Уточнение параметров кинетической модели

На третьем этапе ППР синтеза кинетической модели конкурирующие кинетические модели, содержащие неизвестные кинетические параметры должны быть оценены но экспериментальным данным. Для установления их предварительных численных значений необходима постановка небольшой серии стартовых опытов. Практика показывает, что стартовые опыты, интуитивно выбранные исследователем, приводят обычно к вырожденным планам эксперимента, а использование подобных планов делает неэффективным в последующем использование процедур уточнения параметров и дискриминации моделей. [c.171]

Спивак С. И., Машкин В. Ю., Тимошенко В. И. Планирование методами математического программирования экспериментов для уточнения параметров кинетических моделей.— В кн. Кинетика-2. Т. 3. Новосибирск, 1975. [c.91]

УТОЧНЕНИЕ ПАРАМЕТРОВ КИНЕТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ [c.223]

На основании полученных данных может быть сделан предварительный вывод о предпочтительном использовании А-и -критериев планирования для уточнения параметров кинетических моделей. [c.225]

В ходе универсального последовательного анализа (см. рис. 14) прямая кинетическая задача (ПКЗ) решается много раз, но цель, преследуемая ее решением, суш,ест-венно зависит от того, на какой фазе анализа проводится решение ПКЗ. Если ПКЗ решается до постановки обратной кинетической задачи (ОКЗ), то результаты ее решения рассматриваются как некоторое уточнение исходных приближений (блок 4) для более строгой постановки ОКЗ. Если ПКЗ решается в ходе ОКЗ, то в этом случае ее решение есть просто один из формальных элементов процедуры полного решения ОКЗ. Если же ПКЗ решается после решения ОКЗ, т. е. тогда, когда известны механизм сложного процесса и уточненные значения кинетических параметров, то в смысловом аспекте результаты решения ПКЗ есть количественное исследование особенностей и свойств адекватной модели. Заметим, что формальный математический аппарат остается при этом одним и тем же. [c.169]

Проверка адекватности модели кинетики набухания осуществлялась на основании экспериментальных данных о положении оптической и фазовой границ. Для проверки адекватности использовался средний квадрат отклонения между экспериментальными и расчетными данными положения оптической и фазовой границ. Результаты проверки показывают, что моделирование деформации механических свойств полимера в процессе его ограниченного набухания, основанное на представлении системы сополимер — растворитель как сплошной среды с одним внутренним релаксационным процессом, вполне допустимо (погрешность не превышает +9%). Параметрами реологических уравнений являются модуль упругости среды и кинетический коэффициент ползучести, характеризующий внутреннюю подвижность макроцепей сополимера. Наряду с этим предлагаемая модель допускает (при необходимости) дальнейшее уточнение характеристик среды на основе более углубленного исследования реологических свойств системы сополимер — растворитель . [c.328]

Четвертый этап рассматриваемой ППР преследует несколько целей 1) оценку с заданной точностью одного параметра или подвектора параметров 2) минимизацию коэффициентов корреляции между двумя параметрами или группой параметров 3) уточненную оценку вектора параметров в конкурирующих кинетических моделях. Оценки констант, полученные на втором этапе, обычно не удовлетворяют необходимым требованиям точности, поэтому на третьем этапе они уточняются при проведении последовательно планируемых прецизионных экспериментов выбором критерия оптимальности планов, анализом функционалов от информационной матрицы, а также отдельных ее элементов и подматриц. [c.171]

Число критериев уточняющего планирования весьма велико, а в литературе отсутствуют рекомендации относительно области применения того или иного критерия. Чаще других обсуждается и используется /)-оптимальное планирование. Между тем, попытка применить Д-критерий для уточнения кинетической модели реакции каталитического гидрирования фенола на палладии [126] показала, что иногда обобщенная дисперсия снижается не столько за счет уменьшения диагональных элементов дисперсионной матрицы, сколько из-за возрастания коэффициентов корреляции между параметрами. Поэтому была поставлена задача сравнить различные критерии планирования методом математического эксперимента. [c.224]

В случае сложных химических реакций трудно рассчитывать на полное количественное соответствие между реальным процессом и его математическим описанием (кинетической моделью). Это связано как с неизбежной неточностью кинетических параметров модели, так и с погрешностями реального эксперимента. Согласно подходу, развиваемому в серии работ [7-10], модель можно считать удовлетворительной в том случае, если она описывает характерные особенности протекания процесса и позволяет делать реальные прогнозы поведения системы. Такая постановка вопроса предполагает постоянное совершенствование модели с целью более полного количественного согласия с разнообразными и постоянно пополняющимися экспериментальными данными. Совершенствование модели заключается прежде всего в дальнейшем уточнении констант скорости элементарных реакций и более тщательном анализе возможных неучтенных реакций, а также других факторов, влияющих на протекание реакций, например процессов массо- и теплопереноса [7]. [c.169]

Уточнение кинетических параметров. После реализации стартового плана эксперимента и последующей оценки параметров точность последних обычно невелика. Чтобы создаваемые модели обладали достаточными прогнозирующими способностями, оценки параметров должны удовлетворять необходимым требованиям точности. В связи с этим возникает задача проведения дополнительного уточняющего эксперимента. [c.25]

Метод включает 1) направленный сбор информации об изучаемом объекте и ее статистическую обработку 2) соответствующие преобразования исходной системы дифференциальных уравнений, позволяющие установить вид математической модели и получить оценки всех искомых кинетических параметров 3) способы дальнейшего уточнения кинетических параметров. [c.3]

Используя математическую модель гетерогенно-каталитической реакции в грануле, с помощью ЭВМ можно провести расчеты и определить взаимосвязи между производительностью, селективностью, размером гранулы и параметрами пористой структуры катализатора. Конечным итогом этих расчетов является определение оптимальных параметров пористой структуры и размера гранулы катализатора. При составлении математической модели гетерогенно-каталитической реакции в грануле приходится пользоваться модельными представлениями о пористой структуре катализаторов. Модели идеализируют пористую структуру, кинетические константы химической реакции не всегда определяются с удовлетворительной точностью. Поэтому результаты расчетов требуют экспериментальной проверки и уточнения. Однако эти результаты [c.158]

В последнее время разработан новый метод исследования сложных химических реакций, названный итеративным Метод включает 1) направленный сбор информации об излучаемом объекте и ее статистическую обработку 2) соответствующие преобразования исходной системы дифференциальных уравнений, позволяющие установить вид математической модели и оценить все искомые кинетические параметры 3) приемы дальнейшего уточнения кинетических параметров. [c.295]

Все результаты настоящей работы проиллюстрированы нами на примере определения параметров кинетической модели реакции дегидрирования олефинов. Шли найденн интервалы по параметрам решения соответствующих двойственных задач. С помощью оценок значимости проведен анализ и даны рекомевдации по дальнейшему планированию эксперимента с целью уточнения интервалов по параметрам. [c.41]

Анализируя гетерогенные процессы, автор сравнивает возможности различных типов аппаратов и указывает, каким образом можно учесть роль диффузии и описать саму реакцию. Он выдвигает ряд положений и правил, с помощью которых можно получить существенные кинетические данные. При этом подчеркивается важность дополнительных физических методов не только для характеристики исходного реагента, но и для выявления типа кинетики изучаемого превращения, а также уточнения механиздга отдельных стадий. Автор указывает на необходимость соблюдения предосторожности нри обработке результатов, в частности при выборе математической модели, предназначенной для интерпретации хода процесса и определения основных параметров различных стадий превращения. Для упрощения расчетов, зачастую весьма трудоемких, он приводит множество численных таблиц и систем графиков. [c.8]