Схема подключения азм 40а ресанта: Реле напряжения Ресанта АЗМ-40A 61/22/28

Содержание

⚠️ Реле напряжения 220 В для дома: принцип работы, обзор моделей

Нестабильное напряжение в сети – это проблема не только деревень и маленьких посёлков. Обилие разнообразной бытовой техники в квартирах зачастую приводит к перекосу фаз – устаревшие трансформаторные подстанции просто не справляются с нагрузкой. А значительное снижение напряжение, как и его скачок в момент отключения приборов с высокой потребляемой мощностью, может вывести из строя Вашу технику. Решением подобной проблемы может стать установка реле напряжения 220 В для дома, которое обеспечит защиту электроники при возникновении внештатной ситуации.

Реле контроля напряжения покажет напряжение в сети и отключит его подачу при превышении или занижении установленного предела

Содержание статьи

Реле напряжения – что это такое и для чего используется

Проблемы, решаемые РН, не обязательно связаны с аварийным состоянием трансформаторов на подстанции и перегруженностью одной из фаз. Очень часто проблема заключается в халатности персонала, обслуживающего линии электропередач. Провисшие провода могут соприкоснуться при сильном порыве ветра. Наверняка, не стоит говорить о том, что будет при подаче фазы по нулевому проводу. В этом случае РН оперативно отключит подачу напряжения в квартиру или дом, а по прошествии некоторого времени снова попытается включить. Если проблема устранена, домашняя сеть будет работать в штатном режиме.

Такое напряжение можно назвать критическим – редкий бытовой прибор сможет его перенести

Также, по желанию владельца, устанавливаются ограничения подачи, а именно нижний и верхний предел, по достижении которых устройство будет срабатывать. Это защитит бытовую технику как от слишком низкого, так и от повышенного напряжения.

Принцип работы реле напряжения и его устройство

Разобравшись с вопросом для чего нужно реле напряжения, попробуем понять его принцип работы. На самом деле он не сложен. Автоматика РН определяет перепад и отключает подачу, на что уходит не более нескольких миллисекунд. Это обеспечивает полноценную защиту домашней электроники. Многие несведущие люди считают, что реле напряжения и тока — это то же самое, что и устройство защитного отключения (УЗО), однако это совершенно не так. УЗО никак не защитит приборы от скачка или падения напряжения, реагируя только на токовую утечку, подачу фазы по нулевому проводу или замыкание нуля на заземление.

Не стоит путать УЗО и РКН – это совершенно разные защитные устройства, их функции сильно отличаются

Важно! Если перепады в Вашей сети находятся в допустимом диапазоне, реле защиты от перенапряжения не будет срабатывать. В этом случае для выравнивания потребуется использование стабилизатора.

Управление реле напряжения 220 В для дома и его дополнительные возможности

При помощи кнопок на лицевой панели у пользователя есть возможность установки в памяти реле максимального напряжения (от 220 до 280 В), а также его минимального показателя (190-210 В). Однако, это не все настройки, доступные владельцу. Также устанавливается задержка подачи электроэнергии на домашнюю сеть (от 3 до 900 сек). Эта опция необходима при включении после аварийного срабатывания. Времени прибору должно хватить, чтобы «понять», безопасно ли подавать ток на приборы квартиры.

Ещё одной дополнительной функцией реле контроля напряжения является термозащита: если контакты при монтаже были слабо протянуты, возникает нагрев, способный испортить РН. В этом случае срабатывает термозащита, предназначенная для отсечки, и прибор отключается.

«RN-01-30» – подробные технические характеристики реле контроля напряжения

Разделение РН по видам, исходя из типа подключения и установки

Существуют различные модификации РКН, которые отличаются по внешнему виду и способу подключения. По этим параметрам выделяют три типа устройств, которые мы сейчас и обозначим.

Реле напряжения в розетку: обычный переходник, защищающий технику

Реле напряжения и тока может включаться непосредственно в розетку, а уже к нему будет коммутироваться любой из бытовых приборов. Такое устройство неудобно тем, что используется только для одного прибора. Его часто используют как дополнительную защиту.

РКН, включаемый в розетку, также можно настроить под определённые параметры

Как подключается реле напряжения в форме удлинителя

Реле защиты от скачков напряжения может быть изготовлено в форме удлинителя, что позволяет подключение нескольких приборов, однако их общая максимальная сила тока не должна превышать 16 А (как и в случае с реле-розеткой). Подключение такого РКН – проще некуда. Необходимо лишь включить вилку в розетку.

Реле-удлинитель предельно прост в подключении к домашней электрической сети

Установка РКН на ДИН-рейке

Реле напряжения 220 В на ДИН-рейку способно защитить все электроприборы в квартире или частном доме. Также возможно его подключение на отдельные группы, если позволяет разводка.

Важно! При выборе варианта реле напряжения с установкой на ДИН-рейку внимательно отнеситесь к номинальной силе тока. Потребляемый приборами ток (общий показатель) не должен превышать номинальных значений, указанных на РКН. В зависимости от производителя реле напряжения и его модели этот показатель может быть равен 25 А, 32 А, 40 А, 50 А или 63 А.

Реле для установки на ДИН-рейку намного мощнее, чем удлинитель или розетка

Зачем нужны однофазные и трёхфазные реле напряжения 220 В для дома: виды устройств

В городских квартирах, оборудованных газовыми плитами, напряжение в сети составляет 220 В. Исключением могут являться лишь жилые помещения, в которых установлены электроплиты. Однако для частных секторов подвод к дому напряжения 380 В является обычным делом. Разводка на 3 различных группы, каждая по 220 В, производится уже в распределительном шкафу. А если существуют разные вводы (одна или три фазы), должны производиться и РКН для того или иного ввода. Рассмотрим однофазные и трёхфазные устройства защиты более подробно.

Однофазное реле контроля напряжения и области его использования

Подобное РКН можно использовать как в однофазной, так и в трёхфазной системе электроснабжения, однако, во втором случае существуют некоторые нюансы установки. Дело в том, что при трёхфазной системе через подобное РН можно будет подключить лишь одну из групп, питающуюся от одной фазы. Таким образом, чтобы защитить все 3 группы потребуется установка трёх однофазных реле защиты, или одного трёхфазного, что значительно выгоднее по финансовым затратам.

Однофазное РКН можно использовать и в трёхфазных схемах

Трёхфазное РКН: преимущества установки при напряжении 380 В

Если в дом заходит питание 380 В и есть необходимость защиты всех трёх групп, которые будут от него запитаны, можно установить трёхфазное РКН. По цене оно выйдет дешевле, чем приобретение трёх однофазных устройств. Однако, и здесь есть минусы. При падении или скачке напряжения на одной из фаз, отключатся все три, что довольно неудобно. Если же необходима защита оборудования, работающего от сети 380 В, то единственно правильным решением будет установка трёхфазника.

Иногда однофазником не обойтись, тогда применяются реле на 3 фазы

Критерии выбора реле контроля напряжения для квартиры или частного дома

Основными критериями выбора подобного оборудования являются:

возможность самостоятельной настройки рабочих диапазонов;
наличие дополнительных функций в виде термозащиты;
номинальный ток. При вычислении потребляемого тока не рассчитывайте на то, что все приборы одновременно не будут работать. Запас по этому показателю не помешает;
обратите внимание на отзывы пользователей, уже установивших оборудование той или иной марки. Лучше рассматривать мнения людей на крупных ресурсах.

Реле не обязательно оборудуется вольтметром и экраном. Для некоторых моделей прибор для замера напряжения придётся покупать отдельно

Общие рекомендации по вопросу подключения реле напряжения

Подключение РКН будет зависеть от марки и модели устройства защиты. Чаще всего на подобных приборах снизу находится 3 клеммы, к которым подключаются провода в следующей последовательности:

контакт №1 – нулевая жила, подключаемая ответвлением от основного провода или одновременно вход/выход;
контакт №2 – вход питания (фазный провод), идущий от прибора учёта;
контакт №3 – выход фазы для дальнейшего распределения.

Для получения более полной информации рассмотрим некоторые РКН наиболее популярных в России производителей со схемами монтажа и возможностями настройки.

Скачки напряжения таят в себе очень большую опасность не только для техники, но и для жизни людей, проживающих в квартире

Популярные модели реле контроля напряжения: настройки, схемы монтажа

Несмотря на довольно обширный список производителей подобного оборудования, в нашей стране популярностью пользуются единицы. Сейчас мы поговорим именно о таких брендах и моделях РКН, которые они производят.

Компания «Меандр» и её реле напряжения «УЗМ 51 М»

С самого начала рассказа о подобном реле уточним, что подобные РКН были сняты с производства. После многочисленных жалоб на новый «УЗМ 51 МД» с защитой от дуги, модель вернули, однако, звание «лучшего РН»устройство успело потерять. На сегодняшний день компания «Меандр» производит множество новых моделей приборов защитной автоматики, однако, все они пока «сыроваты» и до «УЗМ 51 М» никак не дотягивают. Подключить устройство довольно просто: на корпусе расписаны вход/выход и отмечены ноль/фаза. Это можно увидеть на картинке.

Внешний вид «УЗМ 51 М» – чётко видно контакты для подключения входа и выхода питания

Отзыв о «УЗМ 51 М»:
Подробнее на Отзовик: https://otzovik.com/review_5899834.html

~~Реле напряжения Меандр УЗМ 51 М~~

Реле контроля напряжения «РН113» от «Новатек»

Это устройство пользователи считают более удобным по причине отсутствия необходимости отдельного приобретения вольтметра. Здесь он установлен на самом РКН. Сквозь тонированную крышку современных пластиковых боксов светящиеся цифры, показывающие напряжение в сети в данный момент времени, видны достаточно чётко. Прибор имеет довольно широкий диапазон настроек – 160-220 В для установки нижнего предела и 230-280 В по верхней планке отключения.

Схема подключения реле напряжения РН113

Отзыв о «РН113»:
Подробнее на Отзовик: https://otzovik.com/review_5333583.html

~~Реле напряжения Новатек РН113~~

Однофазное реле «ABB» и схема его подключения

Под этим брендом, существующем на российском рынке очень давно, производится множество различных моделей защитных устройств, в том числе и реле контроля напряжения. По причине огромного ассортимента рассмотрим общую схему подключения РКН произведённого под брендом «АВВ».

Схема подключения РКН производства «АВВ»

~~Однофазное реле напряжения ABB~~

Реле напряжения «Legrand»: существует ли подобная продукция

К сожалению, несмотря на очень широкую линейку производимых электротоваров, фирма «Legrand» не производит реле контроля напряжения. Это вдвойне огорчительно по той причине, что остальные изделия и автоматика этого бренда обладают весьма хорошими характеристиками и отменным качеством. Будем надеяться, что под этой маркой в будущем всё же будет производиться нечто подобное. А пока остаётся выбирать устройства от других производителей.

~~Реле напряжения Legrand~~

«Зубр» – реле напряжения родом из Донецка

1-фазное реле контроля напряжения «Зубр RBUZ D63t» со встроенным вольтметром ничем не уступает известным европейским брендам. Очень качественное исполнение, долговечность и широкий диапазон настроек – вот причины высокой популярности продукции этого бренда. Нижний предел падения напряжения можно выставить в диапазоне от 120-210 В, а верхний – от 220 до 280 В. При этом, скорость срабатывания при падении ниже установленного предела составляет 1.2 с, а на отключение при скачке выше верхнего порога уходит всего 0.05 с, что позволяет не беспокоиться за сохранность бытовой техники.

Литера «t» в конце маркировки модели говорит о том, что прибор оборудован встроенной термозащитой, что также добавляет плюсов в его копилку. Рассмотрим схему его подключения.

Схема подключения реле контроля напряжения «Зубр»

Отзыв о реле напряжения «Зубр»:
Подробнее на Отзовик: https://otzovik.com/review_722248.html

~~Реле напряжения Зубр~~

Где приобрести реле контроля напряжения для дома

Купить реле напряжения для дома 220 В можно в любом магазине, специализирующемся на продаже электротоваров и автоматики. В этом случае есть возможность проверки оборудования на месте. Однако, каждый хочет заплатить меньше. В этом случае можно купить реле напряжения для дома 220 В по более низкой цене, заказав товар через сеть интернет. Однако, в этом случае единственной гарантией качества будет рейтинг и известность интернет ресурса, предлагающего подобные услуги.

Средняя стоимость РКН для установки на ДИН-рейку от различных фирм-производителей по России может составить (цены указаны по состоянию на ноябрь 2018 года в рублях):

«РН-113» – 1700;
«Digitop VА-40» – 2500;
«Ресанта АЗМ 2P 40А» – 800;
«ZUBR D63t»–2900;
«Easy9 1П+Н 40 АУЗМ Schneider Electric» – 2800.

На реле контроля напряжения «Ресанта АЗМ 2P 40А» также указаны контакты входа и выхода

Отметим, что цены могут отличаться в зависимости от региона продаж и количества посредников между производителем и покупателем.

Подведём итог

При том состоянии электросетей и трансформаторов на подстанциях, особенно в частных секторах, приобретение реле контроля напряжения и его установка уже становится необходимостью. А для тех, кто считает стоимость подобных защитных устройств слишком высокой, редакция Homius.ru приготовила совет: посчитайте, во сколько может обойтись ремонт всей бытовой техники, находящейся в Вашей квартире или частном доме. После производства нехитрых вычислений Вы гарантированно измените своё решение. Главное здесь – не жалеть времени, а именно ознакомиться перед приобретением не только с ассортиментом предлагаемой производителем продукции, но и с реальными отзывами пользователей, установивших подобную защиту. Только так можно понять, стоит ли приобретать ту или иную модель.

Таблица предельно допустимых отклонений показателей напряжения, согласно ГОСТ

Надеемся, что изложенная в сегодняшней статье информация была полезна нашему Уважаемому читателю. Если в процессе ознакомления с ней у Вас возникли вопросы, можете смело задавать их в обсуждениях ниже. Редакция Homius.ru с удовольствием на них ответит в максимально короткий период времени. Если же у Вас установлено подобное защитное оборудование, просим поделиться впечатлениями с менее опытными домашними мастерами, планирующими подобную установку. Пишите, делитесь, спрашивайте. А напоследок, по сложившейся доброй традиции, предлагаем Вашему вниманию один интересный ролик по сегодняшней теме, из которого Вы узнаете много нового.

Инженерия💨 Тепловая электрическая пушка 220 В: качественный обогрев жилых помещений, гаража, склада

Инженерия♻ Альтернативные источники энергии: время экономить

Понравилась статья? Сохраните, чтобы не потерять!

ТОЖЕ ИНТЕРЕСНО:

ВОЗМОЖНО ВАМ ТАКЖЕ БУДЕТ ИНТЕРЕСНО:

Реле контроля однофазного напряжения RV-32А

Здравствуйте, уважаемые читатели и гости сайта «Заметки электрика».

Для защиты электрических приборов своей квартиры или загородного дома (дорогостоящие телевизоры, компьютеры, стиральные машины и прочая бытовая техника) рекомендую всем безоговорочно устанавливать однофазное реле напряжения, которое контролируют напряжение сети, и в случае его повышения или понижения, отключает электроприборы до того времени, пока уровень напряжения вновь не восстановится до нормального.

В ГОСТе 13109-97, п.5.2 говорится, что предельно-допустимое отклонение напряжения для однофазной сети составляет от 198 (В) до 242 (В).

Напомню, что напряжение в сети может измениться в любое время по многим и разным причинам. Это может произойти в случае повреждения питающего кабеля, например, при раскопках инженерных коммуникаций, или по причине человеческого фактора, например, по ошибке электрика, который в подъездном щитке случайно разорвет магистральный ноль — об этом нюансе я подробно рассказал в статье про обрыв нуля в трехфазной сети.

Посмотрите сами, практически каждый день в новостях проходит информация, что жители того или иного дома стали жертвами «обрыва нуля».

Почему я рекомендую абсолютно всем устанавливать однофазное реле напряжения?

Да потому, что автоматы и УЗО, установленные в щитке, на изменение уровня напряжения никак не реагируют. У них абсолютно другая функция: автомат — защищает линию от короткого замыкания и перегруза, а УЗО — служит для защиты людей от поражения электрическим током — читайте статью про применение и назначение УЗО.

Если, «не дай бог», при повышении или понижении напряжения «пострадали» Ваши дорогостоящие приборы, то в первую очередь нужно найти свидетелей — ими могут быть соседи. Затем нужно доказать, что тот или иной электрический прибор вышел из строя именно по причине повышенного или пониженного напряжения в сети — это могут подтвердить только специалисты сервисных центров или независимые эксперты. После этого нужно написать заявление в управляющую компанию (УК), где она должна создать комиссию по расследованию Вашего случая, приехать на место происшествия, и после всех осмотров и проверок составить акт, в котором перечислить причины аварии и оценить возмещение ущерба в денежном эквиваленте. Если же УК отказывается возмещать нанесенный ущерб, то Вам необходимо подать исковое заявление в суд, хотя, не факт, что суд признает виновника и выдаст решение о компенсации нанесенного ущерба.

От таких ситуаций никто из нас не застрахован, вообщем я Вас предупредил — решайте сами.

В качестве реле однофазного напряжения можно применять устройства разных производителей, например, РН-113 от «Новатек-Электро», УЗМ-50М или УЗМ-51М от электротехнической компании «Меандр», CM-EFS.2 от «АВВ», АЗМ-40А от «Ресанта», ZUBR D40t от «ДС Электроникс» и многие другие.

В сегодняшней статье я расскажу Вам о реле напряжения RV-32A от компании EKF, которое я приобрел и планирую установить для защиты бытовой техники своей квартиры. Реле RV-32A — это микропроцессорное устройство, которое контролирует напряжение в однофазной сети переменного тока и защищает электрооборудование от перепадов напряжения.

Вот его внешний вид.

Габаритные размеры:

Технические характеристики реле напряжения RV-32A

Перечислю основные характеристики этого реле:

напряжение питания — 220 (В)
максимальный ток нагрузки — 32 (А)
максимальная мощность нагрузки — 7 (кВт) при cosφ=1
погрешность при измерении напряжения — 1%
степень защиты — IP20
коммутационная стойкость контактов реле — 100 тыс.
контакт — 1NO (нормально-открытый)
температура эксплуатации — от -5°С до +40°С

максимальное сечение подключаемых проводов к клеммам реле — 6 кв.мм

Установка и схема подключения реле RV-32A

Реле устанавливается в щитке на стандартной DIN-рейке шириной 35 (мм). По месту занимает всего 2 модуля, в отличие от некоторых его аналогов, перечисленных в начале статьи.

Реле контроля однофазного напряжения можно подключить до электросчетчика или после него.

Первый вариант я предпочитаю больше, т.к. при этом мы защищаем не только электрооборудование своего дома, но и сам счетчик, ведь при повышении напряжения компоненты электронного счетчика также могут выйти из строя. Но в этом варианте могут возникнуть проблемы с управляющей компанией по поводу опломбировки. Решение проблемы очень простое — это размещение вводного автомата и реле напряжения в отдельном пластиковом боксе, который впоследствии будет опломбирован.

Реле устанавливается непосредственно в цепь питания сразу же после вводного автомата, номинал которого не должен быть больше 32 (А). Это обуславливается тем, что максимальный ток реле RV-32A составляет 32 (А) или 7 (кВт) по мощности.

На нижние клеммы с обозначением «Питание» подключаем фазу и ноль с вводного автомата. На верхние клеммы «Нагрузка» подключаем фазу и ноль, которые идут на однофазный счетчик (читайте статью про схему подключения однофазного счетчика). Со счетчика фаза распределяется по групповым автоматам, а ноль идет на нулевую шинку.

Во втором варианте на нижние клеммы с обозначением «Питание» подключаем фазу и ноль со счетчика. На верхние клеммы «Нагрузка» подключаем фазу, которая идет на групповые автоматы в щитке, и ноль — на нулевую шинку.

Вот схема силовой цепи реле RV-32A.

Внутри корпуса установлено промежуточное реле с катушкой управления на 24 (В) постоянного напряжения (DC). Как видите, силовые контакты реле имеют некоторый запас по току до 40 (А).

Промежуточное реле своим силовым нормально-открытым контактом (NO) коммутирует фазу нагрузки, т.е. фаза проходит через силовой контакт реле, а ноль выполнен в виде перемычки.

Если в Вашей квартире вводной автомат установлен на 40 (А), 50 (А) или еще больший номинал, то в эту схему необходимо добавить контактор, но об этом я расскажу Вам в следующей статье — подписывайтесь на новости сайта.

Регулировка и настройка уставок

1. Уставка максимального напряжения (U>)

Чуть выше я говорил, что предельно-допустимое превышение напряжения по ГОСТу составляет 242 (В), поэтому регулятор повышения напряжения рекомендую установить на отметку 235 (В) или 240 (В). Диапазон уставок имеет предел от 225 (В) до 275 (В).

2. Уставка минимального напряжения (U<)

Предельно-допустимое понижение напряжения по ГОСТу составляет 198 (В). Регулятор понижения напряжения рекомендую устанавливать в зависимости от местных условий, ведь зачастую напряжение сети в нормальном режиме бывает пониженным, особенно в зимнее время. Я установил регулятор на отметке 210 (В). А вообще диапазон уставок имеет предел от 165 (В) до 215 (В).

3. Уставка выдержки времени при срабатывании реле

Выдержку времени при превышении или понижении питающего напряжения можно установить от 0,1 до 10 секунд.

Я всегда выставляю самый минимальный порог, т.е. 0,1 секунду — чем быстрее сработает реле, тем лучше.

4. Уставка выдержки времени при автоматическом повторном включении (АПВ)

При восстановлении питающего напряжения в пределах нормы (уставок) реле RV-32А автоматически включается, т.е. подает напряжение на нагрузку. Согласитесь, ведь это очень удобно — не нужно караулить и выжидать, когда напряжение станет «нормальным». Представьте себе, что в Ваше отсутствие напряжение сети вышло из нормы, и восстановилось буквально через несколько минут. Таким образом, холодильник даже не успеет разморозиться — продукты не пропадут. И это только один из примеров.

Выдержка времени АПВ настраивается этим регулятором в пределах от 0,3 до 30 секунд. На восстановление я установил 6 секунд.

И еще забыл сказать, автоматическое включение реле (АПВ) после его отключения происходит при напряжении 3% от заданных уставок. На превышение я выставил уставку 235 (В), это значит, что реле автоматически включится при 228 (В). На понижение я выставил уставку 210 (В), это значит, что реле автоматически включится при 216 (В).

Режимы работы реле однофазного напряжения RV-32A

Рассмотрим принцип работы реле на моем испытательном стенде. В качестве нагрузки я подключил лампу накаливания, а контролировать напряжение буду с помощью электроизмерительных клещей (мультиметр).

Вот схема подключения:

1. Напряжение в норме

Когда напряжение сети находится в норме, а точнее в пределах выставленных уставок, то контакт реле замкнут, а значит на нагрузке есть напряжение. В это время на лицевой панели реле постоянно горит желтый светодиод «R/T».

2. Напряжение сети увеличилось

Если напряжение в сети превысило 240 (В) (зависит от заданной уставки), то начнет мигать желтый светодиод «R/T» и загорится красный светодиод «U>». В моем случае через 0,1 секунду реле сработает и отключит лампу от сети.

3. Напряжение сети уменьшилось

Если напряжение в сети снизилось меньше 210 (В) (зависит от заданной уставки), то начнет мигать желтый светодиод «R/T» и загорится красный светодиод «U<». В моем случае через 0,1 секунду реле сработает и отключит лампу от сети.

О принципе работы реле более подробно смотрите в видеоролике:

P.S. На этом я заканчиваю свою статью про контроль однофазного напряжения 220 (В) с помощью реле RV-32А от EKF. У кого выполнен трехфазный ввод, тому будет полезно почитать статьи про цифровое трехфазное реле напряжения V-protector 380V и реле контроля трехфазного напряжения ЕЛ-11, ЕЛ-12 и ЕЛ-13.

Если статья была Вам полезна, то поделитесь ей со своими друзьями:

Ksiman: Обзор Меандр УЗМ-51м – CS-CS.Net: Лаборатория Электрошамана

ВНИМАНИЕ! Данный обзор публикуется с разрешения пользователя Ksiman (профиль на MySKU). Большое ему спасибо за этот обзор, потому что он смог подметить много важных деталей и поставить много опытов! Весь текст далее, кроме этого объявления, принадлежит ему и скопирован с сайта MySKU, где и находится оригинал этого обзора. Пользователь Ksiman зареган и у меня на блоге, поэтому если он увидит эти комментарии — то может ответить и тут тоже.

Внимание! В 2018 году Меандр выпустил бракованную партию УЗМ-51м и УЗМ-50Ц, я задолбался и с 2019 года перешёл на реле напряжения от НоваТека! Читайте вот этот пост для подробной информации!

Цена: 1925р + доставка 170р (на момент покупки). Перейти в магазин. Это продолжение предыдущего обзора о Российских приборах электроавтоматики, начатое тут.

Немного теории… Все мы являемся потребителями электрической энергии. Электричество нам поставляет единая энергетическая система через посредников (последний из них — сбытовая компания). Конечному потребителю приходит напряжение 220 вольт 50 герц одной или тремя фазами согласно ГОСТ 32144-2013. Там очень много параметров, определяющих качество электрической энергии, но наиболее важное из них — допустимое отклонение напряжения от номинального значения ±10% (198В — 242В). В соответствии с ГОСТ 29322-2014, напряжение в сети должно быть 230В ±10%, поэтому и возникает неразбериха с требуемой величиной сетевого напряжения, т.к. оба норматива действующие.

И реалии… Далеко не всем посчастливилось получать электричество соответствующего качества. Технических причин может быть множество: перегрузка ТП (трансформаторных подстанций), длинная линия несоответствующего сечения, сильный перекос нагрузки по фазам, плохие соединительные контакты и др. Чувствительная бытовая техника не выдерживает таких издевательств и быстро выходит из строя. Опасным является как повышенное, так и пониженное напряжение (особенно для двигателей). Конечный потребитель зачастую пытается исправить ситуацию при помощи стабилизатора напряжения, но это не панацея, да и поставить его не всегда возможно (например в квартире). Заставить поставщика (сбытовую компанию) исправить ситуацию сложно / долго / дорого. Вот и начали разные фирмы выпускать недорогие бытовые защитные реле напряжения, которые предотвращают подачу ненормального напряжения потребителю. Идея такова — отключить электричество пока оно не в норме. Если проблемы возникают нечасто и ненадолго — этот способ эффективно и недорого решает их по принципу «лучше посижу без света». УЗМ-51М как раз представляет собой защитное реле напряжения, которое отключает проходящее через него напряжение, пока оно не в норме.

Основные технические характеристики от производителя

Максимальный ток коммутации — 63А/250В (14 кВт)
Двухпороговая защита от перенапряжения
Двухпороговая защита от снижения напряжения
Встроенная варисторная защита от импульсных скачков сетевого напряжения
Функция дистанционного управления (контактор)
Сохраняет работоспособность в широком диапазоне напряжения питания — 0…440В
Рекомендуемые пороги для УЗМ-51М (170… 265В)
Уровень ограничения напряжения при токе помехи 100А — не более 1,2кВ
Максимальная энергия поглощения (одиночный импульс 10/1000мкс) — 200Дж
Максимальный ток поглощения, одиночный импульс 8/20мкс / повторяющиеся импульсы 8/20мкс — 8000/6000А
Время срабатывания импульсной защиты — <25нс
Порог отключения нагрузки при повышении напряжения, Uверх — 240, 250, 255, 260, 265, 270, 275, 280, 285, 290В
Верхний порог ускоренного отключения нагрузки при повышении напряжения выше верхнего критического порога, Uверх.кр. 300 ± 15В
Порог отключения нагрузки при снижении напряжения, Uниз — 210, 190, 175, 160, 150, 140, 130, 120, 110, 100В
Порог ускоренного отключения нагрузки при снижении напряжения ниже нижнего критического порога, Uниз.кр 80 ± 10В
Гистерезис возврата верхнего и нижнего порога от установленного значения — 3%
Номинальное напряжение питания — 230В
Частота напряжения питания — 50Гц
Максимальное напряжение питания — 440В
Потребляемая мощность — 1,5Вт
Номинальный ток нагрузки, (при сечении подключённых проводников не менее 16мм², медь) — 63А
Номинальная мощность нагрузки (AC250В) — 14,5кВт
Максимальный ток нагрузки, (активная – АС1, 30мин) — 80А
Максимальная мощность нагрузки (АС 250В – АС1, 30мин) — 20,0кВт
Максимальный допустимый ток короткого замыкания — 4500А
Задержка включения /повторного включения, выбирается пользователем — 6мин/10с
Задержка ускоренного отключения по верхнему критическому порогу — 20мс
Задержка ускоренного отключения по нижнему критическому порогу — 100мс
Задержка отключения при повышении напряжения выше верхнего порога — 0,2с
Задержка отключения при снижении напряжения ниже нижнего порога — 10с
Сечение подключаемых проводников не менее — 0,5-25 (20-4 AWG)мм²
Диапазон рабочих температур -25…+55°С (УХЛ4)
Срок службы, не менее 10лет

Продаётся реле напряжения в фирменной коробочке:

Меандр УЗМ-51м (by Ksiman)

Внутри прибор и инструкция на русском языке:

Меандр УЗМ-51м (by Ksiman)

Маркировка выполнена лазером, довольный енот присутствует 🙂

Меандр УЗМ-51м (by Ksiman)

Конструкция реле очень удачная, устанавливать и подключать его удобно. Ширина 35мм (2 стандартных модуля).

Меандр УЗМ-51м (by Ksiman)

Клеммы такие-же, как на бюджетных китайских автоматах:

Меандр УЗМ-51м (by Ksiman)

Крепление на ДИН рейку:

Меандр УЗМ-51м (by Ksiman)

Производитель зачем-то сделал корпус нежно-розового оттенка. Для сравнения — рядом их-же измеритель ВАР нормального светло-серого цвета:

Меандр УЗМ-51м (by Ksiman)

Устройство само собой было разобрано, никаких пломб и наклеек не было. Помимо защёлок, корпус дополнительно ~~склеили~~ сварили ультразвуком, т.к. защёлки слабо держат:

Меандр УЗМ-51м (by Ksiman)

Качество корпуса удовлетворительное, пластик без наполнителя (не армированный, не термостойкий), литьё имеет небольшие дефекты.

Меандр УЗМ-51м (by Ksiman)

Монтаж собран аккуратно, серьёзных претензий нет. Контакты N входа и выхода наглухо соединены шиной внутри, т.е. можно не пропускать проходящий N через устройство, а подключить его отводом с любой стороны.

Схема реле:

Меандр УЗМ-51м (by Ksiman)

Варистор 680В (20мм) предназначен для защиты силовой цепи по входу — способен ограничить коммутационные импульсные перенапряжения небольшой мощности.
Варистор 620В (7мм) предназначен для собственной защиты схемы по питанию.
VD1 — однополупериодный выпрямитель питания и измерения.
На VT1 — VT2 KSP44 собран высоковольтный стабилизатор тока. Величина тока задаётся номиналами VD2 и R7.
VD4 ограничивает максимальное значение выходного напряжения этого узла.
С1 — накопительный конденсатор, питающий схему после пропадания сетевого напряжения. Его энергия также используется для отключения поляризационного реле MP25-1.
VD7 снижает напряжение на входе стабилизатора DA1 LP2950 до уровня 24В.
Ключи VT3, VT4 коммутируют обмотки реле.
PIC контроллер PIC12F683-I/SN.
R18, R19 — подстроечные резисторы, имеющие 10 фиксированных положений. Ими задаются пороги срабатывания защиты.
HL1, HL2 отображают состояние работы устройства.
HL3 отображает наличие напряжения на выходе.

Коммутационное реле MP25-1 особенное:

1. Изготовлено в Китае неизвестной фирмой по заказу Меандра (Produced for MEANDER). Силовые выводы реле сделаны специальной формы для удобного подключения корпусных зажимов модульного исполнения. По характеристикам, очень напоминает JMX-94F2-A-Z-80-DC24V-D от Ningbo Forward Relay Corporation Ltd.

2. Очень мощное, заявлен рабочий ток аж 80А при напряжении 250VAC. Размеру контактных пятаков могут позавидовать некоторые контакторы.

Контакты реле, фото не моё:

Меандр УЗМ-51м (by Ksiman)

3. Коммутирует только один полюс (фазный), но для защиты техники от перенапряжения этого вполне достаточно.

4. Отсутствует дугогасительная камера (как и в подавляющем большинстве реле). Это означает, что нельзя им коммутировать высокоиндуктивную нагрузку большой мощности и размыкать ТКЗ (токи короткого замыкания).

5. Поляризованное, т.е. имеет 2 устойчивых состояния при отсутствии управляющего сигнала. Катушек управления в нём две — одна на включение, другая на отключение реле. Этот метод управления имеет как достоинства (экономичность, отсутствует потребление тока для его удержания в замкнутом состоянии) так и недостатки (хитрое импульсное управление повышенной мощности).

Прибор выпускается довольно давно и его схемотехника неоднократно менялась очевидно с целью повышения качества и надёжности работы. 3 года назад я уже приобретал УЗМ-51М (пока работает нормально) и его схемотехника существенно отличается от текущей.

Старая схема реле:

Меандр УЗМ-51м (by Ksiman)

Фото старого УЗМ-51М внутри:

Меандр УЗМ-51м (by Ksiman)

Отличия старого УЗМ-51М:

Система питания на базе балластного конденсатора вместо линейного токового драйвера. Схема показала свою ненадёжность — слишком много было жалоб на отказ прибора по этой причине. Производитель признал проблему и переделал систему питания.
Отсутствует защитный варистор в цепи собственного питания.
Ёмкость накопительного конденсатора меньше.
Отсутствуют RC фильтры в цепи управления реле. Реле постоянно не «тикает» из-за мультиплексирования выходов контроллера.
Крутилки установки порогов немного другие и легко вынимаются руками.

Обсуждение УЗМ-51М начиная с его самых первых версий велось тут.

Тестирование УЗМ. Собрал схемку, по которой ранее тестировал ВАР:

Меандр УЗМ-51м (by Ksiman)

Проверил работоспособность реле в диапазоне питающего напряжения от 0В до 450В. Дыма не было, что само по себе уже неплохо 🙂 Время включения составило 13 секунд вместо заявленных 10 секунд (не критично). При желании, время включения можно поменять на 6 минут — иногда это полезно для защиты старой холодильной и компрессорной техники.

Проверил нижний и верхний пороги срабатывания защиты. Максимальное отклонение не превысило 3В. Поведение реле при изменении сетевого напряжения:

На видео не видно, что с приближением к порогу отключения, индикатор начинает очень быстро мигать. После срабатывания защиты, устройство имеет небольшой гистерезис на уровень напряжения обратного включения. Это предотвращает включение устройства, когда напряжение прыгает на пороговом уровне. Полный алгоритм работы описан в паспорте устройства.

Производитель заявляет, что реле включается синхронно в момент перехода напряжения через ноль, чтобы уменьшить нагрузку на реле. В новом паспорте эту строчку почему-то убрали, но раньше она там точно была. Для проверки момента срабатывания реле, использовал двухканальный осциллограф DS203 с делителями 1:10, подключенный по этой схеме:

Меандр УЗМ-51м (by Ksiman)

Включение:

Меандр УЗМ-51м (by Ksiman)

Реле действительно включается в момент перехода сетевого напряжения через ноль. Смущает только выброс напряжения перед включением — возможно это отскок контактов реле после их первоначального смыкания. Включение всегда происходит с отрицательной полуволны.

Отключение:

Меандр УЗМ-51м (by Ksiman)

Тут всё интереснее. Во первых, отключение происходит на обоих полуволнах, что довольно странно, ибо контроллер реально анализирует только одну полуволну сетевого напряжения. Видимо в алгоритм работы добавлена возможность отключения по смещению 10мс. Во вторых, отключение происходит на пике волны напряжения.

Т.к. повторяемость измерения была абсолютная, значит так сделано специально, но зачем? Коммутировать активную линейную нагрузку всяко лучше при переходе напряжения через ноль. Коммутация напряжения на пике эффективна только для чисто реактивных нагрузок (в быту их доля незначительна, исключения — мощный стабилизатор напряжения и трансформаторный сварочный аппарат). Для нелинейной нагрузки в виде импульсных БП оптимальный момент коммутации вообще находится на спаде полуволны (когда ток минимальный). Короче, разгадать задумку производителя не удалось.

Традиционное описание мелких косяков от производителя:

Накопительная ёмкость C1 (330мкФ/35В) имеет небольшой запас по напряжению и правильнее было поставить конденсатор 330мкФ/50В размером 10х16 типа такого, тем более, место по высоте позволяет это сделать без переделки печатной платы.
Забыли поставить шунтирующий керамический конденсатор 1мкФ/50В на входе стабилизатора LP2950. Работает и без него, но лучше поставить в соответствии с типовой схемой включения.
Жёлтый светодиод желательно шунтировать обратно подключенным диодом, чтобы через него не тёк обратный ток выпрямительного диода VD3. На работу самого реле это никак не влияет.
Дополнительно изолировать варисторы хотя-бы термоусадкой.
Реле напряжения анализирует только положительную волну сетевого напряжения. Ничего сильно страшного в этом нет, но быстродействие защиты от перенапряжения, возникающего с отрицательной полуволны будет снижено. Возможно, в следующей модификации производитель догадается добавить один резистор в делитель напряжения для смещения уровня +2,5В на входе контроллера. При этом станет возможно анализировать обе полуволны входного напряжения.
Добавить индикацию неисправности работы коммутационного реле. Когда оно находится в некорректном состоянии, контроллер периодически пытается его переключить в нужное положение, но никак это не показывает. Вот и получается, что залипшее или подгоревшее реле останется незамеченным. Было-бы неплохо, если при подаче питания, контроллер анализировал корректное состояние его контактов и своевременно указывал проблему, вымаргивая код неисправности.
Улучшить качество литья корпуса и не делать его с розовым оттенком :).

В своём УЗМ добавил шунтирующую ёмкость перед стабилизатором:

Меандр УЗМ-51м (by Ksiman)

Дополнительно изолировал варисторы термоусадкой:

Меандр УЗМ-51м (by Ksiman)

Дополнительная изоляция может хоть немного уменьшить разрушения.

После срабатывания варистора:

Меандр УЗМ-51м (by Ksiman)

После проделанной работы, склеил корпус космофеном, выставил рекомендованные изготовителем пороги 175В — 265В и установил в щит:

Меандр УЗМ-51м (by Ksiman)

Вывод: реле достойно внимания и рекомендовано к применению.

Меандр УЗМ-51м (by Ksiman)

Добавление от CS. Я очень долго использую УЗМ-51м, и нареканий или каких-то проблем у меня не было. На 23 февраля 2017 года я купил 242 штуки УЗМ-51м. Из них глючили, судя по отзывам моих заказчиков, примерно 5 штук, и ещё у 2-3 штук сорвало винты зажимов.

Ещё в один момент времени Меандр резко и без предупреждений решил прекратить выпуск УЗМ-51м и начал делать глючные (на тот момент) УЗМ-51мд, на которые пошла волна жалоб. В этот момент мы с компанией «Меандр» поссорились, и я написал про них ругательный пост. Но как только они вернули в производство УЗМ-51м, то я продолжил его заказывать и буду делать это и дальше, потому что считаю (и обзор Ksiman’а это подтверждает), что УЗМ-51м — самое лучшее из защитных устройств. И также его главным преимуществом (для меня) является то, что оно занимает два модуля на DIN-рейке и имеет 4 контакта для подключения.

Сайты соединения макромолекул AZM основного тела на стыкованных везикулах в …

Context 1

… сегменты включали участок длиной 3 нм связанных с ними макромолекул AZM для обозначения сайтов соединения. Как показано на Фигуре 6A, места соединения каждого класса AZM Фиг.3. Поперечное распределение макромолекул в основной части AZM в активных зонах покоя. A, D) Две области на расстоянии 10 нм друг от друга вдоль оси глубины реконструированного объема активной зоны, разрезанной вблизи ее поперечной плоскости….

Контекст 2

… к пресинаптической мембране была полоса участков соединения ребер, параллельная мембране. Глубоко по отношению к нервюрам находились места соединения лонжеронов, а глубоко по отношению к лонжеронам — места соединения стрел (рис. 6В). Более того, домены практически не перекрывались. …

Контекст 3

… количество сайтов соединения постепенно увеличивается с уменьшением расстояния отстыкованных пузырьков от пресинаптической мембраны до ,, 15 нм, что аналогично таковому для стыкованных пузырьков в активных зонах покоя (обозначается открытым символом на оси Y 6 SD).Б) Если смотреть со средней плоскости активной зоны, незакрепленные синаптические везикулы на расстоянии 42-29 нм от пресинаптической мембраны имеют участки соединения, образованные в основном выступами (пурпурный), везикулы на расстоянии 24-17 нм от пресинаптической мембраны имеют участки соединения, образованные в основном выступами. и лонжероны (красные), в то время как везикулы на расстоянии 16-4 нм от пресинаптической мембраны имеют участки соединения, образованные таким же количеством выступов, лонжеронов и ребер (желтое золото), что и на пристыкованных везикулах (сравните с рис. 6А). C) Если смотреть в горизонтальной плоскости, незакрепленные везикулы на расстоянии 15-4 нм от пресинаптической мембраны имеют места соединения, образованные штифтами (медью), а также ребрами….

Context 4

… вычислить угол поворота с максимальными значениями для перекрытия реберного соединения, мы использовали теорему Эйлера о вращении [59]. Затем все везикулы были повернуты до их расчетного значения, и все связи AZM были нанесены на общую единичную сферу, показанную на рисунке 6B. …

Context 5

… прямое расстояние от центроида каждого места соединения до ближайшей точки на пресинаптической мембране было измерено с помощью инструмента приближения в EM3D, а затем нормализовано до среднего положения реберного соединения сайтов на индивидуальную везикулу.Эти нормализованные измерения были представлены на рисунке 6C. макеты были подготовлены с использованием Adobe Photoshop CS3 (Adobe Systems, Сан-Хосе, Калифорния). …

% PDF-1.3 % 1167 0 объект > эндобдж xref 1167 492 0000000016 00000 н. 0000010196 00000 п. 0000010522 00000 п. 0000014615 00000 п. 0000014861 00000 п. 0000014948 00000 п. 0000015105 00000 п. 0000015204 00000 п. 0000015264 00000 п. 0000015381 00000 п. 0000015441 00000 п. 0000015561 00000 п. 0000015622 00000 п. 0000015745 00000 п. 0000015807 00000 п. 0000015918 00000 п. 0000015980 00000 п. 0000016158 00000 п. 0000016220 00000 п. 0000016432 00000 п. 0000016525 00000 п. 0000016646 00000 п. 0000016708 00000 п. 0000016879 00000 п. 0000016941 00000 п. 0000017131 00000 п. 0000017239 00000 п. 0000017347 00000 п. 0000017409 00000 п. 0000017471 00000 п. 0000017533 00000 п. 0000017659 00000 п. 0000017752 00000 п. 0000017849 00000 п. 0000017911 00000 п. 0000018019 00000 п. 0000018081 00000 п. 0000018143 00000 п. 0000018205 00000 п. 0000018333 00000 п. 0000018395 00000 п. 0000018557 00000 п. 0000018619 00000 п. 0000018731 00000 п. 0000018828 00000 п. 0000018890 00000 н. 0000018994 00000 п. 0000019056 00000 п. 0000019118 00000 п. 0000019180 00000 п. 0000019242 00000 п. 0000019416 00000 п. 0000019530 00000 п. 0000019634 00000 п. 0000019696 00000 п. 0000019831 00000 п. 0000019893 00000 п. 0000020017 00000 п. 0000020079 00000 п. 0000020192 00000 п. 0000020254 00000 п. 0000020370 00000 п. 0000020432 00000 п. 0000020545 00000 п. 0000020607 00000 п. 0000020717 00000 п. 0000020779 00000 п. 0000020901 00000 п. 0000020963 00000 п. 0000021100 00000 п. 0000021162 00000 п. 0000021224 00000 п. 0000021286 00000 п. 0000021457 00000 п. 0000021568 00000 п. 0000021686 00000 п. 0000021748 00000 н. 0000021883 00000 п. 0000021945 00000 п. 0000022007 00000 п. 0000022069 00000 п. 0000022245 00000 п. 0000022343 00000 п. 0000022446 00000 п. 0000022508 00000 п. 0000022632 00000 п. 0000022694 00000 п. 0000022818 00000 п. 0000022880 00000 п. 0000022996 00000 п. 0000023058 00000 п. 0000023171 00000 п. 0000023233 00000 п. 0000023344 00000 п. 0000023406 00000 п. 0000023514 00000 п. 0000023576 00000 п. 0000023638 00000 п. 0000023700 00000 п. 0000023882 00000 п. 0000024021 00000 п. 0000024123 00000 п. 0000024185 00000 п. 0000024247 00000 п. 0000024383 00000 п. 0000024519 00000 п. 0000024581 00000 п. 0000024734 00000 п. 0000024882 00000 п. 0000024976 00000 п. 0000025038 00000 п. 0000025190 00000 п. 0000025252 00000 п. 0000025314 00000 п. 0000025376 00000 п. 0000025529 00000 п. 0000025644 00000 п. 0000025735 00000 п. 0000025797 00000 п. 0000025908 00000 н. 0000025970 00000 п. 0000026080 00000 п. 0000026142 00000 п. 0000026281 00000 п. 0000026343 00000 п. 0000026466 00000 н. 0000026528 00000 п. 0000026654 00000 п. 0000026716 00000 п. 0000026778 00000 п. 0000026840 00000 п. 0000026993 00000 п. 0000027122 00000 п. 0000027216 00000 п. 0000027278 00000 н. 0000027409 00000 п. 0000027471 00000 п. 0000027533 00000 п. 0000027595 00000 п. 0000027748 00000 н. 0000027872 00000 н. 0000027966 00000 н. 0000028028 00000 п. 0000028139 00000 п. 0000028201 00000 п. 0000028339 00000 п. 0000028401 00000 п. 0000028512 00000 п. 0000028574 00000 п. 0000028636 00000 п. 0000028698 00000 п. 0000028851 00000 п. 0000028966 00000 п. 0000029060 00000 н. 0000029122 00000 п. 0000029245 00000 п. 0000029307 00000 п. 0000029452 00000 п. 0000029514 00000 п. 0000029706 00000 п. 0000029768 00000 п. 0000029830 00000 н. 0000029892 00000 п. 0000030046 00000 п. 0000030124 00000 п. 0000030186 00000 п. 0000030248 00000 п. 0000030401 00000 п. 0000030479 00000 п. 0000030541 00000 п. 0000030603 00000 п. 0000030757 00000 п. 0000030872 00000 п. 0000030966 00000 п. 0000031028 00000 п. 0000031151 00000 п. 0000031213 00000 п. 0000031358 00000 п. 0000031420 00000 п. 0000031627 00000 н. 0000031689 00000 п. 0000031751 00000 п. 0000031813 00000 п. 0000031968 00000 п. 0000032144 00000 п. 0000032238 00000 п. 0000032300 00000 п. 0000032417 00000 п. 0000032479 00000 п. 0000032624 00000 п. 0000032686 00000 п. 0000032748 00000 н. 0000032810 00000 п. 0000032963 00000 п. 0000033070 00000 п. 0000033164 00000 п. 0000033226 00000 п. 0000033288 00000 п. 0000033350 00000 п. 0000033503 00000 п. 0000033610 00000 п. 0000033704 00000 п. 0000033766 00000 п. 0000033828 00000 п. 0000033890 00000 н. 0000034043 00000 п. 0000034150 00000 п. 0000034244 00000 п. 0000034306 00000 п. 0000034368 00000 п. 0000034430 00000 п. 0000034584 00000 п. 0000034701 00000 п. 0000034795 00000 п. 0000034857 00000 п. 0000034919 00000 п. 0000034981 00000 п. 0000035135 00000 п. 0000035250 00000 п. 0000035341 00000 п. 0000035403 00000 п. 0000035514 00000 п. 0000035576 00000 п. 0000035686 00000 п. 0000035748 00000 п. 0000035877 00000 п. 0000035939 00000 п. 0000036058 00000 п. 0000036120 00000 н. 0000036243 00000 п. 0000036305 00000 п. 0000036367 00000 п. 0000036429 00000 п. 0000036583 00000 п. 0000036712 00000 п. 0000036806 00000 п. 0000036868 00000 н. 0000036999 00000 н. 0000037061 00000 п. 0000037123 00000 п. 0000037185 00000 п. 0000037339 00000 п. 0000037454 00000 п. 0000037548 00000 н. 0000037610 00000 п. 0000037741 00000 п. 0000037803 00000 п. 0000037865 00000 п. 0000037927 00000 н. 0000038081 00000 п. 0000038159 00000 п. 0000038221 00000 п. 0000038283 00000 п. 0000038437 00000 п. 0000038562 00000 п. 0000038656 00000 п. 0000038718 00000 п. 0000038780 00000 п. 0000038842 00000 п. 0000038996 00000 н. 0000039106 00000 п. 0000039197 00000 п. 0000039259 00000 п. 0000039370 00000 п. 0000039432 00000 н. 0000039542 00000 п. 0000039604 00000 п. 0000039745 00000 п. 0000039807 00000 п. 0000039930 00000 н. 0000039992 00000 н. 0000040111 00000 п. 0000040173 00000 п. 0000040296 00000 п. 0000040358 00000 п. 0000040489 00000 н. 0000040551 00000 п. 0000040613 00000 п. 0000040675 00000 п. 0000040829 00000 п. 0000040925 00000 п. 0000041019 00000 п. 0000041081 00000 п. 0000041143 00000 п. 0000041205 00000 п. 0000041359 00000 п. 0000041437 00000 п. 0000041499 00000 н. 0000041561 00000 п. 0000041715 00000 п. 0000041830 00000 п. 0000041924 00000 п. 0000041986 00000 п. 0000042048 00000 н. 0000042110 00000 п. 0000042264 00000 н. 0000042379 00000 п. 0000042473 00000 п. 0000042535 00000 п. 0000042597 00000 п. 0000042659 00000 п. 0000042813 00000 п. 0000042901 00000 п. 0000042963 00000 п. 0000043025 00000 п. 0000043179 00000 п. 0000043273 00000 п. 0000043364 00000 н. 0000043426 00000 п. 0000043537 00000 п. 0000043599 00000 п. 0000043721 00000 п. 0000043783 00000 п. 0000043845 00000 п. 0000043907 00000 п. 0000044070 00000 п. 0000044164 00000 п. 0000044256 00000 п. 0000044318 00000 п. 0000044429 00000 п. 0000044491 00000 п. 0000044553 00000 п. 0000044615 00000 п. 0000044769 00000 п. 0000044847 00000 п. 0000044909 00000 н. 0000044971 00000 п. 0000045125 00000 п. 0000045240 00000 п. 0000045334 00000 п. 0000045396 00000 п. 0000045458 00000 п. 0000045520 00000 п. 0000045673 00000 п. 0000045751 00000 п. 0000045813 00000 п. 0000045875 00000 п. 0000046028 00000 п. 0000046125 00000 п. 0000046219 00000 п. 0000046281 00000 п. 0000046343 00000 п. 0000046405 00000 п. 0000046560 00000 п. 0000046657 00000 п. 0000046751 00000 п. 0000046813 00000 п. 0000046875 00000 п. 0000046937 00000 п. 0000047092 00000 п. 0000047221 00000 п. 0000047315 00000 п. 0000047377 00000 п. 0000047439 00000 п. 0000047501 00000 п. 0000047655 00000 п. 0000047733 00000 п. 0000047795 00000 п. 0000047857 00000 п. 0000048010 00000 п. 0000048088 00000 п. 0000048150 00000 п. 0000048212 00000 н. 0000048336 00000 п. 0000048430 00000 н. 0000048492 00000 п. 0000048603 00000 п. 0000048665 00000 п. 0000048803 00000 п. 0000048865 00000 п. 0000048976 00000 п. 0000049038 00000 п. 0000049100 00000 п. 0000049162 00000 п. 0000049258 00000 п. 0000049352 00000 п. 0000049414 00000 п. 0000049476 00000 п. 0000049538 00000 п. 0000049631 00000 п. 0000049773 00000 п. 0000049835 00000 п. 0000050010 00000 п. 0000050110 00000 п. 0000050229 00000 п. 0000050291 00000 п. 0000050399 00000 п. 0000050461 00000 п. 0000050573 00000 п. 0000050635 00000 п. 0000050697 00000 п. 0000050759 00000 п. 0000050879 00000 п. 0000050986 00000 п. 0000051103 00000 п. 0000051165 00000 п. 0000051302 00000 п. 0000051364 00000 п. 0000051487 00000 п. 0000051549 00000 п. 0000051673 00000 п. 0000051735 00000 п. 0000051874 00000 п. 0000051936 00000 п. 0000051998 00000 п. 0000052060 00000 п. 0000052225 00000 п. 0000052287 00000 п. 0000052397 00000 п. 0000052529 00000 п. 0000052626 00000 п. 0000052688 00000 п. 0000052803 00000 п. 0000052865 00000 п. 0000052986 00000 п. 0000053048 00000 п. 0000053207 00000 п. 0000053269 00000 п. 0000053331 00000 п. 0000053393 00000 п. 0000053513 00000 п. 0000053575 00000 п. 0000053730 00000 п. 0000053792 00000 п. 0000053908 00000 п. 0000053995 00000 п. 0000054097 00000 п. 0000054159 00000 п. 0000054221 00000 п. 0000054283 00000 п. 0000054392 00000 п. 0000054454 00000 п. 0000054516 00000 п. 0000054578 00000 п. 0000054669 00000 п. 0000054764 00000 п. 0000054826 00000 п. 0000054946 00000 п. 0000055008 00000 п. 0000055126 00000 п. 0000055188 00000 п. 0000055295 00000 п. 0000055357 00000 п. 0000055484 00000 п. 0000055546 00000 п. 0000055682 00000 п. 0000055744 00000 п. 0000055858 00000 п. 0000055920 00000 п. 0000056039 00000 п. 0000056101 00000 п. 0000056216 00000 п. 0000056278 00000 п. 0000056390 00000 п. 0000056452 00000 п. 0000056571 00000 п. 0000056633 00000 п. 0000056765 00000 п. 0000056827 00000 н. 0000056936 00000 п. 0000056998 00000 н. 0000057107 00000 п. 0000057169 00000 п. 0000057231 00000 п. 0000057460 00000 п. 0000058154 00000 п. 0000058197 00000 п. 0000058417 00000 п. 0000058440 00000 п. 0000059486 00000 п. 0000059509 00000 п. 0000060368 00000 п. 0000060391 00000 п. 0000061164 00000 п. 0000061187 00000 п. 0000062053 00000 п. 0000062076 00000 п. 0000062855 00000 п. 0000062878 00000 п. 0000063719 00000 п. 0000064808 00000 п. 0000065009 00000 п. 0000065068 00000 п. 0000065091 00000 п. 0000065929 00000 п. 0000065953 00000 п. 0000067117 00000 п. 0000388461 00000 п. 0000388605 00000 н. 0000388760 00000 н. 0000010585 00000 п. 0000014591 00000 п. трейлер ] >> startxref 0 %% EOF 1168 0 объект > / Страницы 1164 0 R / Контуры 1171 0 R / Метаданные 1166 0 R >> эндобдж 1169 0 объект > эндобдж 1657 0 объект > транслировать HWmPSWCKK0 [! PvB) X ֵ, DH7] 4ͽQG) TM61-etvvm’vv7: hN! Et; {H «syðX [[aKcXK $, K K܀ # WD? C, = Gs ~, XbX 斘 ц-w.? WX !! / [Z ~? 0- \ VV! Ie & +> + fж8R˄) G9Gec \ GkMwgY >>> Ӫ-oZQᶸ {zZ% XŅ% ƲĿ $ {KvU, / Nlg [; [RKZͯ &, dqSwT8XH ܟ_ ~! U.-F Ⲛ degR / + XGNm4 -X? ۙ 9 г; zbmkJ 걪 2 ٲ: ̫ \ p $. = [Y_ | $ Vi [+ on ~ / RJ6} YyIk

~ HK_ꗸs} {v ު vnp} Aq յ *] {_ / G {wW = ɟ, ޏ Ol #: _ r5. ֏ y {_ | b 9Ed!

Анализ производительности на основе вероятностного моделирования солнечного парка Куэйд-э-Азам (QASP) Пакистан

https://doi.org/10.1016/j.esr.2020.100479Получить права и контент

Основные моменты

•: модель рассчитывает годовое производство электроэнергии 0.14 ТВтч на фотоэлектрической электростанции.
•: Фотоэлектрическая электростанция способна производить 3,11 ТВт-ч энергии за весь срок службы.
•: LCOE для электростанции составляет 0,0795 $ / кВтч.

Аннотация

Солнечные фотоэлектрические (PV) технологии приобрели глобальное значение для преодоления глобального потепления и удовлетворения будущих потребностей в энергии. Производительность солнечной фотоэлектрической установки зависит от многих факторов, таких как солнечное излучение, погодные условия, различные типы потерь энергии и деградация системы с течением времени.Хотя детерминированные модели хорошо предсказывают характеристики PV в один момент времени, тем не менее, они не учитывают неопределенность и случайность входных параметров. Вероятностные модели, напротив, более полезны для прогнозирования производительности системы в течение определенного периода времени в реальных условиях. В этом исследовании была разработана вероятностная модель для анализа производительности недавно введенной в эксплуатацию электростанции мощностью 100 МВт в Бахавалпуре, Пакистан. Модель основана на методе моделирования Монте-Карло и использует вероятный диапазон входных данных с места расположения электростанции.Производительность электростанции представлена с точки зрения месячной и сезонной выработки электроэнергии. Соответствующие потери энергии подробно обсуждаются. Кроме того, был предоставлен всесторонний анализ стоимости электростанции. Согласно результатам модели, мощность, произведенная в первый год работы станции, составляет 136 700 МВтч, а прогнозируемая совокупная энергия, произведенная в течение срока службы станции в 25 лет, составляет 3 108 450 МВтч. Нормированная стоимость энергии (LCOE), оцененная моделью, равна 0.0795 $ / кВтч, что вполне разумно по сравнению со средней стоимостью электроэнергии 0,1 $ / кВтч для внутреннего потребителя в Пакистане.

Ключевые слова

Моделирование Монте-Карло

Проектирование солнечных фотоэлектрических систем

Электростанции на возобновляемых источниках энергии

LCOE

Анализ вероятности

Рекомендуемые статьи Цитирующие статьи (0)

Произошла ошибка при настройке пользовательского файла cookie

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности.Если ваш браузер не принимает файлы cookie, вы не можете просматривать этот сайт.

Настройка вашего браузера для приема файлов cookie

Существует множество причин, по которым cookie не может быть установлен правильно. Ниже приведены наиболее частые причины:

В вашем браузере отключены файлы cookie. Вам необходимо сбросить настройки своего браузера, чтобы он принимал файлы cookie, или чтобы спросить вас, хотите ли вы принимать файлы cookie.
Ваш браузер спрашивает вас, хотите ли вы принимать файлы cookie, и вы отказались.Чтобы принять файлы cookie с этого сайта, используйте кнопку «Назад» и примите файлы cookie.
Ваш браузер не поддерживает файлы cookie. Если вы подозреваете это, попробуйте другой браузер.
Дата на вашем компьютере в прошлом. Если часы вашего компьютера показывают дату до 1 января 1970 г., браузер автоматически забудет файл cookie. Чтобы исправить это, установите правильное время и дату на своем компьютере.
Вы установили приложение, которое отслеживает или блокирует установку файлов cookie.Вы должны отключить приложение при входе в систему или проконсультироваться с системным администратором.

Почему этому сайту требуются файлы cookie?

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности, запоминая, что вы вошли в систему, когда переходите со страницы на страницу. Чтобы предоставить доступ без файлов cookie потребует, чтобы сайт создавал новый сеанс для каждой посещаемой страницы, что замедляет работу системы до неприемлемого уровня.

Что сохраняется в файлах cookie?

Этот сайт не хранит ничего, кроме автоматически сгенерированного идентификатора сеанса в cookie; никакая другая информация не фиксируется.

Как правило, в файлах cookie может храниться только информация, которую вы предоставляете, или выбор, который вы делаете при посещении веб-сайта. Например, сайт не может определить ваше имя электронной почты, пока вы не введете его. Разрешение веб-сайту создавать файлы cookie не дает этому или любому другому сайту доступа к остальной части вашего компьютера, и только сайт, который создал файл cookie, может его прочитать.

Обзор аналитики данных Big IoT

Огромный объем данных, генерируемых Интернетом вещей (IoT), растет в геометрической прогрессии в зависимости от непрерывных рабочих состояний.Эти устройства Интернета вещей генерируют лавину информации, которая мешает предсказуемой обработке данных и аналитическим функциям, которые прекрасно обрабатываются облаком до бурного роста Интернета вещей. Структура туманных вычислений противостоит этим сбоям с помощью мощных дополнительных функций облачной инфраструктуры, основанных на развертывании микрооблаков (туманных узлов) на границе источников данных. В частности, большой объем аналитики данных Интернета вещей с помощью структуры туманных вычислений находится на стадии становления и требует обширных исследований для получения более глубоких знаний и умных решений.В этом обзоре суммируются проблемы и возможности тумана в контексте анализа больших данных Интернета вещей в туманных сетях. Кроме того, в нем подчеркивается, что ключевые характеристики некоторых предлагаемых исследовательских работ делают туманные вычисления подходящей платформой для новых быстрорастущих устройств, сервисов и приложений IoT. Здесь будут обсуждаться наиболее важные приложения тумана (например, мониторинг здравоохранения, умные города, подключенные транспортные средства и интеллектуальная сеть), чтобы создать хорошо организованную парадигму зеленых вычислений для поддержки следующего поколения приложений IoT.

1. Введение

Туманные вычисления или туманная сеть, также известная как туман, отодвигает границы вычислительных приложений, данных и услуг от централизованного облака к логическому потоку на границе сети. Сетевая система Fog работает над созданием контроля, настройки и управления через магистраль Интернета, а не для первичного управления сетевыми шлюзами и коммутаторами, встроенными в сеть LTE. Мы можем осветить структуру туманных вычислений как высоко виртуализированную вычислительную инфраструктуру, которая предоставляет иерархические вычислительные возможности с помощью пограничных серверных узлов.Эти туманные узлы организуют обширные приложения и службы для хранения и обработки содержимого в непосредственной близости от конечных пользователей. Иногда в туманных вычислениях часто используется термин «периферийные вычисления» как синонимы. Однако между этими двумя концепциями есть небольшая разница. И туманные, и периферийные вычисления включают в себя использование вычислительных и интеллектуальных возможностей в непосредственной близости от источника информации. Основное различие между обеими архитектурами заключается в том, где именно размещены вычислительные и интеллектуальные мощности.В обеих структурах данные отправляются одними и теми же источниками или физическими активами, такими как насосы, реле, двигатели, датчики и т. Д. Все эти устройства выполняют физическую работу в этом мире, такую как электрические цепи, перекачивание воды, переключение или определение задачи вокруг них [1].

В последние пару лет основная идея была направлена на создание архитектуры мегаполисов ЦОД с требованием централизованных вычислительных услуг, называемых моделью централизованных облачных вычислений (CC) (например, Google, Amazon, IBM и Microsoft Azure).CC был разумно перенесен в IoT, но большая часть вычислительной мощности по-прежнему принадлежала самому облачному серверу. Облако было сделано со всеми данными, которые создают какие-то файлы для помещения в некоторые файлы журналов, видеофайлы и другие. Таким образом, до архитектуры туманных вычислений перемещение информации для аналитики данных, служб обработки, систем управления и хранения данных в централизованное облако стало популярной тенденцией. С выходом в новый мир, известный как мир технологий, у нас есть тысячи миллиардов устройств Интернета вещей, подключенных друг к другу.С течением времени количество устройств IoT также стремительно растет за счет соединения физических вещей и операционных компонентов. Однако, если все эти устройства попытаются загрузить все вычисления в облаке только для работы только функциональных возможностей, пропускной способности не хватит, чтобы все эти устройства могли постоянно обмениваться данными с облачным сервером [2]. Сами облачные серверы перегрузятся и возникнет большая проблема. Несмотря на мощь облачной структуры, она не применима для облегчения операций, которые критичны по времени или не могут работать в условиях плохого подключения к Интернету.Это особенно проявляется в критических по времени сценариях, таких как телемедицина и уход за пациентами, где миллисекунды могут иметь фатальные последствия.

Очень важно прояснить концепцию Интернета вещей. IoT рассматривается как набор периодов трансформации, генерируемый подключенными устройствами по всему миру. Возникает вопрос: зачем нам создавать этот IoT? Ответ — раскопать, получить доступ и проанализировать ранее доступную информацию. Вся производимая в среде информация образовывала аналоги, которые не могут быть данными.Эта информация может быть использована при парковке и может быть использована для вызова дома. Благодаря возможности подключения этих устройств, они могут быть адресованы и распознаны с помощью IP-адреса; информация может генерировать цифровые данные, например, связь браузеров, загрузку приложений и онлайн-транзакции. Данные, переведенные в цифровом виде, не только более оперативны, но и открывают новые возможности для анализа как в технологических, так и в промышленных областях.

В настоящее время появляется множество мощных конечных пользователей или устройств, таких как серверы и устройства интеллектуального доступа (например,g., смартфоны, планшеты, интеллектуальные устройства в домах, базовые станции сотовой связи, интеллектуальные опросы направления движения вдоль дорог, подключенные интеллектуальные автомобили, интеллектуальные датчики и контроллеры в интеллектуальных энергосистемах, интеллектуальных зданиях и промышленных системах управления), которые просто несколько имен. Многие другие устройства объединяются в отраслевой специализации с интеграцией информационных технологий (ИТ) и операционных технологий (ОТ). Большинство вариантов использования обусловлено ростом промышленности в конкретном секторе (например,д., датчики температуры на химическом чане и датчики, работающие на нефтесервисных станциях). Таким образом, можно сказать, что все эти взаимосвязанные вещи составляют IoT. История IoT восходит к нескольким существующим технологиям, таким как связь между машинами, RFID и датчики.

Согласно отчету Ovum и CISCO [3, 4] в марте и июне 2017 года, соответственно, основными направлениями инвестиций являются развертывание устройств Интернета вещей в различных отраслях (включая производственные операции, транспорт, технологии интеллектуальных сетей, интеллектуальные здания и , потребительский Интернет вещей и автоматизация умного дома).Это основная причина повышения интереса к промышленному Интернету вещей (IIoT) [3]. Эта ситуация инициирует появление множества новых технологий и стратегий для решения всех вопросов, связанных с производством и производством, быстро растущих объемов информации и данных, лежащих в основе IIoT. Это определенно основная идея, которая модернизировала термины периферийных вычислений до туманных вычислений от SISCO [5]. Приложения тумана могут генерировать некоторую радио- и сетевую информацию в реальном времени, которая может предложить пользователю более качественный анализ.Эти переведенные данные (большие данные Интернета вещей) не только быстро реагируют, но и открывают новые возможности. Аналитика больших данных с помощью туманных вычислений может помочь собрать понимание, а также позволить устройствам принимать разумные и неэлегантные решения без вмешательства человека.

Следовательно, реалистично и увлекательно задать вопрос, что делать ближе к конечным пользователям? Может ли машина превратиться в ваше хранилище ключевых данных? Может ли электрическое устройство умного дома объединить различные услуги, которые предоставляют другие умные устройства, такие как интеллектуальная ТВ-приставка, блоки управления энергопотреблением и маршрутизаторы? Что произойдет, если наши смартфоны вместе будут выполнять функции управления радиосетью без вмешательства человека, которые в настоящее время выполняются сетями LTE? Могут ли интеллектуальные устройства на периферии совместно поддерживать приложения, чувствительные ко времени, такие как анализ данных в реальном времени на периферии, интеллектуальный анализ данных передаваемого пласта и многие другие функции промышленного управления? В этом решении туманные вычисления служат примером, а также ускоряют переход от щелчка к кирпичу в двух направлениях: одно — это плоскость данных, а другое — плоскость управления [6].

В этой рукописи мы суммировали уникальность, которая заставляет туман вычислять подходящую и важную платформу, которая может обеспечить качество обслуживания (QoS) для значительного подключенного Интернета вещей, особенно в будущих услугах и приложениях, таких как подключенные транспортные средства, умные сети, умные города и в целом сети беспроводных датчиков и исполнительных механизмов. Обработка всех сгенерированных больших данных Интернета вещей или информации, которая стремительно растет, является разрушительной по нескольким причинам. В этом обзоре будут наблюдаться сбои в обработке больших данных и сосредоточиться на новых аспектах, которые IoT добавляет к большим данным из особенно распределенных источников на периферии.Мы также объясним, как большая аналитика данных IoT применима к промышленному росту и может обеспечить развитие Интернета вещей (IoT) в отрасли [7].

Недавние точные исследования и достижения также будут обсуждаться для решения вышеуказанных проблем в этой рукописи. В разделе 3.2.1 будет обсужден трансформационный подход с использованием методов защищенной структуры управления кластером на основе анализа больших данных для оптимизированной плоскости управления в Software Define Network (SDN). Наконец, алгоритм муравьиной колонии используется для упрощения схемы анализа больших данных для значительного улучшения обработки и точности приложений, работающих в SDN.Мобильность пользователя (например, от одного узла к другому) делает доступным прогноз QoS и прогнозируемые значения, отклоняющиеся от фактических значений в традиционных сотовых сетях. В Разделе 3.2.2 мы обсудим достижение в контексте математического подхода к рекомендациям по обслуживанию, основанного на коллективной фильтрации, которая позволяет прогнозировать QoS для лучшей мобильности пользователей. Смарт-подключенный автомобиль — еще один необходимый подход для создания среды интеллектуальных технологий с поддержкой тумана. Существенное достижение будет рассмотрено в Разделе 7.2.3, а именно виртуальная платформа транспортного средства, виртуальная система координации транспортного средства, основанная на концепции групповой координации для получения информации об окружающей среде. В частности, система виртуальных транспортных средств предлагает алгоритм обнаружения для поиска оптимальных групп интеллектуальных транспортных средств. Затем, основываясь на теории согласия нескольких групп, они формулируют алгоритм координации для управления виртуальными группами транспортных средств для синхронизации нескольких групп между интеллектуальными подключенными транспортными средствами.

Эта работа дополняет всю нашу работу по представлению перспективных преимуществ туманных вычислений с точки зрения компетентности и низкой задержки.В этом обзоре также рассматриваются усовершенствованные модели программирования и приложения для лучшего и надежного развертывания структуры туманных вычислений. Будут обсуждены некоторые другие архитектурные идеи для многих будущих систем и приложений, такие как киберфизические системы, структура IIoT и встроенный искусственный интеллект (AI). В этом обзоре фреймворк туманных вычислений предлагает изучить структурные конструкции, что дает особую концентрацию в большой прикладной области IoT, расположенной на краю развертывания структуры туманных вычислений.

2. Обзор туманных вычислений

Данные все больше генерируются быстрорастущими устройствами Интернета вещей в базовой сети. Следовательно, необходимая структура может эффективно обрабатывать все данные в непосредственной близости от IoT, если это необходимо. Предыдущие работы, такие как микроцентры обработки данных [8, 9], касающиеся облачков [10] и рулона туманных вычислений в IoT [2], были инициированы для традиционных CC на базе сообщества. Эта концепция не всегда будет эффективной для обработки данных, когда данные будут производиться близко к границе сети.

В этом разделе представлен обзор определений тумана и понимание инфраструктуры туманных вычислений с некоторыми связанными проектами ранее установленных исследований. Он также укажет, почему туманные вычисления будут более эффективными, чем CC, а также с других терминов для качественных вычислительных услуг.

2.1. Определения Fog

Fog computing представляет собой иерархическую распределенную архитектуру с поддержкой интеграции технологических компонентов и услуг, которые могут появиться в ближайшем будущем, например, умные города, интеллектуальные сетевые системы, подключенные транспортные средства и умные дома [11].Для обеспечения безопасности «умного» будущего необходимо развертывание структурных сетей тумана на периферии для выполнения интеллектуальных вычислений, анализа больших данных для улучшения прогнозной обработки и выявления странных и небезопасных событий [12]. Таким образом, определение туманных вычислений должно быть прояснено на этой зарождающейся фазе инфраструктуры туманных вычислений. Определения из [13, 14] дают расширенное видение туманных вычислений, но не могут указать на уникальное сходство с облаком. Фундаментальное определение требуется для определения и сравнения всех функций тумана с уже существующей структурой, так что вот наше определение.

Туманные вычисления — это архитектурное развитие вычислений с пулом ресурсов, в котором один или несколько повсеместных и децентрализованных узлов могут потенциально взаимодействовать и взаимодействовать друг с другом или в групповой передаче исключительно на крайнем пограничном уровне, а не поддерживаться облачная обработка. Узлы тумана обрабатывают задачи без стороннего вмешательства и совместно обеспечивают гибкость вычислений, улучшенную связь, емкость хранилища и многие другие дополнительные услуги нового магазина в иерархической среде для растущего числа устройств, клиентов или конечных пользователей в непосредственной близости.

На рисунке 1 показано, что туман — это дополненная вычислительная структура облака для обеспечения надежности вычислительных услуг, чтобы гарантировать, что QoS находится на границе базовой сети. Туманные вычисления также являются расширением облачных сервисов на периферии устройств IoT, чтобы противостоять вызовам традиционных CC. Узлы на границе ориентированы на сбор необработанных данных, управление устройствами IoT и управление ими. В этом примере узлы граничного уровня могут работать с миллисекундами или неоновыми секундами, чтобы избежать загрязнения и обеспечить безопасность.В этом примере узлы уровня облака сосредоточены на сжатии, фильтрации, анализе и преобразовании данных. Каждый из них может работать и выполнять вычисления в виде облачной модели. Эти микрооблачные пакеты предоставляют аналитику на граничном уровне, необходимую для критически важной обработки в реальном времени. Узлы более высокого уровня будут сосредоточены на агрегировании данных и превращении этих данных в знания. Организаторы мобильной сети предоставляют услуги подобия тумана, и они могут предлагать услуги туманных вычислений с платформой IaaS, PaaS или SaaS для предприятий, уже предоставляя услуги в своей сети обслуживания или даже через вышки сотовой связи [15].

2.2. Подобные термины
Существуют некоторые совпадения или похожие термины туманных вычислений, называемые облачными вычислениями, облачной архитектурой, мобильными граничными вычислениями и т. Д., Которые необходимо объяснить здесь следующим образом.
Облачные вычисления (CC) . CC состоит из программного обеспечения и приложений, работающих на центральном сервере, имеющем большой центр обработки данных и встроенную локальную сеть [16]. Давайте визуализируем различные типы облаков: (i) Частное облако предоставляется и используется одной организацией.(ii) Облако сообщества предоставляет функции конкретного использования для сообщества конкретных пользователей. (iii) Публичное облако известно функциональностью централизованных вычислений для открытого использования. (iv) Гибридное облако — это композиция из двух или более различных облачных архитектур (например, частной, общественной или общедоступной). Одно решение определено для гибридного облака [17], чтобы обеспечить комбинацию существующей архитектуры облачных вычислений для создания огромных ИТ-решений. (v) Виртуальное частное облако альтернативно работает для решения проблем, связанных с общедоступными и частными облаками.Облако или централизованный узел, открытый для широкой публики, называется общедоступным облаком. Хотя когда мы используем термин «частное облако», он относится к внутренним центрам обработки данных организации, которые не доступны для общего пользования. Следовательно, облачные вычисления — это сумма SaaS и служебных вычислений (IaaS плюс PaaS) [18]. Обеспечение доступности услуг CC для структуры IoT — непростая задача, вызванная проблемами синхронизации, стандартизации, балансировки, надежности, управления и улучшения [19].
Cloudlets . Облачные машины также называют микрооблачными центрами обработки данных, как небольшая архитектура облачных вычислений, которая унаследовала функции от централизованного CC [10]. Cloudlet делает упор на предоставлении услуг, связанных с приложениями, которые зависят от времени и с ограниченной пропускной способностью. Вычислительная структура Cloudlets кажется существенной, если у нас есть взгляд на предыдущую работу, которая продемонстрировала разгрузку мобильного кода [8] и структуру сокращения затрат центрального облака [9]. Следовательно, дополнительное различие между корпоративной средой и средой центра обработки данных облачных сервисов может быть объяснено предварительно.
Мобильные периферийные вычисления (MEC) . MEC позволяет технологиям сделать доступными вычислительные функции CC для QoS на границе сети. Мобильные периферийные вычисления упоминают технологии, позволяющие выполнять вычисления на периферии. Например, микрооблачный узел может стать пограничным узлом между мобильными устройствами и облаком, шлюзы могут быть пограничными устройствами между домашним IoT и облаком, а смартфон может быть пограничным устройством между телом и облаком [20]. MEC в основном располагается на базовых станциях мобильной сети [8] и иногда называется архитектурой мобильных облачных вычислений (MCC) [21].В архитектуре MCC и хранение, и обработка данных управляются извне с мобильных устройств [21]. Обоснование периферийных вычислений состоит в том, что вычислительные средства должны быть развернуты в непосредственной близости от места генерации данных. С нашей точки зрения, мобильные периферийные вычисления могут быть заменены туманными сетями [6], но мобильные периферийные вычисления больше фокусируются на вещах, тогда как туманные вычисления больше сосредотачиваются на стороне инфраструктуры. Здесь мы также считаем, что туманные вычисления — лучшая организация в форме граничных вычислений в старом смысле.Граничные вычисления управляют интеллектуальными вычислениями, возможностями связи и вычислительной мощностью граничного шлюза или устройства непосредственно в устройствах, таких как программируемые контроллеры автоматизации [20].
2.3. Интерфейсы тумана с облаком, IoT и другими узлами тумана
Как определено ранее, туманные вычисления расширяют функциональность CC с большей эластичностью до граничного уровня базовой сети и разделяют одни и те же стратегии и функции обработки (виртуализация, многосторонность и т. Д.) Для создавать расширяемые нетривиальные вычислительные услуги.Некоторые существующие функции преобразований делают туманные вычисления более значимыми: (i) высокоскоростные передвижные приложения (например, интеллектуальное подключенное транспортное средство и подключенная железная дорога), (ii) приложения окружения с низкой задержкой, (iii) распределенные системы управления в крупном масштабе ( например, интеллектуальные сети, соединенные пути и STLS) и (iv) геологически распределенные приложения, такие как сенсорные сети для мониторинга различных сред.
Архитектура туманных вычислений позволяет динамически передавать услуги обработки, сети и хранения в туманный узел, облако и континуум Интернета вещей.Однако интерфейсы тумана для взаимодействия с облаком, другими туманами и вещами или пользователями должны обеспечивать гибкость и динамическое перемещение функций вычислений, хранения и управления между этими различными объектами. Это позволило удобно расположить конечных пользователей для услуг туманных вычислений, а также обеспечить эффективное и эффективное управление QoS.
От тумана к облаку . Интерфейс от тумана к облаку может считаться обязательным для поддержки совместной работы от тумана к облаку и от облака к облаку, которая обеспечивает параллельные услуги.Он также поддерживает функции, например, (i) некоторые функции в тумане, которые должны контролироваться или управляться с помощью облачных вычислений, (ii) облако и туман, которые могут передавать данные друг другу для обработки и сравнения, а также для других необходимых функций, ( iii) облако, которое может решить распределить или запланировать узел (узлы) тумана для распределения услуг по запросу, (iv) облако и туман, оба взаимно, которые могут отличаться друг от друга для лучшего управления вычислительными услугами, и (v) облако, которое может сделать свои услуги доступными для конечных пользователей через туман.Важно выяснить, какая информация и услуги должны передаваться поперек в тумане и в облаках. Регулярность и детализация таких данных и информации должны определять, как туман или облако могут реагировать на эту информацию или данные.
Туман в туман . Узлы тумана должны иметь функциональные возможности пула ресурсов для поддержки обработки друг с другом. Например, все развернутые узлы тумана могут совместно использовать свои задачи по хранению данных, вычислениям и обработке с системой функциональных возможностей узлов с приоритетом для одного или нескольких пользовательских приложений.Несколько узлов тумана также могут работать вместе со службой резервного копирования друг друга.
Туман для Интернета вещей / конечного пользователя . Туманные вычисления предоставляют свои услуги широко распределенной структуре устройств IoT (например, интеллектуальным устройствам и датчикам) с системой распознавания дифференциальной идентификации. Интерфейс «туман к IoT» или «туман к пользовательскому интерфейсу» по существу должен обеспечивать доступ к IoT для туманных сервисов в удобной для пользователя среде, эффективно использовать ресурсы и безопасными способами.
Рисунок 2 объясняет интерфейсы тумана с облаком и IoT через иерархически распределенную структуру туманных вычислений итеративно континуум.Правая часть рисунка описывает зарождающуюся эру технологического мира от традиционных облачных вычислений до почти развернутых туманных вычислений. Также визуализируется, какой тип интерфейса также включен в разные типы эпох (например, туман к облаку, туман к туману и туман к IoT). В левой части рисунка показано, почему у нас есть единая и комбинированная платформа (туманные вычисления) этих важных технологий. В конце концов, возникает важный спор или вопрос о том, как спроектировать все эти интерфейсы и протоколы для получения функциональности узлов тумана в существующей или почти распределенной структуре тумана, которые будут работать вместе.Как можно снизить стоимость необходимой инфраструктуры за счет обеспечения высокого качества обслуживания конечных пользователей или Интернета вещей.

3. Характеристики и проблемы
Основными целями мотивации от облачных вычислений к туманным вычислениям являются расширение функций CC до граничного уровня, что делает доступными услуги CC для увеличения числа новых разнообразных приложений в структуре IoT. Это также улучшает QoS для них, обеспечивая низкую задержку и широкую полосу пропускания за счет более совершенных служб навигации.Общей уникальностью, связанной с туманными вычислениями, являются операции иерархической параллельной обработки на границе базовой сети [22, 23]. Это означает, что среда туманных вычислений может стать нетривиальным расширенным развертыванием облачных вычислений. Следовательно, ниже описаны некоторые важные функции.
3.1. Характеристики тумана
Основные факторы, влияющие на перемещение вычислительной нагрузки из облака в сеть тумана, делают аналог CC вблизи края.Эта процедура позволяет разрабатывать новые разнообразные приложения и услуги в структуре IoT и определяет следующие характеристики туманных вычислений: (i) Cognition . Познание — это отзывчивость на цели, ориентированные на клиента. Доступ к данным и аналитика на основе тумана позволяют лучше предупреждать о требованиях клиентов, лучше всего управлять позициями в отношении того, где передавать, хранить и контролировать функции в облаке в континууме Интернета вещей. Приложения, из-за непосредственной близости, на конечных устройствах обеспечивают более осознанное и отзывчивое отношение воспроизводимых требований клиентов [6].(ii) Неоднородность . Туманные вычисления — это виртуализированная структура, поэтому они предлагают вычислительные, хранилища и сетевые сервисы между основным облаком и устройствами в конце. Его неоднородные серверы состоят из иерархических строительных блоков в распределенных позициях. (Iii) Распределение в географической среде . Среда туманных вычислений получила широкое распространение в контексте обеспечения QoS как для мобильных, так и для неподвижных оконечных устройств [24]. Сеть тумана географически распределяет свои узлы и датчики в сценарии различных фаз среды, например, мониторинг температуры в химической ванне, датчики мониторинга погоды, датчики STLS и система мониторинга здравоохранения.(iv) Edge Location с низкой задержкой . Выходящие сервисы интеллектуальных приложений неадекватны из-за отсутствия поддержки вблизи устройств с поддерживаемым QoS на границе базовой сети. Потоковое видео в небольших поддерживающих телевизионных устройствах, датчиках мониторинга, игровых приложениях в реальном времени и многих других — вот лишь некоторые примеры приложений, для которых требовались услуги с малой задержкой поблизости [25]. (V) Взаимодействие в реальном времени . Взаимодействие в режиме реального времени — это множество и требование приложений тумана, таких как мониторинг критического процесса на нефтяной вышке с помощью устройств или датчиков кромки тумана, передача в реальном времени для систем мониторинга трафика, приложения системы мониторинга распределения электроэнергии и т. Д.Приложения тумана имеют возможности обработки в реальном времени для QoS, а не пакетной обработки. (Vi) Поддержка мобильности . Поддержка мобильности — жизненно важное вычислительное преимущество тумана, которое может обеспечить прямую связь между мобильными устройствами с использованием протоколов SDN (т. Е. CISCO Locator / ID Separation Protocol), который отделяет идентичность хоста от идентичности местоположения с помощью распределенной системы индексации [26]. (Vii) Large Сеть датчиков весов . У тумана есть функция, применимая, когда система мониторинга окружающей среды в приложениях, близких к интеллектуальным сетям, по своей сути расширяет свои системы мониторинга из-за требований к ресурсам иерархических вычислений и хранения.(viii) Широко распространенный беспроводной доступ . В этом сценарии протоколы беспроводного доступа (WAP) и сотовые мобильные шлюзы могут быть классическими примерами близости туманного узла к конечным пользователям. (Ix) Interoperable Technology . Компоненты тумана должны иметь возможность работать во взаимодействующей среде, чтобы гарантировать поддержку широкого спектра услуг, таких как потоковая передача данных и обработка в реальном времени, для лучшего анализа данных и прогнозных решений.
Эти уточненные характеристики позволяют использовать новые услуги и бизнес-модели, которые могут помочь увеличить доходы, снизить затраты или ускорить выпуск продукции в отрасли, а также привлечь внимание новых инвесторов в контексте развертывания структуры тумана.В таблице 1 приведены различия некоторых ключевых функций между традиционным облаком, развернутыми периферийными вычислениями и новыми функциями и услугами сетевой структуры тумана, которые предоставляются конечному пользователю или устройствам Интернета вещей.
9022 сервер серверы 9023 Наивысшее 9023 Наивысшее Максимальное 9023
Функции FOG-вычисления Граничные вычисления Облачные вычисления
9

Менее масштабируемы, чем туманные вычисления Доступность нескольких серверов
Тип услуг Распределенные и локализованные ограниченные и специальные для определенного домена В основном используются в сотовых мобильных сетях Во всем мире и во всем мире услуги
Идентификация местоположения Да Да Нет
Функции мобильности Предоставляются и полностью поддерживаются d Limited
Взаимодействие в реальном времени Поддерживается Поддерживается Поддерживается
Низкое
Хранение больших данных и продолжительность Кратковременность и нацелена на конкретную область Зависит от сценария служб и приложений Продолжительность жизни как управление для больших данных
Возможности для анализа больших данных и качество вычислений Кратковременная емкость с функциональностью вычислений высокого уровня Кратковременная емкость для приоритетных вычислительных средств Долгосрочная емкость только с вычислительными средствами категоризации
Рабочая среда окружающая среда и позиции Улицы, обочина, дома, торговые центры, полевые дороги (например,g., во всех существующих областях Интернета) Развернутый поставщиком услуг в определенных закрытых помещениях В помещении с массивными компонентами в помещении, принадлежащем поставщику облачных услуг
Архитектурное проектирование Распределенное Распределенное Централизованный
Количество обслуживаемых пользователей Локально связанные поля (например, устройства IIoT, STL) Конкретные связанные поля (например,g., мобильные пользователи) Обычные пользователи, подключенные к Интернету
Предоставляемые основные услуги Cisco IOx,
Intel Компании сотовой связи Google, Amazon, IBM и Microsoft Azure
3.2. Проблемы и возможности тумана
В этом разделе определены и сосредоточены некоторые очевидные проблемы при разработке структуры туманных вычислений.Следующие ниже вопросы позволили лучше понять направление будущей работы.
3.2.1. Туманная сеть (SDN и NFV)
Туманная сеть становится неоднородной, расположенной на краю сети с расширениями функций CC. Ответственность туманной сети заключается в подключении каждого необходимого компонента в узле для поддержания и обеспечения QoS в связности базовой сети и предоставления услуг для всех этих компонентов. В контексте увеличения масштабов использования Интернета вещей в больших масштабах это использование может быть непростым.Новые технологии, такие как SDN и NFV, следует планировать таким образом, чтобы обеспечить гибкость и ремонтопригодность в таких сетевых средах. Совместное развертывание SDN и NFV может упростить достижение увеличения масштабируемости сети, а также снижение затрат. Это становится очень важным во многих случаях использования, таких как миграция виртуальных машин, выделение ресурсов, программируемые интерфейсы, управление с учетом приложений и мониторинг трафика [27].
Чтобы преодолеть требования крупномасштабных сетевых настроек, плоскость управления обычно реализуется как распределенный контроллер.Технология управления кластером управляет всеми типами процедур и должна поддерживать устойчивый статус глобальной сети, что значительно приводит к большим данным в SDN. Одновременно с этим безопасность кластерной технологии становится открытой проблемой, вызванной динамическими особенностями SDN. Для решения вышеуказанных проблем недавно была предложена безопасная структура управления кластером на основе анализа больших данных для оптимальной плоскости управления [28]. Предлагается метод оптимизации муравьиной колонии, использующий подход к анализу больших данных, и система реализации, оптимизирующая плоскость управления.Ku et al. [29] предложили наиболее близкий дизайн в контексте архитектуры граничного мобильного облака (туманных узлов) на основе SDN для QoS в мобильной и автомобильной специальной сети (MANET и VANET). Таблица 2 также объясняет результаты моделирования [29], показывающие, как сеть на основе SDN превосходит другие устаревшие специальные сетевые протоколы по коэффициенту передачи пакетов при доставке. Ключевой особенностью подхода на основе SDN является более быстрое реагирование. Например, узлы SDN обновляют контроллер SDN об информации о данных соседнего узла, а затем контроллер SDN мгновенно обнаруживает изменения топологии и также при необходимости отправляет управляющие сообщения [29].Однако возникают некоторые вопросы, например, как справиться с сохранением графа связности всей сети в различных распределенных условиях и последующим обновлением узла, как помочь с различными контроллерами в туманной сети [30] и как спланировать лучшее подключение через систему SDN. для решения проблем туманных вычислений, таких как мобильность, задержка и масштабируемость.
9022% 9022% 9022%
Скорость узла (м / с) Коэффициент доставки пакетов ad hoc сетей по сравнению с SDN
SDN
SDN DSDV
5 90% 75% 73% 62%
10 83% 66%
15 75% 50% 60% 38%
20 51% 33% 52% 10%
В качестве альтернативы, NFV изменяет функциональность сети с помощью операционной среды виртуальной машины, но NFV до сих пор намеренно не одобряется в рамках туманных вычислений.В базовой сотовой сети автор [31] предложил задачу функционального размещения на виртуализированном и «испорченном» шлюзе SDN для минимизации прозрачности сети для достижения низкой задержки и лучшего использования полосы пропускания. Несколько типов исследований о NFV показывают, как предложить лучшую производительность виртуализированного программного обеспечения на платформе среднего ящика [32]. Программное обеспечение NFV представило ClickOS [33] в качестве дополнения к туманным сетям до тех пор, пока не будет первой заботой о достижении QoS в устройствах сетевой виртуализации.NFV помогает сэкономить как капитальные затраты (CAPEX), так и операционные расходы (OPEX). В контексте решения проблем снижения затрат при распределении ресурсов динамических вычислений тумана от имени чувствительных к задержкам мобильных приложений NFV может улучшить архитектуру тумана. В частности, NFV обеспечивает новую эластичность при динамическом развертывании тумана, а не текущую практику MEC в фиксированном местоположении. Ян и др. [34] формулируют оптимизированную задачу снижения затрат для динамического приближения служб ближнего MEC (тумана).
В таблице 3 показан результат затрат на развертывание при переходе к оценке улучшений, обеспечиваемых SCPA посредством моделирования уровня потока в крупных сетевых топологиях. С этой целью исследователи [34] сравнили итоговые эксплуатационные расходы MEC (туманные узлы) эвристики + повторной оптимизации в противоречии с эвристикой и нижней границей лучших решений (обозначенных) при различных размерах сети, физических возможностях и требованиях к задержке NFV. включенные узлы или серверы [34].
Количество необходимых узлов (прибл.)
Эвристический Эвристический и оптимизированный
20 20 15
35 9023 9022 9022 9022 9022 9022 9022 9022 9022 9022 30
60 45 40
80 60 45
90 70 50
9023 80 70
105 85 75
130 100 80
32.2. Качество обслуживания (QoS)
QoS рассматривается как важный вопрос в структуре туманных вычислений, и его также можно перечислить по четырем параметрам: надежность, задержка, возможность подключения и пропускная способность, которые описываются следующим образом: (i) Надежность . Надежность — один из ключевых моментов для лучшей и безопасной передачи данных в базовой сети. Madsen et al. [35] рассмотрели требования согласованности в сетке, кластеризации и сенсорной сети с целью всестороннего исследования надежных сетей тумана.Обычно надежность можно периодически повышать с помощью контрольных точек для возобновления работы после сбоя. (Ii) Задержка . Приложения, чувствительные к задержкам, являются важным требованием к архитектуре программного обеспечения при развертывании туманной сети для обеспечения потоковой передачи и обработки ответа в реальном времени. Архитектура пространственно-временной системы [36] предложила чувствительную ко времени обработку событий, основанную на тумане, для уменьшения передачи данных с высокой задержкой. Другая исследовательская работа [37] была описана и опробована в приложении под названием RECEP, которое использует перекрытие данных и неточные результаты кеширования для повторного использования вычислительных ресурсов и требований к сокращению.Он может расширить масштабируемость и минимизировать задержку мобильных систем CEP. (Iii) Связь . Проблема подключения для сетевой инфраструктуры тумана должна быть решаемой, потому что в туманной сети доступны возможности разделения и кластеризации для снижения затрат, обрезки данных и расширения методов подключения. Wang et al. [38] предложили подход, отличный от устаревших методов рекомендации услуг. Сначала они спрогнозировали ключевых учителей QoS, уменьшив влияние мобильности местоположения пользователей, нестабильности в мобильных сетях и нестабильности аналогичных услуг в разное время вызова, хотя этот подход увеличивает точность рекомендаций услуг в MEC (туман).(iv) Вместимость . Емкость для QoS можно разделить на два типа: первый — это пропускная способность сети, а второй — емкость хранилища. это очень важные аспекты для обеспечения высокой пропускной способности и качественных операций хранения. Есть еще несколько подобных работ, которые нужно обсудить. Исследования и эксперименты при работе датчиков в сети в соответствии с развертыванием MANET [39] представляют собой большую новую проблему в сценарии реагирования в реальном времени. Узлы тумана могут потребоваться для обработки информации, генерируемой химическим датчиком ванны, чтобы избежать аварии, что является критически важным требованием к реагированию в режиме реального времени.Таким образом, обработка не начнется до завершения агрегирования всех данных, что существенно увеличивает задержку. Из-за динамических позиций данных и большого объема в туманных вычислениях существуют некоторые требования к изменению алгоритмов поиска для выполнения запросов к рассредоточенному контенту [40, 41]. Непросто перепроектировать функциональность кэша в туманном узле, чтобы использовать последовательную локальность для экономии максимальной пропускной способности и достижения низкой задержки; поэтому были предложены две работы: первая использует кэш на конечном устройстве [42], а вторая рекомендует использование кэша граничного маршрутизатора [43].
3.2.3. Вычислительная разгрузка
Вычислительная разгрузка может смягчить проблему ограничения ресурсов при туманной сети и обеспечить поддержку производительности приложений, емкости хранилища и увеличения срока службы батареи. Выгрузку вычислений можно разделить на шесть типов: схема, адаптация, степень детализации, коммуникация, цели и распределенное выполнение [44]. Несмотря на обилие исследовательской работы, разгрузка вычислений в контексте CC и облачных вычислений [8, 10, 45, 46] дает некоторые направления для решения этой проблемы.Мы рассмотрим здесь некоторые из них. MAUI [8] предложил методы разгрузки профиля и кода для выводов по адаптации изменения сетевого подключения, задержки и пропускной способности. Анализатор кода [45] технически выполняет миграцию или объединение точки в байтовом коде. Thinkair [46] основан на гибкости и масштабируемости облака для увеличения объема обработки и хранения данных в облачной обработке мобильных устройств за счет параллельного выполнения методов через несколько виртуальных машин (ВМ). COMET [47] использует взаимную распределенную память для улучшения связи смартфонов и планшетов с машинами.Остается вопрос, как группировать приложения для разгрузки и как планировать для динамической разгрузки в туманной структуре, устройствах, сети и серверных узлах.
Доступность QoS в туманной сети является ключевой функцией во время атак или сбоя инфраструктуры, которую можно смягчить с помощью метода миграции виртуальных машин. Один из подходов к миграции — это динамическая миграция виртуальных машин, при которой процессы виртуальных машин переносятся с одного физического узла на другой физический узел [27]. Живая миграция виртуальных машин обеспечивает непрерывное обслуживание размещенных приложений.Таким образом, миграция виртуальных машин может потребовать значительных ресурсов. Совместное сетевое хранилище между двумя размещенными узлами сокращает время передачи данных для запуска приложений на перемещаемых виртуальных машинах. Однако для миграции виртуальных машин предлагается теоретический подход к интеллектуальной живой миграции [27]. Этот подход позволяет оценить время простоя, чтобы определить и продолжить этапы остановки и копирования во время сбоя системы на обоих размещенных узлах тумана. Это также сокращает время простоя и миграции, чтобы гарантировать конечным пользователям ресурсы и QoS (см. Рисунок 3).Ожидаемые результаты простоя будут сравниваться с ранее определенной границей простоя. Этот динамический подход определяет следующий размещенный узел тумана, на котором нужно перейти в фазу остановки и копирования.

3.2.4. Предоставление ресурсов и управление ими
Доступность ресурсов и услуг является расширением CC, по-прежнему привлекательной функцией в среде туманных вычислений. Ключевые проблемы, с которыми мы столкнулись, — это пропускная способность, распределенная обработка, хранение и задержка. В ситуации с подключенным транспортным средством мы можем взять в качестве примера машину скорой помощи и программируемый STLS, чтобы зеленый светофор оставался включенным.В этом сценарии путь для машины скорой помощи остается открытым, что также предупреждает другие транспортные средства, чтобы они оставались свободными от дороги. MigCEP [48] был предложен в качестве метода назначения и совместного использования источников как для облачных, так и для туманных вычислений. Совместное использование ресурсов и покрытие — критическая ситуация для обработки приложений в тумане. Описан метод, который может динамически централизовать стратегии лавинной рассылки для экономии энергии в различных сетях [49]. В качестве альтернативы, Nishio et al. [50] спланировал структуру для разнообразного совместного использования ресурсов для сопоставления разнородных ресурсов, таких как доступность ЦП, высокая пропускная способность и улучшенное хранение в структуре туманных узлов.Проблемы оптимизации совместного использования ресурсов могут быть предложены за счет использования сервис-ориентированных функций. Фан также определил задачи и решение [51] для измерения всесторонней способности информационной системы обрабатывать данные, включая аналитику больших данных, для эффективной информационной системы в качестве хранилища данных, основанной на аналитике данных на периферии.
3.2.5. Безопасность и конфиденциальность
Измерение безопасности в туманных сетях определяется конфиденциальностью, целостностью и доступностью. Дается идея, в которой следует учитывать характерно значимый механизм проектирования и развертывания туманной конструкции [52].Хотя конфиденциальность и целостность тесно связаны с конфиденциальностью данных, доступность влечет за собой возможность удаленного доступа к ресурсам, предлагаемым облачными серверами и туманными узлами, когда это необходимо. Некоторые проблемы при тумане унаследованы по мере того, как облачная структура дополняет развертывание. Его различные характеристики и расположение на границе базовой сети делают его уязвимым. Перспективные проблемы уменьшились с развертыванием туманных вычислений [14], которые включают аутентификацию, вторжение, безопасность и конфиденциальность.Разработанная работа распространяет облачности как систему распознавания вторжений на основе ячеистой сети для защиты микрооблаков (узлов тумана) от помех и сетевых атак [53]. Предсказанные ранее идеи [13] о проблемах безопасности, которые в настоящее время связаны со средой на основе виртуальных машин, могут вызвать вероятное беспокойство по поводу безопасности у туманных устройств. Жаникеев [54] выявил проблемы, связанные с требованиями согласованности при однородности аппаратной платформы для федеративного объекта. Wang et al. [55] подтвердили атаку типа «злоумышленник в середине», которую можно предотвратить с помощью аутентичного шлюза до добавления злонамеренного кода в систему.Обзор очищается отдельно как по вопросам безопасности, так и по вопросам конфиденциальности, которые подходят в настоящее время и почти в сценариях использования.
Безопасность в туманных вычислениях . Иерархические особенности туманных вычислений указывают на некоторые ключевые проблемы, связанные с доступностью огромного количества IoT для фронтальных туманных устройств. Решения безопасности, которые были запланированы для CC, не будут напрямую применяться в структуре тумана. Рабочая среда туманных вычислений может столкнуться с проблемами безопасности, которых нет в обычной облачной рабочей структуре.Аутентификация, основанная на различных шлюзах, определяется как основная проблема безопасности туманных сервисов [56]. Авторизация с точки зрения интеллектуальных сетей и межмашинного взаимодействия была предложена в недавней работе Стойменовича и др. [57], чтобы облегчить некоторые проблемы безопасности, такие как многоадресная аутентификация с инфраструктурой открытого ключа [58] и с использованием системы обнаружения вторжений [59]. Был предложен обманный ИТ-подход [60], чтобы противостоять внутренним злоумышленникам вредоносного ПО путем маскировки сигналов, чтобы предотвратить угрозу конфиденциальной информации.Zuo et al. [61] предложили систему атаки зашифрованного текста в туманных вычислениях, которая представляет решение, в первую очередь, для представления модели безопасности. Модель безопасности [22] также была представлена с рассмотрением возможности и характера атак. Объясняется, что наиболее важные проблемы безопасности следует разделить на всю структуру сети, чтобы облегчить и обеспечить QoS для распределенных устройств и компонентов связи в туманной сети. До этого времени атаки типа «отказ в обслуживании» (DoS) и атаки с использованием мошеннических шлюзов были известны как возможные атаки на передачу данных по сети, в то время как сервисные центры обработки данных могут подвергаться полному повышению привилегий, физическому ущербу, утечкам конфиденциальности и прерываниям для манипуляций с QoS, которые были определены как вероятные угрозы, относящиеся к безопасности [22].
Конфиденциальность в туманных вычислениях . Как правило, уязвимые службы общедоступного удаленного хранилища и центры обработки данных частного облака могут быть скомпрометированы и утечка информации. Исследователи в основном поднимали вопросы о значительных возможностях законодательства, такого как ПАТРИОТОВЫЙ Акт для поставщика услуг в США [62–64]. Чжоу и др. [65] продлили защиту конфиденциальности передаваемых данных для защиты конфиденциальной и важной информации. Их работа гарантирует, что никто не сможет получить доступ к личной информации авторизованного пользователя.Напротив, туманные вычисления создают иерархическую угрозу конфиденциальности во время развертывания компонентов тумана на границе базовой сети. Значительные угрозы конфиденциальности, такие как конфиденциальность данных, конфиденциальность местоположения и конфиденциальность использования, развернуты как в узлах тумана, так и в приложениях [59]. Эти узлы более уязвимы для предотвращения кражи данных по сравнению с централизованным облаком. Донг и др. [66] провели всестороннее исследование работы датчиков в сетях, которые уязвимы для конфиденциальности на основе контента.Он предлагает излишние петли тумана, чтобы защитить идентификацию местоположения узла источника контента, чтобы запутать оппонента. Для предотвращения злонамеренного подслушивания во время передачи данных предлагается [67], что дружественная к туману структура посредством шифрования с открытым ключом будет преобразована в нерегулярное обновление ключа во избежание высоких накладных расходов. Lopez et al. [68] объяснил основанную на качестве операции защищенного доступа к промежуточному программному обеспечению для лучшей конфиденциальности пользовательских данных и запретил поставщикам услуг.Проблемы конфиденциальности, связанные с интеллектуальными сетями, были представлены как предложение схемы защиты [69]. Он также нацелен на использование подхода многомерной аналитики данных, основанного на методах гомоморфизма в кодировании.
4. Архитектурное проектирование и реализация тумана
Мы оспаривали, что приложения с определением местоположения находятся в опасности из-за цикла «определение-процесс-активация», как и любые другие приложения с циклами обратной связи. Короче говоря, облако слишком далеко от многих устройств IoT в сценарии приложений, чувствительных к задержкам.Здесь приводится небольшое обсуждение дизайна и реализации архитектуры фреймворка туманных вычислений.
4.1. Работа и архитектура Fog Frame
Расширение вычислений, связи и хранения на периферии описано математически для упрощенной эффективной емкости информационной системы, такой как вычисления, передача данных и хранение [51]. Чтобы измерить всесторонние возможности данной информационной системы, она может обрабатывать задействованные данные (включая большие данные) для повышения эффективности информационной системы в качестве обработки на основе емкости данных для анализа данных на периферии.Ha et al. [70] и Satyanarayanan et al. [71] оба разработали комплексно и получили результаты в реальном времени с помощью носимых смарт-устройств, таких как Google Glass, поддерживаемых облачным сервисом. Связанные с CISCO исследования и информация [26] объяснили обзор развивающейся архитектуры туманных вычислений с трехуровневым подходом распределенных AI-сервисов для лучшего QoS на периферии сети, а также распределенного интеллекта и предсказуемых туманных вычислений. Две системы могут быть обсуждены для доступности ресурсов на границе сети [72], что объясняется для анализа потоковой передачи данных с датчиков в реальном времени, и облачков [10, 28], которые являются интерактивными для приложений, которые были предложены ранее и также будут обсуждены в следующем разделы.Последовательность в SDN [73, 74] является основным структурированным свойством защищенной сети связи в туманных вычислениях, обладающей конфиденциальностью, целостностью, доступностью информации, аутентификацией и невозможностью отказа. Было разрешено программирование и процесс как структура SDN среднего уровня для туманных вычислений [75–77], но эти исследования только позволяют и дают представление о вставке логики маршрутизации, а не базовой логики приложения в сетевые элементы. Кроме того, SDN предлагает расширяемую модель ресурсов для основных приложений.Была описана реализация простой архитектуры тумана с микрооблачными узлами между централизованными облачными цепочками через конечные устройства для медицинских сенсорных устройств, которые обнаруживают и контролируют системы здравоохранения [78].
В настоящее время уделяется внимание проектированию и развертыванию тумана, поэтому ParaDrop [79] и DECM [80] предложили исправить и решить проблему дополнительного энергопотребления во время беспроводной передачи данных за счет использования модели динамических облачков. Hong et al.обратитесь к BOLO [81], который обеспечивает существенную абстракцию для отслеживания производительности устройства и разработки приложений с шаблоном интеллектуальной обработки. Это может помочь в туманных вычислениях для разработки крупномасштабных и чувствительных к задержкам приложений в структуре IoT. Bonomi et al. [2] ранее, а также Чанг и Чжан [6] и Саркар и др. [82] исследовали структурное проектирование туманных вычислений, которое показало, что туманные вычисления являются единственной подходящей платформой для предлагаемых приложений в контексте инфраструктуры туманных вычислений, таких как подключенные интеллектуальные транспортные средства, интеллектуальные сети и умные города.Подробно описана важность четырехуровневой архитектуры туманных вычислений [77], которые отсутствуют в текущих коммерческих моделях CC с примерами интеллектуального мониторинга трубопроводов через оптоволоконную сенсорную сеть. В области обработки сигналов и изображений было представлено исследование [35], в котором предлагается анализ и показано, как возникают проблемы с появлением проектов туманных вычислений. Ясно определено, что модель оценки и ценообразования [83] для микроцентров обработки данных на основе туманных вычислений может быть развернута с поддержкой динамических ресурсов для IoT и устройств конечных пользователей.
На рисунке 4 реализованы аппаратные архитектуры, а также четырехуровневая архитектура программного обеспечения высокого уровня, развернутая как туманный узел. Аппаратная структура включает в себя различные физические компоненты, которые содержат серверы, граничные маршрутизаторы, точки доступа, блоки настройки и запланированные устройства хранения с дополнительными функциями виртуальных образов для поддержки снижения затрат и гибкости при развертывании архитектуры туманных вычислений. Платформа обслуживается различными ОС и программными приложениями, поэтому имеет широкий спектр программных и аппаратных возможностей.Общий интерфейс драйвера обеспечивается уровнем абстракции программной структуры для управления оборудованием, таким как хранилище, сетевые карты, память и другие типы оборудования, для беспрепятственного управления ресурсами и контроля [84].

Благодаря восприятию архитектуры программного обеспечения узлы туманных вычислений сильно виртуализированы с помощью нескольких API виртуальных машин, работающих с поддержкой высокопрофессиональных приложений с расширенными возможностями гипервизора. Этот гипервизор включает в себя улучшения в реальном времени и безопасность для удовлетворения потребностей критически важных приложений тумана.Это виртуализированное усовершенствование позволяет нескольким ОС сосуществовать на одной физической платформе, чтобы обеспечить эффективное использование ресурсов. Показанный сверху процесс мультитенантного приложения обеспечивает разделение различных арендованных приложений на одном узле. Они тщательно отделены друг от друга с помощью контроллера приложений виртуальной машины тумана и могут взаимодействовать с функциями только через API. Уровень оркестрации обеспечивает жизненный цикл на основе политик для управления службами тумана. Эта функциональность оркестровки обеспечивает распределенный подход в качестве базовой структуры тумана [84].Гипервизор работает поверх всех этих API для создания виртуализированной среды. API уровня оркестрации достигает четырех основных целей, а именно: интеллектуальный анализ и отправка данных, аналитические операции с предоставленными данными, обработка запросов с помощью планирования и предварительное выделение ресурсов для реализации в прогнозирующем решении [85].
Безусловно, лучшее развертывание инфраструктуры обработки на основе тумана требует различных важных алгоритмов и работы приложений для обеспечения согласованности целых облачных сетей с IoT в континууме базовой сети.
4.2. Предлагаемое применение тумана Таксономия
Различные приложения тумана рекомендуются в основном как литература. В этом разделе мы рассматриваем классификацию предлагаемых дизайнов приложений и методов реализации. В контексте туманных вычислений ранее было описано, что интеллектуальные устройства IoT могут использоваться как туманные узлы, и это может происходить с вашими мобильными телефонами или персональными шлюзами [86]. Поэтому автор [12] предложил идею иерархии «Штайнера», основанную на схеме кэширования, в которой серверы туманных узлов в основном производили систему иерархии Штейнера для уменьшения всего пути, нагрузки и затрат на обработку для уменьшения накладных расходов на кэширование ресурсов.Были проведены обширные исследовательские работы [87, 88] по использованию услуг туманных вычислений в существующей системе диагностики и мониторинга здоровья, например, обнаружение падений в реальном времени, которое может подразумевать главным образом мониторинг здравоохранения в реальном времени. Zhu et al. [26] также всесторонне организованы туманные вычисления для обработки и передачи видеоприложений, а также широкий спектр интеллектуальных услуг для адаптации скорости с помощью прокси к интеллектуальному кэшированию для потоковой передачи видео по запросу. Эта функция улучшает QoE практически для интерактивной структурной системы камер видеонаблюдения.
Автомобильная специализированная сеть (VANET) спроектирована с дополненной структурой SDN и туманных вычислений, чтобы обеспечить передачу предварительно обработанных данных с малой задержкой [73]. Gazis et al. [89] предложили уникальную систему как промышленную перспективу для организованной среды туманных вычислений, чтобы обеспечить гибкость для индивидуальных требований оперативной обработки. Femtocloud от Habak et al. [90] предложил динамически настраиваемое мобильное облако с многокомпонентной кластерной структурой мобильных устройств, чтобы сделать облачные сервисы доступными на периферии.Оценка рекомендовала, чтобы эта точка зрения предлагала разумно находчивые вычислительные возможности. В сложных структурах объем сбора и анализа данных увеличивается в геометрической прогрессии, но подхода центрального облака также уже недостаточно.
Некоторые расширения были предложены в сценарии предопределенной структуры интеллектуального счетчика для гибкого и экономичного решения [91]. Tang et al. [77] описал иерархически распределенный структурный дизайн туманных вычислений и работу приложений, которые поддерживают интеграцию огромного количества механизмов и услуг в будущем умных городов для обеспечения безопасности будущих сообществ.Это важно для создания огромной системы геопространственного зондирования, которая будет выполнять аналитику больших данных и может выявлять несогласованные и опасные события в режиме реального времени наиболее благоприятным ответом для улучшения вычислений искусственного интеллекта. Bonomi et al. [24] исследовали эти нарушения и предложили иерархическую дифференцированную архитектуру, которая расширяет надежность и безопасность до границы базовой сети туманных вычислений. Он также глубоко разработал систему STL и фреймворки Wind Farm в сценарии туманных вычислений.Osanaiye et al. [27, 92], соответственно, упоминаются туманные вычисления как замена облака, которое может предоставлять услуги на основе местоположения и требований на мобильных устройствах или конечных пользователях (например, пример приложения для отображения в торговых центрах, общих парковках, интеллектуальных транспортных средствах и автобусных приложениях. сервисов в туманных сетях), а также повысил надежность миграции с помощью абстрактной интеллектуальной предопределенной системы динамической миграции виртуальных машин. Osanaiye et al. [27] также математически подтвердили, что его система живой миграции виртуальных машин с подходом линейной регрессии от облака к структуре, близкой к туману, также обсуждалась в предыдущем разделе (см. Рисунок 5).Ли и др. [93] установили функциональность тумана в отношении гибридного окружения, которая может предоставлять гибкие и надежные услуги вычисления тумана в ближайшей целевой сети 5G. Авторы предлагают разработку туманных вычислений с помощью интеллектуальной автомобильной интеллектуальной сети для автономных подключенных транспортных средств и автомобильной туманной сети. Эта концепция будет способствовать развитию Интернета транспортных средств или автомобильного тумана, который будет эквивалентом существующего Интернет-облака для транспортных средств.

Отдельная интеллектуальная транспортная система (STS) используется Osanaiye et al.[27, 85] для разнообразия и распространения разработанных систем. Эти расширенные системы часто могут контролировать весь трафик и передавать все отслеживаемые данные в режиме реального времени через интеллектуальные устройства и датчики, которые предотвращают весь трафик и обеспечивают безопасность пассажиров. Были предложены некоторые приложения, работающие для структуры тумана, в области здравоохранения, нетерпимости к высокой задержке и дополненной реальности [87, 94, 95], которые можно использовать для улучшения отклика веб-сайтов с помощью функций предварительной обработки и кэширования.Сахаран и Кумар [96] объяснили свою работу в четырех различных областях приложений туманных вычислений (например, система STL, беспроводные и исполнительные сети, интеллектуальная сеть и подключенные транспортные средства). В конце, таблица 4 суммирует сравнение некоторых преимуществ и сложностей, связанных с развертыванием структуры туманных вычислений.
AN проблема безопасности 9043 6
Плюсы Минусы
Улучшает время отклика системы
Систематическая поддержка мобильности Человек посередине и проблемы безопасности с обманом IP-адреса
Минимизирует задержку в базовой сети Доступность или стоимость туманного оборудования / оборудования
Поддержка избыточных ограничений данных для отправить в облако Физическое местоположение может лишить любые преимущества данных в облаке в любое время и в любом месте
Повышение безопасности за счет хранения данных близко к границе Проблема конфиденциальности за счет распределенной обработки
5.Сценарии использования в реальном времени
5.1. Потоковое видео
Передача данных приложений, связанных с видеоуслугами, кажется хорошо организованной на платформе тумана, что обусловлено пропускной способностью и эластичностью сетей тумана для обеспечения низкой задержки, мобильности и определения местоположения с анализом данных в реальном времени. Связанная работа [81] доказала приложение видеонаблюдения с требованием наличия трехуровневой иерархической структуры для действий при обнаружении движения с помощью интеллектуальных камер, а затем выполнила процесс распознавания лиц с вычислением тумана с последующим процессом сбора идентификационных данных в экземплярах облака.Magurawalage et al. [97] описали аква-вычисления, которые являются результатом водного цикла, которые могут выполняться как в тумане, так и в среде обработки облаков. Предлагаемый дизайн приложения состоит из клонов на границе, которые будут обслуживаться при потоковой передаче видео на устройстве конечного пользователя в качестве буфера. Для поддержки потоковой передачи видео по запросу [98] используются туманные службы, такие как расширенная связь в структурированной системе виртуального рабочего стола для обеспечения аналитики видеоданных в реальном времени для камер наблюдения.Другие перспективные преимущества от развертывания систематизированных туманных вычислений заключаются в улучшении потоковой передачи видео, вероятно, в потоковой передаче с использованием искусственного интеллекта. Существует аналогичное исследование [99], в котором определены ключевые требования к развертыванию системы туманных вычислений как иерархической структуры CC для поддержки интеллектуального граничного узла сети.
5.2. Системы мониторинга здравоохранения
Влиятельные наблюдения или мониторинг состояния здоровья — ключевая цель применения в аналитике биомедицинских данных для правильного прогнозирования разумных решений в области здравоохранения в будущем.Это достижение станет возможным благодаря развертыванию повсеместной инфраструктуры и систем и передаче данных в среде реагирования в реальном времени через туманные узлы, а не в облаке. Cao et al. [87] предложили приложение для мониторинга в реальном времени, U-Fall, которое можно разделить на три основных раздела: интерфейсный, внутренний и коммуникационный модуль, в котором внешний и задний интерфейс независимо друг от друга производят обнаружение результатов. . Следовательно, совместное обнаружение увеличивает точность и снижает частоту ложных тревог.Другой важный эксперимент — это особенность приложения U-Fall, которое во время мониторинга состояния здоровья невольно обнаруживает сильное падение во время существующих умеренных ударов. В итоге полученные результаты говорят о том, что достигнута высокая чувствительность. Также было доказано использование тумана в качестве интеллектуального шлюза для предоставления услуг для вычислений некоторыми сложными методами, такими как встроенный интеллектуальный анализ данных и приоритетное хранилище [95].
Тематическое исследование, посвященное особенностям извлечения электрокардиограммы, играет очень важную роль в анализе сердечных заболеваний.В некоторых предварительных результатах мониторинга медицинской диагностики и анализа, где туманные вычисления достигают более 90% эффективности использования полосы пропускания с низкой задержкой при ответе в реальном времени [87], FAST [100] был предложен как метод приложения, который является распределенным система аналитики данных в мониторинге здоровья с датчиками на основе тумана для мониторинга и уменьшения количества инсультов. Другая прикладная структура предложила свои услуги для мониторинга особых заболеваний с помощью сенсорной сети зрелого тела в ближайшем узле на границе [101].Однако шлюзы, развернутые в тумане, в основном используются для улучшения всей системы здравоохранения за счет улучшенного QoS, такого как извлечение функций ЭКГ. Aazam и Huh [102] предложили приложение для смартфонов под названием Emergency Help Alert Mobile Cloud, которое работает в туманной среде для предварительной обработки и разгрузки для предоставления отчетов об ответных действиях в реальном времени в соответствующее отделение неотложной помощи (например, скорая помощь) с помощью уже имеющихся сохраненные контактные данные. Эти услуги могут стать лучшей системой помощи для определения мест происшествий, а также предоставить возможности для отслеживания пациентов.Dubey et al. [103] экспериментировали с использованием предварительно проанализированных данных для последующего сбора и анализа данных и анализа необработанных данных, собранных распределенными датчиками в интеллектуальном мониторинге здравоохранения. Ахмад и др. [104] представили структуру тумана как центральный слой между централизованным облаком и конечными пользователями (IoT) через систематизированную структуру. Поэтому решение безопасности, получившее название Cloud Access Security Broker, было введено как жизненно важная часть мониторинга здравоохранения на узлах тумана.
5.3. Игры
Появление облачных вычислений предложило компьютерные игры без наличия более чем одного игрока и необходимой структуры игрового оборудования; Таким образом, количество фасилитаторов и пользователей онлайн-игр стремительно растет.Ван и Дей [105] описали фреймворк мобильных игровых приложений на основе облачных серверов, где централизованный сервер работает со всей нагрузкой игры. В этом сценарии облачный сервер передает игрокам только игровые команды, но в этом случае сбои в системе возникают из-за высокой задержки и ограничений облачной структуры. В туманных вычислениях должно быть целевое QoS для достижения и обеспечения высокого игрового QoE [106], но низкая задержка и требования к работе в реальном времени новейших игровых приложений неизбежно подвергаются риску.Ли и др. [107] представили эксперимент, как обеспечить быстрое время отклика с низкой задержкой в играх с облачной обработкой, которая может улучшить взаимодействие с пользователем. Следовательно, была разработана соответствующая модель для лучшего прогнозирования или предварительной оценки требований в реальном времени для игровых входов. Была предложена другая структура с расширением облачных сервисов [108], которая может развертывать больше различных географически различных устройств, оснащенных интеллектуальными физическими ресурсами. Эти распределенные устройства кажутся туманными структурными узлами для лучшего облака QoE, а также в игровой среде граничного облака (туманного узла) в рамках высокого признания массовых многопользовательских онлайн-игр.Облегченный метод [109] описывает развернутые суперузлы для расширения обработки видеоигр в непосредственной близости от игроков или конечных пользователей с низкой задержкой и высокой пропускной способностью QoS. В этом эксперименте скорость кодирования собранных данных увеличивает согласованность воспроизведения и время окончания за счет подхода прогнозирования буфера.
5.4. Система интеллектуального светофора (STL)
Система интеллектуального светофора (STL) взаимодействует с несколькими датчиками тумана для мониторинга экземпляров для предотвращения аварий, сохранения устойчивого транспортного потока, сбора связанных данных для анализа и улучшения системы STL [ 2].Полученная проанализированная информация может быть использована для предотвращения возможных аварий с помощью предупредительных сигналов с подключенными автомобилями. Стойменович и Вен [56] оценивают систему для обнаружения и мониторинга с помощью камер видеонаблюдения, наличия машины скорой помощи с помощью аварийной сигнализации и аварийного освещения для систематической смены светофоров, чтобы разрешить проезжать через движение для автомобилей экстренных служб. Bonomi et al. [24] четко определили три основные цели системы STL: (i) устойчивое управление потоком трафика; (ii) предотвращение несчастных случаев; (iii) анализ полученных данных для анализа и улучшения системы STL.Случайные прерывания требуют ответа в режиме реального времени, в то время как получение данных и управление потоком трафика могут быть отнесены к меньшему приоритету для набора процессов в реальном времени. В этом сценарии устройства WAP и интеллектуальных светофоров могут быть развернуты вдоль дороги для предоставления услуг передачи данных в реальном времени, таких как передача данных от транспортного средства, транспортного средства к узлам тумана и узлов тумана к узлам тумана.
6. Возможности для анализа больших данных
Будущее революции и технологий развитого Интернета вещей будет играть ключевую роль в ИТ и ОТ в течение следующих двух-четырех лет.Таким образом, здесь имеет место большинство связанных решений, так как туманные вычисления и большие данные являются наиболее известными технологиями в ближайшем будущем, поскольку обеспечивают основу для конвергенции с помощью мобильности, ориентации на потребителя, прогнозной аналитики и баз данных в памяти. Поэтому мы обсудим проблемы аналитики больших данных Интернета вещей и возможности планирования процессов с помощью туманной структуры, а не обработки и хранения в централизованной облачной среде [110].
6.1. Возможности больших данных
Несколько десятилетий назад данные создавались и накапливались рабочим или служащими компании.С быстрым ростом Интернета пользователи генерируют свои собственные данные в Facebook и Twitter, и эти данные становятся больше, чем старые. Теперь наступил третий уровень этого прогресса, потому что теперь машины накапливают данные в зданиях по всем городам с полностью имплантированными датчиками, которые контролируют влажность, температуру и потребление электроэнергии с помощью интеллектуальных счетчиков. С другой стороны, спутник вокруг Земли следит за Землей 24 часа в сутки, делая снимки и собирая данные.Однако эти порядки превышают данные, накопленные пользователями. Таким образом, это переход от данных, сгенерированных сотрудниками, к данным, сгенерированным пользователем, а затем к данным, сгенерированным машиной. В первую очередь намерения очень важны для анализа данных для достижения эффективных операций и безотказных и эффективных производственных процессов в промышленности [7].
6.2. Революция больших данных
Революция больших данных постепенно набирает обороты, и нет возможности систематически накапливать и систематизировать интеллектуальные и интеллектуальные результаты для принятия лучших решений (например,g., приложения для мониторинга здравоохранения и промышленные управляемые IoT). Умные устройства, такие как носимые браслеты для упражнений, беспилотные автомобили и датчики мониторинга окружающей среды, в нашей жизни постепенно будут подключаться к цифровым технологиям. Эти подключенные устройства производят взрывоопасные пакеты данных. Согласно информации, представленной IDC и EMC, вся цифровая вселенная реплицируется каждые два года и к 2020 году будет генерировать 40 000 эксабайт данных [4]. Есть две ключевые проблемы, с которыми можно столкнуться в связи с ростом объема данных.Первый заключается в том, что компании продолжают цифровую трансформацию своих услуг с целью расширения конкурентного преимущества, в то время как продолжающийся взрыв устройств IoT определяется как второй [7].
На рисунке 5 представлен пример ежедневных оценок данных, полученных CISCO в 2017 году на основе крупномасштабных имплантированных IoT и IIoT с графическим представлением. Устройства и приложения Интернета вещей организуются с огромной скоростью из бесчисленных глобальных конечных точек. Согласно исследованиям [51], количество устройств Интернета вещей будет увеличиваться с 1.2 миллиарда, представленных в 2015 году, до 5,4 миллиарда подключенных устройств во всем мире к 2020 году. Этот разросшийся прогноз означает, что будет генерироваться огромнейший объем данных, и их следует анализировать на предмет накопления преимуществ и приложений пользователей QoS. Термин «большие данные» используется для обозначения этого большого объема данных. В соответствии с большими данными, которые можно разделить на источники информации большого объема, разнообразия и скорости [4, 51], требуются рентабельные и инновационные формы обработки информации.Итак, каков наиболее эффективный способ управления большими и сложными большими данными и их обработки, позволяющий лучше принимать решения, улучшать понимание и автоматизировать процессы? Для решения всех этих вопросов и проблем туманные вычисления становятся лучшим решением.
6.3. Аналитика больших данных Интернета вещей и промышленный рост
Промышленность и компании ежедневно сталкиваются со многими сложными операционными проблемами, такими как сложная цепочка поставок и приложения для движения, от ограничений оборудования до ограничений рабочей силы.Для производителей в решении проблем нет ничего нового. Однако с помощью аналитики больших данных Интернета вещей организации, занимающиеся сравнением, могут найти новые возможности для экономии затрат и получения доходов, вместо того, чтобы их поток данных становился непреодолимым препятствием. Аналитика помогает в операциях определить, что важно, понять, какие значения могут быть получены, и немедленно предпринять действия, чтобы зафиксировать эти значения. В частности, производители используют аналитику данных для прогнозирования зависимых отказов оборудования и повышения качества и реагирования рынка за счет координации расширенных и сложных цепочек поставок.Аналитика данных может лучше взаимодействовать со своими клиентами для разработки новых потоков доходов и улучшения функций продуктов и разработки новых продуктов. Можно сказать, что потоковая передача больших данных Интернета вещей представляет одну из самых больших возможностей [7]. Рисунок 6 характеризует преимущества аналитики больших данных при туманных вычислениях и демонстрирует некоторый прогресс в прогнозировании в качестве пятимерных новых целей в почти умном промышленном развитии за счет роста количества умных устройств пользователей.

6.4. Будущее обработки больших данных
Как выглядит успешное развертывание инфраструктуры туманных вычислений? Недавно описана завершенная вычислительная и сетевая инфраструктура для управления чрезвычайно большими объемами больших данных IoT, генерируемых конечными пользователями или устройствами [111].Туманные вычисления — это структура, которая является значительным расширением системы предварительной организации сети и облачных сервисов. Туманные и облачные вычисления работают вместе для создания ИТ-решений (например, для увеличения сетевых подключений, мощности процессора, управления безопасностью и аналитических платформ). Ранее сообщалось [86], что в некоторых экспериментальных результатах утверждался образец инфраструктуры Интернета вещей со смарт-устройствами, такими как мобильные телефоны, домашние шлюзы и т. Д. Эти устройства могут использоваться для параллельного анализа данных, но эта процедура может быть вредной при использовании приложений в будущем.Поскольку для управления аналитикой больших данных требуется огромный объем данных, некоторые организации задумываются о развертывании туманных вычислений. В то же время безопасность кластерных технологий становится открытой проблемой, вызванной динамическими особенностями SDN. Чтобы преодолеть требования крупномасштабных сетевых настроек, плоскость управления обычно реализуется как распределенный контроллер. Для решения вышеуказанных проблем недавно была предложена безопасная структура управления кластером на основе анализа больших данных для оптимальной плоскости управления [28].Соответственно, технология управления кластером управляет всеми типами разбирательств и должна поддерживать устойчивый статус глобальной сети, что в значительной степени приводит к большим данным в SDN. Одновременно с этим безопасность кластерной технологии становится открытой проблемой, вызванной динамическими особенностями SDN. Jayaraman et al. [112] предложили модель приложения, которая представляет собой расширяемую, гибкую, универсальную платформу на основе компонентов для аналитики в реальном времени. Это приложение под названием CARDAP может быть установлено в приложениях для анализа сложных распределенных мобильных данных (например,ж., зондирование и мониторинг окружающей среды в умных городах). CARDAP сочетает в себе ряд эффективных стратегий передачи данных путем анализа потоков данных в реальном времени в контексте сокращения и передачи данных.
Из рисунка 7 мы видим, что основной функцией приложения CARDAP является возможность разработки сгенерированной аналитики данных с подключением представленных компонентов с помощью файлов конфигурации XML на локальном устройстве. CARDAP состоит из пяти основных компонентов. (1) Компонент сбора данных использовал плагин и виртуальный датчик в качестве интерфейса для обработки потока данных.Сбор различных источников данных обеспечивается плагином и виртуальными датчиками вместе. (2) Менеджер аналитики данных обеспечивает доступ пользователей и разработчиков для развертывания определенных алгоритмов анализа данных. (3) Компонент открытого мобильного майнера применяет облегченную кластеризацию аналитических данных для обеспечения высокоскоростной потоковой передачи данных. Этот метод также обеспечивает максимальную точность анализа данных на основе существующих ресурсов. (4) Компонент приема данных позволяет приложениям передавать обработанные данные на любой связанный узел тумана или облако.(5) Диспетчер запросов и хранения обеспечивает возможность локального хранения аналитических данных, которые могут использоваться в критически важных операциях в реальном времени.

Мы считаем, что более эффективное развертывание инфраструктуры тумана будет происходить с помощью стороннего поставщика услуг (например, специальных сотовых мобильных сетей), который может развертывать узлы тумана и управлять ими для предпринимательской работы. С некоторыми обычными предпринимательскими трудностями при развертывании туманной структуры аналогичным образом сталкиваются организации, занимающиеся инфраструктурой частных данных.Вот почему мы описали предложение, которое представляет собой основу для построения гибридных ячеистых ИТ-сред [51], в которых данные производятся людьми, датчиками и устройствами на границе, которые могут быть безопасно соединены между собой через низкую задержку и высокоскоростные соединения. Этот проект называется архитектурой, ориентированной на взаимодействие [1]. В нем представлены все преимущества фреймворка тумана, а также он применим для всех типов функций, не относящихся к IoT, чтобы вывести аналитику больших данных на периферию базовой сети.Компании любого размера будут использовать ту или иную форму анализа больших данных для улучшения своей отрасли и будут связаны с цифровыми услугами. Поэтому предприятиям необходимо убедиться, что их ИТ-инфраструктура работает, чтобы справляться с ростом объема данных и всеми операциями для анализа больших данных Интернета вещей.
7. Возникающая эра тумана
Обсуждение функций туманных вычислений вводит и отделяет структуру туманных вычислений от CC, для новых технологических требований IoT.Соответствующая система с централизованным облаком, туман, выделяется вместе со следующими двумя величинами:
(1) Накопление важной информации и хранение данных в непосредственной близости от конечного пользователя, несмотря на то, что система хранения будет работать только с облачными данными. центр.
(2) Накопление значительного объема данных для необходимой обработки в более близком расположении конечного пользователя или устройств IoT для уменьшения функциональности обработки в облачной среде. Такая обработка и организованные функции могут улучшить следующее [113]: (i) Лучшая функциональность для анализа больших данных Интернета вещей, созданного конечными пользователями или устройствами Интернета вещей.(ii) Улучшенная функциональность для важных интеллектуальных операционных процессов для предлагаемых вариантов использования в ближайшем будущем (например, умные города, транспортные средства и интеллектуальные сети). (iii) Улучшенное управление с эластичностью для IoT, а также IIoT в контексте 4-й промышленной переоценки состояние на пути к следующему промышленному состоянию и превосходное использование облачных вычислений с его дополненной туманной сетью для анализа больших данных Интернета вещей [7].
7.1. Изучение сценариев использования в будущей работе
В связи с предыдущим рабочим обсуждением возникли некоторые вопросы, например, как собрать модули вместе, кто что делает и в какие сроки? Значительный структурный дизайн туманных вычислений поддерживает множество приложений, относящихся к IoT и IIoT, а также к тем вещам, которые часто обсуждаются в требованиях к технологии 5G и анализе больших данных [43].В частности, архитектура туманных вычислений имеет как плоскость данных, так и плоскость управления; каждый из них быстро увеличивает количество примеров на уровнях протокола до уровня приложения с физического уровня. (i) Fog Data Plane . Плоскость данных тумана работает на (i) контроле пропускной способности и кэшировании контента на границе, (ii) объединении простаивающих вычислений / пропускной способности / ресурсов / хранилища пользователя и локального содержимого, (iii) микроцентрах обработки данных и облачных хранилищах на границе и (iv) ) взаимная передача данных между устройствами.(ii) Самолет управления туманом . Плоскость управления туманом работает через (i) определение состояний сети, (ii) контролируемое облачное хранилище на уровне клиента, (iii) управление контентом сверху, (vi) RAN, управляемую вычислениями тумана, (v) управление сеансами и загрузкой сигналы на границе, (iv) аналитика больших данных IoT и потоковая передача данных в реальном времени, и (vii) клиентское управление HetNets.
Плоскость данных о тумане изучена более широко [10]. Здесь мы выделяем несколько тщательно продуманных случаев, которые демонстрируют проблемы и потенциал плоскости управления туманом.Мы также увидим, что туманные вычисления работают на иерархических и распределенных устройствах, осуществляя доступ на границе, и наблюдают за связанной работой между туманом и облаком, которые определены в следующих случаях [6]: (i) Балансировка нагрузки состояний LTE (в коммерческих развертывание) с некоторым дополнением пассивных экстентов (например, RSRQ), пропускной способности, динамической аналитики и интеллектуального анализа данных могут сделать вывод о количестве используемых блоков ресурсов в состоянии [114]. туманные вычисления для улучшения непосредственно структуры IoT и устранения зависимости от всей сети [115].(iii) Управление HetNets на стороне клиента (в стандартах 3GPP) при наличии различных сетевых компонентов. Существует ключевой атрибут, который существует в сотовых сетях [116], и в этом случае структура тумана и облака позволяет взаимодействовать в реальном времени через свой интерфейс, в то время как параметры времени, такие как наличие данных о стабильности RAT, могут передаваться из облака. . (iv) Облачное хранилище с иерархическим управлением пользователем (в бета-версии), используя дешевое облачное хранилище с контролем клиента для обеспечения конфиденциальности на узлах тумана, мы можем достичь лучших из обеих структур (облако и туман) для решения описанных проблем на основе о новой структуре IoT [6].Например, распространение байтов файла по нескольким общедоступным облакам путем разделения файлов в состоянии тумана может быть защищено и обеспечить конфиденциальность важной информации, даже если ключ шифрования будет утечкой [117]. (V) Обработка в реальном времени в AI (в бета-версии) — это рассмотрение виртуальной реальности, в которой большинство целей восстановления и обработки информации могут быть перенаправлены на связанные устройства, такие как некоторые на связанных телефонах, некоторые в хранилище умного дома и многие другие, а затем остальные на облако.Архитектура тумана может обрабатывать эти устройства параллельно с интеллектуальной иерархией местоположения [118]. (Vi) Будущее аналитики больших данных (в разрушительных бизнес-моделях) — лучшая производительность для успешного предприятия. ИТ-стратегия должна быть адаптирована к потребностям конкретной организации на основе наилучшего анализа данных. Используя соответствующий анализ данных и методы приоритезации, критические данные (которые требуют обработки в реальном времени) могут быть распознаны и обработаны в туманном узле для предоставления QoS конечным пользователям [111].
Гораздо больше случаев можно обсудить в контексте наступающей эры тумана, например, заимствование полосы пропускания у ближайших других бездействующих устройств или конечных пользователей, когда несколько устройств обрабатывают один и тот же узел [119], управление полосой пропускания на домашнем шлюзе [120, 121 ], распределенное формирование луча, где наличие тумана имеет некоторый физический уровень, например, с использованием многопользовательской MIMO, которая описана во время лабораторной демонстрации для повышения пропускной способности и надежности [122]. Все это может быть выполнено полностью на стороне клиента с помощью туманных вычислений и помогает решать задачи большой аналитики данных Интернета вещей.
7.2. Практически целевые варианты использования
7.2.1. Smart Grids
Предлагаемая в настоящее время работа в сценарии интеллектуальных сетей может быть связана с потребностями в энергии. В настоящее время мы видим прогресс в том, что энергия вырабатывается и контролируется обычными методами. Существуют также некоторые требования по сокращению контролируемых выбросов газа и изменению климата [123]. Cyber Physical Energy System [124] предлагается для повышения производительности и надежности, для эффективного производства и потребления энергии из сетей за счет более разумного управления спросом и предложением в рамках всей системы туманного интеллекта.Модельное приложение этой системы было реализовано на платформе тумана для поддержки мониторинга, реакции автомобиля и масштабируемости. В другой работе [125] описан важный инновационный энергетический надзор, реализованный со структурой тумана. Это может контролировать управление энергопотреблением в двух областях прототипов HEM и HVAC. Оба прототипа будут предоставлять услуги внутреннего управления энергопотреблением и управления энергопотреблением на уровне микросетей соответственно. Абдельвахаб и др. [126] объяснили усовершенствование дистанционного зондирования на основе облачной обработки для определения и агрегирования эксплуатационных данных интеллектуальной сети для QoS в интеллектуальной энергосистеме с помощью туманных вычислений.Характеристики облачных вычислений, которые предоставляют услуги пользователям и поставщикам напрямую, уже доказали свою неэффективность в отношении использования полосы пропускания.
7.2.2. Умные города
Умный город — еще одна из ключевых целей для приложений Интернета вещей со структурой на основе тумана, которая может варьироваться от автоматизированного управления дорожным движением до интеллектуального управления энергопотреблением в зданиях и домах. Цель состоит в том, чтобы преодолеть проблемы, связанные с быстрым ростом городов. Йи и др. [127] признали узлы туманных вычислений в закрытом месте, что является уникальным решением для проектов, близких к умным городам, а также имеющим расширения всех функциональных возможностей облачной структуры в интегрированной структуре для обеспечения возможности и соединения стремительно увеличивающихся интеллектуальных приложений с гибкими ресурсами.Китчин [128] описывает модель умного города, которая полностью контролирует повсеместную обработку данных для экономики, движимой модернизмом и творческой политикой. Структура IoT и платформы приложений для превращения города в умный город потребуют больших вычислительных мощностей и ресурсов хранения, а также столкнутся с проблемами взаимодействия. Умный город описывается [68] как система сообщества на краю, которая оптимизировала использование энергии и может обеспечить лучшее качество жизни за счет умной жизни граждан.Байерс и Веттервальд [129] определили сложность, которая связана с централизованным облаком, связанным с управлением дорожным движением, системой парковки и мониторингом окружающей среды, в качестве примера использования умного города. Комплексное исследование, описывающее тесную связь между туманом и большой аналитикой данных Интернета вещей [77], представляет собой иерархическую сетевую структуру тумана для поддержки огромного количества автомобильных компонентов и услуг для умных городов в будущей работе.
7.2.3. Транспортные средства с интеллектуальным подключением
Благодаря кумулятивному количеству транспортных средств со встроенными датчиками и принятию различных интерфейсов для связи, транспортные средства стали платформой для измерения окружающей среды для многих приложений, например, безопасности дорожного движения, мониторинга дорожного движения и погоды, поведения водителя и городского наблюдения. анализ.Кроме того, интеллектуальные соединяющиеся транспортные средства могут быть синхронизированы для эффективного считывания крупномасштабных данных. Такое направление требует огромных вычислительных, мощных и коммуникационных ресурсов. Wang et al. [130] недавно предложили виртуальную систему координации транспортного средства, основанную на концепции группового согласия для получения информации об окружающей среде. В частности, они предлагают алгоритм обнаружения для поиска оптимальных групп виртуальных транспортных средств. Затем, в сценарии теории согласия нескольких групп, они формулируют алгоритм координации для управления виртуальными группами транспортных средств для достижения гармонизации нескольких групп путем регулирования коммуникационной связи между виртуальными транспортными средствами.Наконец, точная информация об окружающей среде достигается за счет согласования нескольких виртуальных групп транспортных средств.
Подключенные транспортные средства — это часть умного города, где транспортные средства будут работать как узлы тумана на краю, чтобы определять ситуацию вождения, городские препятствия и новаторство в видеоматериалах. В этом случае прикладная работа [131] способствует соблюдению требований безопасности и вышеупомянутых требований. Атрибуты автомобильного облака значительно сравниваются с традиционной облачной структурой. Было предложено автомобильное вычисление тумана [132], где подключенное транспортное средство может действовать как туманный узел, и эта функциональность может задействовать ассоциацию многих устройств конечного пользователя.Автомобильный туман как структура туманных вычислений в транспортных средствах и окружении базовой сети для улучшения автомобильного вождения был расширен [93]. Ли и др. описывают VANET как MANET и будут использовать автомобили в качестве конечного узла для смартфонов. Архитектура планируется путем слияния VANET с SDN [73] для предоставления услуг на случай будущих проблем с VANET. Во время переполненных транспортных средств на парковке предлагаются некоторые решения [133] для недостаточного управления общей парковкой. Последствия моделирования указывают на эффективность и последовательность в мониторинге пустых парковочных мест.
8. Заключение и дальнейшая работа
Мы должны завершить обзор туманных вычислений, как распределенную и иерархическую структуру, имеющую запланированное хранилище, образы виртуальных машин (встроенный виртуальный кэш и временное хранилище) и развертывание сетевых ресурсов с дополнением функциональности CC. на пороге Интернета вещей. В этой работе представлены некоторые ключевые характеристики с устойчивыми общими идеями о возможных проблемах, например о том, как туманные вычисления могут расширить услуги CC на периферии. Следовательно, в нем проясняются некоторые варианты использования, которые вызвали необходимость туманных вычислений, особенно в отношении важности анализа данных в реальном времени для IIoT, как правило, в здравоохранении, STLS и интеллектуальных сетях.Наша работа подчеркивает последствия тумана и нарушения в трех основных аспектах: Интернет вещей, аналитика больших данных и хранилище. Сосредоточив внимание на будущем потенциале наступающей эры тумана, этот обзор предоставил некоторые почти неизбежные варианты использования, которые излагают некоторые направления исследований ближайшего времени и работу распределенных приложений для гибкости QoS инфраструктуры туманных вычислений. Вычисления тумана, имеющие некоторую зависимость от существующей ключевой технологии, могут быть разделены на категории, а именно вычисления (например, разгрузка вычислений и управление задержкой), связь (например,g., SDN, NFV и 5G) и хранилище (система предварительного кэширования и расширение хранилища). Туманные сети могли бы стать более интеллектуальными с развертыванием существующих ключевых технологий. SDN и NFV вместе могут повысить масштабируемость сети, а также снизить затраты, а миграция виртуальных машин в реальном времени (разгрузка вычислений) может решить проблемы ограничения ресурсов на периферийных устройствах.
Несмотря на множество возможностей туманных вычислений для обеспечения непрерывности бизнеса, повышения квалификации, снижения затрат и т. Д., На этапе управления промышленными данными также возникает множество проблем.Приложения IIoT были посвящены множеству исследовательских работ, и большинство из них были связаны с туманными вычислениями, безусловно, в первую очередь на развивающихся рынках, таких как производство или нефть и газ. Тем не менее, большинство исследовательских работ, которые все еще ожидают или не уверены в прогрессе и развитии умных городов, могут быть связаны с уже организованными комбинациями интеллектуальных зданий, STLS и сенсорных сетей мониторинга. Облако предоставляет услуги для глобальной связи, глобальной координации, тяжелых вычислений и огромной емкости хранилища, в то время как туман будет способствовать ориентированному на пользователя сервису, объединению пограничных ресурсов, быстрым инновациям и обработке в реальном времени [6].Эта трансформационная эпоха — интересная эпоха, чтобы начать тщательное изучение того, как может выглядеть туман и какие различия будут переданы миру виртуальных вычислений в следующие 10 лет.
Конфликт интересов
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов в отношении публикации этой статьи.
Благодарности
Эта работа поддержана Национальным фондом естественных наук Китая (№ 61472047).
Фемтохимия транс-азометана: комбинированное экспериментальное и теоретическое исследование — Diau — 2003 — ChemPhysChem
Исследована динамика диссоциации транс -азометана при возбуждении в состояние S ₁ (n, π * ) с полной энергией 93 ккал моль ⁻¹ с использованием масс-спектрометрии с фемтосекундным разрешением в молекулярном пучке.Переходный сигнал показывает противоположную особенность возбуждения накачки-зонда для УФ (307 нм) и видимого (615 нм) импульсов при перпендикулярной поляризации по сравнению с сигналом, полученным при параллельной поляризации: Возбужденный однофотонный запрещенный по симметрии процесс УФ-импульс доминирует при перпендикулярной поляризации, тогда как разрешенный двухфотонной симметрией процесс, инициированный видимым импульсом, преобладает при параллельной поляризации. При перпендикулярной поляризации мы обнаружили, что две связи CN молекулы разрываются ступенчато, то есть первая связь CN разрывается через ≈70 фс, затем вторая через ≈100 фс, с промежуточной охарактеризован.При параллельной поляризации было обнаружено, что первый разрыв связи CN происходит через 100 фс, причем интенсивность разрешенного по симметрии перехода на порядок превышает интенсивность запрещенного по симметрии перехода при перпендикулярной поляризации. Теоретические расчеты с использованием теории функционала плотности, зависящей от времени (TDDFT) и метода самосогласованного поля полного активного пространства (CASSCF), были выполнены для характеристики поверхности потенциальной энергии для основного состояния, низколежащих возбужденных состояний и катионных состояний. основное состояние на различных уровнях теории.Объединив экспериментальные и теоретические результаты, мы определили элементарные этапы механизма: начальная движущая сила сверхбыстрого процесса разрыва связи транс -азометана (при перпендикулярной поляризации) возникает из-за крутильного движения CNNC, инициированного вибронной электроникой. связь через механизм заимствования интенсивности для запрещенного по симметрии перехода n – π * . После этого крутильного движения и связанного с ним нарушения симметрии молекулы, при крутильном угле 93 может быть достигнуто коническое пересечение (CI) S ₀ / S ₁ .1 ° (прогнозируется на уровне теории CASSCF (8,7) / cc-pVDZ). Прохождение через S ₀ / S ₁ CI могло активировать асимметричное растягивающее движение CN, которое является ключевым движением для последовательных разрывов связей CN на фемтосекундной шкале времени.
Пространственные закономерности эктоферментной кинетики в зависимости от биогеохимических свойств в Средиземном море и концентрации используемого флуорогенного субстрата
Aluwihare, L.И., Репета, Д. Дж., И Чен, Р. Ф .: Основной биополимерный компонент растворенного органического углерода в поверхностной морской воде, Nature, 387, 166–169, https://doi.org/10.1038/387166a0, 1997.
Аминот, А. и Керуэль, Р.: Автоматическая дозировка питательных веществ в лесах. eaux marines, в: Méthodes d’analyses en milieu marin, Ifremer, Plouzané, 188, IBSN no. 978-2-7592-0023-8, 2007.
Арности, Ч .: Микробные внеклеточные ферменты и морской углеродный цикл, Анну. Rev. Mar. Sci., 3, 401–425, 2011.
Арриета Дж. М. и Херндл Дж. Дж .: Оценка разнообразия морских бактериальные β -глюкозидазы методом капиллярного электрофореза Зимография, Прил. Environ. Microb., 67, 4896–4900, 2001.
Азам Ф. и Лонг Р. А .: Морские снежные микрокосмы, Природа, 414, 495–498, 2001.
Azzaro, M., La Ferla, R., Maimone, G., Monticelli, L.S., Zaccone, R., and Civitarese, G .: Прокариотическая динамика и гетеротрофный метаболизм в глубоком конвекционная площадка Восточного Средиземного моря (южная Адриатическая яма), Продолж.Shelf Res., 44, 106–118, https://doi.org/10.1016/j.csr.2011.07.011, 2012.
Baltar, F .: Остерегайтесь «живых мертвецов»: бесклеточные ферменты и их Судьба, Фронт. Microbiol., 8, 2438, https://doi.org/10.3389/fmicb.2017.02438, 2018.
Baltar, F., Arístegui, J., Gasol, J.M., Sintes, E., and Herndl, G.J .: Свидетельства прокариотического метаболизма взвешенных твердых частиц органического вещества в темных водах субтропической Северной Атлантики, Лимнол. Океаногр., 54, 182–193, https: // doi.org / 10.4319 / lo.2009.54.1.0182, 2009a.
Балтар, Ф., Аристеги, Дж., Синтес, Э., ван Акен, Х. М., Газоль, Дж. М. и Херндл, Дж. Дж .: Прокариотическая внеклеточная ферментативная активность в отношении производства биомассы и дыхания в мезо- и батипелагических водах (суб) тропическая Атлантика, Environ. Microbiol., 11, 1998–2014, 2009б.
Боге, Г., Леспилет, М., Жаме, Д., и Жаме, Ж. -Л .: Роль морской воды DIP и DOP в контроле общей активности щелочной фосфатазы у N.W. Средиземное море (Тулон, Франция), Mar. Pollut. Bull., 64, 1989–1996, https://doi.org/10.1016/j.marpolbul.2012.07.028, 2012.
Bogé, G., Lespilette, M., Jamet, D., and Jamet, J. .-Л .: Отношения между активностью твердых частиц и растворимой щелочной фосфатазы и концентрация фосфора, растворенного в морской воде Тулонского залива (северо-запад Средиземное море), Mar. Pollut. Bull., 74, 413–419, https://doi.org/10.1016/j.marpolbul.2013.06.003, 2013.
Bogé, G., Lespilette, M., Джамет Д. и Джамет Дж. Л.: роль DOP в активность щелочной фосфатазы фракционированного по размерам планктона в прибрежных воды в северо-западной части Средиземного моря (Тулонский залив, Франция), март. Загрязнение. Бык., 117, 264–273, https://doi.org/10.1016/j.marpolbul.2016.11.037, 2017.
Карузо, Г., Монтичелли, Л., Ла Ферла, Р., Маймон, Г., Аззаро , М., Аззаро, Ф., Децембрини, Ф., Де Паскуале, Ф., Леонарди, М., Раффа, Ф., Заппал, Г., и Де Доменико, Э .: Паттерны прокариотической активности и изобилие среди Эпимезо и батипелагиали Южно-Центрального Тирренского моря, Океанография, 1, 1000105, https: // doi.org / 10.4172 / ocn.1000105, 2013.
Коует, Г.: Определение растворенного органического углерода (DOC) и азота (ДОН) высокотемпературным горением, в: Методы анализа морской воды, под редакцией: Grashoff, K., Kremling, K., and Ehrhard, M., edn. 3, Wiley-VCH Verlag, Weinheim, Baden-Württemberg, Germany, 407–420, 1999.
Céa, B., Lefèvre, D., Chirurgien, L., Raimbault, P., Garcia, N., Шаррьер, Б., Грегори, Г., Гильоне, Ж.-Ф., Барани, А., Лафон, М. и Ван Вамбек, Ф .: Ежегодное исследование бактериальной продукции, дыхание и эктоферментная активность в прибрежных водах северо-западного Средиземного моря: контроль температуры и ресурсов, Environ.Sci. Загрязнение. Р., 22, 13654–13668, https://doi.org/10.1007/s11356-014-3500-9, 2014.
Кристиан, Дж. Р. и Карл, Д. М .: Бактериальные эктоферменты в морских водах: Соотношение активности и температурные реакции в трех океанографических провинциях, Лимнол. Океаногр., 40, 1046–1053, 1995.
Chróst, R.J .: Микробные ферменты в водной среде, Springer-Verlag, Нью-Йорк, США, 1991.
Кроттеро К. и Дельмас Д. Экзопротеолитическая активность в атлантическом пруду. (Франция): оценки активности in situ, Aquat.Microb. Экология, 15, 217–224, 1998.
Диттмар, Т. Х., Черриер, Дж., И Людвичовски, К.-У: Анализ амино кислоты в морской воде, в: Практическое руководство по анализу морской воды, отредактировано: Вурл, О., CRC-Press, Бока-Ратон, Флорида, США, 67–78, 2009 г.
Энгель, А. и Гендель, Н .: Новый протокол для определения концентрация и состав сахаров в твердых и высокомолекулярных вес растворенного органического вещества (HMW-DOM) в морской воде, Mar. Chem., 127, 180–191, 2011.
Фанг, Дж., Чжан, Л., Ли, Дж., Като, К., Тамбурини, К., Чжан, Ю., Данг, Х., Ван Г. и Ван Ф. Континуум пьезофильных микроорганизмов ПОМ-ДОМ. (PDPMC) — Роль пьезофильных микроорганизмов в углероде глобального океана цикл, Sci. China Earth Sci., 58, 106–115, https://doi.org/10.1007/s11430-014-4985-2, 2015.
Фукуда, Р., Сохрин, Ю., Саотоме, Н., Фукуда, Х., Нагата, Т., и Коике, И.: Восточно-западный градиент эктоферментной активности в субарктической части Тихого океана: возможен регулирование цинком, Лимнол.Oceanogr., 45, 930–939, 2000.
Gazeau, F., Ridame, C., Van Wambeke, F., Alliouane, S., Stolpe, C., Irisson, J.-O., Marro, S. ., Grisoni, J.-M., De Liège, G., Nunige, S., Djaoudi, K., Pulido-Villena, E., Dinasquet, J., Obernosterer, I., Catala, P., and Guieu , C .: Влияние обогащения пылью на сообщества планктона Средиземноморья в нынешних и будущих условиях pH и температуры: экспериментальный обзор, Обсудить биогеонауки. [препринт], https://doi.org/10.5194/bg-2020-202, в обзоре, 2020 г.
Grossart, H.-P., Tang, K. W., Kiørboe, T., and Ploug, H .: Сравнение клеточно-специфическая активность между свободноживущими и прикрепленными бактериями с использованием изоляты и природные сообщества, FEMS Microbiol. Lett., 266, 194–200, https://doi.org/10.1111/j.1574-6968.2006.00520.x, 2007.
Guieu, C., и Desboeufs, K.: круиз PEACETIME, RV Pourquoi pas ?, https://doi.org /10.17600/17000300, 2017.
Guieu, C., D’Ortenzio, F., Dulac, F., Taillandier, V., Doglioli, A., Petrenko, A., Barrillon, S., Mallet, M., Nabat, P., и Desboeufs, K .: Введение: Исследования процессов на границе раздела воздух-море после атмосферных выпадений в Средиземном море — цели и стратегия океанографической кампании PEACETIME (май –Июнь 2017 г.), Biogeosciences, 17, 5563–5585, https://doi.org/10.5194/bg-17-5563-2020, 2020a.
Guieu C., Desboeufs, K., Albani, S. и др .: Набор биогеохимических данных, собранный во время круиза PEACETIME, https://www.seanoe.org/data/00645/75747/ (последний доступ: 7 апреля 2021), 2020b.
Guyennon, A., Baklouti, M., Diaz, F., Palmieri, J., Beuvier, J., Lebaupin-Brossier, C., Arsouze, T., Béranger, K., Dutay, J.C. ., и Мутин, Т .: Новое понимание экспорта органического углерода в Средиземном море на основе трехмерного моделирования, Biogeosciences, 12, 7025–7046, https://doi.org/10.5194/bg-12-7025-2015 , 2015.
Хопкинс, Т. С .: Физические процессы в бассейне Средиземного моря, в: Estuarine транспортные процессы, под редакцией: Кьерфве, Б., Университет Южной Каролины, Южная Каролина, США, 269–310, 1978.
Хоппе, Х.-Г .: Значение экзоферментной активности в экологии солоноватая вода: измерения с помощью метилумбеллиферил-субстратов, Mar. Ecol. Прог. Сер., 11, 299–308, 1983.
Хоппе, Х.-Г. и Ульрих, С .: Профили эктоферментов в Индийском океане: явления активности фосфатаз в мезопелагиали, Aquat. Microb. Ecol., 19, 139–148, 1999.
Хоппе, Х.-Г., Даклоу, Х., Карраш, Б.: Доказательства зависимости рост бактерий при ферментативном гидролизе твердых органических веществ в мезопелагический океан, мар.Ecol. Прог. Сер., 93, 277–283, 1993.
Кейл, Р. Г. и Кирчман, Д .: Растворенные комбинированные аминокислоты: химическая форма и использование морскими бактериями, Лимнол. Океаногр., 38, 1256–1270, 1993.
Кирхман Д.Л .: Включение лейцина как мера производства биомассы гетеротрофные бактерии, в: Справочник методов водного микробного экология, под редакцией: Кемп, П. Ф., Шерр, Б. Ф., Шерр, Э. Б., и Коул, Дж. Дж., Льюис, Бока-Ратон, Флорида, США, 509–512, 1993.
Кох, А.Л .: Олиготрофы против копиотрофов, BioEssays, 23, 657–661, 2001.
Койке, И. и Нагата, Т .: Высокая потенциальная активность внеклеточной щелочи. фосфатаза в глубоких водах центральной части Тихого океана, Deep-Sea Res. Pt. II, 44, 2283–2294, 1997.
Кресс, Н., Манка, Б., Кляйн, Б., и Депонте, Д.: Продолжающееся влияние измененная термохалинная циркуляция в Восточном Средиземноморье на распределение растворенного кислорода и питательных веществ: физико-химическое характеристика водных масс, Дж.Geophys. Рес.-Оушнс, 108, 8109, https://doi.org/10.1029/2002JC001397, 2003.
Кром, М. Д., Херут, Б., и Мантура, Р. Ф. К .: Бюджет питательных веществ для Восточное Средиземноморье: влияние на ограничение фосфора, Лимнол. Oceanogr, 49, 1582–1592, https://doi.org/10.4319/lo.2004.49.5.1582, 2004.
Lascaratos, A., Roether, W., Nittis, K., and Klein, B.: Последние изменения в глубоководное образование и распространение в восточной части Средиземного моря: a обзор, прог. Океаногр., 44, 5–36, 1999.
Леми, Р., Рошель-Ньюолл, Э., Ван Вамбек, Ф., Пизей, М.-Д., Ринальди, П., и Гаттузо, Ж.-П .: Сезонные колебания бактериальной продукции, эффективность дыхания и роста в открытом северо-западном Средиземном море, Aquat. Microb. Ecol., 29, 227–237, 2002.
Линдрот П. и Моппер К.: Высокоэффективная жидкостная хроматография. определение субпикомольных количеств аминокислот на предколонке флуоресцентная дериватизация с о-фтальдиальдегидом, Anal. Chem., 51, 1667–1674, 1979.
Malanotte-Rizzoli, P., Манка, Б. Б., Марулло, С., Рибера д’Алькала, М., Роутер, В., Теохарис, А., Конверсано, Ф .: Левантийское промежуточное звено. Группа экспериментов с водой (LIWEX): Левантийский бассейн — лаборатория для нескольких процессы образования водных масс, J. Geophys. Рес.-Оушнс, 108, 8101, https://doi.org/10.1029/2002JC001643, 2003.
Marañón, E., Van Wambeke, F., Uitz, J., Boss, ES, Dimier, C., Dinasquet, J., Engel, A. , Хэнтьенс, Н., Перес-Лоренцо, М., Тайландье, В., и Зенкер, Б .: Глубокие максимумы биомассы фитопланктона, первичная продукция и продукция бактерий в Средиземном море, Biogeosciences, 18, 1749–1767, https: // doi.org / 10.5194 / bg-18-1749-2021, 2021.
Мартинез Дж. И Азам Ф .: Аминопептидазная активность в морском хроококкоиде. цианобактерии, Appl. Environ. Microb., 59, 3701–3707, 1993.
Мартинес, Дж., Смит, Д. К., Стюард, Г. Ф., и Азам, Ф .: Изменчивость в эктогидролитическая ферментативная активность пелагических морских бактерий и их значение для обработки субстратов в море, Aquat. Microb. Экол., 10, 223–230, 1996.
Мисич, К., Поверо, П., и Фабиано, М .: Эктоферментные соотношения по отношению к распределение твердых частиц органического вещества (Море Росса, Антарктида), Microbial Ecol., 44, 224–234, https://doi.org/10.1007/s00248-002-2017-9, 2002.
Пионтек, Дж., Сперлинг, М., Нотиг, Э.-В., и Энгель, А .: Регулирование Активность бактериопланктона в проливе Фрама (Северный Ледовитый океан) в начале лета: Роль подачи органических веществ и температуры, J. Marine Syst., 132, 83–94, https://doi.org/10.1016/j.jmarsys.2014.01.003, 2014.
Placenti, F., Azzaro, M., Artale, V., La Ferla, R., Caruso, G ., Сантинелли, К., Маймоне, Г., Монтичелли, Л. С., Квинчи, Э. М., и Спровьери, М.: Биогеохимические закономерности и микробные процессы в Восточном Средиземноморье Глубокие воды Ионического моря, Hydrobiologia, 815, 97–112, https://doi.org/10.1007/s10750-018-3554-7, 2018.
Пулидо-Виллена, Э., Джауди, К., Дебёф, К., Ван Вамбек, Ф., Баррильон, С., Доглиоли, А., Петренко, А., Тайландье, В., Д’Ортенцио, Ф., Fu, F., Gaillard, T., Guasco, S., Nunige, S., Triquet, S., и Guieu, C.: Циклическое движение фосфора в верхних водах Средиземного моря (круиз мирного времени): относительный вклад внешних факторов. и внутренние источники, в рамках подготовки к Biogeosciences, 2021, специальный выпуск PEACETIME.
Раймбо, П., Пувесл, В., Диас, Ф., Гарсия, Н., и Семпере, Р.: Влажное окисление и автоматическая колориметрия 930 для одновременного определения органического углерода, азота и фосфора, растворенных в морской воде, Mar. Chem., 66, 161–169, 1999.
Рат, Дж., Шиллер, К., Херндл, Дж. Дж .: Эктоферментная активность и бактериальные динамика вдоль трофического градиента в Карибском море, Mar. Ecol. Прог. Ser., 102, 89–96, 1993.
Sala, M. M., Karner, M., Arin, L., and Marrassé, C.: Измерение эктоферментная активность как показатель дисбаланса неорганических питательных веществ в микробные сообщества, Aquat. Microb. Экология, 23, 301–311, https://doi.org/10.3354/ame023301, 2001.
Schroeder, K., Cozzi, S., Belgacem, M., Borghini, M., Cantoni, C., Durante, С., Петриццо А., Пояана А. и Чигджато Дж .: Постепенная эволюция Свойства биогеохимических и карбонатных систем в промежуточных водах Западное Средиземноморье, Фронт. Мар. Наук, 7, 375, https://doi.org/10.3389 / fmars.2020.00375, 2020.
Северин, Т., Соре, К., Бутриф, М., Дуау, Т., Кессури, Ф., Ориоль, Л., Капаррос, Дж., Пуджо-Пай, М., Дурье де Мадрон, X., Гарель, М., Тамбурини, К., Конан П. и Гильоне Дж. Ф .: Влияние интенсивного перемешивания водяного столба (0–1500 м) о разнообразии прокариот и активности в открытом океане конвекционное событие на северо-западе Средиземного моря, Environ. Microbiol., 18, 4378–4390, https://doi.org/10.1111/1462-2920.13324, 2016.
Шарп, Дж. Х .: Улучшенный анализ «твердых частиц» органического углерода и азот из морской воды, Лимнол.Oceanogr., 19, 984–989, 1974.
Simon, M., Grossart, H., Schweitzer, B., and Ploug, H .: Microbial Ecology of органические агрегаты в водных экосистемах, Aquat. Microb. Экология, 28, 175–211, https://doi.org/10.3354/ame028175, 2002.
Синсабо Р. и Фоллстад Шах Дж .: Эктоэнзиматическая стехиометрия и Экологическая теория, Annu. Rev. Ecol. Evol. С., 43, 313–343, г. https://doi.org/10.1146/annurev-ecolsys-071112-124414, 2012.
Сиоку-Франгу, И., Кристаки, У., Маццокки, М.Г., Монтрезор, М., Рибера д’Алькала, М., Ваке, Д., и Зингон, А .: Планктон в открытом Средиземном море: обзор, Biogeosciences, 7, 1543–1586, https: // doi .org / 10.5194 / bg-7-1543-2010, 2010.
Смит, Д. К. и Азам, Ф .: Простой и экономичный метод измерения скорость синтеза бактериального белка в морской воде с использованием 3H-лейцина, Пищевые сети морских микробов, 6, 107–114, 1992.
Смит, Д. К., Саймон, М., Олдридж, А. Л., и Азам, Ф .: Интенсивный гидролитический активность на морских агрегатах и последствия для быстрых частиц растворение, Nature, 359, 139–142, 1992.
Стокер, Р.: Морские микробы видят море градиентов, Science, 38, 628–633, 2012.
Тайландье, В., Приер, Л., Д’Ортенцио, Ф., Рибера д’Алькала, М., Пулидо-Виллена, Э .: Наблюдение с помощью профилирующего поплавка термохалинных лестниц в западной части Средиземного моря и воздействия о потоках питательных веществ, Biogeosciences, 17, 3343–3366, https://doi.org/10.5194/bg-17-3343-2020, 2020.
Tamburini, C., Garcin, J., Ragot, M., and Бьянки, А .: Гидролиз биополимеров. и производство бактерий при гидростатическом давлении окружающей среды через 2000 м водная толща в северо-западном Средиземноморье, Deep-Sea Res.Pt. II, 49, 2109–2123, г. https://doi.org/10.1016/S0967-0645(02)00030-9, 2002.
Tamburini, C., Garcin, J., and Bianchi, A .: Роль глубоководных бактерий в минерализация органических веществ и адаптация к гидростатическому давлению условия на северо-западе Средиземного моря, Aquat. Microb. Экология, 32, 209–218, https://doi.org/10.3354/ame032209, 2003.
Тамбурини, К., Гарель, М., Аль Али, Б., Мериго, Б., Криви, П., Шаррьер Б. и Будильон Г. Распространение и активность бактерий. и археи в различных водных массах Тирренского моря, Deep-Sea Res.Pt. II, 56, 700–714, https://doi.org/10.1016/j.dsr2.2008.07.021, 2009.
Testor, P., Bosse, A., Houpert, L., Margirier, F., Мортье, Л., Легофф, Х., Даусс, Д., Лабаст, М., Картенсен, Дж., Хейс, Д., Олита, А., Риботти, А., Шредер, К., Чигджато, Дж., Онкен, Р., Хеслоп, Р., Мур, Б., Д’Ортенцио, Ф., Майо, Н., Лавин, Х., де Фоммерво, О., Коппола, Л., Приер, Л., Тайландье, В., Дюрье де Мадрон, X., Буррен, Ф., Мани, Г., Дамьен, П., Эстурнель, К., Марсале, П., Таупье-Лепаж, И., Раймбо, П., Вальдман, Р., Буэн, М.-Н., Джордани, Х., Канио, Г., Сомот, С., Дюкрок, В., и Конан, П .: многомасштабные наблюдения глубокой конвекции на северо-западе Средиземное море зимой 2012–2013 гг. С использованием нескольких платформ, J. Geophys. Res.-Oceans, 123, 1745–1776, https://doi.org/10.1002/2016JC012671, 2018.
Группа Mermex: Реакция морских экосистем на климатические и антропогенные воздействия. форсирования в Средиземном море, Прог. Oceanogr., 91, 97–166, https://doi.org/10.1016/j.pocean.2011.02.003, 2011.
Тингстад, Т. Ф. и Расулзадеган, Ф .: Ограничение питательных веществ, микробиологический пищевые сети и «биологические C-насосы»: предполагаемые взаимодействия в P-ограниченном Средиземноморье, Mar. Ecol. Прог. Сер., 117, 299–306, 1995.
Толосан, О., Лами, Ф., Гарсин, Дж., Полихронаки, Т., и Бьянки, А .: Активность двухфазного внеклеточного протеолитического фермента в придонной воде и отложения в северо-западной части Средиземного моря, прибл. Environ. Микробл., 65, 1619–1626, 1999.
Unanue, M., Айо, Б., Агис, М., Слезак, Д., Херндл, Г. Дж., И Ириберри, Дж .: Эктоферментная активность и поглощение мономеров морским бактериопланктоном описывается двухфазной кинетической моделью, Microbial Ecol., 37, 36–48, https://doi.org/10.1007/s002489
8, 1999.
Ван Вамбек Ф., Кристаки У., Джаннакуру А., Мутин Т. и Souvemerzoglou, K .: Продольные и вертикальные тенденции бактериального ограничения фосфором и углеродом в Средиземном море, Microbial Ecol., 43, 119–133, https: // doi.org / 10.1007 / s00248-001-0038-4, 2002.
Van Wambeke, F., Taillandier, V., Deboeufs, K., Pulido-Villena, E., Dinasquet, J., Engel, A., Marañón , E., Ridame, C., и Guieu, C .: Влияние атмосферного осаждения на биогеохимические циклы в олиготрофной океанской системе, Обсудить биогеонауки. [препринт], https://doi.org/10.5194/bg-2020-411, на обзоре, 2020 г.
Райт, Р. Т. и Хобби, Дж. Э .: Использование глюкозы и ацетата бактериями и водоросли в водных экосистемах, Экология, 47, 447–464, 1966.
Вуст, Г .: О вертикальной циркуляции Средиземного моря, J. Geophys. Res., 66, 3261–3271, 1961.
Закконе Р. и Карузо Г.: Микробные ферменты Средиземного моря: взаимосвязь с изменениями климата, AIMS Microbiology, 5, 251–272, 2019.
Раздел: Разное
Навигация по записям
← Закрытый расширительный бак в системе отопления: Расчет объема расширительного бака для закрытой системы отопления Поделки для 1 класса из камней: Общие дети, г. Воронеж →
Добавить комментарий Отменить ответ
Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *
Комментарий *
Имя *
Email *
Сайт

Рубрики
Бумаги
Детские
Интересные
Поделки
Разное
Руками
Советы
custom footer text left
custom footer text right
2013 - 2024