон Т., Тейлор А., Винквист К., Фишер К. и др. (2015). Функциональная идентичность и разнообразие животных позволяют прогнозировать функционирование экосистем лучше, чем индексы, основанные на видах. Proc. R. Soc. B Biol. Sci. 282, 20142620–20142620. DOI: 10.1098 / rspb.2014.2620

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Гарбулски, М. Ф., Пенуэлас, Дж., Папале, Д., Ардо, Дж., Гоулден, М. Л., Кили, Г. и др. (2010). Модели и механизмы контроля изменчивости эффективности использования радиации и первичной продуктивности в наземных экосистемах: глобальные модели эффективности использования радиации и фотосинтетического поглощения. Глоб. Ecol. Биогеограф. 19, 253–267.DOI: 10.1111 / j.1466-8238.2009.00504.x

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Гунанд И., Харви Э., Литтл К. Дж. И Альтерматт Ф. (2018). Мета-экосистемы 2.0: внедрение теории в поле. Trends Ecol. Evol. 33, 36–46. DOI: 10.1016 / j.tree.2017.10.006

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Грейс, Дж. Б., Андерсон, Т. М., Сиблум, Э. У., Борер, Э. Т., Адлер, П. Б., Харпол, В. С. и др. (2016). Интегративное моделирование выявляет механизмы, связывающие продуктивность и видовое богатство растений. Природа 529, 390–393. DOI: 10.1038 / природа16524

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Гросс, К., Кардинале, Б. Дж. (2007). Управляет ли видовое богатство производством сообщества или наоборот? Согласование исторических и современных парадигм в конкурентных сообществах. г. Естественный. 170, 207–220. DOI: 10.1086 / 518950

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Gülzow, N., Wahlen, Y., and Hillebrand, H.(2019). Динамика метаэкосистемы морского фитопланктона изменяет эффективность использования ресурсов в соответствии со стехиометрическими градиентами. Am Natural. 193, 35–50. DOI: 10.1086 / 700835

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Güsewell, S. (2004). Соотношение N: P у наземных растений: вариативность и функциональное значение: обзор Тэнсли. New Phytol. 164, 243–266. DOI: 10.1111 / j.1469-8137.2004.01192.x

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хейрстон, Н.Г., Смит Ф. Э., Слободкин Л. Б. (1960). Структура сообщества, контроль населения и конкуренция. г. Nat. 94, 421–425. DOI: 10.1086 / 282146

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Harpole, W. S., Ngai, J. T., Cleland, E. E., Seabloom, E. W., Borer, E. T., Bracken, M. E. S., et al. (2011). Совместное ограничение питательных веществ в сообществах первичных продуцентов. Ecol. Lett. 14, 852–862. DOI: 10.1111 / j.1461-0248.2011.01651.x

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Гессен, Д.О., Агрен, Г. И., Андерсон, Т. Р., Эльзер, Дж. Дж., И де Руйтер, П. К. (2004). Связывание углерода в экосистемах: роль стехиометрии. Экология 85, 1179–1192. DOI: 10.1890 / 02-0251

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Hillebrand, H., Borer, E. T., Bracken, M. E. S., Cardinale, B.J., Cebrian, J., Cleland, E. E., et al. (2009). Метаболизм и стехиометрия травоядных ограничивают рост травоядных на разных организационных уровнях экосистемы. Ecol.Lett. 12, 516–527. DOI: 10.1111 / j.1461-0248.2009.01304.x

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хиллебранд, Х., Маттиссен, Б. (2009). Биоразнообразие в сложном мире: консолидация и прогресс в исследованиях функционального биоразнообразия: консолидация и прогресс в исследованиях BDEF. Ecol. Lett. 12, 1405–1419. DOI: 10.1111 / j.1461-0248.2009.01388.x

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хиллебранд, Х., Штайнерт, Г., Boersma, M., Malzahn, A., Léo Meunier, C., Plum, C., et al. (2013). Еще раз о Голдмане: более быстрорастущий фитопланктон имеет более низкое N: P и более низкую стехиометрическую гибкость. Лимнол. Oceanogr. 58, 2076–2088. DOI: 10.4319 / lo.2013.58.6.2076

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хиросе, Т., и Баззаз, Ф.А. (1998). Компромисс между эффективностью использования света и азота в фотосинтезе растительного покрова. Ann. Бот. 82, 195–202. DOI: 10.1006 / anbo.1998.0668

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ходапп, Д., Хиллебранд, Х., Блазиус, Б., Рябов, А.Б. (2016). Изменчивость окружающей среды и характеристик ограничивают структуру сообщества и взаимосвязь между биоразнообразием и продуктивностью. Экология 97, 1463–1474. DOI: 10.1890 / 15-0730.1

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ходапп, Д., Мейер, С., Муйзерс, Ф., Бадевин, Т., и Хиллебранд, Х. (2015). Подход к моделированию структурным уравнением взаимосвязи разнообразия и продуктивности фитопланктона Вадденского моря. марта Ecol. Прог. Сер. 523, 31–40. DOI: 10.3354 / meps11153

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Худ, Дж. М., Бенстед, Дж. П., Кросс, В. Ф., Хурин, А. Д., Джонсон, П. В., Гислэсон, Г. М. и др. (2018). Повышение эффективности использования ресурсов усиливает положительную реакцию первичной продукции водных ресурсов на экспериментальное потепление. Глоб. Чанг. Биол. 24, 1069–1084. DOI: 10.1111 / gcb.13912

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Исбелл, Ф., Кальканьо, В., Гектор, А., Коннолли, Дж., Харпол, У. С., Райх, П. Б. и др. (2011). Для поддержания экосистемных услуг необходимо высокое разнообразие растений. Природа 477, 199–202. DOI: 10.1038 / nature10282

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Янике, Дж., И Марков, Т. А. (2003). Сравнительная элементная стехиометрия экологически разнообразных дрозофил. Функц. Ecol. 17, 115–120. DOI: 10.1046 / j.1365-2435.2003.00701.x

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Джонсон, Н.С. (2010). Стехиометрия ресурсов проясняет структуру и функцию арбускулярной микоризы в разных масштабах. New Phytol. 185, 631–647. DOI: 10.1111 / j.1469-8137.2009.03110.x

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кардол П., Соуза Л. и Классен А. Т. (2013). Доступность ресурсов определяет важность приоритетных воздействий на сборку растительных сообществ и функционирование экосистемы. Oikos 122, 84–94. DOI: 10.1111 / j.1600-0706.2012.20546.x

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кей, А. Д., Эштон, И. В., Горохова, Э., Керкхофф, А. Дж., Лисс, А., и Литчман, Э. (2005). К стехиометрической структуре эволюционной биологии. Oikos 109, 6–17. DOI: 10.1111 / j.0030-1299.2005.14048.x

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кинан, Т. Ф., Холлингер, Д. Ю., Борер, Г., Драгони, Д., Мангер, Дж. У., Шмид, Х. П. и др. (2013). Повышение эффективности водопользования лесами по мере увеличения концентрации углекислого газа в атмосфере. Природа 499, 324. doi: 10.1038 / nature12291

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кейблингер, К. М., Холл, Э. К., Ванек, В., Шукич, У., Хэммерле, И., Эллерсдорфер, Г., и др. (2010). Влияние количества ресурсов и стехиометрии ресурсов на эффективность использования углерода микробами: количество / качество ресурсов определяет эффективность использования углерода микроорганизмами. FEMS Microbiol. Экол . 73, 430–440. DOI: 10.1111 / j.1574-6941.2010.00912.x

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Клаусмайер, К.A., Litchman, E., Daufresne, T., and Levin, S.A. (2004b). Оптимальная стехиометрия фитопланктона по азоту и фосфору. Природа 429, 171–174. DOI: 10.1038 / nature02454

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Клаусмайер, К.А., Литчман, Э., и Левин, С.А. (2004a). Рост и стехиометрия фитопланктона при множественном ограничении питательных веществ. Лимнол. Oceanogr. 49, 1463–1470. DOI: 10.4319 / lo.2004.49.4_part_2.1463

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Коойман, С.А. Л. М., Андерсен, Т., и Кой, Б. В. (2004). Динамическое представление бюджета энергии стехиометрических ограничений на динамику популяции. Экология 85, 1230–1243. DOI: 10.1890 / 02-0250

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лехтинен, С., Тамминен, Т., Птачник, Р., и Андерсен, Т. (2017). Богатство, однородность и продуктивность фитопланктона в зависимости от наличия и дисбаланса питательных веществ: богатство, равномерность и продуктивность фитопланктона видами. Лимнол.Oceanogr. 62, 1393–1408. DOI: 10.1002 / lno.10506

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лейбольд, М.А., Миллер, Т.Э. (2004). «От метапопуляций к метасообществам», в Экология, генетика и эволюция метапопуляций , ред. И. Хански и О. Э. Гаджотти (Амстердам: Elsevier Academic Press), 133–150.

Google Scholar

Леру, С. Дж., Уол, Э. В., Виерсма, Ю. Ф., Чаррон, Л., Эбель, Дж. Д., Эллис, Н. М. и др. (2017).Стехиометрические модели распределения: экологическая стехиометрия на уровне ландшафта. Ecol. Lett. 20, 1495–1506. DOI: 10.1111 / ele.12859

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Либих, Дж. В. (1840). Die Organische Chemie in ihrer Anwendung auf Agricultur und Physiologie . Брауншвейг: Vieweg.

Либшер, Г. (1895). Untersuchung über die Bestimmung des Düngebedürfnisses der Ackeröden und Kulturpflanzen. Дж.für Landwirtschaft 43.

Марло, Дж. Н., Гишар, Ф., и Лоро, М. (2015). Появление совместного ограничения питательных веществ через движение в стехиометрических мета-экосистемах. Ecol. Lett. 18, 1163–1173. DOI: 10.1111 / ele.12495

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Майнц, Д., Раубенхаймер, Д., Саломон, М., Тофт, С., и Симпсон, С. Дж. (2005). Кормление беспозвоночных хищников с учетом специфики питательных веществ. Наука 307, 111–113.DOI: 10.1126 / science.1105493

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Monod, J. (1950). Техника культуры продолжает теорию и приложения. Ann. Psteur 79, 390–410.

Монтейт, Дж. Л., и Мосс, К. Дж. (1977). Климат и эффективность растениеводства в Великобритании [и обсуждение]. Philos. Пер. R. Soc. B Biol. Sci. 281, 277–294. DOI: 10.1098 / rstb.1977.0140

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Моорти, С., Птачник Р., Сандерс Р., Фишер Р., Буш М. и Хиллебранд Х. (2017). Функциональная роль планктонных миксотрофов в изменении стехиометрии сестона. Aquat. Microbial Ecol. 79, 235–245. DOI: 10.3354 / ame01832

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Mooshammer, M., Wanek, W., Hämmerle, I., Fuchslueger, L., Hofhansl, F., Knoltsch, A., et al. (2014). Корректировка эффективности использования азота микробами к углероду: дисбаланс азота регулирует круговорот азота в почве. Нац. Commun. 5: 3694. DOI: 10.1038 / ncomms4694

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Муке, Н., Мур, Дж. Л., и Лоро, М. (2002). Видовое богатство растений и продуктивность сообществ: почему важен механизм, способствующий сосуществованию. Ecol. Lett. 5, 56–65. DOI: 10.1046 / j.1461-0248.2002.00281.x

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Nijs, I., and Impens, I. (2000). Основные эффекты эффективности использования ресурсов во взаимосвязи разнообразия и производительности. Ойкос 91, 204–208. DOI: 10.1034 / j.1600-0706.2000.

0.x

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ню С., Син X., Чжан З. Х. Э., Ся Дж., Чжоу X., Сун Б. и др. (2011). Эффективность водопользования в ответ на изменение климата: от листа к экосистеме в умеренной степи. Глоб. Чанг. Биол. 17, 1073–1082. DOI: 10.1111 / j.1365-2486.2010.02280.x

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Норберг, Дж., Свани, Д. П., Душофф, Дж., Лин Дж., Касагранди Р. и Левин С. А. (2001). Фенотипическое разнообразие и функционирование экосистемы в изменяющейся среде: теоретические основы. Proc. Natl. Акад. Sci. США 98, 11376–11381. DOI: 10.1073 / pnas.171315998

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Одум, Х. Т. (1957). Трофическая структура и продуктивность Silver Springs, Флорида. Ecol. Monogr. 27, 55–112. DOI: 10.2307 / 1948571

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Паруэло, Дж.М., Лауэнрот, В. К., Берк, И. К., и Сала, О. Е. (1999). Эффективность использования осадков на пастбищах варьируется в зависимости от градиента ресурсов. Экосистемы 2, 64–68. DOI: 10.1007 / s1002198

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Слива К., Хюзенер М. и Хиллебранд Х. (2015). Несколько видов фитопланктона по сравнению с одним изменяют стехиометрию трофического взаимодействия с зоопланктоном. Экология 96, 3075–3089. DOI: 10.1890 / 15-0393.1

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Политика, H.У., Джонсон, Х. Б., Марино, Б. Д., и Майе, Х. С. (1993). Повышение эффективности водопользования и биомассы растений C3 по сравнению с ледниковым, чтобы представить концентрации C02. Природа 361: 61. DOI: 10.1038 / 361061a0

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Птачник Р., Мурти С. Д. и Хиллебранд Х. (2010). «Хатчинсон перевернулся, или зачем должно быть так много видов», в Advances in Ecological Research , Vol. 43, изд. Г. Вудворд (Берлингтон, Нью-Джерси: Academic Press), 1–43.

Google Scholar

Птачник Р., Солимини А. Г., Андерсен Т., Тамминен Т., Бреттум П., Лепистё Л. и др. (2008). Разнообразие определяет стабильность и эффективность использования ресурсов в естественных сообществах фитопланктона. Proc. Natl. Акад. Sci. США 105, 5134–5138. DOI: 10.1073 / pnas.0708328105

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ротхаупт, К. О. (1996). Лабораторные эксперименты с миксотрофным хризофитом и обязательно фаготрофными и фотографическими конкурентами. Экология 77, 716–724. DOI: 10.2307 / 2265496

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Сайто М. А., Гёпферт Т. Дж. И Ритт Дж. Т. (2008). Некоторые мысли о концепции колимитации: три определения и важность биодоступности. Лимнол. Oceanogr. 53, 276–290. DOI: 10.4319 / lo.2008.53.1.0276

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Schwartz, M. W., and Hoeksema, J. D. (1998). Специализация и торговля ресурсами: биологические рынки как модель мутуализма. Экология 79, 1029–1038. DOI: 10.1890 / 0012-9658 (1998) 079 [1029: SARTBM] 2.0.CO; 2

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Шурин Дж. Б., Грюнер Д. С. и Хиллебранд Х. (2006). Все мокрые или высохшие? Реальные различия между водными и наземными пищевыми цепями. Proc. R. Soc. B Biol. Sci. 273, 1–9. DOI: 10.1098 / rspb.2005.3377

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Соарес, А. Р., Бергстрём, А.-К., Спонселлер, Р.А., Моберг, Дж. М., Гислер, Р., Крицберг, Э. С. и др. (2017). Новое понимание стехиометрии ресурсов: оценка доступности углерода, азота и фосфора для бактериопланктона. Биогеонауки 14, 1527–1539. DOI: 10.5194 / bg-14-1527-2017

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Сперфельд, Э., Раубенхаймер, Д., и Вакер, А. (2016). Соединение факторных и градиентных концепций совместного ограничения ресурсов: к общей структуре, применяемой к потребителям. Ecol.Lett. 19, 201–215. DOI: 10.1111 / ele.12554

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Шпренгель, К. (1826). «Über Pflanzenhumus, Humussäure und humussaure Salze», в Kastners Archiv für die Gesamte Naturlehre (Nürnberg), 124–220.

Google Scholar

Стернер Р. (1997). Моделирование взаимодействия качества и количества продуктов питания у потребителей гомеостаза. Freshw. Биол. 38, 473–481. DOI: 10.1046 / j.1365-2427.1997.00234.x

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Стернер, Р. У., и Эльзер, Дж. Дж. (2002). Экологическая стехиометрия: биология элементов от молекул до биосферы . Принстон, Нью-Джерси: Издательство Принстонского университета.

Google Scholar

Стернер, Р. В., Эльзер, Дж. Дж., Фи, Э. Дж., Гилфорд, С. Дж., И Хшановски, Т. Х. (1997). Соотношение света и питательных веществ в озерах: баланс энергии и материалов влияет на структуру и процессы экосистемы. г. Естественный. 150, 663–684. DOI: 10.1086 / 286088

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Тарвайнен, Л., Рентфорс, М., Валлин, Г. (2015). Сезонные колебания и колебания в пределах растительного покрова в соотношении эффективности использования ресурсов в масштабе побега в древостоях ели обыкновенной. Среда растительных клеток. 38, 2487–2496. DOI: 10.1111 / pce.12565

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Томас, М. К., Арангурен-Гассис, М., Кремер, К. Т., Гулд, М. Р., Андерсон, К., Клаусмайер, К. А. и др. (2017). Взаимодействие температуры и питательных веществ усиливает чувствительность фитопланктона к потеплению. Глоб. Чанг. Биол. 23, 3269–3280. DOI: 10.1111 / gcb.13641

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Toseland, A., Daines, S.J., Clark, J.R., Kirkham, A., Strauss, J., Uhlig, C., et al. (2013). Влияние температуры на распределение ресурсов морского фитопланктона и метаболизм. Нац.Клим. Чанг. 3, 979–984. DOI: 10.1038 / nclimate1989

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Урабе Дж. И Стернер Р. В. (1996). Регулирование роста травоядных за счет баланса света и питательных веществ. Proc. Natl. Акад. Sci. США 93, 8465–8469. DOI: 10.1073 / pnas.93.16.8465

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Урабе Дж. И Ватанабе Ю. (1992). Возможность ограничения N или P для планктонных кладоцер: экспериментальный тест. Лимнол. Oceanogr. 37, 244–251. DOI: 10.4319 / lo.1992.37.2.0244

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Verbeek, L., Matthias, V.anhamel, Edwin, B.erg, Fabio, T. T., Hanashiro, A. T., Gianuca, Maren, S., et al. (2018). Составные и функциональные последствия изменения окружающей среды в прудах сельскохозяйственных угодий Бельгии. Freshw. Биол. 63, 581–596. DOI: 10.1111 / fwb.13095

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Вреде, Т., Добберфуль, Д.Р., Коойман, С., и Эльзер, Дж. Дж. (2004). Фундаментальные связи между стехиометрией C: N: P организма, макромолекулярным составом и ростом. Экология 85, 1217–1229. DOI: 10.1890 / 02-0249

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Уэйкфилд, А. Э., Готелли, Н. Дж., Виттман, С. Э., Эллисон, А. М. (2005). Добавление добычи изменяет стехиометрию питательных веществ хищного растения Sarracenia purpurea. Экология 86, 1737–1743. DOI: 10.1890 / 04-1673

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ивон-Дюроше, Г., Доссена, М., Триммер, М., Вудворд, Г., и Аллен, А. П. (2015). Температура и биогеография стехиометрии водорослей. Глоб. Ecol. Биогеогр. 24, 562–570. DOI: 10.1111 / geb.12280

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Определение для изучающих английский язык из Словаря учащихся Merriam-Webster

^{эффективность
/ ɪˈfɪʃənsi /
имя существительное множественное число эффективность
множественное число эффективность
Определение ЭФФЕКТИВНОСТИ учащимся
1 :
способность что-то делать или производить, не тратя впустую материалы, время или энергию
:
качество или степень эффективности [noncount]
Благодаря ее эффективности мы выполнили всю работу за несколько часов.
Завод работал с максимальной производительностью .
автомобиль с более высоким КПД [= автомобиль с более эффективным расходом топлива]
Топка с 80-процентным расходом топлива КПД расходует 20 процентов топлива.
[множественное число]
( технический ) Что такое операционная эффективность? Определение из SearchBusinessAnalytics
К
Что такое операционная эффективность? Операционная эффективность — это способность организации максимально сокращать траты времени, усилий и материалов, при этом производя высококачественные услуги или продукты.С финансовой точки зрения операционная эффективность может быть определена как соотношение между затратами, необходимыми для поддержания работы организации, и результатами, которые она обеспечивает. Входные данные относятся к тому, что вкладывается в бизнес для правильной работы, например, затратам, сотрудникам и времени, тогда как выход относится к тому, что сделано или получено, например, быстрое время разработки, качество, доход, привлечение клиентов и удержание клиентов.
Факторы операционной эффективности Операционная эффективность достигается за счет рентабельной оптимизации основных операций при устранении избыточных процессов и отходов.Как правило, это делается путем сосредоточения внимания на использовании ресурсов, производстве, управлении запасами и распределении.
Использование ресурсов направлено на минимизацию отходов в производственных и производственных зонах.
Production стремится сделать производственную среду максимально организованной. Это включает обеспечение максимально эффективной работы сотрудников и оборудования для увеличения производства.
Distribution фокусируется на обеспечении эффективной обработки конечного продукта, включая маршрутизацию и доставку.
Управление запасами включает в себя создание и управление достаточным количеством запасов для удовлетворения спроса, но с минимальными избыточными запасами, насколько это возможно.
Как повысить операционную эффективность Для достижения целей операционной эффективности могут использоваться разные стратегии, которые могут отличаться от компании к компании. Когда вас просят повысить операционную эффективность, компания обычно меняет входы и выходы, например, дает меньше входных данных для одного и того же выхода, обеспечивает больше выходных данных для тех же входов, изменяет количество входов или увеличивает как входные, так и выходные данные.
Организациям также следует сосредоточить внимание на:
Мониторинг производительности путем настройки информационных панелей или внутренних собраний.
Выявление и минимизация потерь, например устранение узких мест.
Создание тестов, которые могут дать вашей организации представление о том, где она находится по сравнению с конкурентами.
Измерение операционной эффективности Измерение операционной эффективности включает отслеживание входов и выходов компании в качестве показателей эффективности.Обычно эти показатели эффективности относятся к эффективности, качеству или стоимости. Примеры этого включают точность автоматизации, показатели качества и удовлетворенность клиентов. Эти показатели должны быть собраны и объединены в операционные отчеты и отчеты об эффективности, которые показывают, насколько эффективно работает компания и как она справляется с объемами. В любых отчетах также должны отображаться такие показатели, как среднее время выполнения работ, которые можно использовать для выявления любых узких мест в производительности.
Последнее обновление: октябрь 2021 г.
Читать далее об операционной эффективности
Узнайте больше о передовых методах бизнес-аналитики Efficiency Definition — обзор
1.7.16 КПД паровых энергетических циклов
Тепловой КПД, также называемый энергоэффективностью или КПД первого закона, энергетического цикла определяется как
(138) ηth-1 = wnet, outqin = 1 − qoutqin
, где w _{net, out} — удельная мощность сети, q _out — удельная теплоемкость, отбракованная из цикла, а q _in — удельная подводимая теплота цикла, которая обычно равна принимается за удельную тепловую нагрузку на пар в котле паровой электростанции.То есть
(139) qin = h4 − h3
, где h обозначает удельную энтальпию, а нижние индексы относятся к точкам состояния на рис. 34. Этот простой подход не учитывает потери, происходящие в системе топка-котел из-за потеря энергии с горячими выхлопными газами, неполное сгорание и т. д. Чтобы учесть эти потери, можно выразить тепловой КПД цикла с помощью второго подхода как
Рис. 34. Простая паросиловая установка.
(140) ηth ‐ 2 = wnet, outṁfuelqHV
, где ṁfuel — это массовый расход топлива, а q _HV — теплотворная способность топлива, которая может быть выбрана как более высокая или LHV.Для систем топка – котел, в которых не ожидается конденсации воды в выхлопных газах, как в двигателях внутреннего сгорания, обычно используется LHV.
Некоторые склонны использовать LHV, чтобы устройство выглядело более эффективным. Это часто делается в описаниях производителей коммерческих котлов. Часто заявленный КПД превышает 100%. Это происходит из-за рекуперации части тепла конденсации пара в выхлопных газах, при этом эффективность котла определяется на основе LHV. Это вводит в заблуждение и является неправильным с точки зрения термодинамики использованием КПД.Если есть какая-либо возможность рекуперации части энергии конденсирующегося пара в выхлопных газах, эффективность должна основываться на более высокой теплотворной способности.
КПД второго закона, также называемый эксергетической эффективностью, цикла выработки энергии определяется как
(141) ηex = wnet, outExin = 1 — ExdExin
, где Exin — удельный эксергетический вклад в цикл, а Exd — удельное полное разрушение эксергии в цикле. Вклад эксергии в цикл можно выразить как увеличение эксергии рабочего тела в котле паросиловой установки (рис.34) как
(142) Exin = h4 − h3 − T0 (s3 − s2)
, где T ₀ — это мертвое состояние или температура окружающей среды, а с — удельная энтропия. Подставляя уравнение. (142) в (141),
(143) ηex, 1 = wnet, outh4 − h3 − T0 (s3 − s2)
В этом определении необратимость при передаче энергии от топки к пару в котле не учтено. В качестве альтернативы, входная эксергия в цикл может быть определена как входная эксергия в котел, сопровождающая теплопередачу.Эффективность эксергии в этом случае становится равной
(144) ηex, 1 = wnet, outh4 − h3 − T0 (s3 − s2)
, где T _s — температура источника, которая является температурой источника тепла. (т.е. печь), и q _в дается формулой. (139). Это определение эффективности включает необратимость передачи тепла пару в котле. Мы также можем включить в определение эффективности разрушение эксергии, связанное со сгоранием топлива, и потерю эксергии с выхлопными газами из печи.В этом третьем подходе эксергетическая эффективность может быть выражена как
(145) ηex, 1 = net, outṁfuelexfuel
, где ex _fuel — удельная эксергия топлива. Эксергия топлива может быть получена путем записи реакции полного сгорания топлива и расчета обратимой работы, предполагая, что все продукты находятся в состоянии окружающей среды. Тогда эксергия топлива эквивалентна расчетной обратимой работе. Для топлива, реакция горения которого включает в себя воду в продуктах, эксергия топлива различается в зависимости от фазы воды (пар или жидкость).Эксергии различных видов топлива, перечисленные в работе. [2] основаны на паровой фазе воды в дымовых газах.
Возможны разные определения эффективности, если выбрать разные границы системы. Четкое определение границ системы позволяет однозначно определить эффективность. Например, эксергетическая эффективность в уравнениях. (144) и (145) соответствуют системам, границы которых обозначены внутренними и внешними пунктирными линиями, соответственно, на рис. 34.
Пример 19
Несколько числовых примеров используются для иллюстрации и сравнения различных значений эффективности. в этой секции.Мы рассматриваем простую паровую электростанцию с полезной выходной мощностью 10 МВт и давлением в котле и конденсаторе 10 000 и 10 кПа соответственно (рис. 34). Мы предполагаем, что температура на входе турбины составляет 500 ° C, а изоэнтропический КПД составляет 85% как для турбины, так и для насоса. Кроме того, мы предполагаем, что система топка – котел имеет КПД 75%. То есть 75% LHV топлива передается пару, протекающему через котел, а оставшиеся 25% теряются, в основном с горячими выхлопными газами, проходящими через дымоход.Температуры источника и стока в уравнениях. (144) и (146) приняты равными 1300 и 298K соответственно. Мы рассматриваем метан как топливо с НТС 50 050 кДж / кг и химической эксергией 51 840 кДж / кг.
Для данных значений и допущений анализ этого цикла дает
wnet, out = 1081 кДж / кг, qin = 3172 кДж / кг, exin-1 = 1400 кДж / кг, exin-2 = 2444 кДж / кг
as а также следующие значения КПД:
ηen-1 = 34,1%, ηen-2 = 25,6%, ηex-1 = 77,2%, ηex-2 = 44,2%, ηex-3 = 24,7%
Когда энергия и эксергия потери в системе топка – котел не учитываются, тепловой КПД 34.1%, тогда как соответствующий эксергетический КПД намного выше (77,2%). Однако, если учесть потери в топке-котле, эксергетический КПД (24,7%) ниже, чем тепловой КПД (25,6%). При обучении студентов термодинамике обычно утверждается, что эксергетический КПД больше, чем тепловой КПД для тепловых двигателей, имея в виду здесь первый подход. Это подчеркивается тем, что термический КПД — это доля подводимого тепла, которая преобразуется в работу, а эксергетическая эффективность — это часть рабочего потенциала тепла (этот рабочий потенциал, т.е. эксергия меньше тепла), которая превращается в работу. Однако, если учесть влияние потерь топка – котел и использовать химическую эксергию топлива в эксергетическом КПД и теплотворную способность топлива в термическом КПД, эксергетический КПД становится меньше, чем тепловой КПД. В термодинамике часто вводят в заблуждение обобщенные утверждения, поскольку они не всегда применимы. Например, можем ли мы заявить, что эксергетическая эффективность, основанная на третьем подходе в формуле.(145) ( η _ex-3), всегда ниже, чем тепловой КПД, определенный вторым подходом в формуле. (140) ( η _th-2)? Ответ будет положительным, только если химическая эксергия топлива всегда превышает его теплотворную способность. По данным работы Ref. [1], это относится к метану, но не к водороду ( q _LHV = 119 950 кДж / кг, например _{топливо} = 117 120 кДж / кг).
Для обратимого цикла теплового двигателя, работающего между источником при T _с и стоком при T ₀, тепловой КПД определяется как
(146) ηth, об. = 1 − T0Ts
Отношение фактического теплового КПД к тепловому КПД реверсивного теплового двигателя, работающего в одних и тех же температурных пределах, дает тип эксергетического КПД теплового двигателя.Для температуры печи T _с = 1300K и температуры окружающей среды T ₀ = 298K обратимый тепловой КПД, найденный по формуле. (146) — 77,1%. Разделение фактического теплового КПД 34,1% на этот КПД (0,341 / 0,771) дает 44,2%. Обратите внимание, что это то же самое, что и эксергетическая эффективность, полученная с помощью уравнения. (144).
Результаты численного примера, рассматриваемого в этом разделе, показаны на комбинированной диаграмме энергии и эксергии на рис.35. Во многих исследованиях, посвященных анализу энергетических и эксергетических циклов, энергетические и эксергетические блок-схемы приводятся отдельно. Используемый здесь подход с комбинированной блок-схемой оказывается полезным для передачи результатов энергии и эксергии цикла в масштабируемом, компактном и всеобъемлющем виде. Теплотворная способность топлива приведена к 100 единицам энергии, а другие значения — соответственно. Термический и эксергетический КПД, обсуждаемые в этом разделе, можно легко получить, используя значения на этой диаграмме, взяв отношения различных членов.Суммарное разрушение эксергии на этой электростанции составляет 78 кДж при общей потребляемой эксергии 103,6 кДж. Разрушение эксергии в цикле, основанное на подводимой эксергии 33,2 кДж, составляет всего 7,6 кДж (33,2–25,6), что составляет лишь 9,7% от общего разрушения эксергии. То есть эксергетические разрушения в системе топка – котел составляют оставшиеся 90,3% от общего эксергетического разрушения. Это значительное эксергетическое разрушение не учитывается при определении эксергетической эффективности, если не учитывать разрушения в системе топка-котел (см.(141)).
Рис. 35. Энергетическая и эксергетическая диаграмма рассматриваемой паросиловой установки.
Можно усомниться в ценности эксергетического анализа как инструмента для оценки электростанции, потому что тепловой КПД основан на теплоте сгорания топлива (уравнение (140)), а эксергетический КПД основан на эксергии топлива (уравнение . (145)) очень близки. Хотя эксергетическая эффективность в этом случае добавляет мало новой информации для определения эффективности цикла, мы должны помнить, что основное использование эксергетического анализа состоит в том, чтобы анализировать компоненты системы отдельно, а также определять и количественно определять места разрушения эксергии.Затем эту информацию можно использовать для улучшения производительности системы, пытаясь минимизировать эксергетические разрушения приоритетным образом. Обратите внимание, что эксергетическая эффективность, определенная в формуле. (143) обращается к тому факту, что только часть тепла от сгорания, которая передается пару в котле, доступна для работы, а эффективность эксергии сравнивает фактический выход работы с этой доступной работой (т. Е. Эксергией). Эффективность эксергии в этих случаях становится больше, чем соответствующая тепловая эффективность, обеспечивая более реалистичные измерения производительности системы по сравнению с соответствующими тепловыми КПД.Для более полного термодинамического анализа энергетического цикла лучше всего рассматривать различные значения эффективности на основе энергии и эксергии.
Эффективность — WordReference.com Словарь английского языка

Преобразование слова ‘fficiency ‘ (n существительное : относится к человеку, месту, вещи, качеству и т. Д.): Npl существительное во множественном числе : существительное всегда используется во множественном числе — например, «джинсы, «Ножницы.»: КПД

WordReference Random House Полный словарь американского английского © 2021
ef • fi • cien • cy ^{(я рыба ′ ən sē), США произношение n., пл. -х годов. состояние или качество работоспособности;
компетенция в исполнении.
Выполнение или способность выполнить работу с минимальными затратами времени и усилий: сборочная линия повысила эффективность отрасли.
Бизнес, Механики: отношение проделанной работы или энергии, развиваемой машиной, двигателем и т. Д., К энергии, подаваемой на него, обычно выражается в процентах.
См. Квартиру эконом-класса .
Latin efficientia, эквивалент . до эффективный- (см. эффективный) + -ia -y ³
1585–95

Краткий английский словарь Коллинза © HarperCollins Publishers ::
эффективность / ɪˈfɪʃənsɪ / n (pl -cies) качество или состояние эффективности; компетентность; эффективность
отношение полезной работы, выполняемой машиной, двигателем, устройством и т. д., к подводимой к нему энергии, часто выражаемое в процентах
Словарь американского английского языка WordReference Random House Learner © 2021
ef • fi • cient ^{/ ɪˈfɪʃənt / USA произношение прил. работает или функционирует эффективно с наименьшей тратой времени и усилий; компетентный: эффективный секретарь.
ef • fi • cien • cy / ɪˈfɪʃənsi / USA произношение n. [бесчисленное количество]
эф • ф • ц • лы, аванс. См. -Fec- .WordReference Несокращенный словарь американского английского Random House © 2021
ef • fi • cient ^{(я рыба ′ ənt), США произношение прил. выполняет или функционирует наилучшим образом с наименьшей тратой времени и усилий;
имеющий и использующий необходимые знания, навыки и трудолюбие;
компетентный;
способный: надежный и эффективный секретарь.
удовлетворительно и экономично в использовании: наш новый кондиционер более эффективен, чем наш старый.
производит следствие в качестве причины;
причинный.
Business Использование определенного товара или продукта с максимальной эффективностью (обычно используется в сочетании): двигатель с экономичным расходом топлива.
Latin effective- (основа efficiēns ), эквивалент. to ef- ef- + fic-, комбинация формы facere to make, do ¹ + -ent- -ent
Среднефранцузский)
Среднеанглийский (1350–1400
) ef • fi ′ cient • ly , нареч.
1. См. Соответствующую запись в Несокращенном действующем документе. См. действующий.

‘fficiency ‘ также встречается в этих записях (примечание: многие из них не являются синонимами или переводами):
.No related posts.}}}}

Разное