К выбору модели и определению ее параметров

Проведенное исследование позволяет сделать вывод, что точность оценивания параметров повышается с увеличением радиуса гранул адсорбата и возрастанием объемных скоростей газа-носителя. При увеличении констант скорости адсорбции и адсорбционно-десорбционного равновесия Ка необходимо увеличивать продолжительность подачи импульсов и время между измерениями выходных концентраций реагентов. Необходимо отметить, что удачный выбор временных промежутков между измерениями концентраций Ai позволяет значительно повысить точность определения параметров моделей кинетики адсорбции. Заметим, что влияние различных факторов на точность оценок рассчитывалось при радиусе гранул адсорбата = 2,5 мм, что соответствует радиусу зерна катализатора широкого класса и объемной скорости W = = 1,57 мл/с [69, 24]. [c.218]

После того как выполнена процедура идентификации значения X, в соответствии с наиболее значимым механизмом диспергирования (стесненный удар, фрикционные взаимодействия, кавитационно-акустическое воздействие или другие), выбираются такие практические приемы осуществления процесса, которые способны обеспечить найденное значение кинетического параметра X. Успех такого выбора зависит от 1) понимания того или иного механизма диспергирования 2) его адекватного теоретического представления (например, в форме математической модели) и 3) определения параметров, функционально связанных с Я, и позволяющих достаточно надежно обеспечить это значение посредством доступных технических приемов. [c.131]

Так, Б работах [1—4] рассматриваются различные способы математического описания процессов химической технологии. Однако авторы этих исследований ограничиваются выбором структуры математической модели процесса, ничего не говоря о способе определения параметров этой модели. Указанные параметры несут информацию об особенностях данного конкретного процесса и, как правило, не могут быть точно заранее определены из общетеоретических соображений. [c.267]

Методологически задача выполнения научных исследований для оценки параметров (или выбора) модели процесса или ХТС состоит из нескольких этапов, а именно а) задания некоторого множества моделей объекта на основе фундаментальных законов (закономерностей) или априорной информации б) разработка структуры, состава, элементов, системы управления и изготовления экспериментальной установки в) планирования и проведения экспериментов на установке г) обработка экспериментальных данных для идентификации модели (определения параметров) д) выдачи модели процесса или ХТС на стадию проектирования. При неудачном выполнении одного из этапов в указанной последовательности цикл действий может повторяться с любого из этапов, т. е. длительность проведения эксперимента и обработки результатов зависит от четкости его постановки, корректности математического обеспечения и уровня автоматизации. [c.58]

Следует заметить, что этапу проектирования (выбора) технологической схемы предшествует этап конструирования высокоэффективного массообменного аппарата, который, в свою очередь, включает этап конструирования отдельного контактного устройства. Составными элементами этого этапа являются определение параметров математической модели гидродинамики всех типов контактных устройств, а также кинетики процесса массопередачи в зависимости от характера движения жидкости на тарелках колонны (прямоток, противоток и т. д.) и степени перемешивания парового (газового) потока - от идеального вытеснения до полного перемешивания. [c.13]

Сделаем несколько замечаний о выборе уравнений (6.2.1) для определения параметров математических моделей. Очевидно, число этих уравнений должно быть равно числу параметров, подлежащих определению. Однако уравнений вида (6.2.1) бесконечно много, и, следовательно, возникает вопрос, какие именно уравнения нужно выбрать для нахождения параметров математических моделей. [c.278]

При решении задачи планирования требуется определенное время на сбор исходных данных, их обработку и выдачу результатов. Поэтому процесс решения должен упреждать по времени начало отрезка времени, на который решается задача. Обоснованный выбор времени упреждения имеет большое значение при формировании общей стратегии управления. В общем случае упреждение должно быть минимальным, так как адекватность модели уменьшается с увеличением этого времени. В связи с этим возникает необходимость прогнозирования состояния объекта в начальный момент времени, снижается точность определения параметров модели. С другой стороны, время упреждения должно быть достаточным для согласования и утверждения календарного плана и проведения подготовительных работ, связанных с его реализацией. Для задач календарного планирования это время должно составлять несколько суток. [c.77]

При проведении эксперимента исследователь может предъявлять к мат. модели разл, требования получение определенных оценок ее параметров обеспечение желаемых предсказательных св-в и т.п. Это приводит к необходимости выбора спец. планов, подчиненных поставленным требованиям (критериям). Среди критериев, удовлетворяющих первому требованию, наиб, общим является О-критерий, соответствующий обобщенной дисперсии всех оценок параметров мат. модели. Кроме иего применяют 1-критерий, отвечающий средней дисперсии оценок параметров -кри-терий, соответствующий длине макс. оси эллипсоида рассеяния оценок параметров критерий ортогональности, обеспечивающий независимость определения параметров модели, и т.д. Среди критериев, удовлетворяющих второму требованию, особенно часто используют (5-критерий, отвечающий макс. дисперсии предсказанных значений ф-ции отклика б-критерий, соответствующий среднему значению дисперсий предсказанных значений критерий ротатабельности, отвечающий дисперсии оценки предсказанных значений отклика во всех точках, равноудаленных от центра плана, и др. [c.559]

Из них главная — это создание теоретически обоснованных моделей, способных с удовлетворительной точностью описывать свойства равновесных фаз, используя минимум экспериментальных данных. Ряд вопросов возникает при оценке эмпирических параметров моделей. Например, какие экспериментальные данные взять за основу и как сформулировать критерий оптимальности параметров, вопрос о температурной зависимости параметров, о выборе одного набора параметров из нескольких возможных и другие. Актуальна задача сопоставления моделей при описании фазовых равновесий определенного типа и при описании разнородных равновесных свойств, а также при описании систем различной химической природы. Наконец, существует потребность в совершенствовании расчетных алгоритмов и создании на их основе достаточно универсальных и быстродействующих программ для ЭВМ. [c.156]

При расчете параметров тот или иной набор их получается в зависимости от выбора начальных приближений параметров. Определенным ориентиром могут служить данные о параметрах моделей для систем того же класса, что и рассматриваемая. Для выбора начальных приближений удобны имеющиеся номограммы [197, 198, 240, 2411, две из них приведены в Приложении IV (стр. 237). [c.214]

К выбору модели и определению ее параметров [c.648]

Выбор модели и определение ее параметров ведут путем сопоставления экспериментальной кривой отклика с расчетной по соответствующей модели — такое сопоставление удобно вести в безразмерных координатах С — 8 (рис. 8.24). [c.648]

Пути идентификации модели. Для выбора модели Пр.П и определения ее параметров используем табл. 8.1. Прежде всего следует проверить, не подходят ли для описания структуры потоков простейшие беспараметрические модели — ИВ и ИП. Достаточно точное мнение об их пригодности можно высказать на основании формы экспериментальной кривой отклика. При необходимости можно представить эти кривые в безразмерных координатах и определить значение момента второго порядка [c.653]

При оптимизации химико-технологических процессов или объектов в математические модели входят параметры, определяемые с разной степенью точности. Кроме того, при реализации процесса возможны непредсказуемые изменения некоторых параметров. Следовательно, для окончательного решения задачи необходимо знать влияние такого рода факторов на выбор оптимального варианта. Это возможно сделать при анализе чувствительности целевой функции по отношению к отклонению параметров от оптимального режима. При этом необходим определенный компромисс между оптимальностью и чувствительностью. [c.78]

Попытки применения теории подобия являются теперь пройденным этапом. Перспективный путь исследования и проектирования химических реакторов состоит в выборе и экспериментальной проверке модели процесса, определении входящих в эту модель эмпирических параметров с помощью лабораторных исследований кинетики, макрокинетики, гидродинамики процесса и решении систем уравнений, описывающих выбранную модель, с помощью электронно-вычислительной техники. [c.190]

В последние годы для решения нестационарных задач диффузии и массообмена находит применение метод статистических моментов [30, 51, 105, 69, 68]. Его основным преимуществом является возможность обработки данных эксперимента по аналитическим решениям задачи в области изображений. Таким образом, исключается наиболее трудный в математическом отношении этап создания математической модели процесса массообмена — переход от изображений к оригиналу. Связь экспериментальных данных, которые обычно представляются в виде выходной кривой опыта с = f (t), с моментами этой кривой позволяет определить основные параметры математической модели. Следует отметить, что метод моментов основан на детерминированной математической модели и от правильности ее выбора зависит корректность определения параметров. [c.226]

Как следует из уравнения (16), состав адсорбционного слоя зависит только от одного параметра — объема адсорбционной фазы. Для непористых и широкопористых адсорбентов объем адсорбционной фазы является, вообще говоря, функцией состава объемного раствора и определяется флуктуациями концентрации в объемном растворе [10]. Тем не менее можно формализовать выбор модели адсорбционного слоя, используя дополнительные уравнения, связывающие параметры адсорбционного слоя с величинами, определенными только из экспериментальных данных. В качестве такого дополнительного условия можно выбрать предложенное Ларионовым [9] условие равенства свободных энергий смачивания поверхности раздела твердое тело—раствор, определенных экспериментально из избытков адсорбции и вычисленных из модельных параметров адсорбционного слоя, [c.75]

Процедура построения математической модели заключается в выборе методов составления самих уравнений (функций /), способов получения экспериментальных данных и методов идентификации модели (определения вектора параметров а). [c.26]

Приведем ряд примеров построения математических моделей, в той или иной степени иллюстрирующих рассмотренные ранее методы вывода (выбора) уравнений статики и динамики неформальных и формальных ММ аппаратов, технологических процессов и производств, а также методы определения параметров, входящих в эти уравнения. [c.317]

В расчетах подобного рода особенно важным является выбор модели. Возникает несколько проблем, включая геометрию взаимодействия Н2О — Н3О+ и Н2О — ОН-, определение длины и энергии связей, профиль потенциальной энергии для переноса протона, который зависит от выбранной модели и энергетических параметров связи. Рассматриваемая конфигурация представлена на рис. 21 она ассоциируется с минимальным расстоянием переноса для протона. [c.113]

При рассмотрении многоэлектронной модели точное решение уравнения Шредингера невозможно ввиду осложнений, обусловленных, в частности, электростатическим взаимодействием электронов. Поэтому обычно используют приближенные методы расчета, например метод валентных схем, метод молекулярных орбиталей (в различных его вариантах), а также метод свободного электрона или потенциального ящика. Приближенные квантовомеханические расчеты связаны с известными допущениями. Обычно для расчетов прибегают к рассмотрению моделей и схем с использованием определенных параметров, полученных на основании экспериментальных исследований. К выбору квантовомеханической модели, когда речь идет о системе сопряженных связей, следует подходить, [c.25]

При выборе образцового прибора для поверки конкретного типа средства измерений необходимо не только учитывать его точностные характеристики, но и анализировать согласованность принятой модели измеряемой величины с действительным законом ее изменения. При определении достоверности поверки необходимо принимать во внимание влияние составляющей погрешности поверки из-за неадекватности принятой и реальной модели поверяемого параметра. [c.110]

Основой для составления математического описания реакторного процесса являются уравнения, описывающие гидродинамику потоков перерабатываемых и получаемых продуктов. В зависимости от этого и классифицируются реакторы по типам. По двум основным моделям потоков различают два типа реакторов реактор идеального перемешивания и реактор идеального вытеснения. При выборе модели потока учитываются следующие факторы [5] модель должна отражать физическую сущность реального потока при относительной простоте математической формулировки должен существовать метод либо экспериментального определения параметров модели, либо аналитического их расчета структура потоков должна быть удобна для расчета конкретного процесса. [c.21]

В результате расчетных исследований на модели, а также экспериментального изучения существующих технологических режимов на действующей установке были выделены наиболее существенные факторы, анализ которых дает возможность определения оптимальных технологических параметров промышленной колонны. К таким факторам относятся местоположение тарелки питания, выбор оптимальной величины флегмового числа при существующих технологических режимах и определение параметров, регулирование которых обеспечивает заданное качество конечных продуктов. Полученные результаты расчетного исследования этих факторов для двух стадий очистки о-ксилола позволяют сделать следующие выводы. [c.213]

Ниже рассмотрено изменение свойств многокомпонентных многослойных систем лишь на примере наиболее простых в геометрическом смысле, удобных при феноменологическом описании процессов переноса, а главное, определенных в интерпретации кинетических закономерностей, системах типа сэндвич . Такое ограничение в выборе объектов обусловлено двумя причинами. Во-первых, нет принципиального различия, с точки зрения протекающих физико-химических процессов в поведении систем с различными геометрическими формами элементов и их взаимным расположением, тогда как сложность в интерпретации результатов, например, при переходе от сэндвичевых структур к стеклопластикам, существенно возрастает во-вторых, на современном уровне развития наших представлений об изменении свойств многослойных систем, контактирующих с агрессивными средами, определенность в выборе модели и ее идентичность реальным системам играет решающую роль. К этому следует добавить, что несмотря на большое количество экспериментальных данных о кинетике изменения свойств многослойных систем, для их количественного анализа может быть использована лишь небольшая часть (только те работы, для которых в литературных источниках оговорены начальные и граничные условия проведения процессов и дано описание геометрических параметров исследованных систем). [c.267]

ХТС — определение параметров фнзнко-химических свойств технологических потоков и характеристик равновесия /3 — разработка приближенных или простых математических моделей элементов 14 — выбор параметров элементов 15 — разработка априорной математической модели ХТС 16 — выделение элементов, изменение параметров которых оказы вает наибольшее влияние на чувствительность ХТС — определение материально-тепловых нагрузок на элементы (расчет матернально-тепловых балансов) 18 — компоновка производства и размещение оборудования 19 — разработка более точных стационарных и динамических моделей элементов 20 — уточнение значений параметров элементов 2/— информационная модель ХТС 22 — математическая модель для исследования надежности и случайных процессов функционирования ХТС 25 — математическая модель динамических режимов функционирования ХТС 24 — математическая модель стационарных режимов функционирования ХТС 25 —значение характеристик помехозащищенности 25 — значение характеристик надежности 27 — значение характеристик наблюдаемости 28 — значение-характеристик управляемости 29 — исследование гидравлических режимов технологических потоков ХТ(3 30 —значение характеристик устойчивости 37 —значение характеристик ин-терэктности 32—значение характеристик чувствительности 33 —значение критерия эффективности ХТС 34 — оптимизация ХТС 35 — алгоритмы для АСУ ХТС 36 —параметры технологического режима 37 — параметры насосов, компрессоров и другого вспомогательного-оборудования Зв —параметры элементов ХТС 39 — технологическая топология ХТС 40 — выдача заданий на конструкционное проектирование объекта химической промышлен ностп. [c.55]

Несмотря на различную физико-химическую природу рассмотренных выше процессов, разработка математических моделей каждого из них и методология определения параметров во многих аспектах имеет много общего. Прежде всего для каждого из процессов характерны такие этапы, как исследование условий химического и фазового равновесия, причем для большинства из пих по единой методологии и одним и тем же моделям оценка гидродинамической структуры систем с двумя (и более) фазами применительно к выбранному типу оборудования оценка параметров кинетических закономерностей (коэффициентов массопередачи, площади поверхности раздела фаз, коэффициентов диффузии и т. д.) для учета реальных условий массоиереноса установление механизма химических реакций и оценка параметров (для процессов химического превращения, хеморектификации, хемосорбции), выбор разделяющего агента (для комплексов с разделяющими агентами). [c.94]

Сущность метода. Наиболее часто при выборе модели и определении ее параметров прибегают к методу моментов. Этот метод уже применялся в курсе, например при определении координат центра давления — разд. 2.1.4 при выводе основного уравнения центробежного насоса — разд. 3.3.1 в настоящей главе при определении Тср — разд. 8.6.2. Здесь он используется более широко, причем в основном на базе безразмерных величин С(0). В самом общем плане смысл метода моментов применительно к задачам струкгуры потоков состоит в сравнении моментов — экспериментально найденного и рассчитанного по соответствующей модели продольного перемешивания. [c.650]

Итак, алгоритмизация этапа технологического расчета единяц оборудования состоит в разработке соответствующего математического описания, выборе метода решения системы уравнений этого описания, определении параметров, установлении адекватности модели реальному объекту, т. е. в разработке математической модели объекта. Независимо от функционального назначения элемента схемы математическая модель должна строиться по модульному принципу, причем таким образом, чтобы можно было иметь возможность при необходимости достаточно легко внести нужные изменения (дополнения или расширения функций) в модель без ее значительной переработки. Основная функция модели состоит в сведении материального и теплового балансов — получении выходных данных потока по входным. В зависимости от назначения математического описания отдельных явлений процесса (фазовое и химическое равновесие, кинетика массопередачи, гидродинамика потоков и т. д.) общее математическое описание может быть существенно различным. Важно при создании модели не нарушать общей ее структуры, т. е. иметь возможность использования единых алгоритмов решения. [c.141]

Начальная толщина пленки не имеет глубокого влияния, но критическое значение толщины должно быть известно, как граничное условие для оценки времени коалесценции [33]. Интерферомет-рические измерения критической толщины пленки дают значения от 400 до 1500 А [38]. Поэтому время коалесценции очень сильно зависит от ее колебаний. Число подвижных и неподвижных поверхностей раздела является устанавливаемым параметром, хотя в настоящее время нет надежного метода учета этого параметра в моделях. Однако использование модели параллель—диск для неравномерного утончения пленки на основе концепции неподвижности поверхностей оказалось успешным [36]. Показатель степени в зависимости от времени коалесценции от диаметра капли устанавливается при выборе той или иной модели. Таким образом, даже качественный учет основных факторов, влияющих на время коалесценции, позволяет корректно описать явление в реальных условиях. Определение параметров, очевидно, должно проводиться по экспериментальным данным. [c.292]

Цель расчета по модели - определение влияния цйклическог зменения входных параметров на выход целевого продукта. Исследования проводились в следующих направлениях 1) выбор канала для нанесения возмущений 2) выбор фор кШ возмущающих воздействий 3) влияние изменения концентрации диоксида углерода в газовом потоке на входе в реактор а) на температурный режим потока б) на температуру в слое катализатора в) на качество образующегося метанола (с точки зрения образования примесей и увеличения концентрации воды). Выбор канала для нанесения возмущений выполнен с учетом возможности изменения параметров в промьппленных условиях. Для интенсификации процесса выбран расход диоксида углерода, который приводит к изменению концентрации Oj во входном потоке. Расчет технологических режимов выполнялся для случаев синусоидальной, прямоугольной и трапециевидной форм возмущающих воздействий. Анализ полученной информации показал целесообразность использования симметричных прямоугольных волн д.чя увеличения выхода метанола по сравнению с традащионным стацнон шы.ч режимом. При этом изучалось влияние периода возмущающих воздействий и их амплитуды. Установлено, что прирост производительности по метанолу в большей степени зависит от периода цикла, чем от амплитуды. Расчеты показали, что рабочий диапазон изменения температуры и расхода СО2 при реализации циклических режимов совпадает с диапазоном, определенным стационарными условия 1и проведения процесса. [c.65]

Наиболее сложным при построении уравнения регрессии является выбор струтуры уравнения. Увеличение числа членов уравнения позволяет при прочих равных условиях уменьшить дисперсию аппроксимации модели. Однако при этом увеличивается объем выборки экспериментальных данных, который необходим для определения параметров модели. [c.26]

Подготовка к вычислительному эксперименту и его проведение представляет собой этап обучения и включает сбор физикохимических данных (работа со справочной литературой) выбор программ из комплекса и поряжа расчета (формулировка задачи и обоснование модели процесса) определение коэффициентов уравнений, реща-емых в программах (определение параметров процесса, развитие навыков работы с величинами разной размерности) интерпретация результатов (расчет показателей процесса на основе результатов вычислений). [c.468]

Как видно из приведенных выше примеров, включение о-электронов в расчет для теоретического рассмотрения реакционной способности таких типично л-элек-тронных систем, какими являются ароматические и гете-роароматические молекулы, может быть полезным для анализа некоторых особенностей механизма реакции и получения определенных количественных данных. Однако возникает вопрос оправдано ли увеличение количества электронов, включаемых в рассмотрение и, как следствие, затрат машинного времени, не0бх0дим0)Г0 для расчета. Так, Маррел с соавт. [56], который провел сравнительное исследование корреляции с реакционной способностью индексов, полученных простым методом Хюккеля и в валентном ОСП МО ЛКАО МШ00/2-при-ближении, пришел к заключению, что практически нет никакой разницы. между результатами, которые дают оба этих подхода — результаты одинаково плохи. Отметив неудачный для подобного анализа выбор модели укажем и на то обстоятельство, что, как справедливо было отмечено Базилевским [5], плохие корреляции реакционных параметров с квантовохимическими индексами связаны не с плохим качеством квантовохимических методов расчета, а скорее с непригодностью самих индексов. Поэтому вполне логичными представляются попытки усовершенствования квантовохимических индексов. В большинстве случаев они уже выходят за рамки чистой квантовой химии и основываются дополнительно на эмпирическом анализе экспериментальных данных. [c.229]

Рассчи ганная по получеияым нами соотношениям зависимость точности расчета М, от точности определения М, первым и третьим методами и расчета M от точности экспериментального определения io вторым 1 1 тодом при адсорбции ксенона цеолитом СаА показывает, что первый метод расчета является наиболее надежным и дает удовлетворительные результаты даже при больших относительных экспериментальных ошибках определения М,. Вместе с тем использование только температурной кривой требует высокой точности е измерения , для определения М, с точностью 50 % отно-сителлдаая ошибка определения щ не должна превышать 2 %. Третий метод дает возможность определять параметры массо- и теплопереноса с достаточной точностью при условии правильного выбора модели. [c.133]

При исследовании задач определения параметров математических моделей ранее принималось, что размерность вектора а, а следовательно, и размерность систем (У-2), (У-5) является зафиксированной и известна. При выводе уравнений неформальных ММ размерность а предопределяется нашими допущениями о том, какие из происходяпщх в объекте процессов и явлений следует учитывать, а какие из них считать незначимыми. В формальных уравнениях размерность вектора а задается чаще всего исходя из интуитивных представлений о сложности ММ или ее назначении. Иногда же размерность вектора а подбирается в процессе его определения из условия обеспечения заданной степени адекватности математической модели объекту. В первом случае задача определения а является, как показано во втором разделе, устойчивой, но ММ может быть неадекватной объекту. При выборе числа к в процессе определения а экстремальная задача ( -12) может оказаться неустойчивой. Рассмотрим причины неустойчивости этой задачи и метод ее регуляризации. [c.286]

I. Модельный гамильтониан и травнение состояния. Общеизвестные трудности на пути построения реалистической теории жидкости, основывающейся на методе функции распределения [I], обусловливает эвристическую ценность подходов, в основе которых лежит четко сформулированная модель [2]. Конечно, определенная модельность налицо и в подходе, основывающемся на методе функции распределения [1,2], но, если строить теорию жидкости, используя идеи и методы, развитые, например, в теории твердого тела, выбор модели представляется в этом случае весьма существенным. Нам представляется, что модификация представлений так называемой "дырочной" теории жидкости [з], предлагаемая ниже, может оказаться перспективной. Во всяком случае удается последовательно и самосогласованно описать все равновесные свойства классических жидкостей, использовав минимальное число параметров, имеющих четкий физический смысл. В предлагаемом ниже подходе достаточно стандартно учитываются эффекты "ближнего порядка" [c.232]

Математическое описание некоторых аппаратов может быть ос-ловано на фундаментальных данных при этом потребность в обширных производственных данных не играет решающей роли. Од-яако для других аппаратов такой информации недостаточно, и для разработки надежных моделей нужны экспериментальные данные. Это особенно справедливо по отношению к реакторам из-за неопре-целенности активности катализатора, механизмов реакций и гидродинамики среды. Полезные результаты часто можно получить исходя из упрощенных механизмов реакций. Но для определения параметров, констант скорости, энергии активации и для выбора наиболее вероятных механизмов требуются производственные данные. Последнее исследование по методам выявления механизмов при расчете параметров описано в обзоре Лапидуса [107]. [c.313]

Модельные представления попользуются, вообще говоря, при любом физико-хилшческом исследовании, хотя бы потому, что эксперимент проводится при фиксированных значениях аргументов, а изучаемая фушщия является часто непрерывной и для ее описания требуется лишь подходящий способ аппроксимации данных, т. е. определенная математическая модель свойства. Аппроксимация известных данных пе представляет особых трудностей, поскольку существуют надежные критерии адекватности модели и описываемого ею явления или свойства, например минимум суммы квадратов невязок илп другие соглашения. Хуже обстоит дело при необходимости использовать в ходе расчетов модель функции, которая не изучается экспериментально, так как, с одной стороны, нет надежных критериев выбора той пли иной формулы, а с другой — результаты расчетов, как правило, сильно зависят от качества выбранной модели и числа неизвестных параметров в ней. Этот случай имеет место при решении обратных задач фазовых равновесий (см. сноску ) и рассматривается иод-робнее ниже. Прп решениях же прямых или обратных, но корректно поставленных задач выбор модели не является определяющим этаном расчетов, и почти всегда можно пользоваться наиболее привычными полиномиальными иредставлениями зависимостей термодинамических функций от переменных состояния. Например, можно аппроксимировать избыточную энергию Гиббса двухкомпонентной фазы отрезком ряда, состоящим из N членов [c.13]

Как сказано выше, квантовомеханические формулы для параметров сил дисперсионного притяжения и правила комбинирования для параметров сил притяжения и сил отталкивания являются приближенными. Поэтому для определения параметров функции ф, которые хорошо описывают экспериментальные значения Кь а также позволяют их предсказывать, необходимо использовать экспериментальные адсорбционные данные. Так как на основании этих экспериментальных данных можно определить не более двух параметров, то в случае выбора теоретически более обоснованной модели потенциала ф, а также в слу-ч-ае адсорбции многоатомных молекул, когда число неизвестных параметров значительно больше двух, при использовании адсорбционных данных можно определить лишь часть этих параметров. В случае выбора для потенциала ф формы (6,8, ехр) значения К наиболее чувствительны к погрешностям в значениях параметров С и Го этого потенциала. Поэтому параметры Св/Сб и q целесообразно оценить с помощью квантовомеханических формул и правил комбинирования на основании свойств адсорбата и адсорбента, взятых в отдельности, а при использовании экспериментальных значений Ki определить параметры Сб и Го, или же при оценке трех параметров sl e, Го и q, определить значение только одного параметра Се- В этом случае погрешности в значениях параметров s/ e, Го и q будут в значительной степени компенсированы подбором соответствующего значения параметра Се. [c.111]

Первым этапом расчетов как функции давления является выбор моделей молекулы А и активированного комплекса Л" . Необходимые параметры молекулы А определяются деталями внутреннего движения (т. е. колебаниями и внутренними вращениями), ее полными моментами инерции и диаметром столкновений. Эти данные могут быть либо получены из эксперимента, либо найдены в литературе, либо оценены с достаточной точностью эмпирическими методами. Те же параметры (за исключением диаметра столкновений) должны быть определены и для активированного комплекса, однако в этом случае экспериментальное определение невозможно. В принципе эта информация может быть получена при полном реше- [c.163]