Оптимизация концентрации ЦД

Тем самым, разрешение пиков при разделении в этой системе уменьшается или даже совершенно исчезает. Экстремальный случай оптимизации концентрации ЦД приведен на рис. 87. [c.92]

Быстрый рост стоимости питающего сырья, которая в 1978 г. составляла уже половину стоимости обогащенного урана с концентрацией 3,2 %, привел к необходимости новой оптимизации концентрации отвала. [c.178]

В случае, когда известна структура анализируемых компонентов, но аналитик не располагает моделями удерживания веществ данного класса, может быть использован подход, основанный на зависимости величин удерживания от упрощенного критерия гидрофобности. Для оценки этой зависимости мы обобщили опубликованные в литературе режимы обращенно-фазовых разделений свыше 400 лекарственных веществ. Несмотря на то что эти анализы выполнялись на различных обращенно-фазовых сорбентах, в разных буферных растворах, усредненные характеристики, представленные на рис. П1.36, показывают наличие связи между структурой сорбата и той концентрацией органического растворителя, которая необходима для обеспечения приемлемого удерживания, чтобы уже в первом эксперименте достоверно наблюдать пик интересующего соединения. Конечно, закономерность, изображенная на рис. 111.36, является грубо приближенной, и поэтому коэффициент емкости, полученный в найденных условиях, может заметно отличаться от оптимального для данной аналитической ситуации. Оптимизация концентрации органического растворителя может быть далее выполнена на основании эмпирической модели [c.307]

Оптимизация концентрации гомогенного катализатора. Изменение концентрации катализатора не влияет на селективность и другие показатели, кроме материальных затрат на катализатор (включая стадию его удаления из реакционной смеси) и ин- [c.362]

Максимальная продолжительность кристаллизации полугидрата сульфата кальция составляет 20—25 мин, при этом достигается интенсивность кристаллизации 800 кг/(мЗ-ч). Для сравнения интенсивность кристаллизации в промышленных условиях для полугидратного и дигидратного процессов составляет 100 и 80 кг/(м -ч) соответственно. Полученные данные о высокой скорости кристаллизации сульфата кальция открывают новые возможности для интенсификации производств экстракционной фосфорной кислоты. Для реализации возможностей интенсификации кристаллизации сульфата кальция в промышленных условиях, в первую очередь, необходима оптимизация концентрации серной кислоты на различных стадиях процесса растворения фосфата и кристаллизации сульфата кальция. Вторым весьма важным фактором интенсификации является снижение вероятности высоких локальных пересыщений в объеме реактора. [c.59]

Решение сформулированной выше задачи оптимизации удобнее провести в два этапа. Иа первом этапе можно определить, как должна изменяться концентрация х , реагента, 4 но длине реактора для того, чтобы обеспечить максимум выражения (VII,312), которое с учетом обозначений (VII,315) может быть записано как [c.370]

Оптимизация технологической цепочки представляет собой трудную задачу и требует не только подробных сведений об отдельных процессах, но также уточнения ограничительных условий процессов. Некоторые из них (граничные значения температуры, давления, концентрации) легко устанавливаются в результате исследования или по литературным данным. Другие трудно определить, например, границы экстраполяции результатов эксперимента, за- [c.490]

Приближенный метод оптимизации описывает Хофман Основное значение он придает экспериментальному определению условий, обеспечивающих максимальный выход требуемого продукта. Для этого необходимо систематически менять различные факторы, влияющие на реакцию (давление, температуру, начальную концентрацию), каждый раз измеряя получаемый выход. Можно, например, меняя давление при постоянной температуре, найти его оптимальное значение, при котором достигается максимум степени превращения. Далее, можно искать оптимальную температуру реакции при постоянном оптимальном давлении, полученном ранее. На рис. 1У-49 нанесены линии равной степени [c.361]

В качестве исходного варианта для оптимизации был взят агрегат с тремя слоями контактной массы [29]. При этом использовались следующие основные оптимизирующие переменные температуры газа на входе в слой контактной массы концентрация диоксида серы на входе в контактно-абсорбционное отделение объемы слоев контактной массы площади поверхности теплообменной аппаратуры. [c.274]

Если мы умеем управлять физическими процессами в аппарате и знаем механизм их воздействия на химические процессы, то задача расчета разделяется на две. Первая из них (химическая) — задача оптимизации каково оптимальное распределение полей концентраций и температур для проведения данного химического взаимодействия Вторая задача — чисто инженерная как обеспечить устойчивое существование требуемого поля температуры и концентраций [c.21]

Единый подход к решению широкого класса задач па разыскание экстремума функции большого конечного числа переменных дает теория динамического программирования Веллмана [7]. Сущность этой теории покажем на примере типичной задачи оптимизации, возникающей в химической технологии. Требуется найти оптимальный режим для последовательности N реакторов (или Л -стадийного аппарата), причем на каждой стадии варьируется М независимых переменных. Пронумеруем реакторы в обратном порядке, так что первый номер присваивается последнему, а N-й — первому по ходу потока реактору. Состояние потока на выходе п-го реактора обозначим индексом 71 в соответствии с этим исходное состояние потока обозначается индексом -/V 1 (рис. 1Х.З). Состояние реагирующего потока в общем случае описывается некоторым вектором X. Вектор X часто совпадает с вектором состава С в более сложных случаях, однако, компонентами вектора X могут быть, помимо концентраций ключевых веществ, также и температура потока, давление и пр. [c.381]

Для устранения даже незначительных выбросов агрегатами производства аммиака необходимо разрабатывать специальные мероприятия. Здесь можно наметить два пути 1) рациональную организацию процессов горения 2) очистку дымовых газов. Наиболее экономичными являются методы, направленные на понижение температурного режима процесса горения, сокращение времени пребывания реагентов в зоне высоких температур, снижение концентрации кислорода в начальной зоне горения, выбор оптимального коэффициента избытка воздуха. Иными словами, ставится задача оптимизации режима печей риформинга, которая снижает, но не исключает количество выбросов. [c.211]

Исследуем оптимальные режимы охлаждения раствора. В качестве критерия оптимизации возьмем минимальное время охлаждения раствора в заданном температурном интервале [Го, Т 1 охлаждения и при заданных начальной и конечной концентрациях вещества в растворе. Причем критерий оптимизации, взятый в Такой форме, эквивалентен критерию максимизации производительности кристаллизатора периодического действия постоянного объема. [c.355]

В качестве целевой функции выбирают обычно или затраты па оборудование, или расход воды при работе кристаллизатора, или расход энергии на работу кристаллизатора и т. д. Оптимальный вид кристаллизатора выбирают таким образом, чтобы свести целевую функцию к минимуму. При оптимизации вида кристаллизатора считают известными производительность кристаллизатора, средний размер продукционных кристаллов, расход питающего раствора, концентрацию и температуру исходного раствора. [c.363]

Во многих случаях дифференциальная селективность изотермического реакционного устройства зависит больше, чем от одной переменной состава, и, следовательно, описанный выше метод непригоден для расчета и оптимизации выхода. Предположим, что зависит от концентраций реагентов и с , которые являются независимыми и изменяются произвольно, и, кроме того, что ярр велико, когда одна из этих концентрации относительно мала. Как подобрать концентрации реагентов в реакторе для получения высокого выхода целевого продукта [c.205]

Протекание одной или нескольких побочных реакций, приводящих к потере сырья, значительно усложняет проблем технической оптимизации. Основной причиной этого является необходимость использования более чем одной переменной концентрации для определения состава смеси и применение нескольких взаимосвязанных уравнений материального баланса. К математическому аппарату, посредством которого можно решить задачу оптимизации, относится способ множителей Лагранжа (см. стр. 223). [c.216]

Автокаталитические реакции заслуживают отдельного рассмотрения, поскольку их скорость зависит не только от концентраций исходных реагентов, но и от концентраций целевых продуктов следовательно, задачи оптимизации таких процессов имеют специфические особенности. [c.152]

Билле и др. [78] продемонстрировали важность учета кривизны в процессе оптимизации согласно методу Дроуена и соавторов. Они проводили оптимизацию концентрации ион-парно-го реагента при разделении специально подобранного образца, содержащего как анионы, так и катионы. Им удалось выполнить оптимизацию за несколько хроматограмм, так как при откладывании зависимости логарифма коэффициента емкости от логарифма концентрации ион-парного реагента были получены хорошие гладкие кривые. Однако, если концентрацию реагента не логарифмировать, кривые приобретают чрезвычайно нелинейный характер (особенно в области низких концентраций) и процесс оптимизации заканчивается безуспешно. [c.284]

Управление колонками лабораторного масщтаба, опытными и промыщленными дистилляционными колонками щироко обсуждается в литературе. В данном разделе рассматривается автоматическое управление дистилляционными колонками в течение коротких периодов и вплоть до недели. Динамическое равновесие, устанавливающее ся в дистилляционной колонке между входящей или выходящей из нее жидкостью, не является управляющим параметром. Для управления работой дистилляционной колонки используют три основных метода ]) оптимизацию концентрации отдельного компонента в колонке 2) поддержание постоянного состава смеси, которая возвращается в колонку (для оценки состава можно применить ряд способов, и в частности, определять состав относительно дистиллята, жидкости, оставщейся после разгонки, или исходной смеси) и 3) контроль корреляции между тепловой нагрузкой кипятильника и нагрузкой конденсатора по охлаждению. На основе всех или некоторых нз этих методов разработаны автоматические системы, включающие вполне на- [c.328]

По сравнению с жидкими электролитами в ЛИА полимерные электролиты имеют меньшую ионную проводимость, которая к тому же снижается при температуре ниже нуля. Поэтому проблема разработок ЛПА состояла не только в поиске иммобилизированного электролита с достаточно высокой проводимостью, совместимого с электродными материалами, но и в расширении температурного диапазона. Так, например, компании SONY удалось подбором сополимеров достичь высокой элек-тролит-адсорбционной емкости и механической прочности электродов, а оптимизацией концентрации литиевой соли и подбором рецептур смеси полимеров ионную проводимость электролита аккумуляторов первого поколения увеличить почти в 3 раза [17]. [c.180]

Оптимизацию проводили по минимуму приведенных затрат. В результате расчетов получено оптималиное значение отборов псевдокумола в первой колонне 81% и во второй 98,3% от потенциала содержание примесей мезитилена и гемимеллитола 1,25 и 0,75% (масс.) соответственно. Оптимальные тех1Нологичеокие параметры двух колонн агрегата при отборе 81% в первой колонне и полученных концентрациях примесей приведены ниже [c.262]

Пример I1M0. Пусть протека от те же реакции, что и в предыдущем примере. Предположим, что задачей оптимизации является нахождение минимального объема изотермического двухступенчатого реактора идеального вытеснения, в котором требуется достигнуть заданного выхода продукта реакции Р, т. е. для определенной величины нагрузки на реактор у получить на выходе его продукт с заданной концентрацией Хр (т). [c.120]

Задача оптимизации становится задачей определения такого температурного профиля, при котором заданное значение концентрации продукта Р на выходе реактора может бытlJ достигнуто при лишимальном времени пребывания реагентов в аппарате. [c.222]

Если дх и известны, легко рассчитать, может ли экстрак-дня аниона в органическую фазу конкурировать с экстракцией уходящей группы Х для любой данной концентрации X , или катиона катализатора на любой стадии реакции. С этой целью полагают, что вместо активностей достаточно использовать концентрации и что побочные процессы , описанные выше, не мешают или по крайней мере их влияние можно оценить. Кроме того, необходимо допустить, что катион р+ до такой степени липофилен, что присутствует фактически только в органической фазе. В этих условиях появляется возможность рассчитать, какая часть катиона катализатора находится в паре с Х и какая с [13], и предсказать результат общей реакции. В большинстве случаев это будет грубая оценка, но она достаточна для препаративной работы. Для оптимизации исследования экстракции и для аналитической работы необходимо более длительное и дорогостоящее изучение побочных процессов [11, 112]. [c.23]

Влияние 6/ на характеристики многоступенчатых мембранных установок проанализируем на примере работы идеального каскада. Н. И. Лагунцов [20] показал, что из всех коэффициентов определяющим распределение по ступеням каскада потоков и концентраций является коэффициент деления потоков на ступени питания тп (см. рис. 6.6). В зависимости от втп, значения коэффициента деления потоков на последующих ступенях колеблются вокруг некоторой усредненной величины 0, определяемой схемой соединения ступеней в каскаде и диапазоном изменения концентраций в установке. Определяющий технологический параметр многоступенчатой мембранной установки 0т необходимо находить из технико-экономических оценок. Поскольку капитальные и эксплуатационные затраты зависят в основном от суммарной поверхности мембран в установке Ры [21], то ее и целесообразно использовать в качестве критерия оптимизации при проектировании и расчете мембранных установок. [c.213]

II концентрация. Для оптимизации процесса было решено использовать эволюционное управление на основе планирования 2 . Центральной точкой плана служил тот режим № 1, в котором работала установка (этот режим в расчетах не используют). Процесс характеризуют три критерия стоимость продукцпп — (нужно мпнпмизпровать) содержание примесей в продукте — г/2 (следует поддерживать нпже 0,5) текучесть (должна составлять от 55 до 80). [c.73]

В методическом плане при решении оптимизационных задач всех уроаней впервые объединяются в единое целое проектирование, изготовление и эксплуатация оборудования в масштабе страны. При этом предусматривается возможность проведения прогнозной оптимизации при объединении всех уровней иерархии объектов и учете прогнозных цен аппаратов как функции специализации, концентрации производств, технологии изготовления оборудования, его унификации, а также реальных ресурсов. [c.320]

Равновесные данные х—у—Р—Т (при Р или Т = onst). Очевидно, эти данные являются избыточными, поэтому возникает проблема выбора наилучших значений, по которым производится оптимизация. Если данные х—у термодинамически несовместимы, то имеется возможность непосредственного определения коэффициентов активности и избыточной свободной энергии смешения. Тогда в качестве невязок в критерии (4.28) можно использовать разность коэффициентов активности по одному из компонентов, разность избыточных энергий смешения, разность концентраций, разность температур или давлений. Для несовместимых данных использование различных невязок будет приводить и к различным наборам параметров. Уравнения [c.119]

Алгоритмизация этого этана состоит в разработке математических моделей типовых процессов химической технологии. Необходимо не только качественное, но и количественное описание явлений, определяющих процесс. К настоящему времени известно большое количество алгоритмов расчета типовых процессов, отличающихся степейью детализации отдельных составляющих модели, но, по сути, предназначенных для решения систем уравнений материального и теплового балансов, нельнейность которых зависит от точности описания равновесия, химической кинетики, кинетики тепло- и массопереноса, гидродинамики потоков. Объем входной информации зависит от точности модели, однако выходная информация подавляющего большинства алгоритмов практически одинакова профили концентраций, потоков и температур по длине (высоте) аппарата, составы конечных продуктов. Правда, соответствие результатов расчета реальным данным будет определяться тем, насколько точно в модели воспроизведены реальные условия. И все же, несмотря на обилие алгоритмов, нельзя сказать, что проблема разработки моделей (и соответственно расчета) решена — по мере углубления знаний об объекте модели непрерывно совершенствуются. Тем более что до сих пор в определенном классе процессов отсутствуют алгоритмы, обеспечивающие получение решения в любой постановке задачи и обладающие абсолютной сходимостью. Надо учесть еще, что задача в проектной постановке часто решается как задача оптимизации с использованием алгоритмов в проверочной постановке. [c.120]

Задача оценки переменных состояния химико-технологического процесса, к которым можно отнести температуру, дав.ттение, составы фаз, расходы жидких и газообразных среди т. д., состоит в том, чтобы по показаниям измерительных приборов, функционирующих в условиях случайных помех, восстановить значения переменных состояния системы, наиболее близкие в смысле заданного критерия к истинным значениям. Применительно к химико-технологическим процессам важность решения задач оценки переменных состояния и определения неизвестных параметров модели объекта имеет три аспекта открывается возможность получать непрерывно информацию о тех переменных состояния слон<-ного объекта, непосредственное измерение которых невозможно по технологическим причинам (например, концентрации промежуточных веществ, параметры состояния межфазной поверхности, доля свободных активных мест катализатора и т. п.) реализация непрерывной (в темпе с процессом) оценки переменных состояния и поиска неизвестных параметров модели создает предпосылки для прямого цифрового оптимального управления технологическим процессом решение задач идентификации решает проблему непрерывной оптимальной адаптации нелинейной математической модели к моделируемому процессу в условиях случайных помех и дрейфа технологических характеристик последнего, что необходимо для осуществления статической и динамической оптимизации. [c.283]