Физическое моделирование свойств воды

ФИЗИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ СВОЙСТВ ВОДЫ [c.116]

ФИЗИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ свойств ВОДЫ [c.116]

Исследования состояния влаги в пористых телах давно уже привели к выводу об особом характере ее свойств вблизи поверхности частиц и о существовании так называемой связанной воды в дисперсных системах [1]. Отличия связанной воды от свободной объясняются перестройкой сетки межмолекулярных водородных связей в ее структуре под влиянием поля поверхностных сил. Моделирование структуры воды численными методами Монте-Карло и молекулярной динамики позволило получить некоторые количественные характеристики структурных изменений вблизи твердых поверхностей различной природы. При этом межмолекулярная водородная связь описывается различными потенциалами, правильность выбора которых проверяется путем сравнения рассчитанных и экспериментальных физических констант объемной воды. Поскольку численным методам посвящен ряд специальных статей этой монографии, остановимся только на основных результатах, важных для дальнейшего обсуждения. [c.7]

Изучение свойств нефти, газа и воды, базовых физико-гидродинамических зависимостей (коэффициента вытеснения и остаточной нефтенасыщенности от пористости, проницаемости, скорости фильтрации, вязкости нефти и т. п.) проводится в отделе физики нефтяного пласта. Важным направлением деятельности является физическое моделирование технологических процессов добычи нефти с целью [c.61]

Лабораторный метод позволяет определять физические и химические свойства воды, моделировать гидродинамические процессы, для того чтобы изучить их возникновение, развитие и затухание. В искусственных условиях на моделях, задавая внешние условия, можно изучить и сами явления и влияние на них различных сил. Так, например, при помощи моделирования исследовался дрейф льдов в Северном Ледовитом океане, возникновение ветровых и внутренних волн, сейш в морях и озерах на моделях русел рек в лабораторных условиях изучается влияние течений, расходов воды, состава донных отложений на русловые процессы и т. д. [c.9]

В качестве примера применения многомерного моделирования рассмотрим одновременное определение нескольких компонентов в условиях наложения аналитических сигналов отдельных компонентов (многокомпонентный анализ). Под компонентами можно понимать как элементы или соединения, так и химические или физические характеристики. С помощью многокомпонентного анализа можно определять составы лекарственных рецептур по их УФ-спектрам, содержание воды и белков в зерне методом ИК-спектроскопии в ближней области, предсказывать содержание химических элементов и технологические свойства углей по ИК-спектрам. Методы многокомпонентного анализа позволяют преодолеть недостатки химических сенсоров, обусловленные их ограниченной селективностью. [c.556]

Изложенные выше данные позволяют сделать заключение, что поверхностные водные слои вблизи твердых минеральных частиц обладают аномальными физическими свойствами при толщине слоев до 1 мкм наибольщие их отличия при толщине пленок менее 0,5 мкм. Значительная упорядоченность молекул вблизи твердых гидрофильных поверхностей обусловливает повышенную вязкость, аномальную электропроводность, пониженную диэлектрическую проницаемость, уменьшенный коэффициент диффузии и увеличенную теплопроводность связанной воды. Таким образом, при анализе электрических, диффузных, тепловых и других процессов в горных породах (и решении соответствующих им дифференциальных уравнений) необходимо принимать во внимание изменение удельной электропроводности, диэлектрической проницаемости, плотности, коэффициентов диффузии и теплопроводности поверхностных слоев по их толщине. Это имеет важное значение при петрофизическом моделировании и в конечном итоге при интерпретации геофизических аномалий. [c.32]

Мнения некоторых исследователей согласуются в том, что качественное поведение воды является поведением системы связанных посредством случайных водородных связей молекул воды, которая подвержена непрерывному реструктурированию (см. [12] [13], разд. ПВ, с. 3405 [14], с. 4185 [15], с. 419 и 426 [16] [17], с. 125). Это побудило авторов указанных работ и других исследователей использовать модели случайных графов для изучения свойств воды . Существование резких фазовых переходов, наблюдаемых в воде, и внезапное появление гигантских компонент в случайных графах при величинах критической вероятности делают такие модели особенно привлекательными. Первоначальные попытки использования этого подхода привели к установлению того факта, что случайные графы типа графов Эрдёша — Реньи не являлись полностью удовлетворительными для моделирования такой физической системы [c.501]

Физические свойства воды и жидких углеводородных топлив, применяемых в ГТД, различны. Большое значение имеет, в частности, различие коэффициентов поверхностного натяжения. При пневмат1песком распыливании топлива во фронтовых устройствах современных камер сгорания ГТД, это различие согласно работе [13] приводит к повьпие-нию дисперсности (уменьшению размеров капель) распыленного топлива по сравнению с дисперсностью капель воды, распыленной в этих же фронтовых устройствах при холодном моделировании процесса смесеобразования. Это вызовет, в свою очередь, некоторое ослабление сепарации капель топлива на периферию потока за фронтовыми устройствами по сравнению с сепарацией капель воды. К количественным изменениям в распределении топлива приведет и вьщеление тепла при горении в первичной зоне частичное выгорание и испарение капель топлива изменит их траектории за фронтовыми устройствами по сравнению с их траекториями в отсутствии горения. Однако несмотря на зти количественные отличия основные особенности процесса смесеобразования, установленные при исследовании этого процесса методом холодного моделирования (определяющее влияние параметров потока воздуха на распыливание и распределение распыленной жидкости в потоке воздуха за фронтовыми устройствами, тенденция к сепарации капель на периферию этого потока), характерны и для реальных камер сгорания ГТД. [c.97]

Остановимся лишь кратко на так называемых моделях смесей . В этих моделях воду рассматривают как смесь нескольких V-структур различного типа, обладающих различными физическими свойствами. Наибольшее распространение получили двухструктурные модели. Основная идея последних — это моделирование воды как смеси менее плотной (НаО)/. и более плотной (НгО) структур. Конкретные представления об этих структурах могут быть различными. Самой существенной особенностью двухструктурной модели является, пожалуй, то, что даже [c.11]

Следует, однако, иметь в виду, что представление о воде как смеси двух структур является, конечно, грубым приближением и противоречит данным физических методов иссл дования воды. Наиболее характерное свойство последней — множественность V-структур, т. е. большое разнообразие локальных структур, вызванное лабильностью сетки Н-связей. В пользу этих представлений говорят результаты исследования У-структур методами машинного моделирования, о чем будет сказано ниже. Гуриковпредложил новую модель воды, учитывающую полиморфизм локальных структур в ней [9, с. 3]. [c.12]

Расчет следует начинать с входа в циркуляционную трубу, задавшись потоком жидкости, и продолжать вычисления, поочередно прибавляя и вычитая изменения давления. При попытке рассчитать процесс теплопередачи для первого ряда труб теплообменника возникает дополнительная трудность. Ввиду того что по условию задачи моделирования должны задаваться лишь условия на входе, выходная температура и эффективная движущая сила в этих трубах неизвестны. Поэтому необходимо выполнить двойную итерацию следует задать, во-первых, температуру газа на выходе и, во-вторых, температуру газовой смеси непосредственно за каждым рядом труб, чтобы можно было рассчитать эффективную разность температур в трубах. Приняв значение температуры газа на выходе, необходимо добиваться сходимости по температуре поочередно для каждого ряда труб. Таким образом, программа включает три основных итерационных цикла по массовой скорости потока воды, по выходной температуре газа и по средней температуре — движущей силе — для каждого ряда труб. Кроме того, имеются такие программы расчета средней температуры, с помощью которых можно определять различные физические свойства или получать решения других трансцендентных уравнений (например, уравнения Коулбрука для коэффициента трения в однофазном потоке, приведенные в работе Кауфмана [95]). К счастью, используя метод секущих по температурам, расчет выходной температуры можно осуществить за три-четыре итерации. Метод Ньютона — Рафсона, применяемый для обеспечения сходимости по скорости потока воды, требует от четырех до шести итераций, если приближенное значение потока не было известно из предыдущего цикла вычислений. Все прочие итерационные процедуры также основаны на методе сходимости Ньютона — Рафсона. Расчет общего перепада давления во всем контуре для одного приближения по скорости потока, выполняемый по этой программе на вычислительной машине IBM-7040, занимает примерно [c.193]

В этих условиях достаточно эффективным средством изучения характера распределения жидкого топлива в первичной зоне считается метод холодного моделирования процесса смесеобразования, развиваемый в нашей стране в последние годы. Этот метод основан на применении в экспериментальных исследованиях процесса смесеобразования моделирующей негорючей жидкости (например, воды), подаваемой в модели камер сгорания вместо топлива, при параметрах воздушного потока в моделях, отвечающих реальным режимам работы камер сгорания. Несмотря на известные отличия в физических свойствах жидких углеводородных топлив и воды, используемой обычно в качестве моделирующей жидкости, метод холодного моделирования дает возможность получить данные, позволяющие судить о качественной стороне процесса распыливания и распредепения топлива в первичной зоне. Эти данные относятся к начальной стадии процесса смесеобразования в реальных камерах сгорания, не осложненной существенно влиянием тепловьщеления. [c.93]

Далее, необходимо оценить степень достоверности выдвинутых гипотез. Одним из способов такой оценки является математическое моделирование процессов подземного массопереноса, в том числе процессов формирования химического состава подземных вод. В последнем случае должна быть заранее известна следующая информация механизм протекающих в системе химических реакций равновесные либо кинетические коэффициенты каждой реакции тенлофизические характеристики этих реакций физические и физико-химические свойства пород и фильтрующих растворов. [c.19]

Методами вычислительного эксперимента в целом ряде работ (см., например, обзорную работу [159]) выполнено моделирование профилей плотности воды вблизи стенки. Расчеты показывают, что в тонких пленках воды существует пространственное и ориентационное упорядочение молекул воды, которое сохраняется в широком интервале температур. Физической причиной такого упорядочения является усиление водородных связей в слоях за счет их ослабления между слоями. Такое перераспределение водородных связей позволяет говорить о вьщеленных квазидву-мерных (2с1) структурах со свойствами жидкокристаллической фазы. [c.51]