def annotation_for_E(item):
if item == 1:
annotation_css(
"Расчет проводится для случая прямых ребер " "постоянной толщины."
)
else:
annotation_css(
"Расчет проводится для случая круглых поперечных ребер "
"постоянной толщины."
)
def summary_table(fleet_name: str, data: Dict[str, Tuple]) -> NoReturn:
"""
Возвращает фейковую сводку по ключевым показателям
эксплуатации единиц техники
"""
annotation_css(
f"Аналитическая сводка ({fleet_name})",
size=18,
text_align="center",
clr="#07689F",
)
st.markdown(
f"*На объекте задействованно **{len(data.keys())}** единиц(ы) техники*"
)
catogories_downtime = [
"Погодный",
"Регламентный",
"Логистический",
"Технологический",
"Почвенный",
]
moda_cat_downtime = np.random.choice(catogories_downtime)
prcnt_cat_downtime = 100 * np.random.rand()
threshold_downtime_left = 43.27
threshold_downtime_right = 81.63
st.markdown(
f"*Наиболее частый тип простоя: **{moda_cat_downtime}** "
"(составляет **{:.2f}%)** *".format(
prcnt_cat_downtime if threshold_downtime_left < prcnt_cat_downtime
< threshold_downtime_right else (
threshold_downtime_left if prcnt_cat_downtime <
threshold_downtime_left else threshold_downtime_right)))
num_precedent = np.random.randint(13, 58)
st.markdown("*Зарегистрировано в общей сложности "
f"**{num_precedent}** прецедент(а/ов) простоя техники*")
num_equipment_maintenance = np.random.randint(1, 3)
economic_costs_total = 25000 * np.random.randn() + 100000
st.markdown(
f"*На основании истории ремонтов ожидается, что "
f"**{num_equipment_maintenance}** единиц(а/ы) потребуют внепланового "
f"технического обслуживания на среднюю сумму **{economic_costs_total:.3f}, руб.** *"
)
summary_df = DataFrame.from_dict(
{
row: (
150 * np.random.randn() + 500,
100 * np.random.ranf(),
100 * np.random.ranf(),
np.random.randint(350, 2500),
15000 * np.random.randn() + 100000,
)
for row in data.keys()
},
orient="index",
columns=[
"Суммарное время простоя от начала эксплуатации, час",
"Процент вовлеченности единицы техники на объекте",
"Процент загруженности единицы техники на объекте",
"Время до внепланового ТО (рекомендация), час",
"Приведенные экономические потери, руб.*",
],
)
st.table(summary_df)
equipment_names = data.keys()
equipment_irrational = np.random.choice(list(equipment_names),
size=np.random.randint(1, 3),
replace=False)
frame_for_html_list = "<ul>{}</ul>"
html_list = frame_for_html_list.format("".join(
[f"<li>{elem}</li>" for elem in equipment_irrational]))
annotation_css(
text="<i>Эксплуатация следующих объектов нецелесообрзна "
f"по показателю <b>приведенной стоимости владения</b>: "
f"{html_list}",
clr="#C5304A",
)
st.markdown(
"_Рекомендуется рассмотреть сценарий лизинга. "
"Например, [СберЛизинг](https://www.sberleasing.ru/leasing/otraslevye-resheniya/)_"
)
def main_elements():
"""
Создает шапку страницы
"""
# === Верхняя часть шапки ===
row1_1, row1_2 = st.beta_columns([2, 1])
with row1_1:
logo_css("АО XXXXXXXX", align="left", clr="#07689F", size=33)
# logo_css(
# "<i>Департамент по восстановлению и утилизации<br>трубной продукции</i>",
# align="left",
# clr="#52616B",
# size=20,
# )
with row1_2:
pass
header_css(
f"<i>{title_app}</i>",
align="left",
clr="#07689F",
size=26,
)
row1, row2 = st.beta_columns([2, 1])
with row1:
pass
with row2:
pass
# === Нижняя часть шапки ===
row2_1, row2_2 = st.beta_columns([3, 1])
with row2_1:
uploaded_file = st.file_uploader(
"Загрузить данные...",
type=["xls", "xlsx", "csv", "tsv"],
accept_multiple_files=False,
)
if uploaded_file is not None:
st.info(
"В демонстрационной версии приложения оперировать "
"можно только тестовым набором данных, который генерируется "
"при первой загрузке страницы или её последующих обновлениях")
row3_1, row3_2 = st.beta_columns([1, 3])
with row3_1:
pass
with row3_2:
annotation_css(
"ВАЖНО: в демонстрационной версии приложении используется "
"автоматически генерируемый набор данных, обновляемый при "
"взаимодействии с любым динамическим виджетом приложения",
clr="#769FCD",
)
equipment_list = [
("УРБ-2А2", "УРБ-4Т", "ПБУ-74", "УШ-2Т4В", "HD2500RC"),
("МБШ-303", "УБН-Т", "МБШ-812", "МБШ-509", "БКМ-307", "БКМ-303"),
("СБУ-115", "СБУ-125", "БМ-302", "УРБ-4Т", "БКМ-307"),
]
full_data_for_plot: List[Dict[str, Dict[str, Tuple]]] = []
for idx, fleet_name in enumerate(
["Серпуховской ПТСН", "Челябинский ПТСН", "Екатеринбургский ПТСН"]):
dict_fleet: Dict[str,
Dict[str,
Tuple]] = prepare_duration_downtime_for_plot(
fleet_name, equipment_list[idx])
full_data_for_plot.append(dict_fleet)
fleet_names_for_selectbox = [
list(fleet.keys())[0] for fleet in full_data_for_plot
]
selected_fleet_equipment = st.selectbox("Выберите парк спец. техники",
fleet_names_for_selectbox)
selected_data_for_plot: Dict[str, Tuple] = [
fleet[selected_fleet_equipment] for fleet in full_data_for_plot
if selected_fleet_equipment in fleet.keys()
][0]
# отображение
summary_table(selected_fleet_equipment, selected_data_for_plot)
annotation_css("Детали сводки",
size=18,
text_align="center",
clr="#07689F")
duration_downtime_plot(selected_fleet_equipment, selected_data_for_plot)
duration_downtime_boxplot(selected_fleet_equipment, selected_data_for_plot)
duration_downtime_econ_costs_scatter_plot(selected_fleet_equipment,
selected_data_for_plot)
def Ki_latex(
K_isp: float, w: float, E: float, Fp: float, Fc: float, d: float, Fi: float
):
st.latex(
r"K_i = 4.606 \cdot \dfrac{w^{0.6}(E \cdot F_p"
r"+ F_c)}{d\,{}^{0.4} \cdot F_i}=" + f"{K_isp:10.3f}"
)
annotation_css("Скорость ветра, [м/c]")
st.latex(f"w = {w:.2f}")
annotation_css("Коэффициент эффективности оребрения")
st.latex(f"E = {E:.3f}")
annotation_css("Площадь поверхности ребер, [м^2]")
st.latex(r"F_p =" + f"{Fp:.3f}")
annotation_css(
"Площадь поверхности неоребренной части конденсатора, [м^2]"
)
st.latex(r"F_c =" + f"{Fc:.3f}")
annotation_css("Наружный диаметр трубы конденсатора, [м]")
st.latex(r"d =" + f"{d:.3f}")
annotation_css("Площадь поверхности испарителя, [м^2]")
st.latex(r"F_i =" + f"{Fi:.3f}")
def compute_heat_transfer_coef():
"""
Вычисляет коэффициент теплопередачи от грунта
к СОУ, отнесенный к площади поверхности испарителя
"""
st.sidebar.header("Входные параметры")
st.sidebar.subheader("Геометрические параметры")
Eitems = (
"Прямые ребра постоянной толщины",
"Круглые поперечные ребра постоянной толщины",
)
Eitem = items_for_E(Eitems) # вариант формы ребер
# ------------------------------------------------------------------------
rib_wall_thickness = st.sidebar.number_input(
"Толщина стенки ребра, м",
value=0.0005,
min_value=0.0001,
max_value=0.1,
step=0.0001,
format="%g",
)
dp_rib = st.sidebar.number_input(
"Наружный диаметр круглого ребера, м",
value=0.070,
min_value=0.050,
max_value=2.0,
step=0.001,
format="%f",
)
d_rib = st.sidebar.number_input(
"Наружный диаметр трубы конденсатора, м",
value=0.038,
min_value=0.010,
max_value=0.080,
step=0.001,
format="%f",
)
L_isp = st.sidebar.number_input(
"Длина испарительной части, м",
value=16.2,
min_value=0.0,
max_value=30.0,
step=0.001,
format="%f",
)
L_cond = st.sidebar.number_input(
"Длина конденсаторной части, м",
value=1.8,
min_value=0.5,
max_value=10.0,
step=0.001,
format="%f",
)
L_spiral = st.sidebar.number_input(
"Длина оребренной части, м",
value=1.44,
min_value=0.200,
max_value=5.0,
step=0.001,
format="%f",
)
step_spiral = st.sidebar.number_input(
"Расстояние между ребрами, м",
value=0.003,
min_value=0.0005,
max_value=5.0,
step=0.001,
format="%f",
)
st.sidebar.subheader("Прочие параметры")
lambda_rib = st.sidebar.number_input(
"Теплопроводность матер-ла оребрения, Вт/(м К)",
value=210.0,
min_value=8.0,
max_value=1000.0,
step=0.01,
format="%f",
)
wind_speed = st.sidebar.selectbox("Скорость ветра, м/c", (1, 3))
# Коэффициент теплоотдачи от гладкостенной трубы конденсатора
# к окружающему воздуху, Вт/(м^2 K)
alpha0 = 4.606 * wind_speed ** 0.6 / d_rib ** 0.4
# Площаль поверхности неоребренной части конденсатора
F_nonrib = math.pi * d_rib * L_cond
# Площадь поверхности ребер
F_rib = (
2
* (math.pi * dp_rib ** 2 / 4 - math.pi * d_rib ** 2 / 4)
* L_spiral
/ step_spiral
)
# Площадь поверхности испарительной части
F_isp = math.pi * d_rib * L_isp
# Площадь наружной (оребрной) поверхности конденсатора
Fpc = F_rib + F_nonrib
# Высота ребер
rib_hight = (dp_rib - d_rib) / 2
# Коэффициент эффективности оребрения
E = E_compute(
Eitem, rib_hight, alpha0, lambda_rib, rib_wall_thickness, dp_rib, d_rib
)
# Приведнный коэффициент теплоотдачи от стенки конденсатора
# к окружающему воздуху
alpha_pr = alpha0 / Fpc * (E * F_rib + F_nonrib)
# Коэффициент теплопередачи от грунта к СОУ, отнесенный
# к площади поверхности испарителя
K_isp = alpha_pr * Fpc / F_isp
if st.button("Расчитать..."):
annotation_normal_css("Сводка")
annotation_for_E(Eitem)
annotation_css(
"Коэффициент теплопередачи от грунта к СОУ, [Вт/(м^2 К)]", size=15
)
if (K_isp > 14.5 and wind_speed == 1) or (
K_isp > 21 and wind_speed == 3
):
Ki_latex(K_isp, wind_speed, E, F_rib, F_nonrib, d_rib, F_isp)
else:
Ki_latex(K_isp, wind_speed, E, F_rib, F_nonrib, d_rib, F_isp)
st.error(
"Согласно п. 1.2.3 ТУ Коэффициент теплоотдачи от грунта "
"к СОУ при скорости ветра 1 м/с должен быть "
"не менее 14,5 Вт/(м^2 К)"
)