Справочник химика 21

Химия и химическая технология

Статьи Рисунки Таблицы О сайте English

Возможности математических моделей

    Нетрудно подсчитать, что количество возможных математических моделей в слое катализатора даже без учета многообразия кинетических моделей составляет несколько сотен, поэтому приводить их полный перечень не имеет никакого смысла, тем более сама процедура вывода для тех или иных случаев однотипна и поддается автоматизации. Процесс принятия решений при синтезе математической модели должен опираться на знания о механизме взаимосвязи химических, тепломассообменных, гидромеханических процессов в реакторе, учет которых позволяет ЛПР построить наиболее достоверную и простую из возможных моделей. Для этого требуется знать кинетическую модель процесса и условия его осуществления в промышленном реакторе, что по- [c.16]


    Основные усилия исследователей направлены на определение начальной формы кривой выживаемости при облучении в низких дозах. На рис. 3.5 показаны три возможные математические модели, используемые при анализе данных кривых выживаемости. [c.52]

    Нашла несколько возможных математических моделей расхода ограниченных финансовых средств, т. е. нашла множество решений задачи расхода. [c.27]

    I. Выбор объекта исследования. На этом этапе необходимо руководствоваться экономическим эффектом применения аналитического метода составления математического описания объекта. При этом сле увт определить возможность применения полученной математической модели для адекватного описания широкого класса объектов нефтепереработки и нефтехимии. [c.12]

    На рис. 2.3 в аналитическом виде (в форме математической модели) представлены все возможные схемы совмещений в двухроторной ГА-технике. Однако для более глубокого представления о существе конкретных схем необходимо показать возникновение их возможных конфигураций. [c.91]

    Достоинство метода математического моделирования заключается в том, что различные по характеру процессы могут иметь сходные математические модели. Это свойство аналогий позволяет, во-первых, при решении задач моделирования и оптимизации использовать аналоговую вычислительную технику, а во-вторых, в результате.решения одной конкретной задачи получать информацию о свойствах целого класса объектов, характеризующихся аналогичными математическими описаниями. Последнее обстоятельство является одним из важнейших следствий применения метода математического моделирования. Становится возможным использовать результаты, полученные при изучении одних объектов, для исследования других, вероятно, даже относящихся к другой области науки или техники [c.28]

    При решении конкретной задачи оптимизации исследователь прежде всего должен выбрать математический метод, который приводил бы к конечным результатам с наименьшими затратами на вычисления или же давал возможность получить наибольший объем информации об искомом решении. Выбор того или иного метода в значительной степени определяется постановкой оптимальной задачи, а также используемой математической моделью объекта оптимизации. [c.29]

    Вместе с тем следует всегда помнить, что никакая математическая модель не может дать исчерпывающего описания реального объекта (см. также стр. 27). Поэтому на первом этапе создания модели возможно только более или менее точное отображение важнейших сторон изучаемого явления. Разумеется, что по мере исследования процесса и накопления сведений о его свойствах точность математической модели можно повысить. Однако это повышение, как правило, достигается усложнением модели, что, в свою очередь, влечет за собой возрастание вычислительных трудностей при ее использовании. Это последнее обстоятельство, на которое иногда обращают недостаточное внимание при разработке математической модели конкретного процесса, может весьма существенно сказаться на ее применении для решения практических задач. [c.40]


    Следует отметить, что теория подобия приносит пользу не только при экспериментальном повышении масштаба. Она используется также и при расчетном методе масштабирования. Решение уравнений математической модели для заданного набора размерных переменных правильно только для этого набора. Преобразование же уравнений математической модели в критериальные уравнения дает возможность получить решение в обобщенном виде для всего класса подобных явлений. При этом уменьшается число переменных, что облегчает представление результатов в графической или табличной форме. Поэтому в литературе теоретические решения приводятся, как правило, в виде уравнений связи между безразмерными переменными. [c.443]

    На рис. IX-1 и 1Х-5 мы попытались изобразить различные математические модели, которыми можно воспользоваться при описании динамики двух химических аппаратов — фракционирующей колонны (рис. IX-1, стр. 1 3) и химического реактора (рис. 1Х-5, стр, 117). Они выбраны потому, что это, вероятно, наиболее общие для нашей промышленности случаи между ними находятся практически все возможные типы систем, встречающихся в химической технологии. Положение различных методов на рисунках определяется возрастанием точности отображения и, к сожалению, возрастанием сложности. [c.112]

    Модель полной передаточной функции является наиболее подходящей для отображения опытных данных. Как показано на рис. 1Х-2, экспериментальное изучение функции отклика, проводимое методом частотных характеристик импульсным методом з или путем статистического анализа сведений о нормальной работе объекта всегда дает в результате эмпирическую математическую модель процесса, поскольку проверить все функции отклика аппарата на все возможные типы возмущений практически невозможно. [c.113]

    Самообучающаяся машина обладает способностью создавать динамическую модель управляемого процесса, анализируя и обрабатывая данные, получаемые в ходе самого процесса. Заранее определенным способом, внося возмущения в процесс, вычислительная машина обеспечивает себя достаточным количеством информации о ходе и свойствах процесса. Она, следовательно, должна иметь необходимые блоки или программы для того, чтобы определить соответствующие возмущения и использовать полученные данные для разработки и хранения истинной математической модели процесса. Кроме того, машина должна иметь возможность изменить свою программу, если дополнительные данные покажут желательность такого действия. Когда модель определена, машина должна использовать эти результаты, чтобы рассчитать, например, соответствующие значения настройки клапанов для поддержания переменных процесса в экономически оптимальных (в данный момент) пределах. [c.163]

    Рассмотрим возможность оптимизации циркуляционных смесителей с использованием метода математического моделирования. Как известно, оптимизация какой-либо системы включает следующие этапы выбор функции цели (или критерия оптимизации) составление содержательного описания процесса или явления, происходящего в системе разработка математической модели процесса или явления и установление ограничений на параметры составление алгоритма поиска оптимального варианта системы и режима ее работы. [c.238]

    Естественно, что проблема получения информации о параметрах возникает только в том случае, если теоретическая модель адекватна реальному процессу. И получение этой информации и есть в общем случае тот основной результат, который достигается решением ОКЗ. Кроме того, мы устанавливаем, по каким концентрациям можно применять принцип квазистационарности и какими стадиями можно пренебречь. Не следует забывать, что, найдя адекватную схему процесса и даже один пз возможных наборов коэффициентов скорости, мы тем самым получим математическую модель процесса, которую можно использовать в дальнейшем (например, в технологических расчетах). [c.230]

    Создание промышленного реактора. При решении задач этого уровня возникает новый комплекс проблем, требующих для своего разрешения применения всего арсенала средств современного системного анализа [101. В целом гетерогенный каталитический реактор представляет собой сложную, состоящую из большого числа элементарных звеньев систему. Детальное изучение структуры внутренних связей в реакторе и выявление главных факторов, определяющих технологический режим, дают возможность построить математическую модель, отражающую наиболее существенные моменты работы реактора. Анализ математической модели реактора с применением ЭВМ (так называемый машинный эксперимент), позволяет создать оптимально действующий промышленный контактный аппарат и систему автоматического [c.14]


    Программно-целевая система принятия решений при разработке каталитического процесса. Конечная цель системного анализа на уровне отдельного химико-технологического процесса — построение адекватной математической модели ХТП и решение на ее основе проблем создания промышленного технологического процесса, его оптимизации и построения системы управления для поддержания оптимального режима функционирования. Стратегия достижения этой цели включает целый ряд этапов и направлений качественный анализ структуры ФХС синтез структуры функционального оператора системы идентификация и оценка параметров математической модели системы проектирование промышленного процесса оптимизация его конструктивных и режимных параметров синтез системы оптимального управления и т. п. Каждый пз перечисленных этапов, в свою очередь, представляет собой сложный комплекс взаимосвязанных частных шагов и возможных направлений, которые объединяются в единую систему принятия решений для достижения поставленной цели. [c.32]

    Логико-лингвистические модели. В дополнение к математическим моделям, широко используемым в информатике, в теории искусственного интеллекта получили интенсивное развитие логико-лингвистические модели (ЛЛМ), которые дали мощный импульс в становлении новой информационной технологии и индустрии интеллектуальных систем. В отличие от математических ЛЛМ носят смысловой семантический характер. Появление ЛЛМ обеспечило возможность сформировать базы знаний наряду с базами данных. Необходимо отметить, что еще до того, как стало утверждаться представление с ЛЛМ, они уже были использованы Д. А. Поспеловым в 60-х годах в задачах ситуационного управления [26, 27]. [c.41]

    ЛЛМ — эффективный инструмент для переработки и семантической нормализации информации качественного характера. Стало возможным вводить в ЭВМ текстовую информацию, выраженную на естественном языке. Исследования естественных языков показали, что множество логических отношений между различными понятиями в текстовой информации конечно (не превосходит нескольких сот). Разработка и применение ЛЛМ совместно с математическими моделями привели к настоящей революции в информатике [25]. [c.41]

    В различных реакциях вещества, выступающие в роли катализаторов, и свойства, определяющие их активность, очень многообразны. Поэтому возникает сложность в создании в какой-то мере универсальных методов прогнозирования каталитической активности. В этой связи следует отметить возможность описываемого метода конструировать относительно гибкие математические модели и достаточно легко перестраивать их для других каталитических реакций. [c.108]

    Итак, располагая набором приемов и подходов к построению математической модели каталитического процесса на зерне катализатора с учетом возможных вариантов геометрического строения его пор, можно приступать к реализации стратегии принятия решений для синтеза адекватной структуры модели процесса, идентификации ее параметров и выбора оптимальной пористой структуры зерна катализатора. Как видно, исходный объем правил, рецептов и знаний настолько велик, разнообразен и сложен, что оптимальная реализация стратегии принятия решений в этих условиях не может быть осуществлена без привлечения машинных способов переработки информации. [c.162]

    Теперь оказывается возможным построить стартовый план проведения эксперимента. Следует отметить при этом, что стартовый план эксперимента зависит как от конкретного типа математической модели процесса, так и от численных величин ее параметров. Экспериментальная проверка алгоритмов последовательного планирования каталитических опытов позволяет установить, что условия их проведения, составляющие некоторый план эксперимента, в большей степени зависят от вида математической модели и в уже меньшей степени от конкретных численных значений параметров модели. Следовательно, стартовое планирование экспериментов целесообразно уже на стадии проведения исследований, когда априорные сведения о точечных оценках параметров весьма приближенные. [c.166]

    Математическая модель взаимодействия биополимеров. Такая модель, приводящая к самоорганизации макромолекул на основе селекции, сформулирована в [84, 85]. Эта система открытая, и в ней происходят полимеризация и распад полимеров, которые воспроизводятся в автокаталитическом процессе самокопирования. Процесс копирования компонентов происходит с ошибками, т. е. существует возможность образования ряда других веществ с новыми свойствами. Уравнения, описывающие динамику изменения полимеров в такой системе, имеют вид [c.310]

    После выполненного исследования процессов, оценки возможностей математических моделей можно поставить эти задачи в форме, приемлемой для их решения определение оптимального уровня анолита в электролизере и оптимального расхода щелочи с целью оптимального управления процессом определение оптимального срока вывода электролизера на ремонт определение оптимального времени замены диафрагмы. Большое число одновременно работающих аппаратов в одном отделении приводит к тому, что по технологическим. причинам решение ряда задач оптимизации может быть осуществлено только на уровне всего отделения. К ним относится, прежде всего, оптимизация температурного режима электролизеров и оптимизация вывода их на ремонт. Первая задача не может быть решена на уровне единичного аппарата из-за технологической и экономической нецелесообразности питания электролизеров рассолом с индивидуальной тем1пературой. Вторая — вследствие ограниченных возможностей ремонтного участка по максимальному числу электролизеров, которые могут быть отремонтированы за день. [c.93]

    Главное внимание уделено методике составления математических моделей, дана физическая интерпретация процессов, рассмотрены составление основных уравнений, выбор граничных и начальных условий, качественный и количественный анализ типов моделей и правомерность применения их к процессам в реакторах с различным конструктивно-технологиче-ским оформлением. Такой подход к изложению основных положений математических моделей дает возможность более осмысленно подойти к пониманию их суш ности и исключает формальное применение в практике математического моделирования. [c.5]

    Для решения уравнений математической модели могут быть использованы любые счетно-решаю1Цие устройства, а в отдельных случаях (если уравнения решаются аналитически, а число исследуемых вариантов невелико) и непосредственно ручной счет. Наибольшее распространение получили цифровые (ЦВМ) и аналоговые (АВМ) вычислительные машины. Они позволяют математическую модель представить в виде реальной модели, отличающейся по своей физической природе от изучаемого процесса, и с помощью ее провести всестороннее исследование физико-химических закономерностей процесса и промасштабировать опытные данные для промышленного реактора. Цифровые и аналоговые вычислительные машины являются машинами соответственно дискретного и непрерывного действия. Это предопределяет особенности возможностей обоих типов машин и подготовки математической формулировки решаемой задачи. [c.11]

    Наконец, вычислительная сторона — моделирующий алгоритм оп[)е,1,е 1ястся как последовательность операций, которые необходимо выполнить над уравнениями математического описания для того, мтоГ)(,1 найти значения параметров математической модели, т, е. обеспечить возможность самого процесса моделирования. [c.44]

    Разработка алгоритма. Математическое осшсание служит ис.ход-пым материалом для создания алгоритма, моделирующего исследуемый объект. В зависимости от постановки задачи может использоваться тот или иной алгоритм, дающии возможность иолучнть искомые результаты моделирования. Задачей моделирующего алгоритма чаи е всего является решение системы уравнений математического описания, что позволяет находить внутренние параметры математической модели при заданной совокупности внешних. [c.51]

    В данном разделе рассмотрен лишь ряд наиболее прость[х математических моделей ректификационной колонны для разделения бинарной смеси и одного из случаев организации процесса экстракции с перекрестным током, которые не претендуют на высокую точность математических оиисаний, но тем не менее дают возможность иро-иллюстрировать общий подход к построению математических моделей массообменных процессов. [c.66]

    Для достижения таких эффектов необходимо умело сочетать эмпирические исследования с современными математическими методами, позволяющими определить оптимальный вариант технологического процесса в наикратчайшеё время и при разумном риске. В течение последних лет для этой цели разработаны прогрессивные методы, использующие достижения математики и технической кибернетики, — так называемая стратегия разработки систем, или системотехника. Как и при использовании метода масштабирования, в этом случае также составляется математическая модель, но она описывает весь технологический процесс (или наиболее важную его часть) как систему взаимосвязанных элементов. Модель, в которой ряд величин и зависимостей экстраполируется с объекта меньшего масштаба, вносит в проектные расчеты фактор ненадежности. Системотехника включает также способы оценки надежности и принятия оптимальных решений при проектировании в определенных условиях. Важным преимуществом комплексного математического описания процесса является, возможность определения оптимальных рабочих параметров не для отдельных аппаратов, а для всей технологической цепочки как единого целого. Подробное описание математических методов оптимизации, оценки надежности и теории решений выходит за рамки данной книги, поэтому мы вынуждены рекомендовать читателю специальную литературу (см. список в конце книги). Ниже будут рассмотрены основные понятия, применяемые в системотехнике, и принципы разработки систем, а также их моделей. [c.473]

    Модели оптимизации экономики имеют целью добиться наибольшей результативности (эффективности) использования имеющегося потенциала и ресурсов. Любая экономико-математическая модель — это воспроизведение связей между экономическими явлениями и ироцессами. Критерии оптимального плана могут быть разиыми, поэтому в общей форме подразумевается оптимальное сочетание цели и средств социалистического производства за счет иптспспвпого использования всех имеющихся возможностей. Целевая функция и ограничения выражаются в математическом виде, и решение их методами линейного программирования позволяет найти оптимальный вариант. [c.73]

    Итак, изложенная процедура дает возможность получить оценки обобщенного максимального нравдоподобия практически для любых нелинейно параметризованных математических моделей. Причем не вводится никаких ограничений на степень нелинейности математической модели и, следовательно, рассматриваемый метод оценивания применим к достаточно широкому классу существенно нелинейных по параметрам моделей. Конечно, есть ограничения на количество оцениваемых параметров, их не должно быть больше 6—7, так как в противном случае затраты машинного времени становятся крайне большими. Однако этому ограничению удовлетворяют многие кинетические модели промышленных реакций, и поэтому эти методы обладают необходимой общностью. [c.186]

    Пространственно-временная самоорганизация гетерогенного каталитического процесса. Одновременное протекание химической реакции и диффузии может привести к образованию периодических по пространству стационарных состояний — диссипативных структур [84—89]. Покажем возможность образования неоднородных стационарных состояний (макрокластеров) на примере механизма реакции окисления оксида углерода на платиновом катализаторе. Математическую модель поверхностной каталитической реакции с учетом поверхностной диффузии будем строить, исходя из следующих предположений [83]. Будем считать, что диффузия адсорбированного вещества X происходит за счет его перескока на соседние свободные места Z. Схема расположения занятых мест X и свободных мест Z на поверхности катализатора показана на рис. 7.10 (для наглядности взят одномерный случай). Пусть X, г — степени покрытия X та X соответственно, ро — вероятность перескока молекул с занятого места на свободное (микроскопическая константа), е — характерный размер решетки. Тогда скорость изменения г] = Ах М степени покрытия X в сечении [c.306]


Смотреть страницы где упоминается термин Возможности математических моделей: [c.206]    [c.235]    [c.354]    [c.27]    [c.27]    [c.52]    [c.53]    [c.53]    [c.85]    [c.86]    [c.56]    [c.109]    [c.196]    [c.16]    [c.196]    [c.216]    [c.263]    [c.314]   
Смотреть главы в:

Алкилирование. Исследование и промышленное оформление процесса -> Возможности математических моделей




ПОИСК





Смотрите так же термины и статьи:

Модель математическая



© 2025 chem21.info Реклама на сайте