Оценка оптимальных мест поверхности катализатора

Оценка оптимальных мест поверхности катализатора [c.477]

Таким образом, для нахождения характеристик оптимальных мест поверхности катализатора при проведении реакции в небольшом удалении от равновесия необходимы данные о механизме соответствующих реакций. С помощью этих данных, исходя из оценки величины Вд, табличных значений констант равновесия и энергий разрыва связей, могут быть вычислены О... Чем больше таких оптимальных мест на поверхности [c.476]

Итак, мы дали оценку характеристики оптимальных мест поверхности катализатора для дегидрирования спирта. Возникает вопрос, не являются ли те же места оптимальными для дегидратации спирта. Для выяснения такой возможности необходимо предположить определенный механизм этой реакции. [c.482]

Основу второго подхода составляет совокупность методов, объединяемых в кибернетике общим термином черный ящик . В их состав входят вероятностно-статистические методы анализа сложных явлений и систем, теория статистических решений и оптимального планирования эксперимента, методы теории распознавания образов, адаптации и обучения и т. п. Статистические методы поиска катализаторов позволяют по ограниченной экспериментальной информации просматривать значительные совокупности факторов, предполагаемых априори ответственными за каталитическую активность. Причем планы эксперимента предусматривают возможность варьирования испытываемых факторов на двух и более уровнях в зависимости от сложности поверхности отклика. Выявление доминирующих факторов проводится по различным вариантам ветвящейся стратегии, а их численная оценка — с использованием стандартных приемов регрессионного анализа. При усложнении задач статистического анализа методы корреляционного и регрессионного анализа уступают место математической теории распознавания с богатым арсеналом приемов раскрытия многомерных корреляций. [c.58]

Решение первой задачи планирования эксперимента (т. е. задачи построения оптимального одноточечного плана эксперимента, когда компоненты вектора и управляемых переменных не варьируются) и его последующая реализация еще не гарантируют получение с достаточной точностью оценок макрокинетических и адсорбционных констант. Это имеет место чаще всего при исследовании быстропротекающих адсорбционных процессов на адсорбентах и катализаторах с небольшой пористостью и малой удельной внутренней поверхностью. В подобных ситуациях требуется использовать для оценки констант многоточечные планы эксперимента. В связи с изложенным формулируется вторая задача планирования каталитического эксперимента. [c.166]

Предложен метод оценки теплот образования промежтаочных поверхностных соединений д по кинетическим даннЫм, основанный на расчетах равновесий, устанавливающихся в быстрых стадиях каталитических реакций. Вычислены величины q при разных условиях реакций синтеза аммиака на Ре, гидрирования ацетона, этилена, бензола и дегидрирования циклогексана на N1 и Р(1. Результаты показывают существенное влияние условий на величины д. Носледние сопоставлены о значениями, непосредственно получаемыми из адсорбционно-химических равновесий гидрирования. Рассмотрены взаимосвязь величин д и доцт на оптимальных местах поверхности катализатора, а также приблизительное постоянство д и кажущейся энергии активации соответствующих реакций в заданных условиях на разных металлических катализаторах. Отсюда намечаются пути предвидения каталитической активности с учетом кинетических факторов. [c.506]

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]