Майнинг расчет: Что майнить на Nvidia GeForce GTX 1660 Super

Содержание

Расчет системы вентиляции и охлаждения для майнинговых ферм


Содержание

  Ранее мы писали статью по теме: вентиляция и система охлаждения для майнинга, а вернее об их необходимости. Если Вы еще не знакомы с информацией о том, зачем вообще нужна вентиляция и кондиционирование для майнинг фермы, какое именно оборудование подойдет для такого помещения, то Вам лучше начать с нее.
 

  Биткойны называют валютой будущего. Популярность криптовалюты стабильно растет. Технологии майнинга развиваются в нарастающей прогрессии, организация ферм со специализированным hardware, «железом», (н-р, типа ASIC) для последующей добычи bitcoin принимает глобальные масштабы. Эффективность добывания криптовалюты зависит не только от курса USD/BTC, но и от энергопотребления работающего оборудования – видеокарт, источников питания, серверов, вентиляции и т. д. Меньше энергопотребление – больше прибыль. 

 

Система вентиляции и кондиционирования – как избежать перегрева видеокарт

  Майнингом пробуют заниматься и аматоры на нескольких домашних компьютерах, пока счет за электричество позволит.

  И группы энтузиастов-единомышленников на сторонних серверах, и создатели дата-центров, или инвесторы в промышленные майнинговые фермы. Так как эта статья посвящена именно Вам, ребята, мы расскажем, как охлаждать майнинг ферму правильно.
 


Главные задачи, решаемые климатической системой при работе майнеров:

  • отвод тепла от работающей аппаратуры, 
  • удаление излишков тепла из помещения, 
  • обеспечение необходимой чистоты и уровня влажности воздуха, 
  • мониторинг состояния и режимов работы шахты.

Мы хотим проконсультировать Вас


  В интернете есть неприглядный пример, как для аматорской фермы в закрытом помещении устанавливался кондиционер с маленькой мощностью. Жара сохранялась, кондиционер не справлялся, счетчик электричества зашкаливал, и видеокарты скоро выходили из строя.  Приходим к понимаю, что для разных мощностей оборудования нужен профессиональный расчет системы вентиляции и кондиционирования с учетом теплопоступлений и возможностью контроля производительности.  

 

  Необходимо также рассчитать энергозатраты на работу системы кондиционирования и вентиляции, с учетом возможности использования холодного наружного воздуха, например, в холодное время года или в условиях северных широт или в горах. Ведь холодный климат позволят значительно экономить на охлаждении.

 
 

Расчет системы охлаждения для майнинга

  Расчет системы вентиляции и кондиционирования для видеокарт производится с учетом объема помещения и мощности имеющегося, и планируемого к установке при расширении мощностей, оборудования. 


  В основе ориентировочного расчета системы охлаждения принимается  формула: 


Q = V * ρ * Ср * ΔT, Вт

  • где Q тепловая мощность, теплопоступления от работающего оборудования;
  • V — расход воздуха от вентиляционной установки, м3
    /час;
  • ρ = 1,2 кг/м3 — плотность воздуха;
  • Ср = 1005 Вт/м3*К — теплоемкость воздуха;
  • ΔT — разница температур комнатного и приточного воздуха.


  То есть, подача свежего воздуха и вытяжка для майнинга должны обеспечить полноценный отвод тепла от всех работающих блоков (видеокарт) в стойках фермы (шахты) и поддержание допустимой рабочей температуры в помещении с оборудованием. 


  Учтем также, что летом и зимой мощность систем вентиляции и кондиционирования существенно отличаются. 
 

Расчет системы для зимнего периода

  Зимой наружный воздух должен подаваться в помещение подогретым до плюсовой температуры, что возможно благодаря рециркуляции и подогреву части холодного наружного воздуха выходящим горячим в вентиляционной установке – подогрев его не требуется. Входящий воздух может иметь даже 0 градусов при большом минусе снаружи.


  Необходимый расход воздуха для удаления излишков тепла зимой определяется по формуле:  


Vзима = Q * 3600 / (Cp * 1,2 *ΔT), м3 

 

  • где Q – суммарные теплопоступления, ориентировочно принимаются равными потребляемой мощности майнеров, Вт;
  • Ср = 1005 Вт/м3*К — теплоемкость воздуха;
  • ΔT  – разница температур на выходе и на входе, например, каждый процессор ASIC может нагреть воздух от 0 до 45-50 градусов.
     

  По величине необходимого расхода подбирается производительность вентиляционной установки.
 

 

Расчет системы для летнего периода

  Охлаждение ферм для майнинга летом, а именно расчет, производится по аналогичной формуле. Но за счет того, что воздух на подаче более теплый, например +20 °С,  потребуется бóльшая продуктивность оборудования для достижения необходимого предела +30 °С в помещении для удаления всех теплопоступлений.
 

Vлето = Q * 3600 / (Cp * 1,2 *ΔT), м3/ч,

  • где ΔT  – разница температур на выходе и на входе, например, (55 -20) градусов. 

  А для дополнительного охлаждения от + 30 °С до +20 °С на входе для нормальной работы оборудования  потребуется мощность по холоду кондиционера равная:

  • Qх = Vлето * Cp * ΔT * 1,2 / 3600, Вт,
  • где ΔT = (30-20)°С.


Что нужно учитывать при проектировании вентиляции и кондиционирования
  • Расчет системы вентиляции и кондиционирования для майнинга должен учитывать сезонные колебания разности наружной и внутренней температур воздуха, что влечет колебание энергонагрузки.
  • При расчете приточно-вытяжной вентиляции учитываются потери давления воздуха в длинных каналах, местные сопротивления и рассеивание через диффузоры или направляющие жалюзи.
  • Практически каждые 3-5 минут должна происходить полная смена воздуха в помещении на свежий. 
  • Температура видеокарты в работающем состоянии может достигать +80…+90 °C. Рабочий режим в помещении летом может достигать +30 °C. 
  • Разогретый воздух поднимается вверх под потолок, снизу он замещается  холодным воздухом. 
  • При проектировании вентиляции необходимо предусмотреть резервное питание, поскольку не допускается при перепадах или пропадании энергоснабжения прекращение работы комп’ютерного оборудования и системы охлаждения.
  • Автоматическое поддержание температурных параметров – наиболее экономически выгодный вариант для максимально производительной работы. Инверторное регулирование производительности компрессоров обеспечит снижение энергопотребления  кондиционеров.

Итоги

  Майнинг-фермы –энергозатратное предприятие. Даже небольшая домашняя вычислительная ферма из 6 видеокарт по 150Вт/ч потребит до 900 кВт электроэнергии. Это не считая затрат на вентиляцию. Но, чем больше мощность «железа», тем больше возможности роста вознаграждения. А без качественной вентиляции Ваши устройства  быстро выходят из строя, что моментально приводит к потере прибыли. Поэтому вентиляция помещения майнинг – ферм является неотъемлемой составляющей успеха шахт для добычи криптовалюты.

  Правильные формулы = правильные расчеты и знания!
 

Читаем дальше:

Process Mining «Ростелекому» в помощь

На первом этапе «Техносерв» помог заказчику интегрировать инструменты Process Mining в ИТ-ландшафт компании. Затем определены и исследованы потенциальные источники информации — автоматизирующие процесс информационные системы «Ростелекома» и хранящиеся в них цифровые следы процесса, такие как записи о поступившем обращении, выезде бригады, исполнении задачи.

С помощью настроенных экспертами «Техносерва» процедур интеграции и преобразования данных, в систему Process Mining загружено 196 млн записей об активностях, выполненных в рамках обработки 15,5 млн обращений. По ним восстановлена модель сквозного бизнес-процесса — его цифровой двойник — и выполнена итеративная проверка ее корректности. На основе модели специалисты «Техносерва» спроектировали и настроили аналитические отчеты, отображающие особенности процесса, его потенциальные узкие места и KPI в разрезе маршрутов движения обращений.

Ключевым этапом проекта стало формулирование гипотез об областях для оптимизации процесса. Из всего множества обращений выделено более 700 тыс. различных маршрутов обработки обращений и определено 9 эталонных сквозных сценариев. Проработка гипотезы включала обнаружение отклонения от эталонного сценария, проверку гипотезы с помощью технологии Process Mining, расчет ее эффекта на бизнес, анализ причин возникновения и разработку мер оптимизации с определением ресурсов. Всего сформулировано более 20 гипотез об узких местах, по-разному проявляющих себя в разных макрорегионах.

«Проект стал особенным для нас по нескольким причинам. Во-первых, это комплексность решаемых задач и применяемых технологий. Сейчас специалистам ПАО «Ростелеком» доступны, помимо классических возможностей Process Mining, также возможности мониторинга бизнес-процессов, применения встроенных инструментов Machine Learning и средств автоматического реагирования на обнаруженные проблемы в процессе. Второй значимый для нас фактор — масштаб процесса с точки зрения числа вовлечённых сотрудников и объема исследуемых данных. В рамках проекта мы существенно дополнили свою методологию проверки корректности данных и восстановления процесса. Третий значимый фактор — выполнение проекта в онлайн-формате. Запуск проекта и этап исследования процесса совпали с началом карантина, поэтому нам с коллегами из «Ростелекома» пришлось оперативно перевести взаимодействие в онлайн-каналы и научиться проводить обследование в удаленном режиме.

Это стало возможным только благодаря взаимной поддержке со стороны всех участников рабочей группы», — рассказал директор центра компетенций по системам управления ИТ и мониторинга компании «Техносерв» Алексей Николаев.

По его мнению, любой крупный оператор заинтересован, с одной стороны, в сохранении и наращивании абонентской базы, с другой — в оптимизации затрат. Процесс технической поддержки — один из ключевых для реализации стратегии в этом направлении. Это «лицо» оператора, с которым сталкиваются абоненты в процессе подключения и поддержки услуг. При этом это и один из самых массовых процессов с точки зрения участия сотрудников телеком-компании. Любая неоптимальность в работе, помноженная на число вовлеченных людей, дает существенный негативный экономический эффект.

«Анализ процесса классическими методами требует больших затрат и предполагает очень долгую обратную связь: оценка эффекта от применения любых изменений требовала бы затрат времени и сил на повторные аудиты. Process Mining привлекает возможностью автоматизации этого аудита, возможностью использования готовых паттернов анализа для быстрого обнаружения точек неэффективности, возможностью быстрой оценки влияния выполненных изменений. Реализация проекта заняла семь месяцев», — уточняет Алексей Николаев.

«C технической точки зрения самым сложным было объединение больших массивов данных из нескольких информационных систем. Технически проблем не было, но рабочей группе проекта потребовалось провести несколько итераций верификации данных для обеспечения требуемого уровня доверия менеджеров процесса к результатам анализа. Основные сложности были связаны с организацией рабочего процесса. Важная часть работ над проектом совпала с началом карантина, включая «нерабочие» недели. Но взаимодействие было оперативным: наши команды быстро переориентировались на различные онлайн-коммуникации, поэтому все заранее обговоренные сроки были четко соблюдены. Кроме того, при работе с подразделениями семи макрорегионов оператора подразумевалась необходимость подстраиваться под разные часовые пояса», — рассказывает Алексей Николаев.

«В рамках проекта сформулировано более 20 предложений по оптимизации процесса с потенциальным эффектом, существенно превышающим стоимость проекта. Теперь оператор может оптимизировать процесс по выбранным направлениям и оценивать эффект от реализации с использованием Process Mining. Также он может тиражировать опыт применения Process Mining на другие процессы», — считает представитель «Техносерва».

«Техносерв» как интегратор видит существенный рост интереса к практическому применению технологии. При этом у компаний, активно внедряющих новые, в том числе цифровые, продукты интерес чаще всего касается процессов работы с клиентами. То есть он ориентирован на задачи повышения скорости и вероятности продаж. Компании, работающие в промышленном или добывающем секторах, применяют Process Mining для оптимизации затрат в различных областях — в управлении закупками и платежами, в оптимизации обслуживания и ремонтов и т.д.», — заявил Алексей Николаев.

«Исследование процессов массового обслуживания в масштабах «Ростелекома» — очень серьезное по затратам и срокам мероприятие. Делать его вручную крайне сложно: к моменту, когда вся необходимая информация будет собрана и проанализирована, процесс часто может поменяться уже несколько раз. Применение технологии Process Mining позволило нам анализировать процесс быстрее и нагляднее, а оценивать результаты внесенных изменений — практически сразу после их применения. Важно, что мы заставили работать уже имеющиеся у нас данные, сделали на базе них новый сервис для бизнеса — менеджеры и владельцы процесса видят реальную картину процесса, могут получать оперативные оповещения об отклонениях в нем, — прокомментировал директор офиса операционной эффективности компании «Ростелеком» Михаил Курдин. — Всего лишь за семь месяцев слаженной совместной рабочей группы «Ростелекома» и «Техносерва», благодаря отличной организации управления проектом, высокому уровню технической компетенции экспертов «Техносерва» и созданной позитивной атмосфере, мы запустили платформу Process Mining, проанализировали один из наиболее масштабных процессов, сформировали свой центр компетенции по новой технологии».

Технология Process Mining является достаточно новой на рынке, а рынок формирующийся. Михаил Курдин объясняет, что общая эволюция компании в цифрового партнера для бизнеса и всего населения подталкивает внедрять все современные цифровые инструменты, позволяющие оптимизировать как собственные процессы, так и улучшать пользовательский опыт наших многочисленных клиентов.

«На этапе внедрения мы ставили перед собой прагматичные и достижимые цели — сформировать внутреннюю экспертизу для самостоятельного развития инструмента, а также окупить затраты на запуск проекта и задействованную инфраструктуру. Эти цели выполнены. Следующий этап — интеграция инструмента в повседневный процесс выработки управленческих решений, основанных на данных о ключевых бизнес-процессах. Основные фактические финансовые эффекты мы будем считать после реализации большей части уже внедряемых мероприятий, инициированных после проработки оптимизационных гипотез, сформированных и подтвержденных с помощью Process Mining», — добавил Михаил Курдин.

В пресс-службе ПАО «МТС» заявили, что основными областями применения Process Mining в телеком-компаниях являются функции, которые оставляют цифровой след, иллюстрирующий более чем 80% рабочего времени сотрудников. «Важно, чтобы результатом анализа была возможность повышения эффективности процесса, выраженная в деньгах. Это технические функции (все, что связано с операционными процессами, например обслуживание сети инженерами), ИТ-разработка (например, на основе данных из таск-менеджеров), организационные функции (например, техаренда, энергетика), закупки, клиентские функции (обслуживание и предоставление сервиса клиентам)», — ответили в пресс-службе МТС.

По мнению пресс-службы МТС, это позволяет повышать эффективность работы подразделений, как за счет повышения эффективности конкретных сотрудников, так и за счет организационных преобразований. Например, выявления периодов повышенной нагрузки, выявления трендовых и сезонных факторов в нагрузке и нахождения максимально эффективных способов работы с ними (к примеру, вынос части функций на аутсорс).

«На примере технических функций на основе анализа цифрового следа выявляются наиболее важные и редкие компетенции в компании и снижаются риски оттока этих специалистов, также выявляется уровень ручной работы и автоматизации различных функций, находятся наиболее интересные для автоматизации функции и сразу виден потенциальный экономический эффект: сколько людей занято решением конкретной функции, и в случае если автоматизация возможна за меньшие деньги, чем ФОТ сотрудников, то она имеет смысл. Это ведет к повышению эффективности за счет выявления инсайтов путем анализа данных цифрового следа о существующих бизнес-процессах для подразделений и отдельных сотрудников, построения на их основе ML- и AI-моделей, выявления конкретных функций и задач для автоматизации методами ML и AI и последующей их автоматизации, оптимизации расходов на ФОТ сотрудников за счет автоматизации рутинных задач», — заявили в пресс-службе МТС.

По данным пресс-службы ПАО «МегаФон», оператор активно использует Process Mining уже более двух лет и совместно с партнером создал собственный продукт, который работает на этой технологии. На данный момент с помощью инструмента проанализировано более 15 процессов различных направлений бизнеса. Инструмент позволяет увидеть потенциал повышения эффективности и улучшения бизнес-процессов. С прошлого года «МегаФон» пользуется инструментом и для анализа процессов обслуживания. Он уже дал первые положительные результаты — ускорился процесс решения вопросов клиентов.

Некоторые операторы, как, например, АО «ЭР-Телеком», не используют технологию Process Mining. «На данный момент нам достаточно аналитики существующих систем управления бизнес-процессами», — заявили в пресс-службе «ЭР-Телекома».

По мнению заместителя директора департамента телекоммуникаций по сервису ИТ-компании «Крок» Светланы Врублевской, применение технологии Process Mining будет иметь в телекоммуникационной отрасли высокую эффективность, поскольку она связана с большим количеством стандартизированных, но вместе с тем разноплановых бизнес-процессов по технической поддержке абонентов.

«Рассмотрим ситуацию. В одном контактном центре крупного оператора связи, как правило, работает несколько линий поддержки разных продуктов, таких как, например, голосовая связь, интернет или передача данных. На стыке этих линий поддержки нередко возникают проблемы, связанные с обслуживанием абонентов. Применение Process Mining может быстро выявить такие «узкие места», поскольку в отличие от ручного анализа технология опирается на объективные цифровые данные и позволяет исследовать различные бизнес-процессы целиком, а не только в рамках узких задач. Сейчас, когда увеличение потребления услуг операторов связи влечет за собой рост инфраструктуры и бизнес-процессов, востребованность Process Mining в телекоме будет расти. В целом же технология универсальна и может применяться практически в любой сфере, но наиболее актуальна она для отраслей с большим количеством разветвленных бизнес-процессов, таких как телеком, финансы, ретейл и т.д.», — рассказывает Светлана Врублевская.

«Process Mining применяется для выявления фактического бизнес-процесса, отклонения этого процесса от базового сценария и его последующего совершенствования. Технология востребована практически у всех представителей B2С-сегмента, в основе бизнес-стратегий которых заложен клиентоориентированный подход, — телеком-операторов, банков, ретейла, страховых и др. Специфика работы телеком-операторов тесна связана с большим количеством обращений клиентов, где каждый миг на счету, поэтому, когда есть стоп-факторы, препятствующие оперативному и качественному выполнению этих бизнес-процессов, на помощь приходит технология Process Mining, которая эти проблемы может устранить», — считает руководитель направления роботизации и заказной разработки Softline Станислав Маслов.

«Process Mining применяется в областях, где процессы четко не регламентированы. Поэтому использование технологии наиболее актуально скорее не в call-центрах, где автоматизируется первая линия, техподдержка и процессы, выстроенные как нигде лучше в компании, а в бэк-офисных процессах для задач, которые в том числе могут инициироваться и на уровне технической поддержки. Например, если возникает какая-то проблема, которую не может решить оператор на своем уровне, то в большинстве случаев он инициирует определенный процесс на уровне внутренних подразделений компании, а от того насколько правильно этот процесс выстроен, напрямую зависит скорость его решения и, как следствие, уровень лояльности клиента — чем быстрее твои проблемы решаются, тем ценнее сервис. При этом даже минимальный результат, которого можно добиться при внедрении такого решения за счет повышения качества обслуживания и увеличения количества обращений, позволит дать колоссальную эффективность на выходе», — рассказывает Станислав Маслов.

Он считает, что технология востребована на рынке, так как многие компании, в рамках цифровой трансформации, уже применили достаточное количество решений для автоматизации своих бизнес-процессов, которые ранее не были автоматизированы. «Однако это не означает, что в этих компаниях теперь все процессы выстроены таким образом, что правильно работают. Соответственно, с помощью Process Mining бизнес начинает поиск каких-то дополнительных процессов, которые еще не попали в поле зрения, и поиск проблемных мест в том, что было сделано ранее», — объясняет Станислав Маслов.

Отметим, что Process Mining названа наиболее перспективной технологией для повышения цифрового интеллекта по данным совм­ес­тно­го ис­сле­дова­ния Abbyy и PwC — Digital IQ 2020. Спрос на эти сис­те­мы мо­жет увеличить­ся на 140%. Та­кой ин­те­рес к ре­шениям обусловлен тем, что они поз­во­ляют оп­ре­делить потенциаль­ную эф­фектив­ность ИТ-про­ек­тов и прогнозировать воз­врат ин­вести­ций от тех­но­логий (см. новость ComNews от 3 февраля 2021 г.).

Расчет вентиляции, формула расчета вытяжной и приточной вентиляции помещения

Переоценить роль вентиляционных систем в современных зданиях просто невозможно. Благоприятный микроклимат, определяемый температурой, влажностью и подвижностью воздуха, способствует хорошему самочувствию людей, которые находятся в здании. Тогда как дефицит кислорода в помещении может спровоцировать гипоксию органов, в том числе, мозга. Кроме того, недостаточная тяга зачастую приводит к застойным явлениям, это особенно актуально для помещений с высоким уровнем влажности, — здесь могут появиться неприятные запахи, постоянная сырость, трудновыводимый грибок на стенах, также возможно гниение деревянных элементов, коррозия металлических.

Чрезмерная тяга тоже не лучший вариант, так как в этом случае заметно увеличивается объем воздушных масс, направляемых из помещений в атмосферу, — зимой это приводит к потере тепла и существенному росту затрат на отопление дома.

Расчет вентиляции: что нужно знать

Расчет вентиляции необходим для определения оптимального вида системы воздухообмена, ее параметров, которые смогут обеспечить сочетание энергоэффективности объекта и благоприятного микроклимата.

В соответствии со СНиП 13330.2012, 41-01-2003 расчет вентиляции осуществляют еще на стадии проектирования объекта. Другое дело, что не всегда созданная при строительстве объекта вентиляция оказывается эффективной.

Самый простой способ — проверка тяги с помощью пламени зажигалки или бумажных полосок. Если такая проверка не позволила сделать вывод о нарушении проходимости вентиляционных каналов, значит проблема в неправильно подобранном сечении.

Если вентиляция уже в доме есть, но она не способна обеспечить оптимальные условия, можно использовать дополнительное оборудование, например, бризеры. Современные модели бризеров характеризуются низким уровнем шума, высокой производительностью, имеют многоступенчатую систему фильтрации воздуха. Если же вы пока находитесь на этапе проектирования вентиляции, рекомендуем максимально внимательно подойти к расчетам, чтобы впоследствии не пришлось совершенствовать смонтированную систему.

Санитарные требования нормативных документов

Нормативы ГОСТ 30494-2011 определяют допустимые и оптимальные параметры качества воздушных масс с учетом назначения помещений.

В зависимости от назначения помещения и сезона определяются допустимая и оптимальная температура воздуха (от +17 до +27 °С), относительная влажность (от 30 до 60%), желаемая скорость воздуха (от 0,15 до 0,30 м/с). Кроме того, санитарные нормы регламентируют максимально допустимый уровень шума, чистоту воздуха, минимальный расход на одного человека свежего воздуха.

При расчете вентиляции в жилых помещениях используют удельные нормы для определения оптимального воздухообмена. Расчет вентиляционной системы на производстве осуществляется с учетом допустимой концентрации загрязняющих воздух веществ. Если на производстве качество и количество продукции определяется не производительностью сотрудников, а точностью режима технологии, в помещении поддерживаются параметры воздуха, подходящие для производственного процесса. Если же производительность определяют сотрудники в помещении, акцент смещается на создание благоприятных, комфортных условий для персонала.

Выписка из ГОСТ 30494-2011

 Таблица 1 — Оптимальные и допустимые нормы температуры, относительной влажности и скорости движения воздуха в обслуживаемой зоне помещений жилых зданий и общежитий

Период года

Наименование помещения

Температура воздуха, °С

Результирующая температура, °С

Относительная влажность, %

Скорость движения воздуха, м/с

оптимальная

допустимая

оптимальная

допустимая

оптимальная

допустимая, не более

оптимальная, не более

допустимая, не более

Холодный

Жилая комната

20-22

18-24
(20-24)

19-20

17-23
(19-23)

45-30

60

0,15

0,2

Жилая комната в районах с температурой  минус 31°С и ниже

21-23

20-24
(22-24)

20-22

19-23
(21-23)

45-30

60

0,15

0,2

Кухня

19-21

18-26

18-20

17-25

Не нормируется

Не нормируется

0,15

0,2

Туалет

19-21

18-26

18-20

17-25

Не нормируется

Не нормируется

0,15

0,2

Ванная, совмещенный санузел

24-26

18-26

23-27

17-26

Не нормируется

Не нормируется

0,15

0,2

Помещения для отдыха и учебных занятий

20-22

18-24

19-21

17-23

45-30

60

0,15

0,2

Межквартирный коридор

18-20

16-22

17-19

15-21

45-30

60

Не нормируется

Не нормируется

Вестибюль, лестничная клетка

16-18

14-20

15-17

13-19

Не нормируется

Не нормируется

Не нормируется

Не нормируется

Кладовые

16-18

12-22

15-17

11-21

Не нормируется

Не нормируется

Не нормируется

Не нормируется

Теплый

Жилая комната

22-25

20-28

22-24

18-27

60-30

65

0,2

0,3

Примечание — Значения в скобках относятся к домам для престарелых и инвалидов.


Расчет вентиляции: вытяжной и приточной

По способу работы вентиляционные схемы можно разделить на три группы: вытяжные (удаляющие использованный воздух), приточные (впускающие в помещение чистый воздух), и (рекуперационные совмещающие функции первой и второй категорий).

В любом случае при расчете вентиляции необходимо принимать во внимание множество факторов — это:

  • давление в воздушных каналах;
  • расход воздуха;
  • мощность подогревателя;
  • площадь сечения вентканалов.

Расчет вытяжной вентиляции: пример

Перед расчетом любой вентиляционной системы нужно изучить СНиП устройства вентиляции. В соответствии с нормами, объем воздуха для человека определяется его активностью. Так, при малой активности достаточно 20 куб.м./час, при средней активности человека расчетное количество воздуха увеличивается в два раза, при высокой активности — в три. Под активностью понимается время, которое человек проводит в помещении. Если человек большую часть времени проводит в комнате, выбирается максимальный параметр, если же человек заходит в помещение время от времени, для него достаточно будет 20 куб.м./час. Например, если мы рассчитываем вентиляцию для двух человек, один из которых постоянно находится в комнате, а другой появляется редко, мы получим значение 80 куб.м./час (сумма 60 и 20 куб.м./час).

Для расчетов нужно знать и кратность — полную замену воздуха в помещении в течение часа. Кратность определяется назначением помещений: в спальне кратность равна 1, в бытовых комнатах — 2, в подсобных помещениях, санузлах, на кухнях — 3.

Рассмотрим расчет вытяжной вентиляции на примере комнаты площадью 25 кв.м, в которой живет три человека.

Формула 1. L=V*K, где

  • V — это объем помещения;
  • K — кратность.

При этом, V=S*H, где

  • S — площадь помещения;
  • H — высота комнаты (стандартная высота равна 2,5 м).

Если подставить в формулу наши параметры, вычислим, что объем помещения будет равен 62,5 куб.м. Далее умножаем объем на кратность (2) и получаем 125 куб.м./час.

Формула 2. L=N*M, где

  • N — количество людей в помещении;
  • M — средняя активность этих людей (20, 40 или 60 куб.м./час, в зависимости от того, насколько много времени человек проводит в помещении).

Возьмем для расчета среднюю активность каждого (40 куб.м./час), умножим на 3 (человека), получим 120 куб.м./час.

Выбираем большее значение — это 125 куб.м./час.

Таким же образом необходимо рассчитать производительность вытяжной вентиляционной системы для всех помещений в доме.

Обычно унифицированные системы вентиляции делятся на три типа для простоты установки: квартирные (100-500 куб.м./час), для усадеб и коттеджей (1000-2000 куб.м./час), для промышленных и производственных объектов (1000-10000 куб.м./час).

Несколько слов про нагрев воздуха.

Если мы говорим про вентиляционные системы относительно региона их применения, становится очевидным, что без подогрева воздуха, поступающего в помещение, обойтись не удастся. Поэтому при проектировании вентиляционной системы мы рекомендуем выбирать приточную вентиляцию с обогревом воздуха, входящего в помещение.

Нагрев может осуществляться по-разному — электрическим калорифером, впуском воздуха возле печного или батарейного отопления. В соответствии с требованиями СНиПов температура поступающего воздуха не должна быть ниже 18 °С. Мощность воздухонагревателя необходимо рассчитывать с учетом наиболее низкой температуры в регионе.

Формула проста: Tmax = N/V*2,98, где

  • Tmax — максимальная температура нагрева помещения воздухонаревателем;
  • N — мощность воздухонагревателя;
  • V — расход воздуха в час;
  • 2,98 — постоянная переменная, коэффициент.

Вычисляем оптимальный диаметр вентиляционного канала.

После того, как все расчеты завершены, оптимальные характеристики подобраны, можно делать чертеж, строить план и подбирать необходимое оборудование.

Обратите особое внимание на сечение воздуховода — оно может быть прямоугольным и круглым. В случае, если вы имеете дело с прямоугольным воздуховодом, не забывайте о том, что соотношение его сторон не должно превышать 3:1, иначе в вентиляции практически не будет тяги, зато шума ожидается много.

Важнейший параметр — скорость в вентиляционной магистрали. На прямых участках скорость воздушных масс не должна быть ниже 5 м/с, на поворотах допускается падение скорости до 3 м/с (исключение для естественной вентиляции, здесь достаточная скорость 1м/час).

При расчете оптимального диаметра вентиляционных каналов эмпирически используют следующие параметры:

  • для жилых помещений на 1 кв.м. площади должно приходиться 5,5 кв.см сечения канала;
  • для производственных помещений этот параметр увеличивается чуть больше, чем в три раза — до 17,5 кв.см. на 1 кв.м. площади помещения.

Вместо вывода

Расчет вентиляции может проводиться разными способами. И результаты также могут получиться различными — при этом все они верны. Что выбрать? Это зависит от того, какую сумму вы готовы потратить на оборудование вентиляционной системы — расчеты по кратности и площади получаются более доступными в финансовом плане, чем расчеты по санитарным нормам. Но в последнем случае вы сможете рассчитывать на более комфортные условия проживания.

Ориентируйтесь на свои желания и финансовые возможности, а мы вам поможем подобрать оборудование и осуществить профессиональный монтаж. Мы работаем на отечественном рынке климатической техники с 2005 года, и сегодня прочно занимаем лидерскую нишу в своей сфере, предлагая клиентам широкий спектр услуг, гарантию высокого качества работ и доступные цены. В частности, у нас вы можете заказать расчет и установку вентиляционной системы «под ключ» — мы возьмем на себя решение всех вопросов, связанных с проектированием, комплектацией, монтажом вентиляционной системы, с пуско-наладочными работами, сервисным и гарантийным обслуживанием систем. Обращайтесь!

Micromine — Программа для 3D-моделирования месторождений

Выведите проектирование подземных горных выработок на новый уровень с помощью интегрированных возможностей проектирования, визуализации и оптимизации Майкромайн.

  • Объедините планирование и управление проходческим бурением с другими задачами проектирования ПГР, используя Майкромайн 2021.5.*
  • Проектируйте выемочные единицы, минимизируя разубоживание, не выходя за границы рудника
  • Выявляйте потенциальные риски безопасности, которые могут возникнуть в результате незапланированного пересечения подземных выработок с существующими скважинами

*доступно только клиентам с лицензией по подписке.

Инновационные инструменты оценки помогут Вам всегда занимать ведущие позиции в области моделирования ресурсов

  • Новые инструменты кластеризации с применением машинного обучения для быстрого и итеративного процесса оценки взаимосвязей минералов*
  • Автоматический расчет оптимального разбиения (декомпозиции) обеспечивает быстрый и простой способ для улучшенного определения ресурсов
  • Автоматическое создание бортов содержаний с помощью Полииндикаторного кригинга снижает время на анализ комплексных данных

*доступно только клиентам с лицензией по подписке.

Работайте с вашими условными моделями, не жертвуя скоростью ради точности

  • Более быстрый и простой в применении процесс Условного моделирования с точными данными на выводе, благодаря которому приложение Майкромайн заслужило репутацию лидера отрасли
  • Автоматическая выборка оптимальных параметров разбиения домена на основе вводных данных позволяет сразу приступить к построению рабочих моделей

Без колебаний принимайте грамотные решения с помощью программного приложения, которое может предугадать Ваш следующий шаг

  • После того как мы выпустили Майкромайн 2021, клиенты говорили нам, что представленный нами новый простой в использовании интерфейс помогает им работать более продуктивно, легко находить инструменты и настраивать рабочее пространство.
  • Мы также получили предложения клиентов по небольшим улучшениям интерфейса, поэтому мы сделали приложение Майкромайн 2021.5 ещё более простым и интуитивно понятным в применении. 
  • Вы найдете десятки улучшений, и мы знаем, что они сделают вашу работу еще более продуктивной, позволив вам использовать весь потенциал Майкромайн.

АСУ ГТК IT MINING

Настоящим в соответствии с Федеральным законом № 152-ФЗ «О персональных данных» от 27.07.2006 года свободно, своей волей и в своем интересе выражаю свое безусловное согласие на обработку моих персональных данных ООО «Синерго Софт Системс», зарегистрированным в соответствии с законодательством РФ по адресу: Кемеровская обл., г. Новокузнецк пр. Строителей, д. 91а, (далее по тексту — Оператор).

Персональные данные — любая информация, относящаяся к определенному или определяемому на основании такой информации физическому лицу.

Настоящее Согласие выдано мною на обработку следующих персональных данных:

  • Имя;
  • Фамилия;
  • Телефон;
  • E-mail;

Согласие дано Оператору для совершения следующих действий с моими персональными данными с использованием средств автоматизации и/или без использования таких средств: сбор, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), использование, обезличивание, а также осуществление любых иных действий, предусмотренных действующим законодательством РФ как неавтоматизированными, так и автоматизированными способами.

Данное согласие дается Оператору для обработки моих персональных данных в следующих целях:

  • предоставление мне услуг/работ;
  • направление в мой адрес уведомлений, касающихся предоставляемых услуг/работ;
  • подготовка и направление ответов на мои запросы;
  • направление в мой адрес информации, в том числе рекламной, о мероприятиях/товарах/услугах/работах Оператора.

Настоящее согласие действует до момента его отзыва путем направления соответствующего уведомления на электронный адрес [email protected]. В случае отзыва мною согласия на обработку персональных данных Оператор вправе продолжить обработку персональных данных без моего согласия при наличии оснований, указанных в пунктах 2 – 11 части 1 статьи 6, части 2 статьи 10 и части 2 статьи 11 Федерального закона №152-ФЗ «О персональных данных» от 26.06.2006 г.

особенности, выбор монет и расчет дохода

Добыча криптовалют продолжает захватывать мир, и, кажется, скоро в этом процессе наряду с процессорами и видеокартами, будут участвовать «умные» кофеварки с пылесосами. Мобильные устройства практически вытеснили настольные ПК и закономерно, что все больше людей интересуются можно ли майнить на ноутбуке.

Подробно об этом способе майнинга и его подводных камнях поговорим ниже в публикации.

Технические требования

Прежде всего, давайте определим, какие минимальные технические характеристики должен иметь ноутбук для майнинга ведь тот факт, что его можно носить с собой не означает пригодности к использованию на криптовалютах.

Сразу убираем начальные и топовые модели. Первые поставляются только с встроенными видеокартами, такими как Intel HD Graphics берущими нужный объем из оперативной памяти. Если добавить к этому энергосберегающие процессоры (CPU) получаем систему способную только к офисной работе и ничего более.


На другом полюсе модельных линеек находятся игровые варианты с дискретными видеокартами и может показаться, что здесь уже возможен майнинг с ноутбука, но не все так радужно:

  • Цена. HP Omen можно приобрести за 1400-1500$ и на других производителях ситуация не лучше. За такую сумму можно собрать полноценную ферму на 3-4 видеокарты, а производительность будет на несколько порядков выше.
  • Даже при дискретном исполнении, майнинг на видеокарте ноутбука будет происходить все равно медленнее, например, установленная в Omen GTX1060 дает в Ethereum хешрейт не больше 150-170 SOL/s при 300 SOL/s в настольном варианте. Встроенные видеокарты дают еще более худшие результаты.
  • Ограниченные возможности модернизации. Если возможность установки большей памяти или SSD встречается достаточно часто, то ускорить майнинг на слабом ноутбуке установив более мощные CPU/GPU, увы, не получится.

Проблемы охлаждения

Перед тем как майнить на ноутбуке давайте сравним систему вентиляции с обычной фермой:

Не нужно быть техническим экспертом, чтобы понять, что стоечный вариант будет охлаждаться лучше, а значит, оборудование прослужит дольше, даже при работе в запредельных режимах. Но ведь и ноутбук имеет два кулера и может их тоже хватит для поддержания нужной температуры?

Не стоит обольщаться показанной картинкой:

  1. Во-первых, подобную «роскошь», как еще один вентилятор, могут позволить себе только максимальные конфигурации с внешней видеокартой.
  2. Во-вторых, добыча криптовалюты на ноутбуке будет идти круглосуточно, что не предусматривалось разработчиками, которым нужно найти баланс между толщиной корпуса и производительностью.

Даже в самых требовательных играх второй кулер используется для страховки в наиболее пиковые моменты и большую часть времени отключен.

Для решения проблемы можно купить специальную подставку, но тогда увеличивается энергопотребление, и как мы увидим далее, при текущем уровне дохода от майнинга криптовалюты на ноутбуке это уводит проект не только в ноль, а даже в минус.

Подходящие монеты для добычи

Но если, несмотря на все перечисленные проблемы, все-таки хочется попробовать, что выбрать из сотен валют? Естественно майнинг биткоинов на ноутбуке не рассматриваем, как и Эфириума, но из вариантов с небольшой текущей сложностью и ориентацией на CPU пока есть перспективные монеты на текущий год.

В случае процессоров Intel, проверьте в BIOS разрешение на использование набора команд шифрования AES-NI. Иначе скорость майнинга через ноутбук упадет еще больше.

Кроме Monero, который за последние два года стал хитом добычи на CPU, выбор валют невелик – все больше получает распространение модель, когда вся эмиссия делается до официального запуска и вознаграждению по схеме «доказательство важности» (POI, Proof of Importance). Три популярных варианта:

  1. Bytecoin (BCN). Первая на алгоритме CryptoNote с повышенной анонимностью транзакции. Расчеты хоть и используют повышенный объем памяти, но все-таки менее ресурсоемкие, чем его «потомок» CryptoNight. Даже в 2018 году все еще можно запустить майнинг на ноутбуке с помощью бесплатного ПО Miner Gate, позволяющего объединить мощности CPU и GPU.
  2. Fantomcoin (FCN). Также использует CryptoNote, но с меньшим временем создания нового блока, в среднем время поиска уникального хеша занимает 60 секунд. Текущий курс составляет 0,11$ за монету и единственная проблема в низком уровне торговли на криптобиржах. Средний объем сделок редко превышает тысячу долларов, но в этом можно найти и плюсы: при активной добыче можно накопить достаточно FCN для манипулирования курсом или схемы pump и dump.
  3. DigitalNote (XDN). Первоначально называлась DarkNote чтобы подчеркнуть уровень анонимности, но затем чтобы избежать ассоциаций с «теневым» интернетом сменила название. Кроме расчетов предлагает пользователям услуги криптовалютного депозитария, где начисляются ежегодные проценты. Текущий курс составляет 0,02$ с общей капитализацией 180 млн. долларов. Ликвидный биржевой актив с активной торговлей внутри дня, и выбирая, что можно майнить на ноутбуке советуем обратить внимание на XDN, больше половины заложенных в систему монет уже добыто и после окончания они будут только расти в цене.

На какой доход рассчитывать?

Конкретные финансовые результаты майнинга на ноутбуках, кроме скорости перебора хешей, зависят от внешних факторов, таких как текущая сложность сети выбранной валюты, стоимости электроэнергии и других. Поэтому расчеты будут приблизительными, но в нашем случае имеется статистика для модели среднего уровня.

Как видим, характеристики достаточны для выполнения типовых офисных задач и даже игр, можно легко настроить ноутбук для майнинга, но результаты разочаровывают: на перечисленных выше валютах суточный доход не превышает одного доллара и это гораздо меньше настольного ПК, использующего аналогичный Core i5.

Из выше сказанного следует однозначный вывод, что начинать майнинг на ноутбуке невыгодно как с экономической, так и с технической точки зрения. Даже месяц такой жесткой эксплуатации заканчивается полным отказом компонентов охлаждения или видеокарты с последующим дорогим восстановлением, если таковое будет еще возможно.

Вентиляция и охлаждение майнинг фермы в Новосибирске и Бердске

Если у вас есть майнинг ферма или вы только решаете ее открыть, необходимо обязательно продумать вентиляцию и охлаждение помещения, где она будет находиться. Причина заключается в  высокой теплоотдачи видеокарт, которая достигает 100-120 градусов. Чтобы оборудование не перегревалось и нормально работало, необходимо обеспечить отток горячего воздуха и его охлаждение.

Требования при организации вентиляции майнинг фермы

  • Применение специальных вентиляторов, которые будут осуществлять обмен воздуха в помещении, так как бытовые вентиляторы делают только движение воздушных масс, не давая им застаиваться. А вентиляторы, встроенные в технику, обеспечивают только приток воздуха в корпус оборудования.
  • Забор воздуха в помещении необходимо организовать как можно выше, потому что горящий воздух поднимается к потолку. Приток же воздуха лучше сделать снизу.
  • Приток и отток воздуха должен быть одинаковым, что достигается правильным подбором вентиляторов, наиболее эффективные из них — канальные.
  • Необходимо осуществить организацию воздушных потоков так, чтобы воздух безпрепятственно двигался от пола к потолку по всему помещению.
  • Важно учесть изменение климата с зимы/на лето, чтобы можно было перенастроить систему.

Системы вентиляции и охлаждения майнинг фермы:

  • Система приточно-вытяжной вентиляции: с помощью вытяжной системы осуществляется отток горячих воздушных масс из помещения. Приток воздуха организован с улицы. Это самое экономичное решение на этапе монтажа системы вентиляции.

  • Система приточно-вытяжной вентиляции и кондиционирование.  Наиболее надежное решение, так как позволяет более эффективно управлять системой, что наиболее актуально в летнее время, когда на улице высокие температуры. Что гарантирует отсутствие перегрева оборудования.

Наши преимущества:

  • Квалифицированные специалисты.
  • Гарантия
  • Большой выбор современного  и надежного оборудования, из которого будет сделана система. Работаем только с проверенными производителями.
  • Качественный монтаж.
Наша команда имеет опыт по установке систем вентиляции для майнинговых ферм. Мы всегда готовы проконсультировать Вас по любым вопросам.

Мы готовы в кратчайшие сроки скомплектовать любой объект любой сложности, значительно сэкономив ваши время и деньги.

Телефон:   (383) 381-98-00 — Монтаж вентиляции бассейна

Вы можете оставить заявку по E-mail: [email protected]  

Похожие услуги

Калькулятор прибыли при майнинге криптовалют в сравнении с Ethereum

BT: 13,64 с
BR: 2,45
LB: 12 ​​905 406
7 143 023 228 млн

523,78 Тыс / с
-0,2%

0,0027
0,0027
0,05876500
(Binance)

-2,8%

254 353 381 044 долл. США
11 391,52 BTC
0,000157
0,000159
5,91 долл. США
4,90 долл. США
100% | 100%
100% | 100%
BT: —
BR: —
LB: —

40.16 Тыс / с
1,0%

0,000153
0,000159
1.77145331
(Nicehash)

-3,6%


72,75 BTC
0,000153
0,000159
5,88 долл. США
4,87 $
98% | 100%
101% | 100%
BT: 1 м
BR: 5,000.00
LB: 1,858,831
54 074 936

3,87 Тыс / с
4,5%

72.5418
75,8371
0,00000155
(Binance)

-3,8%

$ 533 531 312
64,31 BTC
0,000112
0,000118
4,35 долл. США
3,13 доллара США
72% | 74%
74% | 71%
BT: —
BR: —
LB: —

897,54 Гх / с
-22,0%

0,000099
0,000111
0.00264780
(Nicehash)

-11,0%


3,40 BTC
0,000099
0,000111
4,12 долл. США
2,90 долл. США
63% | 70%
73% | 72%
BT: 1 мес. 41 сек.
BR: 67,50
LB: 541 012
1 410 510 210 млн

13,97 Тыс / с
1,6%

0,7318
0,7438
0,00014918
(Хотбит)

3.8%

176 890 319 долл. США
14,76 BTC
0,000109
0,000111
4,11 долл. США
3,17 доллара США
70% | 70%
73% | 66%
BT: 13,4 с
BR: 3,10
LB: 13 209 124
291 694 802 млн

21,76 Тыс / с
0,0%

0,0827
0,0828
0,00126720
(Binance)

-6,2%

$ 6 044 501 960
557.97 BTC
0,000105
0,000105
3,89 долл. США
2,88 $
67% | 66%
69% | 66%

Nicehash-Autolykos
Autolykos

BT: —
BR: —
LB: —

585,18 Гх / с
-2,0%

0,000112
0,000099
0,00065752
(Nicehash)

13,2%


0.34 BTC
0,000112
0,000099
3,66 долл. США
2,72 доллара США
71% | 62%
69% | 66%

Nicehash-BeamV3
BeamHashIII

BT: —
BR: —
LB: —

211,86 кх / с
21,0%

0,000085
0,000082
0,001


(Nicehash)

3,7%


0.32 BTC
0,000085
0,000082
3,04 долл. США
2,03 доллара США
54% | 51%
56% | 54%
BT: 2 мес. 40 сек.
BR: 25,00
LB: 1 602 513
101,006

2,71 Гх / с
0,0%

6,2407
6,2407
0,00001300
(Bittrex)

1,1%

29 402 016 долл. США
2,19 BTC
0.000081
0,000081
3,01 долл. США
2,14 доллара США
52% | 51%
52% | 51%
BT: 1 м
BR: 40,00
LB: 1,342,328
21 398 225 000

356,64 кх / с
-7,2%

7,1337
6,6209
0,00001206
(Хотбит)

-2,9%

41 590 222 долл. США
24,63 BTC
0,000086
0,000080
2 доллара.96
1,95 $
55% | 50%
52% | 52%
BT: 58s
BR: 0,25
LB: 877,055
110 981

1,91 кг / с
80,0%

0,3150
0,5665
0,00013602
(Хотбит)

3,2%

54 204 224 долл. США
2,89 BTC
0,000043
0,000077
2,85 долл. США
1,99 доллара США
27% | 48%
51% | 46%
БТ: 14.98s
BR: 8.45
LB: 2 079 673
12 160

811,00 ч / с
1,8%

417.3056
424.7439
0,00000017
(Bittrex)

12,6%

1 990 665 долларов США
0.11 BTC
0,000071
0,000072
2,67 долл. США
1,74 доллара США
45% | 45%
46% | 44%
BT: 2 м
BR: 1,00
LB: 1,161,561
1 902 620 млн

15.86 Гх / с
1,4%

1,1505
1,1665
0,00006043
(Stex)

-4,6%

28 591 825 долларов США
7,44 BTC
0,000070
0,000070
2,61 долл. США
1,60 $
44% | 44%
46% | 44%
BT: 3 м 12 с
BR: 102,47
LB: 463 674
2,227,550

11,60 кх / с
-12,0%

30.9788
27,2528
0,00000250
(Gate.io)

-0,3%

31 572 853 долл. США
2,31 BTC
0,000077
0,000068
2,52 долл. США
1,59 доллара США
49% | 43%
30% | 27%
BT: 1м 59с
BR: 5.04
LB: 620 092
34 219 179

287,56 кг / с
-1,0%

28.8036
28,6386
0,00000231
(TradeOgre)

-0,4%

1 759 179 долл. США
0,05 BTC
0,000067
0,000066
2,45 долл. США
1,59 доллара США
42% | 41%
45% | 44%
BT: 9,87s
BR: 2,52
LB: 7,224,257
51 709 млн

10,48 Гх / с
0,8%

159,4834
160,7225
0.00000041
(Binance)

1,5%

97 192 406 долларов США
17,59 BTC
0,000065
0,000066
2,44 доллара США
1,43 $
42% | 41%
37% | 36%
BT: 4 мес. 17 с.
BR: 46,66
LB: 538 826
102 545 147

399,01 кг / с
-16,0%

89.1354
74.9369
0,00000087
(TradeOgre)

-3.4%

1 007 782 долл. США
0.11 BTC
0,000078
0,000065
2,41 долл. США
1,55 доллара США
49% | 41%
42% | 42%
Nicehash-Cuckatoo31
Кукушка31
BT: —
BR: —
LB: —

517,00 ч / с
-11,0%

0,000062
0,000064
0,03572558
(Nicehash)

-4.0%


0,02 BTC
0,000062
0,000064
2,38 долл. США
1,52 доллара США
39% | 40%
41% | 40%
BT: 12.82s
BR: 0.60
LB: 7,585,604
163 209 млн

12,73 Гх / с
4,6%

28,3859
29,6863
0,00000215
(Stex)

2,7%

4 501 368 долл. США
0.05 BTC
0,000061
0,000064
$ 2,36
1,36 $
39% | 40%
45% | 41%
BT: 2 м
BR: 6,00
LB: 819 052
136 000 000

1,13 Mh / s
5,2%

8.6734
9.1243
0,00000691
(TradeOgre)

-5,5%

2 986 586 долларов США
0,30 BTC
0.000060
0,000063
2,34 долл. США
1,47 $
38% | 40%
41% | 42%
BT: 12,87 сек
BR: 38,70
LB: 7,961,010
927 760 млн

72,11 Гх / с
2,7%

323.9587
332.6049
0,00000019
(Bitfinex)

-1,6%

18 077 527 долл. США
2,61 BTC
0,000061
0.000063
$ 2,33
1,33 $
39% | 40%
42% | 41%
BT: 12.79s
BR: 4.91
LB: 9 216 415
32 518 млн

2,54 Гх / с
5,7%

1,133,9670
1,195,8280
0,00000005
(Stex)

0,0%

87 709 долл. США
0,00 BTC
0,000057
0,000060
2 доллара.21
1,21 доллара США
36% | 37%
40% | 35%
BT: 1 мес. 14 с.
BR: 0,78
LB: 1 249 394
22 588

2,50 кг / с
-1,6%

15.0675
14.8239
0,00000391
(Хотбит)

5,5%

1 341 202 долл. США
0,01 BTC
0,000059
0,000058
2,15 долл. США
1,21 доллара США
38% | 36%
39% | 36%

Nicehash-CuckooCycle
CuckooCycle

BT: —
BR: —
LB: —

2.77 кх / с
-65,0%

0,000057
0,000056
0,00758797
(Nicehash)

1,7%


0,06 BTC
0,000057
0,000056
2,07 долл. США
1,13 $
36% | 35%
31% | 29%
BT: 15.3s
BR: 1.14
LB: 5 656 691
7 360

480,00 ч / с
-15,8%

95.0735
80,2739
0,00000068
(TradeOgre)

-2,3%

343 988 долл. США
0,00 BTC
0,000065
0,000055
2,02 долл. США
1,09 доллара США
41% | 34%
37% | 37%
BT: 21s
BR: 4,00
LB: 5,105,203
734 603 млн

34,98 Гх / с
7,6%

42,2326
45,4286
0.00000120
(Bittrex)

1,9%

133 345 188 долл. США
0,05 BTC
0,000051
0,000055
2,02 долл. США
1,01 доллара США
32% | 34%
35% | 33%
BT: 59s
BR: 4.80
LB: 1,427,056
21 890

3,04 кг / с
0,1%

95,8105
95,8831
0,00000055
(Stex)

0.0%

$ 145 898
0,00 BTC
0,000053
0,000053
1,95 долл. США
1,02 доллара США
34% | 33%
28% | 28%

Nicehash-NeoScrypt
NeoScrypt

BT: —
BR: —
LB: —

305,47 Mh / s
-1,0%

0,000052
0,000049
0,02210141
(Nicehash)

6.0%


0,01 BTC
0,000052
0,000049
1,82 долл. США
0,74 доллара США
33% | 31%
32% | 31%
BT: 1 м. 59 с.
BR: 6.11
LB: 891 203
2 537 054 383

21,32 Mh / s
6,1%

0,5989
0,6360
0,00007647
(TradeOgre)

-3,0%

40 662 748 долл. США
2.56 BTC
0,000046
0,000049
1,80 долл. США
1,01 доллара США
29% | 31%
32% | 32%
BT: 1 м 57 с
BR: 3.65
LB: 1,165,050
28 039,195

5,99 кг / с
-10,5%

18,7379
16,7832
0,00000280
(Graviex)

3,8%

1 064 344 долл. США
0,00 BTC
0.000052
0,000047
1,74 долл. США
0,80 долл. США
33% | 29%
31% | 29%
BT: 3 м
BR: 14,55
LB: 814 616
14 801 910

82,23 кг / с
3,3%

236.3320
244.0101
0,00000019
(TradeOgre)

-0,3%

70 376 627 долларов США
0,00 BTC
0,000045
0,000046
1 доллар.72
0,93 доллара США
29% | 29%
32% | 31%
BT: 1 мес. 30 сек.
BR: 4,00
LB: 1,626,756
3 698 715 млн

41,10 Гх / с
-2,6%

8,3910
8,1698
0,00000560
(Bittrex)

-1,2%

$ 8 838 229
0,28 BTC
0,000047
0,000046
$ 1,69
$ 0.69
30% | 29%
30% | 29%
BT: 1 м
BR: 6,00
LB: 1,871,060
68,813

9,40 кг / с
-5,3%

57,5498
54,5075
0,00000083
(Stex)

-5,7%

1 145 482 долл. США
0,08 BTC
0,000048
0,000045
$ 1,68
0,81 доллара США
30% | 28%
30% | 28%
BT: 2 м
BR: 37.50
фунтов: 912,115
1 022 594

69,81 кх / с
-2,7%

16,2345
15,7892
0,00000268
(Хотбит)

-4,1%

0
2,87 BTC
0,000044
0,000042
1,57 долл. США
0,70 доллара США
28% | 27%
28% | 28%
BT: 1 м
BR: 60,00
LB: 1,323,799
404 858

6.75 кх / с
-1,4%

5,8384
5,7574
0,00000728
(BitForex)

-0,9%

21 414 131 долл. США
22,77 BTC
0,000043
0,000042
1,55 долл. США
0,69 доллара США
27% | 26%
27% | 26%
Nicehash-Cuckatoo32
Кукушка32
BT: —
BR: —
LB: —

85.00 ч / с
18,0%

0,000041
0,000041
0,087

(Nicehash)

-1,8%


0,01 BTC
0,000041
0,000041
1,53 долл. США
0,66 доллара США
26% | 26%
27% | 27%
BT: 10 м 54 с
BR: 6,25
LB: 696,550
114 207 892

1,43 Mh / s
-4,8%

0.0364
0,0346
0,00119100
(Binance)

-2,7%

772 627 318 долл. США
52,82 BTC
0,000043
0,000041
1,53 долл. США
0,66 доллара США
28% | 26%
27% | 26%
BT: 1 м
BR: 50,00
LB: 1,947,265
0,808

57,85 Mh / s
-58,4%

2 936,9966
1,252,6394
0.00000003
(Graviex)

-0,2%

290 817 долл. США
0,00 BTC
0,000094
0,000040
1,48 долл. США
0,40 доллара США
60% | 25%
26% | 24%
BT: 1 м 2 с
BR: 40,00
LB: 3 768 628
27 214

1,89 Гх / с
-6,5%

72,6427
67,9295
0,00000059
(Bittrex)

1.2%

5 170 613 долларов США
0,38 BTC
0,000043
0,000040
1,48 долл. США
0,40 доллара США
27% | 25%
27% | 25%
BT: 2 мес. 50 с.
BR: 11 875,00
LB: 788 588
1,448,995

69,82 кГц / с
-8,5%

5 440,5089
4 977,7820
0,00000001
(Stex)

-4,8%

2 923 496 долл. США
0.03 BTC
0,000044
0,000040
1,48 долл. США
0,61 доллара США
28% | 25%
25% | 24%
BT: —
BR: —
LB: —

828,31 кг / с
21,0%

0,000039
0,000037
0,64688240
(Nicehash)

5,2%


0,42 BTC
0,000039
0.000037
1,38 $
0,51 доллара США
25% | 23%
24% | 24%
BT: 2 м. 58 сек.
BR: 10.01
LB: 633 877
0,609

14,70 Mh / s
17,2%

696.7417
797.1320
0,00000005
(Graviex)

-1,7%

25 860 долл. США
0,05 BTC
0,000032
0,000037
1 доллар.36
0,28 доллара США
20% | 23%
21% | 21%
BT: 12,22s
BR: 0,96
LB: 8,355,891
77,640 млн

6,35 Гх / с
-7,5%

94.8059
87.7774
0,00000038
(Graviex)

6,4%

274 953 долл. США
0,05 BTC
0,000036
0,000033
1,24 долл. США
0,23 доллара США
23% | 21%
23% | 24%
BT: 4м 45с
BR: 6.25
фунтов: 392 852
834,115

12,57 Гх / с
-0,8%

0,2713
0,2691
0,00012390
(Binance)

-2,7%

$ 55 634 520
9.06 BTC
0,000034
0,000033
1,23 долл. США
0,30 доллара США
21% | 21%
22% | 21%
BT: 2 м 1 с
BR: 285.95
LB: 1 009 792
72 109 900

595.95 кх / с
-4,3%

849.5676
813.5311
0,00000003
(TradeOgre)

0,0%

884 286 долл. США
0,01 BTC
0,000025
0,000024
0,90 долл. США
— 0,03 доллара США
16% | 15%
16% | 14%
BT: 1 м
BR: 2,55
LB: 1,661,674
48 659 661

810,99 кг / с
6,2%

22.2875
23,6658
0,00000095
(TradeOgre)

-1,5%

548 903 долл. США
0,03 BTC
0,000021
0,000022
0,83 долл. США
0,04 доллара США
13% | 14%
14% | 13%
BT: 10.0с
BR: 4.50
LB: 9 378 652
6 445 721 000

644,57 кх / с
-6,8%

7,7325
7,2044
0.00000308
(Binance)

-3,8%

56 338 392 долл. США
25,47 BTC
0,000024
0,000022
0,82 долл. США
— 0,04 доллара США
15% | 14%
14% | 14%
BT: 1 м 3 с
BR: 7.20
LB: 1 477 183
3,335

227,39 Mh / s
18,8%

106.9535
126.7508
0,00000017
(TradeOgre)

-1.2%

237 273 долл. США
0,00 BTC
0,000018
0,000022
0,80 долл. США
0,22 доллара США
12% | 14%
14% | 13%
BT: 1.16s
BR: 1.97
LB: 20,450,892
523 999 млн

450,87 Гх / с
-21,9%

4,7723
3,7351
0,00000571
(Gate.io)

-2,3%

181 788 673 долл. США
7.72 BTC
0,000027
0,000021
0,79 долл. США
— 0,07 доллара США
17% | 13%
14% | 13%
BT: —
BR: —
LB: —

1,07 Тыс / с
111,0%

0,000023
0,000020
0,00166232
(Nicehash)

17,3%


0,71 BTC
0,000023
0.000020
0,74 долл. США
— 0,12 доллара США
15% | 13%
13% | 13%
BT: 2 м 2 с
BR: 12,47
LB: 725 687
3,093

108,89 Mh / s
-4,0%

197.4285
189.7822
0,00000010
(Stex)

-3,1%

2 458 430 долл. США
0,91 BTC
0,000020
0,000019
$ 0.70
0,13 доллара США
13% | 12%
12% | 12%
BT: 22s
BR: 1,50
LB: 5,461,391
2 105 441 млн

95,70 Гх / с
-3,8%

5,5246
5,3134
0,00000341
(Bitfinex)

-0,0%

9 942 385 долларов США
0,15 BTC
0,000019
0,000018
0,67 долл. США
— 0 долларов.34
12% | 11%
11% | 10%
BT: 3 м 57 с
BR: 97,92
LB: 571 530
2 355 414 978

9,94 Mh / s
-2,3%

8,9415
8,7386
0,00000162
(TradeOgre)

-1,5%

1 654 349 долл. США
0,04 BTC
0,000014
0,000014
0,52 долл. США
— 0,41 доллара США
9% | 9%
10% | 9%
BT: 2м 36с
BR: 3.12
фунтов: 736 847
11,709

322,38 Mh / s
-4,0%

13,0841
12,5674
0,00000107
(Stex)

-2,9%

39 633 153 долл. США
0,00 BTC
0,000014
0,000013
0,50 долл. США
— 0,58 доллара США
9% | 8%
8% | 8%

Nicehash-CryptoNightR
CryptoNightR

BT: —
BR: —
LB: —

66.27 кх / с
7,0%

0,000013
0,000011
0,00550206
(Nicehash)

14,9%


0,00 BTC
0,000013
0,000011
$ 0,42
— 0,51 доллара США
8% | 7%
8% | 7%
BT: 3 м. 53 с.
BR: 5,00
LB: 6 304 099
191 832 млн

823,32 Mh / s
3,6%

182.7047
188,6369
0,00000002
(DoveWallet)

-55,6%

0
0,00 BTC
0,000003
0,000003
0,11 долл. США
— 0,90 доллара США
2% | 2%
2% | 2%
BT: 1 м
BR: 5,09
LB: 1,629,965
1,779 678 781

29,66 Mh / s
5,7%

0,3481
0,3675
0.00000612
(Bittrex)

-0,4%

$ 16,888,528
0,10 BTC
0,000002
0,000002
0,08 долл. США
— 0,56 доллара США
1% | 1%
2% | 2%
BT: 2 м 1 с
BR: 0,93
LB: 2 413 618
306 661 103 629

2,53 ГГц / с
-1,3%

0,0004
0,0004
0,00587600
(Binance)

-0.2%

3 909 126 846 долл. США
246,90 BTC
0,000002
0,000002
0,08 долл. США
— 0,57 доллара США
1% | 1%
1% | 1%
BT: —
BR: —
LB: —

256,08 МГц / с
-3,0%

0,000002
0,000002
0,00144820
(Nicehash)

-0,5%


0.38 BTC
0,000002
0,000002
0,07 долл. США
— 0,58 доллара США
1% | 1%
1% | 1%
BT: 15.56s
BR: 4.40
LB: 5 964 417
521,959 млн

33,55 Гх / с
3,8%

15,8017
16,4066
0,00000001
(Хотбит)

0,0%

67 145 долл. США
0,00 BTC
0.000000
0,000000
0,00 долл. США
— 1 доллар США
0% | 0%
0% | 0%

Стандартизированная оценка затрат на рекультивация (SRCE)

Невада Стандартизированная оценка затрат на рекультивация и файл данных о затратах

Стандартизированная оценка затрат на рекультивация штата Невада, версия 1.4.1 (SRCE) — это утвержденный агентством файл рабочей книги EXCEL, содержащий используемые стандартизированные данные о затратах. по модели SRCE для расчета требований к мелиоративному сцеплению.Модель SRCE можно загрузить со следующей веб-страницы: https://nvbond.org/ Эта веб-страница также содержит полезные функции, такие как часто задаваемые вопросы, комментарии и предложения пользователей, отчеты об ошибках и другую вспомогательную документацию, касающуюся SRCE.

Для правильной работы модели SRCE и расчета суммы гарантийного залога, приемлемой для Отдела охраны окружающей среды — Бюро горного регулирования и рекультивации (NDEP-BMRR), пользователь также должен загрузить файл данных о расходах с этой веб-страницы (см. ниже).Файл данных о затратах содержит региональные расценки на рабочую силу Дэвиса-Бэкона и применимые ставки на топливо, арендную плату за оборудование и т. Д., Которые являются исходными данными для модели SRCE. Вклады обновляются NDEP-BMRR ежегодно.

  • Обратите внимание, что файл данных о расходах совместим только с SRCE версии 1.4.1.

Затраты на мобилизацию и демобилизацию

Расчет затрат на мобилизацию и демобилизацию мелиоративного оборудования должен производиться для всех проектов.Удобный способ сделать это — загрузить файл калькулятора затрат на мобилизацию / демобилизацию ниже, который представляет собой рабочую книгу EXCEL, разработанную для оценки затрат на моб / демобилизацию в зависимости от расстояния до проекта от местоположения компании по аренде оборудования. Эта текущая рабочая тетрадь для мобов / демонстраций заменяет предыдущие версии и основана на R.S. Означает ставки оборудования и ставки рабочей силы Дэвиса-Бэкона. Рабочая тетрадь включает рабочие листы моб / демонстрацию, пилотную машину и сборку / разборку, которые используются для расчета общей стоимости моб / демонстрация.Затем общую стоимость моб / дембеля можно ввести на странице сводной стоимости модели SRCE.

Оценщик затрат на технологические жидкости и Оценщик дренажа при кучном выщелачивании

Стандартизированный оценщик затрат на технологические жидкости (PFCE) штата Невада для закрытия площадок кучного выщелачивания и хранилищ хвостов теперь доступен для загрузки (см. Ниже). Представители NDEP, BLM и промышленности совместно разработали PFCE, который представляет собой инструмент оценки для расчета сумм облигаций, необходимых для промежуточного управления текучей средой (IFM) и стабилизации технологической текучей среды (PFS).Связывание для IFM и PFS гарантирует наличие средств для управления технологическими жидкостями в хранилище кучного выщелачивания и хвостохранилища во время закрытия. Подробные определения IFM и фаз I-IV PFS доступны для загрузки ниже. PFCE использует стандартизированные рабочие бригады, оборудование, материалы и удельные затраты, которые будут обновляться ежегодно для расчета сумм облигаций на основе конкретных физических параметров площадки кучного выщелачивания или хвостохранилища, объема жидкостей и сроков, необходимых для IFM и PFS.Чтобы оценить временные рамки и объемы флюидов, которыми необходимо управлять, необходима модель для расчета кривых стока при кучном выщелачивании. Одной из таких моделей является оценка дренажа при кучном выщелачивании (HLDE), которую можно загрузить с веб-страницы BLM Nevada Mining and Minerals.

Хотя использование PFCE не требуется, операторы, использующие его в сочетании с моделью HLDE, могут сократить время подготовки для расчета компонентов IFM и PFS оценки затрат на рекультивацию; а также более быстрое время утверждения агентством за счет стандартизации затрат и методологий.

Доступные файлы для загрузки

SRCE и связанные инструменты
HLDE и связанные инструменты
PFCE и связанные инструменты
Другое

Экономика горнодобывающей промышленности: расчет доходов

Экономика

Прибыльность майнинга описывает норму прибыли майнера, основанную на его / ее затратах на майнинг и рыночной цене добытой криптовалюты.

Safex

• Чтение займет 4 мин.

Эта статья даст представление об экономике майнинга и соответствующих факторах, которые определяют основу затрат и прибыльность майнинга.Пример расчета покажет, как майнер может самостоятельно определить прибыльность майнинга, используя известные ключевые параметры.

Теория игр майнинга криптовалюты

Майнинг криптовалюты является прекрасным примером теории игр, где в большинстве случаев существует динамическое равновесие рыночной цены и средней стоимости майнинга монеты. Повышение рыночной цены приводит к увеличению рентабельности майнера. Исходя из этого, можно ожидать, что в добыче будет участвовать больше рабочих, поскольку они видят возможность получить прибыль.Снижение рыночной цены приводит к снижению рентабельности майнера. Исходя из этого, можно ожидать, что некоторые майнеры с высокой стоимостью майнинга будут вытеснены из сети, потому что они больше не приносят прибыли. Можно предположить, что временное сильное расхождение между рыночной ценой и средней стоимостью майнинга будет сокращено участниками сети в долгосрочной перспективе. Чем выше несоответствие, тем больше вероятность, что кто-то будет добывать, а не покупать на рынке — давление покупателей на рынок снижается — и тем более вероятно, что майнер будет продавать часть своего вознаграждения за майнинг для получения прибыли — давление продажи на рынок увеличивается.

Прибыльность майнинга и ее ключевые параметры

Прибыльность майнинга описывает норму прибыли майнера, основанную на его затратах на майнинг и рыночной цене добытой криптовалюты.

Соответствующими ключевыми параметрами, составляющими прибыльность майнинга, являются:

  • рыночная цена криптовалюты
  • дневная скорость эмиссии криптовалюты
  • ежедневный доход от комиссии за транзакцию
  • ежедневное потребление энергии майнинговой установкой
  • сгенерированный хешрейт установка для майнинга
  • общий хешрейт участников сети
  • цена электроэнергии, используемой для майнинга
  • амортизация стоимости установки для майнинга

Расчет рентабельности майнинга на основе ключевых параметров

В целом маржу прибыли можно определить как разница рыночной цены и стоимости майнинга.Эти два параметра составляют первое уравнение:

уравнение 1: маржа прибыли

Стоимость добычи на монету определяется ежедневными затратами на электроэнергию и ежедневными вознаграждениями за майнинг, что приводит ко второму уравнению:

уравнение 2: стоимость добычи

Ежедневная Затраты на электроэнергию могут быть получены из тарифа на электроэнергию и потребления энергии буровой установкой. Мы предполагаем, что установка работает 24 часа в сутки и может составить третье уравнение:

Уравнение 3: ежедневная стоимость электроэнергии

Ежедневное вознаграждение за майнинг может быть получено из дневной скорости эмиссии криптовалюты (вознаграждения за блоки), ежедневной транзакции доход от комиссии, хешрейт майнера и общий хешрейт сети.Майнер может спланировать свою стратегию майнинга, используя диаграмму истории хешрейта, и использовать ее результат для четвертого уравнения: история хешрейта

SFX (https://miningpoolstats.stream/safex) уравнение 4: ежедневное вознаграждение за майнинг

Наконец, ежедневное вознаграждение за майнинг прибыль может быть получена из размера прибыли и ежедневного вознаграждения за майнинг криптовалюты в пятом уравнении. Затем этот результат можно экстраполировать для оценки еженедельной, ежемесячной или годовой прибыли при допущении постоянных параметров:

Уравнение 5: дневная прибыль

Пример расчета с выбранными параметрами для SFX

В следующей таблице приведены выбранные параметры, которые используются для расчет рентабельности добычи, как указано выше.Примерная установка для майнинга оснащена 12-процессорным процессором AMD Ryzen 9 3900x, сборка и настройка которого были показаны в предыдущей статье фонда Safex — Plug and Play Safex Cash Cryptocurrency Mining. Иллюстрированная установка имеет средний хешрейт 12,5 кГц / с (12500 хешей в секунду) и среднее энергопотребление 150 Вт (0,15 кВт).

В следующей таблице представлены результаты расчетов рентабельности добычи полезных ископаемых. Относительная рентабельность добычи составляет примерно 96% на основе используемых значений параметров.Можно ожидать, что краткосрочная прибыльность будет значительно колебаться из-за изменения рыночной цены криптовалюты и непостоянных общих усилий по майнингу сети.

При заданных параметрах на сегодня, 8 июля 2020 г., ваша ежедневная награда за майнинг SFX составляет 0,917 доллара в день.

Сравнение с рентабельностью майнинга для XMR

В следующих таблицах приведены соответствующие значения ключевых параметров и результаты расчетов рентабельности майнинга для XMR с той же настройкой оборудования.Относительная рентабельность добычи составляет примерно 42% .

Зависимость прибыльности от стратегии майнера

Пример расчета дает краткосрочную прибыльность для майнера, который хочет получать прибыль регулярно для покрытия затрат или по другим причинам. Однако, если майнер не планирует продавать свои награды за майнинг, но планирует удерживать их в долгосрочной перспективе, его прибыльность может значительно измениться со временем в зависимости от долгосрочного роста цен на криптовалюту.Более того, долгосрочная прибыльность зависит от срока службы буровой установки или ее стоимости при перепродаже через определенный промежуток времени. Если майнер планирует вести добычу в долгосрочной перспективе, удерживать свои награды за майнинг и, наконец, перепродать буровую установку, то он / она может рассчитать свою общую прибыль как таковую:

уравнение 6: общая прибыль после определенного временного интервала

Mining of Gram -Отрицательные поверхностно-активные ферменты-кандидаты путем последовательного расчета физико-химических свойств

DOI: 10.3389 / fmicb.2021.660403. Электронная коллекция 2021 г.

Принадлежности Расширять

Принадлежности

  • 1 Departamento de Biotecnología Microbiana y de Plantas, Centro de Investigaciones Biológicas Margarita Salas (CIB-CSIC), Мадрид, Испания.
  • 2 Centro de Investigación Biomédica en Red de Enfermedades Respiratorias (CIBERES), Мадрид, Испания.
Бесплатная статья PMC

Элемент в буфере обмена

Роберто Васкес и др. Front Microbiol. .

Бесплатная статья PMC Показать детали Показать варианты

Показать варианты

Формат АннотацияPubMedPMID

DOI: 10.3389 / fmicb.2021.660403. Электронная коллекция 2021 г.

Принадлежности

  • 1 Departamento de Biotecnología Microbiana y de Plantas, Centro de Investigaciones Biológicas Margarita Salas (CIB-CSIC), Мадрид, Испания.
  • 2 Centro de Investigación Biomédica en Red de Enfermedades Respiratorias (CIBERES), Мадрид, Испания.

Элемент в буфере обмена

Полнотекстовые ссылки Опции дисплея CiteDisplay

Показать варианты

Формат АннотацияPubMedPMID

Абстрактный

Фаговые (эндо) лизины на сегодняшний день являются одним из наиболее многообещающих способов выхода из нынешнего кризиса устойчивости к антибиотикам.Лизины в качестве единственного терапевтического средства или в качестве дополнения к обычной химиотерапии антибиотиками уже вступают в поздние клинические фазы, чтобы получить разрешение регулирующих органов. Даже старая парадигма неспособности лизинов атаковать грамотрицательные бактерии извне уже преодолена множеством способов: либо с помощью инженерных подходов, либо путем исследования естественных механизмов, с помощью которых некоторые лизины дикого типа могут взаимодействовать с бактериальными бактериями. поверхность. Такая врожденная способность некоторых лизинов связана с антимикробными пептидоподобными (AMP) участками, которые сами по себе являются важным источником новых противомикробных препаратов.Однако в настоящее время многие усилия по поиску новых кандидатов в противомикробные препараты на основе лизина основываются на экспериментальных проверках. В этой работе мы провели биоинформатический анализ С-конца коллекции лизинов от фагов, инфицированных грамотрицательными бактериями рода Pseudomonas . Посредством вычисления физико-химических свойств вероятность таких областей быть AMP была оценена с помощью прогнозирующей модели k -ближайших соседей ( k NN). Таким образом, из исходной базы данных было получено подмножество предположительно взаимодействующих с мембраной лизинов.Два из таких кандидатов (названные Pae87 и Ppl65) были проспективно протестированы на муралитическую, бактериолитическую и бактерицидную активность. Было обнаружено, что оба они обладают активностью против Pseudomonas aeruginosa и других грамотрицательных бактериальных патогенов, что подразумевает, что прогнозирование AMP-подобных областей может быть полезным подходом к добыче фаговых лизинов для разработки и разработки противомикробных или противомикробных компонентов. для дальнейшего проектирования.

Ключевые слова: Грамотрицательные бактерии; Синегнойная палочка; противомикробные препараты; биоинформатический анализ; ферментные препараты; ферментная добыча; лизины.

Авторские права © 2021 Васкес, Бланко-Ганян, Руис и Гарсия.

Заявление о конфликте интересов

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

Цифры

РИСУНОК 1

Различия между антимикробными пептидами (АМП)…

РИСУНОК 1

Различия между антимикробными пептидами (AMP) и случайными пептидами, не относящимися к AMP. (A) Распределения разные…

ФИГУРА 1

Различия между антимикробными пептидами (AMP) и случайными пептидами, не относящимися к AMP. (A) Распределение различных физико-химических свойств среди AMP (зеленый) и не-AMP (фиолетовый) в пределах 𝕊 AMP . ES, размеры эффекта. (B) Оптимизация числа соседей k для алгоритма прогнозирования k NN, созданного для различения AMP и не-AMP.Пунктирными линиями отмечены координаты точки оптимальной точности. (C) Кривая рабочих характеристик приемника (ROC) модели k NN (TPR, частота истинных положительных результатов; FPR, частота ложных срабатываний). Показаны лучшая точка отсечения вероятности AMP на основе ROC для классификации (обозначенная пунктирными линиями) и значение площади под кривой (AUC). (Г) k Прогноз на основе NN 𝕊 TEST . Пунктирная линия представляет порог вероятности AMP для классификации на основе лучшей точки ROC.Обеспечиваются чувствительность (Sen.), специфичность (Spe.) И точность (Acc.).

РИСУНОК 2

Прогнозирование AMP в пределах…

РИСУНОК 2

Прогнозирование AMP на C-конце (C-t) лизинов. (A) Клемма C AMP…

ФИГУРА 2

Прогнозирование AMP на C-конце (C-t) лизинов. (A) Прогнозирование C-концевого AMP на лизинах от G + или G- инфицирующих фагов в пределах 𝕊 LYS . Пунктирная линия представляет точку отсечения вероятности AMP для классификации, полученную на основе наилучшей точки ROC. Отображаются проценты наблюдений, соответствующих G- выше или ниже порога классификации. (B) Прогнозирование AMP в пределах 𝕊 PSE . Горизонтальная пунктирная линия — значение точки отсечения классификации. (C) Дальнейший скрининг AMP-положительных записей 𝕊 PSE . Показаны средний гидрофобный момент (HM) и чистый заряд на остаток (NCPR) для С-концевого участка лизинов, а также идентификаторы GenBank ID этих кандидатов выше выбранных пороговых значений (HM ≥ 0,31 и NCPR ≥ 0,13. ).

РИСУНОК 3

Схемы литических кассет…

РИСУНОК 3

Схемы литических кассет фагов (A) JG004 и (B) PPpW-3.…

РИСУНОК 3

Схемы литических кассет фагов (A) JG004 и (B) PPpW-3. Все предполагаемые заявленные функции были предложены на основе результатов биоинформатического анализа, изображенных под каждой открытой рамкой считывания (ORF). Крайние правые жирные цифры указывают размеры генома фага. Вертикальными числами отмечены координаты соответствующих ORF.

РИСУНОК 4

Множественные выравнивания последовательностей Pae87,…

РИСУНОК 4

Множественное выравнивание последовательностей Pae87, Ppl65 и других известных лизинов, принадлежащих к…

РИСУНОК 4

Множественное выравнивание последовательностей Pae87, Ppl65 и других известных лизинов, принадлежащих к одним и тем же семействам ферментативно активных доменов (EAD).Консервативные аминокислоты (аа) окрашены, и также показаны архитектуры доменов, присутствующие среди проанализированных лизинов, и соответствующие матрицы процентной идентичности.

РИСУНОК 5

Анализ активности Pae87 и Ppl65…

РИСУНОК 5

Анализ активности Pae87 и Ppl65. (A) Муралитическая активность в отношении Ремазола бриллиантового синего (RBB), меченного…

РИСУНОК 5

Анализ активности Pae87 и Ppl65. (A) Муралитическая активность в отношении очищенного ремазола бриллиантового синего (RBB), меченного P. aeruginosa PAO1 sacculi. (B) Снижение числа клеток жизнеспособности суспензий клеток P. aeruginosa PAO1, обработанных различными концентрациями Pae87 или Ppl65 в течение 2 часов при 37 ° C по сравнению с необработанным контролем. (C) Бактерицидная активность 10 мкМ Pae87 или Ppl65 против суспензий клеток PAO1 в присутствии или в отсутствие 0,5 мМ EDTA. Представлены различия в количестве жизнеспособных клеток относительно соответствующего контроля (содержащего или не содержащего 0,5 мМ ЭДТА). Применяли двухфакторный дисперсионный анализ с последующим последующим тестом Бонферрони для определения значимых различий между добавлением или не добавлением ЭДТА (** p ≤ 0,01; нс, несущественно). (D, E) Снижение мутности суспензий клеток P. aeruginosa PAO1, обработанных различными концентрациями Pae87 или Ppl65, с 0.5 мМ ЭДТА или с 10 мкМ белка плюс 0,5 мМ ЭДТА. Показаны репрезентативные результаты.

РИСУНОК 6

Микроскопические изображения суспензий ПАО1…

РИСУНОК 6

Микроскопические изображения суспензий PAO1. (A – C) Изображения флуоресцентной микроскопии бактериальных суспензий…

РИСУНОК 6

Микроскопические изображения суспензий PAO1. (A – C) Изображения флуоресцентной микроскопии бактериальных суспензий, необработанных (A) или обработанных в течение 2 часов 10 мкМ Pae87 (B) или 10 мкМ Ppl65 (C) и окрашенных с помощью набора BacLight. (D – F) Соответствующие изображения фазового контраста.

РИСУНОК 7

Диапазон бактерицидной активности Pae87…

РИСУНОК 7

Диапазон бактерицидной активности Pae87 и Ppl65. Уменьшение количества жизнеспособных клеток…

РИСУНОК 7

Диапазон бактерицидной активности Pae87 и Ppl65.Показано снижение количества жизнеспособных клеток бактериальных суспензий, обработанных 10 мкМ ферментом (2 ч, 37 ° C) по сравнению с необработанным контролем.

Все фигурки (7)

Похожие статьи

  • Взаимосвязь «последовательность-функция» в литических ферментах бактериальной клеточной стенки, кодируемых фагом, и их значение для разработки продуктов, полученных из фагов.

    Васкес Р., Гарсия Э., Гарсиа П. Васкес Р. и др. J Virol. 2021, 24 июня; 95 (14): e0032121. DOI: 10.1128 / JVI.00321-21. Epub 2021 24 июня. J Virol. 2021 г. PMID: 33883227

  • Выделение лизинов фага, которые эффективно убивают синегнойную палочку, в моделях инфекции легких и кожи на мышах.

    Раз А, Серрано А, Эрнандес А, Эйлер К. В., Фишетти В. А..Raz A, et al. Противомикробные агенты Chemother. 24 июня 2019 г .; 63 (7): e00024-19. DOI: 10.1128 / AAC.00024-19. Печать 2019 июл. Противомикробные агенты Chemother. 2019. PMID: 31010858 Бесплатная статья PMC.

  • Лизоцины: биоинженерные противомикробные препараты, которые доставляют лизины через внешнюю мембрану грамотрицательных бактерий.

    Heselpoth RD, Euler CW, Schuch R, Fischetti VA.Heselpoth RD, et al. Противомикробные агенты Chemother. 2019 24 мая; 63 (6): e00342-19. DOI: 10.1128 / AAC.00342-19. Печать 2019 Июн. Противомикробные агенты Chemother. 2019. PMID: 30962344 Бесплатная статья PMC.

  • Разработаны лизины бактериофагов как новые противоинфекционные средства.

    Ян Х, Ю Дж, Вэй Х. Ян Х и др. Front Microbiol. 2014 16 октября; 5: 542. DOI: 10.3389 / fmicb.2014.00542. Электронная коллекция 2014 г. Front Microbiol. 2014 г. PMID: 25360133 Бесплатная статья PMC. Обзор.

  • Грамотрицательные бактериальные лизины.

    Гхош Ч., Эйлер Ч. Ghose C, et al. Антибиотики (Базель). 2020 фев 11; 9 (2): 74. DOI: 10.3390 / antibiotics74. Антибиотики (Базель). 2020. PMID: 32054067 Бесплатная статья PMC. Обзор.

использованная литература

    1. Альмагро Арментерос Дж.Дж., Циригос К. Д., Сондерби К. К., Петерсен Т. Н., Винтер О., Брунак С. и др. (2019). SignalP 5.0 улучшает предсказания сигнальных пептидов с помощью глубоких нейронных сетей. Nat. Biotechnol. 37 420–423. 10.1038 / s41587-019-0036-z — DOI — PubMed
    1. Альварес Л., Эрнандес С. Б., де Педро М. А., Кава Ф. (2016). «Сверхчувствительные методы жидкостной хроматографии высокого разрешения для высокопроизводительного количественного анализа химии и структуры бактериальной клеточной стенки», в Гомеостаз бактериальной клеточной стенки. Методы молекулярной биологии, Vol. 1440 изд. Хонг Х. Дж. (Нью-Йорк, Нью-Йорк: Humana Press;). — PubMed
    1. Артимо П., Йонналагедда М., Арнольд К., Баратин Д., Чарди Г., Де Кастро Э. и др. (2012). ExPASy: портал ресурсов SIB по биоинформатике. Nucleic Acids Res. 40 W597 – W603. — ЧВК — PubMed
    1. Бхадра П., Ян Дж., Ли Дж., Фонг С., Сиу С. В. И. (2018). AmPEP: предсказание антимикробных пептидов на основе последовательностей с использованием моделей распределения свойств аминокислот и случайного леса. Sci. Реп. 8: 1697. — ЧВК — PubMed
    1. Бриерс Ю., Лавин Р. (2015). Преодолевая барьеры: расширение использования эндолизинов в качестве новых антибактериальных средств против грамотрицательных бактерий. Future Microbiol. 10 377–390. 10.2217 / fmb.15.8 — DOI — PubMed

Показать все 74 ссылки

[Икс]

цитировать

Копировать

Формат: AMA APA ГНД NLM

Калькулятор расхода минералов

Предоставлено: Canva

Потребление минералов является ключом к определению того, удовлетворяются ли потребности в питательных веществах, как было указано в статье «Потребление минералов: это имеет значение!».Калькулятор потребления минералов был разработан как инструмент, упрощающий мониторинг и отслеживание потребления, и одновременно являясь индикатором избыточного или недостаточного потребления.

Калькулятор потребления минералов может хранить данные с нескольких пастбищ в течение года, чтобы иметь полную картину потребления минералов с течением времени с некоторыми вашими данными. Данные можно загрузить в файл .csv и сохранить для дальнейшего использования и анализа. Следуйте инструкциям ниже, чтобы начать.

Калькулятор запуска

Вкладка калькулятора минералов

Рисунок 1.Пример ввода «Калькулятора минералов».

Чтобы начать ввод данных, выберите вкладку «Калькулятор минералов» и введите необходимую информацию для ввода.

Входы

  1. ID пастбища: название, которое вы ассоциируете с пастбищем. Например, «Отел пастбище».
  2. Дата доставки: запишите дату доставки минерала, указав четырехзначный год, двузначный месяц и двузначный день. Например, «2021-05-14.»
  3. фунтов. доставлено минерала: запишите, сколько фунтов минерала было доставлено в этот день.Если используются полные мешки, умножьте количество мешков на 50, чтобы получить общее количество доставленных фунтов.
  4. Количество голов на пастбище: Если пасутся пары, используйте количество пар. Если пасутся годовики, используйте общее количество голов.
  5. фунтов. оставшегося минерала: Используя информацию на вкладке «Дополнительная информация» в калькуляторе, вы можете оценить приблизительное количество фунтов, оставшихся в дозаторе минералов, в зависимости от объема. Это неточно, но это приблизительная оценка. Если кормушка пуста, введите здесь «0».
  6. унций. Целевое потребление: Рекомендуемое потребление в соответствии с указаниями по кормлению, указанными на этикетке с минералами. Для годовалых используйте рекомендованное количество доза, указанное в списке. Если есть диапазон, используйте нижний предел диапазона. Для пар используйте в 1,5 раза больше, чем указано на бирке, чтобы учесть потребление минералов теленком. Потребление будет увеличиваться по мере роста теленка, но использование половины того, что будет есть корова, является хорошей отправной точкой. Например, если на бирке написано, что это 3 унции. прием минеральных, но будет скармливать парам, поставить 4.5 унций. в этом разделе для учета потребления телятами.
  7. Дополнительные комментарии: здесь можно добавить примечания о температуре, осадках, движении и т. Д., Которые могут повлиять на потребление. Кроме того, если потребление ниже, чем должно быть, вы можете записывать изменения, внесенные для увеличения потребления.
  8. Добавить запись: нажмите «Добавить запись», чтобы добавить информацию в таблицу.
  9. Загрузить существующие данные: выберите файл .csv, который был загружен ранее, для загрузки и добавления новых точек данных.Не забывайте загружать после добавления новых точек данных. Калькулятор не сохранит ваши данные, вы должны его скачать.
  10. Загрузка: загрузите данные в место, к которому будет легко получить доступ при следующей доставке минерала.

Рисунок 2. Пример результатов «Калькулятора минералов».

Результаты

После того, как вы ввели свои входные данные, нажмите кнопку «Добавить запись», и ваши результаты отобразятся в таблице, которую вы можете использовать для сравнения и сопоставления записей (рисунок 2).Калькулятор определит фактическое потребление после того, как будут введены две записи. Расход зависит от продолжительности, доставленных фунтов и оставшихся фунтов. Эти точки данных будут нанесены на график, чтобы вы могли оценить сезонную изменчивость потребления и внести необходимые корректировки.

Дополнительные вкладки

Рисунок 3. Пример выходных данных «График».

Участок

После добавления двух или более записей для одного и того же пастбища щелкните вкладку «График», чтобы создать график потребления минералов (Рисунок 3).Красная линия указывает цель, пунктирные линии — +/- 50% цели, а синяя линия — фактическое потребление.

Дополнительная информация

Вкладка «Дополнительная информация» содержит инструкции по использованию калькулятора, а также некоторую общую информацию по управлению.

Заключение

Цель калькулятора потребления минералов — помочь животноводам отслеживать фактическое потребление минералов в стаде и вносить необходимые корректировки в течение года, чтобы обеспечить адекватное потребление минералов для оптимального здоровья и продуктивности скота.Если у вас есть вопросы относительно калькулятора или предложения по его улучшению, свяжитесь с Адель Харти или Джеймсон Бреннан.

Калькулятор: Горное дело — The RuneScape Wiki

Для этого динамического калькулятора требуется JavaScript.

Подсчитывает опыт, приблизительное время и материалы для достижения уровня или опыта.

  • Поскольку Crystallize не работает с AFK Mining, калькулятор не будет применять Crystallize, если AFK выбран в качестве метода добычи.
  • Аура Геллиона предполагает плоские 10% и не принимает во внимание ядро ​​импульса (из-за того, что оно имеет собственное поле).
  • Столбцы прибыли включают в себя геодезические и урны — это имеет большое значение для некоторых руд высокого уровня.
  • Если флажок для бонусного опыта отмечен и количество бонусного опыта не указано, калькулятор предполагает, что у вас всегда будет доступный бонусный опыт.

Методы [править код]

  • 4-тиканье + Rockertunities : Щелчок по камню при каждом колебании (каждые 4 тика / 2.4 секунды) и собираем каждый рокер-юнит.
  • 4-Ticking : Щелчок по камню при каждом качании (каждые 4 тика / 2,4 секунды).
  • AFK + Rockertunities : Нажатие только рокerunities или только тогда, когда шкала выносливости скоро истощится (для камней, которые не имеют rockertunities).
  • Полу-AFK : щелчок по любому камню, когда шкала выносливости почти иссякает
  • AFK : не щелкайте по камню, кроме как для начала добычи.

Добавить [править код]

  • Бонус набора Слиске
  • Менафос ковровая пыль
  • Горный аккумулятор
  • Количество и стоимость каменных духов
  • Усилители из археологических источников
  • Перк Fortune Ancient Invention
 template = Калькулятор: Майнинг / Скорость / шаблон
form = MiningLvlingForm
result = MiningLvlingResult
param = hiscore | Имя || hs | mining_level, 15,1; mining_xp, 15,2; str_level, 3,1
param = cur_toggle | Текущий: | Уровень | buttonselect | Уровень, Опыт | Уровень = mining_level; Опыт = mining_xp
param = mining_level | Уровень добычи | 99 | int | 1-150 | 99 = мыс
param = mining_xp | Опыт добычи | 13034431 | int | 1-200000000 | 13034431 = мыс
param = str_level | Уровень силы | 99 | int | 1-150
param = tar_toggle | Цель: | Уровень | buttonselect | Уровень, Опыт | Уровень = target_level; Опыт = target_xp
param = target_level | Уровень добычи | 99 | int | 1-150
param = target_xp | Опыт добычи | 13034431 | int | 1-200000000
param = method | Mining Method | 4-Ticking | buttonselect | 4-Ticking + Rockertunities, 4-Ticking, AFK + Rockertunities, Semi-AFK, AFK
param = кирка | Кирка | Земля и Песня | select | Бронза, Железо, Железо + 1, Сталь, Сталь + 1, Мифрил, Мифрил + 1, Мифрил + 2, Адамант, Адамант + 1, Адамант + 2, Руна, Руна + 1, Руна + 2, Руна + 3, Адзе, Орикалкум, Орикалкум + 1, Орикалкум + 2, Орикалкум + 3, Дракон, Некрониум, Некрониум + 1, Некрониум + 2, Некрониум + 3, Некрониум + 4, Кристалл, Погибель , Bane + 1, Bane + 2, Bane + 3, Bane + 4, Imcando, Elder Rune, Elder Rune + 1, Elder Rune + 2, Elder Rune + 3, Elder Rune + 4, Elder Rune + 5, Земля и песня | Дракон, Кристалл, Имкандо, Земля и Песня = perkgroup
param = perkgroup | Perks || group | lvl20, отточенный, мудрый, улучшенный, печь
param = lvl20 | Кирка 20-го уровня | false | check | 1.1,0
param = honed | Honed | None | select | None, Honed 1, Honed 2, Honed 3, Honed 4, Honed 5, Honed 6
парам = мудрый | Мудрый | Нет | выберите | Нет, Мудрый 1, Мудрый 2, Мудрый 3, Мудрый 4
param = refined | Refined | None | select | None, Refined 1, Refined 2, Refined 3, Refined 4
param = печь | Печь | Нет | выбрать | Нет, печь 1, печь 2, печь 3, печь 4
param = aura | Aura | None | select | None, Quarrymaster, Greater Quarrymaster, Master Quarrymaster, Supreme Quarrymaster, Legendary Quarrymaster, Находчивый, Мудрость, Hellion
param = outfitstog | Одежда и снаряжение | false | toggleswitch || true = outfitsgrp
param = outfitsgrp | Одежда и снаряжение || group | varrock, newvar, экипировка, gmo, накидка, амулет, кольцо, удача
param = varrock | Varrock Armor | None | select | None, Варрок-броня 1, Варрок-броня 2, Варрок-броня 3, Варрок-броня 4 | Варрок-броня 1, Варрок-броня 2, Варрок-броня 3, Варрок-броня 4 = newvar
param = newvar | Выполнены новые задачи Varrock (Medium) | false | check | 2,1
param = экипировка | Oufit | None | select | None, Magic Golem Outift, Golden Mining Oufit, Starfury Outfit
param = gmo | Разблокированы части экипировки Золотого горного дела | Нет | select | Нет, 1 штука, 2 штуки, 3 штуки, 4 штуки, 5 штук
param = cape | Mining Skillcape | false | check | 0.05,0
param = amulet | Амулет славы | false | check | 0.01,0
param = ring | Ring | None | select | None, Ring of Whispers, Ring of Wealth, Ring of Fortune, Luck of the dwarves, Перстень Hazelmeres с печаткой
param = удача | Другие предметы удачи | Нет | select | Нет, шляпа лепрекона, знак коллекционера (заряженный), знак коллекционера, зелье удачи, улучшенное зелье удачи, кольцо богатства (реликвия), кольцо удачи (реликвия), удача гномы (Реликвия)
param = bonustog | Другие бонусы и улучшения | false | toggleswitch || true = Bonusgrp
param = Bonusgrp | Прочие бонусы и усиления || group | pocket, own, pofperk, avatar, juju, potion, trah, starsprite, spell, skillchompa, ramhammer, pulsecore, raf, dxp, custom, custommine, customstr
param = pocket | Pocket | None | select | None, Разрушающая скримшоу, Превосходная камнедробильная сетка, Разборка для поиска драгоценных камней, Превосходная сетка для поиска драгоценных камней, Знаки коллекционирования (заряженные), Знаки коллекционеров, Брошь богов
param = known | Familiar | None | select | None, Desert Wyrm, Void Ravager, Obsidian Golem, Gargoyle, Lava Titan
param = pofperk | POF Perks | None | select | None, Scimitops, Scimitops x2, Scimitops + Asciatops, Asciatops, Asciatops x2 || Привилегии сельскохозяйственных животных, принадлежащие игроку: Scimitops дает 1 или 2% шанс найти жеоду, Asciatops увеличивается шанс критического удара на 3 или 6%.param = avatar | Аватар Bonus | None | select | None, 3%, 4%, 5%, 6%
param = juju | Зелье добычи джуджу | Нет | select | Нет, Зелье добычи джуджу, Идеальное зелье добычи джуджу
param = potion | Potions | None | combobox | None, Зелье силы, Микс силы, Боевое зелье, Боевой микс, Суперсила, Суперсильный микс, Отвар Заморак, Смесь Заморак, Экстремальная сила, Перегрузка, Зелье Великой перегрузки
param = trah | Trahaearn hour | false | check | 1,0
param = starsprite | Star sprite | false | check | 1,0 || Предполагает бонус руды звездных спрайтов в течение первых 15 минут часа.
param = spell | Заклинания и молитвы | Нет | select | Нет, Кристаллизация, Кристаллизация + Светлая форма
param = skillchompa | Skillchompas | None | select | None, Cobalt, Viridian, Azure, Crimson, Crystal
param = ramhammer | Двемерский Ramhammer | None | select | None, Resource Mode, XP Mode
param = pulsecore | Расширенный импульсный сердечник | false | check | 0.6,0 || Учитывает только увеличение опыта от импульсного ядра (предполагается, что 50% + 10%), но не повышение уровня.
param = raf | RAF XP Boost Scroll | false | check | 0.1,0
param = dxp | Выходные с двойным опытом | false | check | 1,0
param = custom | Пользовательский прирост опыта (%) | 0 | int
param = custommine | Повышение уровня пользовательского майнинга | 0 | int
param = customstr | Повышение индивидуального уровня силы | 0 | int
param = urns | Урны | None | select | None, Urns, Urns + Enhancer
param = spirits | Stone Spirits | false | check | 1,0
param = bxp | Бонусный опыт | false | check | 1,0 | true = bxpnum
param = bxpnum | Количество BXP | 0 | int
 

РАСЧЕТ ДОБЫЧИ БИТКОИНОВ.Это обзор добычи биткойнов… | Тамас Блюммер

Это обзор расчетов, связанных с майнингом биткойнов, полезных для количественной оценки прибыльности майнинга и связанных с ней рисков.

Минимальный порог достоверности блока жестко задан в исходном коде Биткойна, так что ожидаемое количество хешей, необходимых для поиска решения, составляет 2 ². Современные установки для майнинга выполняют 2⁴⁴ −2⁴⁵, вся сеть ≈ 2⁶³ хэшей за секунду. Порог достоверности регулярно повторно калибруется сетью, так что в среднем требуется 10 минут совместного поиска всех майнеров сети, чтобы найти действительный блок.Сложность текущего поиска выражается как коэффициент жестко заданной минимальной сложности. Ожидаемая работа на уровне сложности d d ∗ 2³² хешей.

Сложность майнинга записана в цепочке блоков в каждом блоке, поэтому это ее авторитетный источник. Кодировка довольно специфична и может быть реконструирована из исходного кода Биткойна следующим образом: интерпретировать 73-й байт блока как положительное число x и 74–75-е байты как положительное число y с прямым порядком байтов.Тогда сложность, закодированная в цепочке блоков, будет:

Сеть перенастраивает сложность добычи таким образом, чтобы можно было ожидать, что сеть найдет новое решение через 10-минутные интервалы. Корректировка происходит на каждом 2016-м блоке.

Поскольку ожидается, что майнер будет успешным каждые 10 минут, подразумеваемая общая скорость сетевых вычислений составляет S (d) в хэшах в секунду is:

Используя текущий пример сложности 15

8, подразумеваемая скорость сети это: 11.38 * 10¹⁸ хэшей / с или 11,38 EH / s (exa hashes / s)

Как только скорость сети известна, майнер может рассчитать свою долю рынка f исходя из собственной скорости вычислений с и текущей сложности d as:

Майнер имеет право на получение новых биткойнов с каждым блоком, который он производит и принимает в сети. Право на новые биткойны уменьшается с положением нового блока в цепочке: оно начинается с 50 биткойнов и уменьшается вдвое каждые 210 000 блоков. Программное обеспечение Биткойн использует целочисленную арифметику (только) и представляет 1 биткойн как 10 сатоши.Право новых биткойнов N для данной высоты блока h составляет:

Из-за неявного округления в целочисленных операциях языка C ++ N (h) падает до 0 для блоков с h> = 34 ∗ 210000 Поскольку сеть откалибрована для создания 1 блока каждые 10 минут, это ожидается через 34 * 210000 / (6 * 24) / 365 ≈ 136 лет после запуска Биткойна в 2009 году.

Поскольку это единственный источник новых биткойнов, их общее количество никогда не превысит 20999949.9769 ≈ 21 миллион биткойнов.На момент написания этой статьи количество биткойнов в обращении приближалось к 17 миллионам.

Майнер получает помимо новых биткойнов также комиссию за транзакции, включенные в блок. Доля комиссионных в доходе майнеров варьируется, в настоящее время составляет около 15% и, как ожидается, в будущем увеличится.

Майнер с известной хэш-скоростью s, который является подмножеством всех сетей, будет иметь пропорционально более длительное ожидаемое время для решения, чем сеть. Следовательно, доля ежедневного общего вознаграждения сети будет пропорциональна доле рынка следующим образом:

Майнер 10 TH / s (10¹³ хэш / с) на высоте блока 57595 (H (57595) = 12.5) и текущей сложностью 15

8, ожидается, что сегодня будет произведено не менее 0,0015806 биткойнов или 15860 бит.

Выполнение хэшей не имеет «прогресса», это означает, что независимо от того, сколько вычислений было выполнено ранее, вероятность того, что следующий вычисленный хэш будет выигрышным, остается неизменной и составляет 1 / (d * 2³²).

Время до следующего блока для хэш-скорости с. , следовательно, имеет экспоненциальное распределение с функцией кумулятивной плотности ниже (t измеряется в секундах):

Вероятность того, что пул майнинга с 2.162 EH speed atdifficulty 15

8 находит блок за количество секунд

События нахождения блока происходят независимо от времени, прошедшего с последнего события, поэтому количество событий в течение периода времени следует распределению Пуассона. Мы можем использовать кумулятивную функцию плотности вероятности распределения Пуассона для вычисления вероятности нахождения более k блоков в день:

Вероятность того, что пул с 2,162 EH / s на сложности 15

8 найдет больше заданного количества блоков в день.

Похоже, что вознаграждение за майнинг создает петлю обратной связи, которая на протяжении большей части истории Биткойна приводила к увеличению вычислительной мощности сети.

Сложность (синий) и цена биткойнов в долларах США (Bitstamp) в логарифмической шкале. Ежемесячное процентное изменение сложности

Модель наилучшего соответствия историческим данным о ежемесячных изменениях мультипликативной сложности — это авторегрессионный процесс: параметры

имеют сильную t-статистику 4,5 и 3.2, а дисперсия ошибок низкая. 0,03 Моделирование скорости сети в ExaHash / секунду в течение следующих 12 месяцев с использованием вышеуказанного процесса.

Приведенные выше наблюдения позволяют предположить, что изменение сложности продолжает тенденцию предыдущих месяцев. Простая модель, использующая ежедневную постоянную скорость увеличения сложности r , должна быть достаточной для практических целей в течение коротких периодов времени. Мы определяем ожидаемую сложность на будущее в t дней как:

Предыдущее моделирование дает нам оценку r = 0,75%, что соответствует увеличению сложности в годовом исчислении на 1429%.

Ожидаемое количество биткойнов, которое майнинговая машина может произвести в течение t дней, определяется текущим вознаграждением за блок и увеличением уровня сложности.

Обновлено: 27.07.2021 — 05:28

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *