Моделирование процессов физическое

ФИЗИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ ФИЛЬТРАЦИИ ПЛАСТОВЫХ ФЛЮИДОВ [c.374]

Рассмотрим далее некоторые теоретические и экспериментальные данные по моделированию процесса ферментации в биореакторе с учетом промежуточного состояния смешения, т. е. частичной сегрегации среды. Будем считать, что поток, проходящий биореактор, находится последовательно или в зоне, соответствующей идеальному перемешиванию среды, при этом по уровню смешения он может быть либо в сегрегированном состоянии, либо в состоянии максимальной смешанности. Физическую картину, соответствующую данной модели, можно представить исходя из экспериментальных данных по оценке вязкости дрожжевой суспензии в биореакторе при различных скоростях сдвига (рис. 3.19). [c.150]

Действительно, объекты природы наиболее универсально отображаются в виде математических моделей . Но физическое в математическое моделирование физико-химических процессов нельзя осуществить независимо друг от друга. Математическое описание и математическая модель появляются в результате физического моделирования процессов. Поскольку математическое моделирование не является самоцелью, а служит средством для оптимального проведения процесса, результаты его используются для создания оптимального физического объекта. Исследования на этом объекте (новое физическое моделирование) позволяют проверить результаты математического моделирования и улучшить математическую модель для решения новых задач. Ясно, что как математическое, так и физическое моделирование есть только этапы единого процесса — моделирования, цель которого — решение технических задач. [c.9]

В зависимости от результатов исследования необходимо либо начать-поиски нового критерия, либо перейти к разработке методов расчета величины деформации сдвига. Реализация данного этапа применительно к различным видам смесительного оборудования предполагает выбор метода моделирования процесса (физического или математического), построение кинематической модели, выбор и обоснование начальных и граничных условий. Это может быть осуществлено на основании данных качественного анализа механизма формирования композиций с помощью развитых в настоящее время методов визуализации потоков, срезов материалов и т. п., что требует,, однако, создания специальных установок, г в ряде случаев и совершенствования методик проведения исследований. Необходимо отметить, что результаты качественного анализа создают также предпосылки для разработки новых конструктивных решений оборудования и вспомогательной оснастки. [c.198]

Однако эффект разрушения эмульсий наблюдается в определенном диапазоне изменения числа Рейнольдса, причем для каждой эмульсии этот диапазон будет своим. Кроме того, он зависит от температуры используемого деэмульгатора, продолжительности перемешивания и т. д. Следует отметить, что при относительно высоких числах Рейнольдса можно получить даже отрицательный эффект — образование более стойкой эмульсии. Многочисленные исследования по созданию теоретических методов расчета процесса трубной деэмульсации пока не увенчались успехом. Поэтому моделирование процесса — это пока единственный путь получения исходных данных для промышленного внедрения трубной деэмульсации на каждом месторождении. Моделирование должно базироваться на физической сущности явления и связи его с турбулентностью потока. [c.42]

В этой работе авторы поставили перед собой задачу построения элементов интеллектуальной системы, позволяющей преодолеть смысловой барьер между пользователем ЭВМ (химио-технологом, т. е. специалистом экстра-класса в своей узкой области) и матема-тиком-программистом. Проблема состояла в том, как при моделировании процесса на ЭВМ сохранить первичную, наиболее ценную содержательную физико-химическую информацию о процессе, которой обладает специалист в своей области, и как с наименьшими потерями этой информации оперативно преобразовать ее в форму строгих количественных соотношений. В работе [9] была сделана попытка создать своеобразный смысловой транслятор, облегчающий исследователю переводить его понятия о физикохимической сущности процессов в форму строгих математических описаний. Этот смысловой транслятор основан на диаграммной технике, позволяющей любое физическое, химическое, механическое, электрическое, магнитное явление и их произвольное сочетание представлять в виде соответствующего диаграммного образа, несущего в себе строгий математический смысл. Построенная на этой основе, реализованная на ЭВМ и действующая в настоящее время система формализации знаний позволяет 1) предоставить возможность исследователю-пользователю формулировать описание процесса не в форме точных математических постановок, [c.225]

В книге рассмотрены методы физического и математического моделирования процессов нефтепереработки и нефтехимии, приведен анализ данных, характеризующих свойства нефтепродуктов изложено решение конкретных задач оптимального компаундирования нефтепродуктов, исследования и оптимизации ряда процессов производства топлив, масел и нефтехимических продуктов. [c.4]

На этом этапе построения ТР целесообразно использовать топологические методы анализа образующихся структур из потоков вещества и воздействий. Затем необходимо математическое или экспериментальное моделирование процесса при выбранных физических воздействиях. Завершающим этапом в первой "процессной части разработки служит формирование ТЗ на конструктивную разработку. [c.12]

С развитием математического моделирования процессов и реакторов и исследованием с помощью математических методов динамических процессов нестационарной кинетики математика сделалась органическим вплетением в логические основания и химии, и химической технологии. И если в настоящее время учение о химических процессах называют и химической физикой (школа И, Н. Семенова), и физической кинетикой, то цементирующим элементом в системе, которая включала в себя химические и физические представления о химико-технологическом процессе, является скорее всего именно математика. И что особенно интересно и важно — это то, что в этой системе происходит развитие одновременно и параллельно и химических, и физических, и технических, и математических знаний. Дело в том, что решение кинетических задач оказалось невозможным в рамках классической теории дифференциальных уравнений. Сложный нелинейный характер протекания химических процессов выдвинул ряд новых задач, решение которых обогатило собственно и математику. В последние несколько лет создалась новая дисциплина, пограничная между математикой и химией, а фактически между математикой и теорией химической технологии, которая призвана решать задачи химии в основном в связи с созданием промышленного химического процесса, — математическая химия, призванная служить надежным теоретическим основанием учения о химических процессах. [c.163]

При решении задачи проектирования ХТС наряду с методом математического моделирования широко применяется метод физического моделирования. Метод физического моделирования используется для нахождения границ деформации коэффициентов уравнений априорной математической модели (в ряде случаев определяются и границы деформации функционального вида этих уравнений). Тем самым указанный метод применяется для масштабирования технологических процессов и аппаратов реальной ХТС, созданной на основе принятой априорной математической модели, и для установления адекватности этой математической [c.50]

Следовательно, задача оптимизации процесса сводится в основном к следующим этапам выбору критерия оптимальности и упрощению функции цели, исходя из конкретных особенностей процесса математическому (или физическому) моделированию процесса с целью получения зависимостей выходных параметров процесса от входных и управляющих воздействий и представлению экономического критерия через варьируемые технологические параметры, связанные между собой известными зависимостями. [c.172]

Как видно, модель неплохо воспроизводит верхнюю границу области, однако нижняя граница чрезвычайно занижена и не имеет физического смысла. По-видимому, это является следствием упрощённого подхода к моделированию процесса. Однако, хотя данная модель и не способна воспроизвести все особенности эксперимента, она, тем не менее, является хорошей основой для её дальнейшего усложнения и расширения, а также позволяет понять особенности процесса на качественном уровне. [c.51]

Перечисленные методы обработки позволяют получить сведения о ряде промышленных процессов и использовать эти сведения на последующих этапах исследования при физическом моделировании процессов. [c.8]

Пример 1Х-5. Моделирование процесса разложения в трубчатом реакторе. Для того чтобы использовать методы математического моделирования для оптимального проектирования химико-технологических установок или нахождения оптимальных режимов проведения процессов, необходимо располагать уравнениями, описывающими гидродинамику, тепло- и массопередачу и кинетику химических реакций, протекающих в изучаемой физической системе. [c.196]

На основании анализа физико-химических особенностей процесса, а также его аппаратурного оформления можно выделить три основных источника развития аварийных ситуаций увеличение скорости подпитки бромистого этила уменьшение или полное прекращение подачи охлаждающего рассола в обратный холодильник, а также попадание в реакционный объем воды, с которой реактив Гриньяра реагирует очень бурно. В качестве защитных воздействий, способствующих уменьшению скорости реакции и увеличению теплоотвода из реакционного объема могут быть применены отсечка подпитки бромистым этилом прекращение перемешивания подача в рубашку реактора аварийного охладителя сброс избыточной части паров эфира. С учетом этих данных проводилось физическое моделирование процесса на лабораторной установке. [c.202]

Для физического моделирования процесса получения реактива Гриньяра была создана специальная лабораторная установка, воспроизводящая в миниатюре аппаратурное оформление процесса. [c.202]

Математическое моделирование —наиболее эффективный метод. При математическом моделировании вместо физических вещественных объектов используются математические величины и функциональные зависимости, а сама модель выражена в форме математических уравнений. Сущность математического моделирования заключена в математической интерпретации процесса переработки. Математическое моделирование стало возможным при [c.141]

Для уточнения процесса производства и выяснения причины отклонений в период пуска и освоения нового производства полупромышленная установка не должна прекращать своей работы-По работе полупромышленной установки составляется подробный отчет. В некоторых случаях отдельные рассмотренные этапы исключаются. Все сказанное относится к процессу физического моделирования производства. [c.44]

Моделирование процессов можно также осуществлять на основе математической аналогии — одинаковой формы уравнений, описывающих физически различные явления. При использовании электронных вычислительных машин математическое моделирование позволяет значительно ускорить исследование наиболее сложных процессов химической технологии. Общие основы моделирования процессов и аппаратов изложены в главе П. [c.19]

Современным подходом к изучению таких сложных, многомерных и взаимосвязанных систем, в которых протекают процессы физической, химической и биохимической природы, является системный анализ с применением методов математического моделирования для описания количественных закономерностей на всех уровнях иерархии системы. В первой монографии Моделирование биохимических реакторов данная методология была развита [c.3]

Разработка математических моделей биореакторов является наиболее важной задачей при оптимизации БТС. От эффективности функционирования биореактора, обеспечивающего превращение исходных веществ в продукты микробиологического синтеза, зависят технико-экономические показатели производства в целом. Важно отметить сложность задачи моделирования процессов в биореакторе, где на явления биологической и биохимической природы накладываются физические и физико-химические явления, связанные с переносом вещества и энергии. Рассмотренные ранее принципы системного анализа сложных систем в полной мере применимы и к моделированию процессов в биореакторе, который можно представить в виде многоуровневой иерархической системы [13 . [c.136]

Аналоговые вычислительные машины (АВМ) широко применяют при моделировании различных физических процессов. В основе этого способа моделирования лежит одинаковое математическое описание систем разной физической природы . АВМ представляют собой эле трическую систему, в которой между непрерывно изменяющимися электрическими величинами (токами [c.147]

ФИЗИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ БИОПОВРЕЖДЕНИИ [c.58]

Для понимания механизма вытеснения нефти из неоднородных пластов и выявления основных закономерностей этого процесса необходимы лабораторные исследования. Особенно большую ценность в этом отношении представляет физическое моделирование, которое позволяет достаточно полно изучить с качественной стороны влияние отдельных параметров на характер вытеснения нефти. В связи с этим в работах [83, 84] нами более подробно рассмотрены методы физического моделирования процесса вытеснения нефти из неоднородной пористой среды. [c.9]

Хотя можно предложить ряд конкретных выражений для ю,, их проверка осуществима только после проведения эксперимента, т. е. когда математическое моделирование заменено физическим. Можно улучшить экспериментальную кривую прямыми вариационными методами (см. главу VI), дав прогноз на улучшенный режим. Но если в ходе процесса но каким-либо причинам увеличится концентрация в сырье ядов, прогноз не оправдается. Поскольку при нлатформинге катализатор работает непрерывно [c.350]

В настоящей работе авторы стремились обобщить имеющиеся материалы, а также более подробно изложить ряд вопросов, которые в отечественной литературе освещены недостаточно полно (классификация сепараторов,. методы оценки эффективности сепарации пыли, теория подобия газопылевых потоков, математическое и физическое моделирование процессов инерционной сепарации пыли). Не претендуя на полноту изложения всех затронутых вопросов, книга, на наш взгляд, может быть использована при проведений дальнейших работ по исследованию процессов воздушной сепарации с целью усовершенствования имеющихся и разработки новых конструкций сепараторов. [c.5]

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ И ФИЗИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА ЦЕНТРОБЕЖНОЙ СЕПАРАЦИИ ПЫЛИ [c.115]

Эта модель получена в результате испытаний большого количества разных конструкций и обеспечивает выполнение основных требований, предъявляемых при совместном математическом и физическом моделировании процесса [c.151]

Математические модели представляют собой совокупность математических объектов и отношений (уравнений), описываюших изучаемый физический процесс на основе некоторых абстракций и допущений, опирающихся на эксперимент и необходимых с практической точки зрения для того, чтобы сделать задачу разрешимой. При моделировании процессов разработки нефтегазовых месторождений эти соотношения в общем виде представляют собой сложные (обычно нелинейные) дифференциальные уравнения в частных производных с соответствующими начальными и граничными условиями (см. гл. 2, 8, 10). [c.379]

При выборе средств фильтрования выполняют сравнительные расчеты по определению удельной производительности различных фильтров или их удельной поверхности фильтрования. Такие расчеты можно производить на основании полученных опытных данных без иопользования оеновных уравнений фильтрования. После выбора средств фильтрования расчеты по определению удельной производительности или удельной поверхности фильтрования выбранного фильтра в принятых условиях разделения суспензии выполняют при проектировании новой промышленной фильтровальной установки. Для этих расчетов можно использовать основные уравнения фильтрования, предварительно определив экспериментально некоторые постоянные в указанных уравнениях, в частности удельное сопротивление осадка и сопротивление фильтровальной перегородки. В связи с этим представляется возможным высказать некоторые соображения об определении постоянных в уравнениях фильтрования и о расчете фильтров, а также о физическом моделировании процессов фильтрования. [c.20]

Иерархическая структурная схема БТС в зависимости от степени ее детализации может охватывать большое число уровней, начиная от ферментативных реакций на уровне отдельных клеток и кончая уровнем функционирования целых подсистем, например ферментация, разделение микробиологических суспензий и т. д. Однако количественный анализ такой структурной схемы в целом с использованием методов математического моделирования представляет собой сложную задачу. С практической точки зрения более эффективно при анализе системы выделить в иерархической схеме ближайшие уровни, описывающие поведение основных подсистем и элементов БТС. Элементами БТС являются условно неделимые единицы — технологические аппараты, в которых осуществляется целенаправленное протекание технологических процессов физической, химической или биохимической природы. К таким аппаратам относятся инокулятор — аппарат для получения засевной биомассы микроорганизмов биохимический реактор — аппарат для проведения процесса микробиологического синтеза флотаторы, центрифуги, сепараторы — аппараты для разделения микробиологических суспензий и др. [c.18]

На практике течение процесса фильтрования, а также процессов промывки и обезвоживания осадка часто отклоняется от закономерностей, выражаемых имеющимися уравнениями. Это происходит, в частности, в результате искажающих влияний конструктивных особенностей фильтра и неучтенных свойств суопензии и осадка. Поэтому вопрос о физическо М моделировании процессов фильтрования, промывки и обезвоживания приобретает большое практическое значение. Методы моделирования указанных процессов следует считать недостаточно ясными в настоящее время и подлежащими дальнейшему изучению. Здесь целесообразно только упомянуть, что в качестве модели желательно использовать небольшой фильтр, в конструктивном отношении по возможности воспроизводящий производственный фильтр. [c.22]

DIVER Моделирование процесса разделения физических потоков ХТС 4,0 Автоматически генерируемые системы линейных уравнений МТБ Не фиксировано 0,8 0,2 [c.610]

Основная задача изотермической динамики адсорбции в неподвижном слое адсорбента была сформулирована академиком М. М. Дубининым [6] и заключается в предвычисленин основных функций процесса динамики адсорбции (L, t) и a(L, t) на основе знания уравнения изотермы адсорбции и основных коэффициентов уравнения кинетики. Задача определения параметров изотермы ТОЗМ и эффективных коэффициентов внутренней диффузии на основе минимального экспериментального материала решена нами в предыдущих разделах. Здесь рассмотрим математическую модель однокомпонентной изотермической динамики адсорбции в неподвижном слое зерен адсорбента для реальных сорбционных процессов. Вообще, как и при моделировании любых физических процессов, в динамике адсорбции принято использовать модели различной сложности в зависимости от поставленной цели. Цель нашей работы — получение аналитических решений системы уравнений, описывающих реальный динамический процесс в системе адсорбируемое вещество — адсорбент как в линейной, так и нелинейной области изотермы с учетом различных размывающих эффектов. Аналитические решения позволят сравнительно легко проанализировать зависимость процесса от основных физико-химических параметров, определяющих равновесные и кинетические свойства системы, а также переходные функции процесса. Математическая модель однокомпонентной динамики адсорбции в неподвижном слое зерен адсорбента включает следующие основные уравнения. [c.58]

В последние годы для моделирования процесса регенерации на уровне зерна активно разрабатывается диффузионная модель [150, 151, 153]. Уравнения материального баланса данной модели учитывают свободную диффузию кислорода в порах зерна одновременно протекают химические реакции, в которых кислород расходуется. Из физических соображений диффузионная модель представляется более строгой в сравнении с моделью послойного горения. Для диффузии кислорода нет никаких преград в виде некоторым образом локализованной узкой реакционной зоны. Поэтому нет необходимости привлекать дополнительные предположения для вывода уравнения движения зоны рюакции. Несмотря иа более простую постановку задачи, диффузионная модель включает в себя модель послойного горения как предельный случай. Действительно, всегда можно выбрать такие условия, что выжиг кокса будет проходить практически послойно. Именно это и было показано в работе [153]. [c.71]

На ЭЛОУ-АВТ типа А-12/7М ОАО Атырауский НПЗ в 1997г заменена физически изношенная в связи с длительным сроком эксплуатации атмосферная колонна К-2 на новую, изготовленную АО Пензахиммаш . Технический проект колонны разработан ВНИИНефтемаш (г Москва). Она переменного диаметра (2,6/4,0м), оснащена 49-ю ректификационными тарелками с трапециевидными клапанами конструкции ВНИИНефтемаш. Число тарелок и их конструкция в разных частях колонны (табл.1) выбраны на основе данных технологического расчета, выполненного отделом ректификации ИП НХП (БашНИИ НП) математическим моделированием процесса ректификации по методикам и программам, созданным в этом отделе. [c.29]

Метод моделирования напряженного состояния успехнно используется в отечественной и зарубежной практике в горной механике и строительной технике [45], в механике насыпных грузов [18]. В металлургической теплотехнике моделирование на физических моделях способов загрузки и папряженпого состояния шихты в доменных печах позволило повысить интенсивность доменного процесса [46—49]. [c.32]

Примером этому служит рассмотренный выше случай электрогидрав-лического моделирования. При физическом моделировании процесса фильтрации жидкости сквозь грунт на модели плотины было бы весьма трудно или невозможно менять в нужных пределах пористость фильтрующей среды в электролитической же ванне изменение в широких пределах электропроводности раствора, являющейся аналогом пористости среды, не представляет никаких практических затруднений. [c.75]

На базе физического и математического моделирования процесса сбора нефти серией моделей нефтесборщиков в УГНТУ был разработан, изготовлен и испытан натурный стендовый образец однобарабаиного нефтесборщика стационарного типа с отжимным стальным роликом [139]. Барабан длиной 0,35 м и диаметром 0,46 м был снабжен нефтепоглощающей оболочкой из четырехслойного ватина, защищенного капроновой сеткой массой 565 г. Барабан имел привод от электродвигателя. Число оборотов барабана при помощи редуктора варьировалось в пределах 5-30 об/мин. [c.150]

Результаты. Получена непосредственная количественная информация о скорости разложения прессованных ВВ при ступенчатых импульсах давления с различным размытием (во времени) переднего фронта и при многоступенчатом изменении давления на стадии разложения. Результаты экспериментов обнаруживают влияние на кинетику разложения поврежденности микроструктуры заряда и нетривиальное влияние изменений внешнего давления на скорость разложения структурно-неоднородною ВВ. Показано, что структура и скорость очагового разложения определяется не только исходным распределением зерен и их поврежденностью при прессовании, но и эффектом неоднородаюсти конгломерации зерен. Разработана сисгема УФК, адекватная значительной части выявленных особенностей проявления разложения прессованных ВВ. Сопоставление результатов компьютерного моделирования и экспериментов приводит к необходимости уточнения представлений о процессах, определяющих скорость разложения ВВ в слабьк ударных волнах. В частности, вводится в рассмотрение представление о "деформационно-каталитических" механизмах изменения скорости разложения на ударно-волновой и пост-ударно-волновой стадиях поведения ВВ. Разработаны основы прогнозирования ударно-волтювой чувствительности и опасности ВВ на основании физического и математического моделирования процессов в малых навесках ВВ (по методу КТС). [c.126]

Данная модель использовалась для изучения влияния различных факторов на эффективность полимерного заводнения. Путем проведения многовариантных расчетов были установлены некоторые закономерности, часть из которых хорошо согласуется с экспериментальными данными при физическом моделировании процесса. Однако, как будет показано ниже, модель не всегда адекватно отражает физику процесса. Главный недостаток модели (также как и в модели Леви Б.И.) - расчеты показывают значительное запаздьшание реакции добывающих скважин на мероприятия по закачке полимерных композиций. Так, расчеты, проведенные с использованием этой модели, применительно к условиям Сосновского месторождения показали, что добывающие скважины среагировали на закачку раствора полимера только через несколько лет после начала процесса, в то время как реально это произошло через два месяца. [c.190]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология