| На главную | База 1 | База 2 | База 3 |
| Поиск по реквизитамПоиск по номеру документаПоиск по названию документаПоиск по тексту документа |
| Искать все виды документовДокументы неопределённого видаISOАвиационные правилаАльбомАпелляционное определениеАТКАТК-РЭАТПЭАТРВИВМРВМУВНВНиРВНКРВНМДВНПВНПБВНТМ/МЧМ СССРВНТПВНТП/МПСВНЭВОМВПНРМВППБВРДВРДСВременное положениеВременное руководствоВременные методические рекомендацииВременные нормативыВременные рекомендацииВременные указанияВременный порядокВрТЕРВрТЕРрВрТЭСНВрТЭСНрВСНВСН АСВСН ВКВСН-АПКВСПВСТПВТУВТУ МММПВТУ НКММПВУП СНЭВУППВУТПВыпускГКИНПГКИНП (ОНТА)ГНГОСТГОСТ CEN/TRГОСТ CISPRГОСТ ENГОСТ EN ISOГОСТ EN/TSГОСТ IECГОСТ IEC/PASГОСТ IEC/TRГОСТ IEC/TSГОСТ ISOГОСТ ISO GuideГОСТ ISO/DISГОСТ ISO/HL7ГОСТ ISO/IECГОСТ ISO/IEC GuideГОСТ ISO/TRГОСТ ISO/TSГОСТ OIML RГОСТ ЕНГОСТ ИСОГОСТ ИСО/МЭКГОСТ ИСО/ТОГОСТ ИСО/ТСГОСТ МЭКГОСТ РГОСТ Р ЕНГОСТ Р ЕН ИСОГОСТ Р ИСОГОСТ Р ИСО/HL7ГОСТ Р ИСО/АСТМГОСТ Р ИСО/МЭКГОСТ Р ИСО/МЭК МФСГОСТ Р ИСО/МЭК ТОГОСТ Р ИСО/ТОГОСТ Р ИСО/ТСГОСТ Р ИСО/ТУГОСТ Р МЭКГОСТ Р МЭК/ТОГОСТ Р МЭК/ТСГОСТ ЭД1ГСНГСНрГСССДГЭСНГЭСНмГЭСНмрГЭСНмтГЭСНпГЭСНПиТЕРГЭСНПиТЕРрГЭСНрГЭСНсДИДиОРДирективное письмоДоговорДополнение к ВСНДополнение к РНиПДСЕКЕНВиРЕНВиР-ПЕНиРЕСДЗемЕТКСЖНМЗаключениеЗаконЗаконопроектЗональный типовой проектИИБТВИДИКИМИНИнструктивное письмоИнструкцияИнструкция НСАМИнформационно-методическое письмоИнформационно-технический сборникИнформационное письмоИнформацияИОТИРИСОИСО/TRИТНИТОсИТПИТСИЭСНИЭСНиЕР Республика КарелияККарта трудового процессаКарта-нарядКаталогКаталог-справочникККТКОКодексКОТКПОКСИКТКТПММ-МВИМВИМВНМВРМГСНМДМДКМДСМеждународные стандартыМетодикаМетодика НСАММетодические рекомендацииМетодические рекомендации к СПМетодические указанияМетодический документМетодическое пособиеМетодическое руководствоМИМИ БГЕИМИ УЯВИМИГКМММНМОДНМонтажные чертежиМос МУМосМРМосСанПинМППБМРМРДСМРОМРРМРТУМСанПиНМСНМСПМТМУМУ ОТ РММУКМЭКННАС ГАНБ ЖТНВННГЭАНДНДПНиТУНКНормыНормы времениНПНПБНПРМНРНРБНСПНТПНТП АПКНТП ЭППНТПДНТПСНТСНЦКРНЦСОДМОДНОЕРЖОЕРЖкрОЕРЖмОЕРЖмрОЕРЖпОЕРЖрОКОМТРМОНОНДОНКОНТПОПВОПКП АЭСОПНРМСОРДОСГиСППиНОСНОСН-АПКОСПОССПЖОССЦЖОСТОСТ 1ОСТ 2ОСТ 34ОСТ 4ОСТ 5ОСТ ВКСОСТ КЗ СНКОСТ НКЗагОСТ НКЛесОСТ НКМОСТ НКММПОСТ НКППОСТ НКПП и НКВТОСТ НКСМОСТ НКТПОСТ5ОСТНОСЭМЖОТРОТТПП ССФЖТПБПБПРВПБЭ НППБЯПВ НППВКМПВСРПГВУПереченьПиН АЭПисьмоПМГПНАЭПНД ФПНД Ф СБПНД Ф ТПНСТПОПоложениеПорядокПособиеПособие в развитие СНиППособие к ВНТППособие к ВСНПособие к МГСНПособие к МРПособие к РДПособие к РТМПособие к СНПособие к СНиППособие к СППособие к СТОПособие по применению СППостановлениеПОТ РПОЭСНрППБППБ-АСППБ-СППБВППБОППРПРПР РСКПР СМНПравилаПрактическое пособие к СППРБ АСПрейскурантПриказПротоколПСРр Калининградской областиПТБПТЭПУГПУЭПЦСНПЭУРР ГазпромР НОПРИЗР НОСТРОЙР НОСТРОЙ/НОПР РСКР СМНР-НП СРО ССКРазъяснениеРаспоряжениеРАФРБРГРДРД БГЕИРД БТРД ГМРД НИИКраностроенияРД РОСЭКРД РСКРД РТМРД СМАРД СМНРД ЭОРД-АПКРДИРДМРДМУРДПРДСРДТПРегламентРекомендацииРекомендацияРешениеРешение коллегииРКРМРМГРМДРМКРНДРНиПРПРРТОП ТЭРС ГАРСНРСТ РСФСРРСТ РСФСР ЭД1РТРТМРТПРУРуководствоРУЭСТОП ГАРЭГА РФРЭСНрСАСанитарные нормыСанитарные правилаСанПиНСборникСборник НТД к СНиПСборники ПВРСборники РСН МОСборники РСН ПНРСборники РСН ССРСборники ценСБЦПСДАСДАЭСДОССерияСЗКСНСН-РФСНиПСНиРСНККСНОРСНПСОСоглашениеСПСП АССП АЭССправочникСправочное пособие к ВСНСправочное пособие к СНиПСправочное пособие к СПСправочное пособие к ТЕРСправочное пособие к ТЕРрСРПССНССЦСТ ССФЖТСТ СЭВСТ ЦКБАСТ-НП СРОСТАСТКСТМСТНСТН ЦЭСТОСТО 030 НОСТРОЙСТО АСЧМСТО БДПСТО ВНИИСТСТО ГазпромСТО Газпром РДСТО ГГИСТО ГУ ГГИСТО ДД ХМАОСТО ДОКТОР БЕТОНСТО МАДИСТО МВИСТО МИСТО НААГСТО НАКССТО НКССТО НОПСТО НОСТРОЙСТО НОСТРОЙ/НОПСТО РЖДСТО РосГеоСТО РОСТЕХЭКСПЕРТИЗАСТО САСТО СМКСТО ФЦССТО ЦКТИСТО-ГК «Трансстрой»СТО-НСОПБСТПСТП ВНИИГСТП НИИЭССтП РМПСУПСССУРСУСНСЦНПРТВТЕТелеграммаТелетайпограммаТематическая подборкаТЕРТЕР Алтайский крайТЕР Белгородская областьТЕР Калининградской областиТЕР Карачаево-Черкесская РеспубликаТЕР Краснодарского краяТЕР Мурманская областьТЕР Новосибирской областиТЕР Орловской областиТЕР Республика ДагестанТЕР Республика КарелияТЕР Ростовской областиТЕР Самарской областиТЕР Смоленской обл.ТЕР Ямало-Ненецкий автономный округТЕР Ярославской областиТЕРмТЕРм Алтайский крайТЕРм Белгородская областьТЕРм Воронежской областиТЕРм Калининградской областиТЕРм Карачаево-Черкесская РеспубликаТЕРм Мурманская областьТЕРм Республика ДагестанТЕРм Республика КарелияТЕРм Ямало-Ненецкий автономный округТЕРмрТЕРмр Алтайский крайТЕРмр Белгородская областьТЕРмр Карачаево-Черкесская РеспубликаТЕРмр Краснодарского краяТЕРмр Республика ДагестанТЕРмр Республика КарелияТЕРмр Ямало-Ненецкий автономный округТЕРпТЕРп Алтайский крайТЕРп Белгородская областьТЕРп Калининградской областиТЕРп Карачаево-Черкесская РеспубликаТЕРп Краснодарского краяТЕРп Республика КарелияТЕРп Ямало-Ненецкий автономный округТЕРп Ярославской областиТЕРрТЕРр Алтайский крайТЕРр Белгородская областьТЕРр Калининградской областиТЕРр Карачаево-Черкесская РеспубликаТЕРр Краснодарского краяТЕРр Новосибирской областиТЕРр Омской областиТЕРр Орловской областиТЕРр Республика ДагестанТЕРр Республика КарелияТЕРр Ростовской областиТЕРр Рязанской областиТЕРр Самарской областиТЕРр Смоленской областиТЕРр Удмуртской РеспубликиТЕРр Ульяновской областиТЕРр Ямало-Ненецкий автономный округТЕРррТЕРрр Ямало-Ненецкий автономный округТЕРс Ямало-Ненецкий автономный округТЕРтр Ямало-Ненецкий автономный округТехнический каталогТехнический регламентТехнический регламент Таможенного союзаТехнический циркулярТехнологическая инструкцияТехнологическая картаТехнологические картыТехнологический регламентТИТИ РТИ РОТиповая инструкцияТиповая технологическая инструкцияТиповое положениеТиповой проектТиповые конструкцииТиповые материалы для проектированияТиповые проектные решенияТКТКБЯТМД Санкт-ПетербургТНПБТОИТОИ-РДТПТПРТРТР АВОКТР ЕАЭСТР ТСТРДТСНТСН МУТСН ПМСТСН РКТСН ЭКТСН ЭОТСНэ и ТЕРэТССЦТССЦ Алтайский крайТССЦ Белгородская областьТССЦ Воронежской областиТССЦ Карачаево-Черкесская РеспубликаТССЦ Ямало-Ненецкий автономный округТССЦпгТССЦпг Белгородская областьТСЦТСЦ Белгородская областьТСЦ Краснодарского краяТСЦ Орловской областиТСЦ Республика ДагестанТСЦ Республика КарелияТСЦ Ростовской областиТСЦ Ульяновской областиТСЦмТСЦО Ямало-Ненецкий автономный округТСЦп Калининградской областиТСЦПГ Ямало-Ненецкий автономный округТСЦэ Калининградской областиТСЭМТСЭМ Алтайский крайТСЭМ Белгородская областьТСЭМ Карачаево-Черкесская РеспубликаТСЭМ Ямало-Ненецкий автономный округТТТТКТТПТУТУ-газТУКТЭСНиЕР Воронежской областиТЭСНиЕРм Воронежской областиТЭСНиЕРрТЭСНиТЕРэУУ-СТУказУказаниеУказанияУКНУНУОУРврУРкрУРррУРСНУСНУТП БГЕИФАПФедеральный законФедеральный стандарт оценкиФЕРФЕРмФЕРмрФЕРпФЕРрФормаФорма ИГАСНФРФСНФССЦФССЦпгФСЭМФТС ЖТЦВЦенникЦИРВЦиркулярЦПИШифрЭксплуатационный циркулярЭРД |
| Показать все найденныеПоказать действующиеПоказать частично действующиеПоказать не действующиеПоказать проектыПоказать документы с неизвестным статусом |
| Упорядочить по номеру документаУпорядочить по дате введения |
ГОСТ 13846-89 Арматура фонтанная и нагнетательная. Типовые схемы, основные параметры и технические требования к конструкции
ГОСТ 13846-89 Арматура фонтанная и нагнетательная. Типовые схемы, основные параметры и технические требования к конструкции
1. ТИПОВЫЕ СХЕМЫ И ОСНОВНЫЕ ПАРАМЕТРЫ
1.1. Типовые схемы фонтанных елок должны соответствовать приведенным на черт. 1, нагнетательных елок — на черт. 2.
1.2. Типовые схемы трубных обвязок фонтанных и нагнетательных арматур должны соответствовать приведенным на черт. 3.
1.3. Типовые схемы устьевых арматур должны составляться сочетанием типовых схем устьевых елок с трубными обвязками.
1.4. Основные параметры фонтанных арматур должны соответствовать указанным в табл. 1.
Таблица 1
Условный проход, мм | Рабочее давление, МПа | ||
ствола елки | боковых отводов елки | боковых отводов трубной головки | |
50 | 60 | 50 | 14, 21, 35, 70, 105 |
65 | 50, 65 | 50, 65 | |
80 | 50, 65, 80 | 14, 21, 35, 70, 105, 140 | |
100 | 65, 80, 100 | ||
150 | 100 | 21 | |
1.5. Основные параметры нагнетательных арматур должны соответствовать указанным в табл. 2.
Таблица 2
| Условный проход, мм |
| Рабочее давление, МПа |
ствола елки | боковых отводов елки | боковых отводов трубной головки | |
50 | 50 | 50 | 14, 21, 35 |
65 | 50, 65 | 50, 65 | |
80 | 65, 80 | 21, 35 |
1.6. Условные обозначения устьевых елок и арматур должны состоять из наименования, шифра, построенного по схеме приложения 1, и обозначения нормативно-технического документа на поставку.
Примеры условных обозначений
Фонтанной арматуры с подвешиванием скважинного трубопровода в трубной головке, с фонтанной елкой по типовой схеме 6, с автоматическим управлением, с условным проходом ствола 80 мм и боковых отводов 65 мм, на рабочее давление 70 МПа:
Арматура фонтанная АФ6А-80/65Х70 ГОСТ 13846—89
Елки с подвешиванием скважинного трубопровода в переводнике к трубной головке (катушке — трубодержателе), выполненной по типовой схеме 2, с ручным управлением, с условным проходом ствола 65 мм, боковых отводов 50 мм, на рабочее давление 35 МПа, коррозионностойкого исполнения К2:
Елка фонтанная ЕФК2—65/50Х35К2 ГОСТ 13846—89 Нагнетательной арматуры с подвешиванием скважинного трубопровода в переводнике к трубной головке, выполненной по типовой схеме 1, с ручным управлением, с условным проходом ствола и боковых отводов 65 мм, на рабочее давление 21 МПа: Арматура нагнетательная АНК1—65×21 ГОСТ 13846—89 То же, с двумя трубными головками по черт. 46: Арматура нагнетательная AHKla—65×21 ГОСТ 13846—89 Нагнетательной елки с теми же параметрами и назначением: Елка нагнетательная ЕНК1—65×21 ГОСТ 13846—89
2. ТЕХНИЧЕСКИЕ ТРЕБОВАНИЯ К КОНСТРУКЦИИ
2.1. Условные проходы присоединительных фланцев устьевых арматур приведены в приложении 2.
2.2. Конструкция устьевой арматуры должна обеспечивать полную герметичность по отношению к окружающей среде.
2.3. Конструкция корпусных деталей устьевой арматуры должна обеспечивать возможность их опрессовки пробным давлением, приведенным в табл. 3.
2.4. Соосность отверстий составных частей устьевой арматуры, образующих стволовый проход, должна обеспечивать беспрепятственное прохождение оборудования, приборов и приспособлений, спускаемых в скважину.
2.5. Конструкция трубной обвязки должна обеспечивать возможность подвешивания скважинных трубопроводов в корпусе трубной головки, контроля давления и управления потоком сква-жинной среды в затрубном (межтрубном) пространстве. Допускается подвешивать скважинный трубопровод в переводнике к трубной головке.
2.6. Дроссель в фонтанной арматуре должен быть регулируемым. Допускается применять по требованию потребителя нерегулируемые дроссели.
2.7. Допускается конструктивно объединять, не изменяя типовой схемы, устьевой арматуры, несколько составных частей в одив блок.
2.8. Допускается дооборудовать фонтанные арматуры запорными устройствами и обратным клапаном, а елки дросселем.
2.9. По требованию потребителя конструкция устьевой арматуры должна обеспечивать возможность: монтажа елки при избыточном давлении среды в скважинном трубопроводе; нагнетания ингибиторов коррозии и гидратообразовакия в скважинный трубопровод и затрубное пространство в фонтанных скважинах; измерения давления и температуры скважинной среды в боковых отводах фонтанной елки.
2.10. По требованию потребителя в фонтанную арматуру следует включать: автоматические предохранительные устройства; запорные устройства с дистанционным управлением; устройства, обеспечивающие возможность соединения скважинного оборудования с наземной системой управления; быстросборное соединение для периодически устанавливаемого устьевого оборудования (приспособлений). Схема фонтанной арматуры с системой управления приведена в приложении 3.
2.10.1. Пневмопилоты (автоматические предохранительные устройства) должны обеспечивать перекрытие скважинной среды при регламентированном его отклонении от заданного режима эксплуатации скважины.
2.10.2. Конструкция запорных устройств с дистанционным управлением должна предусматривать возможность ручного управления ими.
Обозначение изделия
АФ — арматура фонтанная,
ЕФ — елка фонтанная,
АН — арматура нагнетательная,
ЕН — елка нагнетательная
Обозначение способа подвешивания скважинного трубопровода (в трубной головке не обозначается, в переводнике к трубной головке — к
Обозначение типовой схемы елки (черт. 1, 2), Для арматур по черт. 46 и 56 к номеру схемы добавляют а
Обозначение системы управления запорными устройствами (с ручным управлением не обозначается
с дистанционным — Д
с автоматическим — А
с дистанционным и автоматическим — В
Условный проход ствола елки, мм
Условный проход боковых отводов елки, мм (при совпадении с условным проходом ствола не указывается)
Рабочее давление, МПа
Исполнение изделия в зависимости от условий применения (скважинной среды) в соответствии с приложением 4
Обозначение модификации, модернизации (при необходимости)
УСЛОВНЫЕ ПРОХОДЫ ПРИСОЕДИНИТЕЛЬНЫХ ФЛАНЦЕВ ФОНТАННОЙ И НАГНЕТАТЕЛЬНОЙ АРМАТУРЫ
Условный проход ствола, мм | Рабочее давление, МП а | Условный проход, мм | |
верхнего фланца трубной головки | нижнего фланца трубной головки | ||
50, 65, 80 | 14 | 180 | 180*, 280 |
21, 35 | 280 | ||
50, 65 | 70, 105 | ||
80 | 70, 105, 140 | ||
100 | 14, 21, 35, 70, 105, МО | 230 | |
150 | 21 | 280 | 350 |
Фонтанная арматура: конструкция и назначение
Содержание статьи:
Фонтанная арматура – это фланцевое соединение разнообразных соединительных устройств, запорных устройств, тройников, крестовин и других. Фланцевое соединение, при обустройстве арматуры, уплотняется путем прокладывания металлических прокладок из стали с низким содержанием углерода.
Данное кольцо вкладывается в специальные выемки во фланцах, в свою же очередь фланцы стягиваются между собой болтами.
Из чего состоит фонтанная арматура
Что такое фонтанная арматура, конструкция и назначение её? Это одно целое, которое, в свою очередь, состоит из фонтанной елки, а также головки трубного типа. Трубная головка, в свою очередь, несет на себе задачу по подвеске труб и обеспечении герметичности межу ними и эксплуатационной грядой.
Трубная головка, так же находится на том, довольно высоко важном уровне работы, когда ей приходится сдерживать и принимать на себя давление, которое возникает между трубами. Данное давление может быть запредельным, что достаточно опасно для жизни и здоровья людей.
Фонтанная елка, дает возможность отобрать продукты скважины, жидкость и газ, который поступает в манифольд. Также данная елка следит за тем, чтобы контролировался процесс фонтанной арматуры целиком.
Её закрепляют на трубной головке. Кроме этого, она несет в себе следующие задачи. Прежде всего, она контролирует давление. Сюда же входит контроль над температурными скачками и проведение необходимых технологических проверок и различных исследований.
Также осуществляется контроль и отвод продуктов скважины в промышленный трубопровод.
С учётом большого давления, фонтанную арматуру, конструкция и назначение которой описаны выше, как часть довольно важного промышленного оборудования, арматуру проверяют на выносливость в процессе давления, которое в полтора или в пару раз выше давления, указанного в эксплуатационном паспорте.
Из чего состоит арматура
Данный строительный материал в своем составе имеет целый ряд различных конструкционных узлов. Головка содержит в себе фланец колонного типа, крестовик, а также тройник и переводную катушку. Ёлка служит уже для контролирования и отвода от скважины продукции получаемой из последней.
Можно разобрать поэлементно конструкцию фонтанной арматуры, чтобы понять предназначение важнейших узлов.
Итак:
- Колонный фланец
- Крестовина головки – для предоставления возможности сообщенности с пространством за трубой
- Тройник — происходит подвес трубного ряда и связи с ним
- Переводная катушка – подвес вторичного ряда труб
- Крестовик фонтанной елке дает возможность отводить продукты в центральный трубопровод, получаемые из скважины
- Буферная задвижка – некое окно, предназначенная для предоставления спуска разного рода глубинных измерительных аппаратов в скважину
- Патрубок буферный – некая переходная зона перед спуском аппаратов в скважину, которая располагается перед буферной задвижкой
Главным условием ко всем компонентам фонтанной арматуры является их хорошая герметичность и прочность. В случае необходимости, все элементы должны быть быстро заменяемы, чтобы не создавать длительных простоев в работе скважины. В качестве запорных устройств допускается использование таких типов как, задвижки прямоточные, различного рода краны, и угловые вентили.
Предусмотрено также использование двух типов устройства фонтанной арматуры.
Арматуру, в базе которой лежит использование тройников, рекомендуют использовать при исполнении скважин с низким и средним давлением, а также при нахождении в скважине различного рода примесей механического типа.
При наличии примесей необходимо использовать арматуру с двойной елкой. При отсутствии в скважине со средним и низким давлением возможно использование однострунной елки. Фонтанная арматура на базе крестовин применяется в скважинах высокого давления без наличия примесей механического типа.
Недостатком арматуры выполненной с использованием крестовин есть то, что при выходе из строя одного из отводящих узлов, появляется необходимость полностью останавливать работу скважины на время устранения неисправности.
При работе скважины на тройниках такая необходимость отсевает, достаточно перекрыть среднюю часть отводящего узла и переключить работу на нижнее отводящее устройство.
Назначение фонтанной арматуры
Фонтанная арматура, прежде всего, предназначена для придания герметичности устью скважины, а так же для контроля работы последней. Фонтанная арматура несет в себе выполнение следующих задач:
- Удержание в подвешенном состоянии насосно-компрессорных труб, которые опущены в скважину
- Герметизация труб, затрубного пространства
- Фонтанная арматура обеспечивает управление рабочими режимами скважины, работу скважины в непрерывном режиме
- Контроль над состоянием, измерение параметров, скважины, как во внутренней части, так и внешней.
|
Евразийский Арматурный Завод — современное динамично развивающееся предприятие, ориентированное на выпуск широкого спектра трубопроводной арматуры из углеродистых, низколегированных и нержавеющих сталей для различных отраслей: нефтегазодобывающая и перерабатывающая отрасли, атомная и тепловая энергетика, нефтехимическая промышленность. Большинство выпускаемой продукции ориентировано на импортозамещение дорогостоящих зарубежных аналогов запорной и регулирующей трубопроводной арматуры. Наличие собственной конструкторско-технологической базы позволяет в сжатые сроки проектировать новые изделия, оперативно реагировать на потребности рынка, разрабатывать конструкции трубопроводной арматуры непосредственно под условия Заказчика. Постоянно ведётся поиск новых материалов и технологий с целью освоения новых сред и параметров выпускаемой продукции. Основная часть выпускаемой продукции производится из цельного металлического проката, что гарантирует ее надежность, высокое качество корпусных деталей и дает возможность изготовить арматуру из любых материалов, с любыми требованиями в минимальные сроки. Данная конструктивная особенность арматуры позволяет изготавливать надежную арматуру для сложных условий эксплуатации: для высоких температур и криогенных сред, для высоких и сверхвысоких давлений, для высокоагрессивных, радиоактивных и токсичных сред. По перечню параметров трубопроводная арматура производится в следующем исполнении:
Дополнительно по требованиям Заказчика обвязка колонная может поставляться по индивидуальным нестандартным схемам с учетом условий эксплуатации. Управление качеством выпускаемой продукции включает контроль сырья и контроль всех этапов самого производственного процесса:
|
Построение дерева классификации в R
На 6-й неделе курса анализа данных, предлагаемого бесплатно на Coursera, была лекция о построении деревьев классификации в R (также известных как деревья решений). Мне очень понравилась лекция, и здесь я повторяю то, чему меня учили, как для усиления моей памяти, так и для целей обмена.
Я сразу перейду к построению дерева классификации в R и попутно объясню концепции. Мы будем использовать набор данных радужной оболочки, который дает измерения в сантиметрах переменных длины и ширины чашелистника, а также длины и ширины лепестка, соответственно, для 50 цветов трех разных видов ириса.
данные (радужная оболочка)
имена (ирис)
[1] «Длина чашелистика» «Ширина чашелистики» «Длина лепестка» «Ширина лепестка» «Виды»
стол (iris $ Species)
setosa versicolor virginica
50 50 50
# установить при необходимости
install.packages ("ggplot2")
библиотека (ggplot2)
qplot (Petal.Width, Sepal.Width, data = iris, color = Species, size = I (4))
Разные виды имеют характерную ширину чашелистиков и лепестков.
Основная идея дерева классификации состоит в том, чтобы сначала начать со всех переменных в одной группе; представьте себе все точки на приведенном выше графике рассеяния.Затем найдите некоторую характеристику, которая лучше всего разделяет группы, например, первое разделение может спрашивать, меньше ли ширина лепестка 0,8 или больше. Затем продолжайте этот процесс, пока перегородки не станут достаточно однородными или станут слишком маленькими.
# построение дерева классификации # установить при необходимости install.packages («дерево») библиотека (дерево) tree1 <- tree (Виды ~ Sepal.Width + Petal.Width, data = iris) сводка (дерево1) Дерево классификации: дерево (формула = Виды ~ Чашелист.Ширина + ширина лепестка, данные = радужная оболочка) Количество оконечных узлов: 5 Остаточное среднее отклонение: 0,204 = 29,57 / 145 Частота ошибок классификации: 0,03333 = 5/150 участок (tree1) текст (tree1)
Дерево классификации, показывающее в каждом внутреннем узле свойство признака, а в каждом конечном узле - вид.
plot (iris $ Petal.Width, iris $ Sepal.Width, pch = 19, col = as.numeric (iris $ Species)) partition.tree (tree1, label = "Виды", add = TRUE) легенда (1.75,4.5, легенда = уникальный (iris $ Species), col = unique (as.numeric (iris $ Species)), pch = 19)
Разделы определяются деревом классификации выше. Например, первый узел разделяет все виды с шириной лепестка <0,8 как сетоса. Далее, все виды с шириной лепестка> 1,75 - это вирджиники и так далее.
graph <- qplot (Petal.Width, Sepal.Width, data = iris, color = Species, size = I (4)) график + geom_hline (aes (yintercept = 2.65)) + geom_vline (aes (xintercept = 0.8)) + geom_vline (aes (xintercept = 1,75)) + geom_vline (aes (xintercept = 1,35))
Я насчитал 3 ошибки классификации, однако из вывода сводки (tree1) их было 5. Я переделал разделы с помощью ggplot2, но все еще наблюдаю только 3.
Использование дополнительных переменных
Я использовал две переменные выше, Petal.Width и Sepal.Width, чтобы проиллюстрировать процесс классификации. Мы можем включить все четыре переменные в процесс классификации:
tree1 <- tree (Виды ~ Чашелист.Ширина + длина сепала + длина лепестка + ширина лепестка, данные = радужная оболочка)
сводка (дерево1)
Дерево классификации:
дерево (формула = Виды ~ Ширина чашелистика + Длина чашелистика + Длина лепестка +
Petal.Width, data = iris)
Фактически используемые при построении дерева переменные:
[1] «Длина лепестка» «Ширина лепестка» «Длина сепала»
Количество оконечных узлов: 6
Остаточное среднее отклонение: 0,1253 = 18,05 / 144
Частота ошибок классификации: 0,02667 = 4/150
Мы получаем немного меньшую частоту ошибок классификации (0.02667), а вот как выглядит дерево классификации:
участок (tree1) текст (tree1)
Давайте проверим некоторые из них, разбив набор данных iris:
# Длина лепестка <2,45 ирис [iris $ Petal.Length <2.45,5] [1] сетоса сетоса сетоса сетоса сетоса сетоса сетоса сетоса сетоса сетоса сетоса сетоса сетоса сетоса сетоса сетоса [18] сетоса сетоса сетоса сетоса сетоса сетоса сетоса сетоса сетоса сетоса сетоса сетоса сетоса сетоса сетоса сетоса [35] сетоса сетоса сетоса сетоса сетоса сетоса сетоса сетоса сетоса сетоса сетоса сетоса сетоса сетоса сетоса Уровни: setosa versicolor virginica # мы получаем все 50 сетоса длина (iris [iris $ Petal.Длина <2.45,5]) [1] 50 ирис [iris $ Petal.Length> 2,45 & iris $ Petal.Width> 1,75,5] [1] versicolor virginica virginica virginica virginica virginica virginica virginica virginica virginica [11] virginica virginica virginica virginica virginica virginica virginica virginica virginica virginica [21] virginica virginica virginica virginica virginica virginica virginica virginica virginica virginica [31] virginica virginica virginica virginica virginica virginica virginica virginica virginica virginica [41] virginica virginica virginica virginica virginica virginica Уровни: setosa versicolor virginica # большая часть вирджинии длина (iris [iris $ Petal.Длина> 2,45 и радужная оболочка $ Petal.Width> 1,75,5]) [1] 46 # 2 неправильная классификация ирис [iris $ Petal.Length> 2,45 & iris $ Petal.Width <1,75 & iris $ Petal.Length> 4,95,5] [1] versicolor versicolor virginica virginica virginica виргинская Уровни: setosa versicolor virginica # просмотр Лепестка. Длина всех видов boxplot (формула = Petal.Length ~ Species, data = iris, xlab = "Species", ylab = "Petal length")
Виды сетозы легко различить по длине лепестков .
Более красивые деревья классификации в R с использованием пакета rpart
# установить при необходимости
install.packages ('rpart')
install.packages ('трещотка')
# загрузить библиотеки
библиотека (rpart)
библиотека (погремушка)
rpart <- rpart (Виды ~., data = iris, method = "class",)
rpart
n = 150
узел), разделение, n, потеря, yval, (yprob)
* обозначает конечный узел
1) корень 150100 сетоса (0,33333333 0,33333333 0,33333333)
2) Лепесток.Длина <2.45 50 0 сетоса (1.00000000 0.00000000 0.00000000) *
3) Длина лепестка> = 2,45 100 50 разноцветных (0,00000000 0,50000000 0,50000000)
6) Ширина лепестка <1,75 54 5 разноцветных (0,00000000 0,90740741 0,09259259) *
7) Ширина лепестка> = 1,75 46 1 virginica (0,00000000 0,02173913 0,97826087) *
# сюжетное дерево решений
fancyRpartPlot (rpart, main = "Ирис")
Та же история, что и выше, но более интересное дерево классификации.
Выводы
Одним из недостатков деревьев решений может быть переоснащение i.е. постоянное создание разделов для достижения относительно однородного населения. Эту проблему можно облегчить, обрезав дерево, что в основном удаляет решения снизу вверх. Другой способ - объединить несколько деревьев и получить консенсус, что можно сделать через pr
.В английском языке существует множество типов составных слов, и они классифицируются по разным критериям. В лингвистической литературе описаны следующие классификации: I. Классификация по средство состава : 1) Подавляющее большинство составных слов образовано простым сопоставлением деривационных основ (размещение одной составляющей за другой) без каких-либо связывающих элементов: rain-driven, day-break, небесно-голубой и т. Д.Иногда их называют нейтральными составными словами [????????? 1985: 80]. 2) Композиция со связующим элементом, который может быть гласной [o], [i] или согласной [s / z]. Таких примеров немного: англосаксонский, афроамериканский, Индокитай, спидометр, электродинамика, фильмография, видеодиск, видеофон, социолингвистика, трагикомика, техниколор, государственный деятель, спортсмен, земледелец, продавщица и некоторые другие. 3) Соединения со связующими элементами, представленными предлогом или основанием соединения: «домкрат из коробки», теща, ландыш, хлеб с маслом, перец и соль, кончик -беги, разнорабочие, прозаичные, бездельники, и т. д. II. Классификация по структуре производных баз , составляющих составные слова: 1) Соединения, состоящие из простых стеблей: страдания, скачки, дрозд , кинозвезда и т. Д. 2) Соединения с производными основами: служанка, подставка для ручки, владелец мельницы, офис-менеджмент и т. Д. Могут быть две производные основы: истребитель-бомбардировщик . 3) Компаунды, в которых первый компонент представляет собой обрезанный стержень: V-day (День Победы), A-bomb (атомная бомба), H-bag (праздничный мешок), Футболка (теннис рубашка), телевизор и др. 4) Формы, где одним из компонентов является составная основа: генеральный почтмейстер, костюмер и т. Д. 5) Составные слова, называемые составными словами синтаксического типа или лексикализованными фразами: незабудка, карусель, наплевательский, детективный , с оплатой по мере поступления , и т. Д. . III. Классификация в соответствии с отношениями между ИС компонентов: Есть два типа отношений между Непосредственными Составляющими сложных слов: отношения координации и подчинения.Соответственно все соединения подразделяются на координационные и подчиненные: 1) В координационных соединениях две ИС семантически одинаково важны, как и в примерах girl-friend, Anglo-American . Составляющие принадлежат к основе одного и того же лексико-грамматического класса (части речи) и нередко к одной и той же лексико-семантической группе. Координационные соединения делятся на три группы: ?) Редуплицитные соединения образуются повторением базы: пятьдесят на пятьдесят, goody-goody, hush-hush и т. Д. б) Соединения, образованные повторением основы с чередованием одной из фонем гласных корней (комбинации рифм): болтовня , зигзаг , рифма , tip-top или исходная согласная фонема: портативная рация, harly-burly, willy-washy , hanky-panky , willy-villy и т. д. Такие соединения некоторые лингвисты относят к псевдосоединениям, поскольку их составные части в большинстве случаев уникальны и сами по себе несут расплывчатое лексическое значение или вообще не имеют его. Соединения подгрупп (а, б) представляют собой ритмические сочетания, они отличаются выразительностью. Они используются в основном в разговорной речи и обладают очень небольшой производительностью. c) Аддитивные соединения образуются путем соединения двух словообразовательных баз, построенных на основе независимо функционирующих слов, принадлежащих к одной и той же части речи. Деривационные базы обозначают человека или предмет, который одновременно является двумя вещами: подруга , спальня-гостиная (и спальня, и гостиная), или в случае, если человек выполняет две виды деятельности: секретарь-стенографист , актер-менеджер и др.Основания часто стоят в родо-видовых отношениях: дуб , девочка , пчелиная матка и др. К аддитивным соединениям также относятся прилагательные со связующим элементом, одна из ИС которых является связанной морфемой. : Афро-американский , Англосаксонский, китайско-японский и т. Д. 2) В подчиненных соединениях отношения между ИС основаны на доминировании одной из составляющих, которая является смысловым и структурным центром, ее головным членом, которым, как правило, является вторая ИС: footstep , дверная ручка , кораблекрушение , горничная , няня , ледяной , порох и т. Д.Это первая микросхема в таких кейсах как прохожий, наблюдатель, подведение итогов, прорыв, макет . Руководитель определяет часть речи соединения. При этом магнитофон , пепельница , - существительные, вековой , голубой, - прилагательные. Голова-член также берет на себя грамматические изменения. Ср. Шаги , дверные ручки против прохожих, заходящих . IV. Согласно структурному соотношению между составными словами и свободными фразами, соединения подразделяются на: 1) Syntactic - это соединения, порядок составных частей которых соответствует порядку слов в свободных фразах (словосочетаниях) по нормам английского синтаксиса.Например, порядок расположения компонентов в соединениях blackboard , дверная ручка и т.д. (n + n) соответствует порядку слов в словосочетаниях: черная доска, дверная ручка. (N + N). 2) Asyntactic - это соединения, порядок компонентов которых не соответствует порядку слов в свободных фразах. ? f .: богатый маслом ~ богатый маслом , искусственный ~ сделанный человеком и т. д. Существуют также классификации, основанные на функциональном критерии . Функционально соединения рассматриваются как слова разных частей речи. Сложные слова встречаются во всех частях речи, но большую часть из них составляют существительные и прилагательные. Далее соединения классифицируются в соответствии с структурными паттернами , то есть исходными частями речи, к которым принадлежали деривационные основы: Типичные образцы составных существительных следующие: n + n? побережье , прил. + П? колокольчик , v + n? девушка по вызову , нарек + п? амбулаторный , прт + в? исход , прт + н? зритель , кол-во + п? двухступенчатый , v + v? слух , v + нарек? остановка . Типичные образцы прилагательных: n + adj? белоснежный , н + часть II? язычок - завязанный , прт + часть II? ушедшее время , реклама + часть II? новорожденный , адв + а? вертикальный , прет + часть II? выдающийся , прил + адл? раскаленный , а + нарек? рядом с , n + (v + -ing)? мир - любящий , v + n? вешалка , adv + (v + -ing)? дальновидный . Соответственно различаются структурные модели составных глаголов, местоимений, наречий, числительных и формальных частей речи. Дата: 12.06.2016; просмотр: 625 |
Classification Tree Boosting Ensemble Method
XLMiner V2015 включает четыре различных метода для создания классификационных деревьев: усиление, бэггинг, случайные деревья и одиночное дерево. Первые три (бустинг, бэггинг и случайные деревья) представляют собой методы ансамбля, которые используются для создания одной мощной модели путем объединения нескольких более слабых моделей деревьев. Единое дерево используется для создания единого дерева классификации.
В этом примере показано, как создать дерево классификации с использованием метода ансамбля повышения.Метод повышения начинается с обучения одного дерева, а затем изучения неверно классифицированных записей этого дерева для обучения последующего дерева. Этот процесс повторяется до тех пор, пока не будет достигнут высокий уровень точности. Мы будем использовать набор данных Boston_Housing.xlsx , чтобы проиллюстрировать этот метод
На ленте XLMiner на вкладке Применение модели выберите Справка - Примеры , затем Примеры прогнозирования / интеллектуального анализа данных , чтобы открыть Boston_Housing.xlsx набор данных. Этот набор данных включает 15 переменных, относящихся к ценам на жилье в районе Бостона, собранных Бюро переписи населения США.
На следующем рисунке показана часть данных; соблюдайте последний столбец (CAT. MEDV). Эта переменная была получена из переменной MEDV путем присвоения 1 для уровней MEDV выше 30 (> = 30) и 0 для уровней ниже 30 (<30).
Во-первых, разделите данные на обучающий и проверочный наборы, используя стандартные значения по умолчанию для разделения данных, которые составляют 60% данных, случайным образом распределенных для обучающего набора, и 40% данных, случайным образом выделенных для проверочного набора.Для получения дополнительных сведений о разделении набора данных см. Раздел «Раздел интеллектуального анализа данных».
На ленте XLMiner на вкладке Data Mining выберите Partition - Standard Partition , чтобы открыть диалоговое окно Sandard Data Partition . Выберите ячейку на листе Data_Partition , затем нажмите OK .
На ленте XLMiner на вкладке Data Mining выберите Classify - Classification Tree - Boosting , чтобы открыть диалоговое окно Classification Tree Boosting - Step 1 of 3 .
Выберите CAT. MEDV в качестве выходной переменной, затем из списка выбранных переменных выберите все оставшиеся переменные, кроме MEDV (переменная MEDV не включена во входные данные, поскольку переменная CAT. MEDV является производной от переменной MEDV).
В поле «Укажите класс« Успех »» (для диаграммы подъема) щелкните стрелку вниз, чтобы выбрать значение, которое будет индикатором успеха. В этом примере мы будем использовать значение по умолчанию 1.
.В поле «Укажите начальную вероятность отсечки» введите значение от 0 до 1.Если вероятность успеха (вероятность выходной переменной = 1) меньше этого значения, тогда в качестве значения класса будет введен 0; в противном случае в качестве значения класса будет введена 1. В этом примере мы оставим значение по умолчанию 0,5.
Щелкните Next , чтобы перейти к диалоговому окну Classification Tree Boosting - Step 2 of 3 .
Когда выбран параметр «Нормализовать входные данные», XLMiner нормализует данные, чтобы определить, используются ли линейные комбинации входных переменных при разделении дерева.Не устанавливайте этот флажок.
Оставьте выбор по умолчанию для алгоритма повышения, AdaBoost.M1 (Breiman). Разница в алгоритмах заключается в способе обновления весов, присвоенных каждому наблюдению или записи. См. Раздел «Методы ансамбля».
В AdaBoost.M1 (Freund) константа рассчитывается как
αb = ln ((1-eb) / eb)
В AdaBoost.M1 (Брейман) константа рассчитывается как
αb = 1 / 2ln ((1-eb) / eb)
В SAMME константа рассчитывается как
αb = 1 / 2ln ((1-eb) / eb + ln (k-1), где k - количество классов
, когда количество категорий равно 2, SAMME ведет себя так же, как AdaBoost Breiman.
Оставьте для параметра «Количество слабых учащихся» значение по умолчанию - 50. Этот параметр контролирует количество создаваемых моделей слабой классификации. Метод ансамбля останавливается, когда количество созданных моделей классификации достигает значения, заданного для числа слабых учащихся. Затем алгоритм вычисляет взвешенную сумму голосов для каждого класса и присваивает каждой записи победившую классификацию.
Если выбран параметр «Использовать повторное взвешивание», алгоритм Adaboost вычисляет вес для каждой записи и обновляет этот вес на каждой итерации, присваивая более высокие веса ошибочно классифицированным записям.Если выбран вариант «Использовать повторную выборку», алгоритм AdaBoost выбирает выборку записей на каждой итерации и присваивает более высокие вероятности ошибочно классифицированным записям, чтобы эти записи были предпочтительнее при выборе следующей выборки.
В разделе «Деревья» оставьте уровни по умолчанию и введите 7 в поле «Максимальное количество деревьев». Дерево также может быть ограничено количеством разбиений или узлов, щелкнув раскрывающийся список рядом с уровнями. Если выбраны уровни, дерево содержит указанное количество уровней.Если выбрано разбиение, количество разбиений дерева ограничивается введенным значением, а если выбраны узлы, количество узлов во всем дереве ограничивается указанным значением.
Установите для минимального количества записей в оконечном узле значение 30. XLMiner прекращает разбиение дерева, когда все узлы содержат минимум 30 записей.
XLMiner V2015 предоставляет возможность разделить набор данных с помощью метода классификации или прогнозирования, выбрав Параметры разделения в диалоговом окне Шаг 2 из 3 .Если этот параметр выбран, XLMiner разделяет набор данных (в соответствии с параметрами разделения) непосредственно перед запуском метода прогнозирования. Если в наборе данных уже произошло разбиение на разделы, этот параметр отключен. Дополнительные сведения о секционировании см. В разделе «Раздел интеллектуального анализа данных».
Щелкните Next , чтобы перейти к диалоговому окну Classification Tree Boosting - Step 3 of 3 .
Как в разделе «Данные тренировки оценки», так и в разделе «Данные проверки оценки» по умолчанию выбраны сводный отчет и диаграммы роста.Выберите Подробный отчет (в обоих наборах Score Training и Score Validation Sets), чтобы произвести подробную оценку производительности дерева в обоих наборах. Поскольку мы не создавали тестовый раздел, параметры тестовых данных Score отключены. См. Раздел «Раздел интеллектуального анализа данных» для получения информации о том, как создать тестовый раздел.
Нажмите Готово . Рабочие листы, содержащие выходные данные алгоритма методов ансамбля, вставляются в конце книги. Щелкните рабочий лист CTBoost_Output , чтобы просмотреть навигатор вывода.Щелкните любую ссылку в этом разделе, чтобы перейти к различным разделам вывода.
Прокрутите вниз до рабочего листа CTBoost_Output , чтобы просмотреть детали ансамбля дерева повышения. Количество слабых учеников равно 50, что соответствует нашему вводу в диалоговом окне Шаг 2 из 3 для параметра «Количество слабых учеников». XLMiner присваивает вес каждому слабому ученику. Процент важности для каждой переменной измеряет вклад переменной в уменьшение общей ошибки неправильной классификации.
Щелкните ссылку Ensemble Details , чтобы перейти к Details таблицы ансамбля дерева повышения, в которой отображается каждый слабый обучающийся и окончательный вес, назначенный каждому алгоритму Adaboost. Примечание. Было использовано 50 слабых учащихся, что соответствует нашей настройке параметра «Число слабых учащихся» в диалоговом окне Шаг 2 из 3 .
Здесь также отображаются каждая переменная и ее важность. Важность определяется как мера вклада каждой переменной в уменьшение ошибки неправильной классификации модели.
Прокрутите вниз до Оценка данных обучения - сводный отчет , чтобы просмотреть матрицу неточностей .
Матрица неточностей отображает количество обращений, которые были правильно и неправильно классифицированы в наборах для обучения и проверки. Никакие записи не были неправильно классифицированы в обучающем наборе, и только шесть записей были неправильно классифицированы в проверочном наборе, что привело к% ошибке 2,97.
В Onput Navigator щелкните вкладку CTBoost_TrainScore , чтобы просмотреть значения «Прогнозируемый класс», «Фактический класс», «Вероятность для 0» и «Вероятность для 1 (успех) в обучающей выборке».Если значение Вероятности для 1 больше 0,5, записи присваивается классификация 1.
.Бессимптомный и симптоматический стеноз сонной артерии: устаревшая классификация?
На протяжении многих лет клинические решения о ведении пациентов со стенозом сонной артерии основывались на различии между «бессимптомными» и «симптоматическими» проявлениями. Это также нашло отражение в дизайне предыдущих исследований хирургического лечения по сравнению с консервативным и текущих исследований интервенционного лечения в сравнении с хирургическим вмешательством. Оба термина, однако, относятся только к различным фазам активности одного и того же состояния и размывают значимое сообщение о том, что стеноз сонной артерии является наиболее важным маркером системного атеросклероза, который сопровождается гораздо более высоким риском сердечно-сосудистых событий, чем инсульта.Как следствие, всем пациентам со стенозом сонной артерии следует рекомендовать раннюю диагностику и последующее наблюдение во время наилучшего медицинского лечения, ведения образа жизни, регулярного обследования сердечно-сосудистой системы и тщательного контроля всех факторов риска сосудов - независимо от того, выявлено ли это в длительном «молчании». или кратковременный «уязвимый» период, продолжающийся всего несколько недель после церебральной ишемии. Пациенты в этом коротком временном окне получают пользу от дополнительного вмешательства на сонной артерии при условии индивидуально благоприятного соотношения польза / риск («индивидуальная уязвимость»).
1. Введение
Стеноз сонной артерии встречается часто, особенно у пациентов с сосудистыми факторами риска или с сопутствующей патологией коронарных или периферических артерий [1, 2]. На протяжении многих десятилетий при ведении пациентов с поражением доминировала классификация на «симптоматический» и «бессимптомный» стеноз сонной артерии. Это различие соответствует дизайну и результатам предыдущих клинических испытаний хирургического и медикаментозного лечения стеноза сонной артерии для профилактики инсульта, а также текущих исследований, сравнивающих хирургические процедуры с интервенционными (ангиопластика со стентом или без него) [3–8].
Однако тщательный обзор этих исследований, а также долгосрочных наблюдений за естественным течением в течение многих десятилетий показывает, что стеноз сонной артерии гораздо более чувствителен как маркер системного атеросклероза, чем причина инсульта [9, 10]. Только в пределах небольшого временного окна, когда стеноз сонной артерии демонстрирует прогрессирование и высокую уязвимость бляшек при наличии или отсутствии клинических признаков или симптомов, частота инсульта повышается.
Первые описания стеноза сонной артерии, связанные с цереброваскулярными событиями, относятся к T.Уиллис (1621–1675) и Дж. Дж. Вепфер (1620–1695). Однако только в 1950-х годах о хирургических вмешательствах в острой фазе инсульта или для вторичной профилактики инсульта сообщили DeBakey и Eastcott [11, 12].
В 1980-х годах, с появлением ультразвукового исследования сосудов, стали очевидны истинные масштабы заболевания сонных артерий. Неудивительно, что у большого числа пациентов был диагностирован так называемый «бессимптомный» стеноз сонной артерии [2], но прогноз и лечение этих пациентов были полностью неопределенными.Исследования, проведенные с тех пор, уже очень рано показали явный контраст между очень низкой частотой инсульта (1-2% в год) и довольно высокой сердечно-сосудистой заболеваемостью и смертностью (5-10% в год), особенно у пациентов с клинически бессимптомными заболеваниями. проявление (так называемое «бессимптомное заболевание сонных артерий») [9, 10]. То же самое верно и для «симптоматического» стеноза сонной артерии, но с одним отличием: существует более высокий риск инсульта (10–20%) в течение первых 14–28 дней после цереброваскулярного события (ТИА или инсульта) [13] .После этого уязвимого периода риск инсульта снижается до уровня «бессимптомного» стеноза сонной артерии.
2. Патофизиология стеноза сонной артерии
В большинстве случаев стеноз сонной артерии является результатом атеросклеротических изменений стенки сосуда. Другие причины (например, расслоение, часто наблюдаемое у пациентов в возрасте до 55 лет) составляют лишь
.