Прогнозирование свойств

Применение методов прикладной статистики в задачах анализа и прогнозирования свойств катализатора требует корректного учета специфики решаемых задач и возникающих ограничений. Так, в гетерогенном катализе широко распространено явление взаимного влияния катализатора и реакционной среды. Примером такой ситуации может служить гетерогенное окисление бензола и ксилола на ванадиевых катализаторах, когда вследствие разности в восстановительных потенциалах обоих углеводородов меняется стационарный состав катализатора по слою. В работе (291 показано, что дегидратация алифатических спиртов на оксидных катализаторах (оксидах А1, Хг, 31) хорошо описывается уравнением Тафта с литературными значениями а. Однако коэффициент чувствительности а изменяется от оксида к оксиду. Следовательно, мы приходим к необходимости учитывать опосредованное влияние других переменных. Это обстоятельство делает необходимым использовать такие измерители статистической связи, которые были бы очищены от подобного влияния [21. [c.68]

Филиппов Л. П. Методы расчета и прогнозирования свойств жидкостей и газов на основе теории термодинамического подобия. М. АН СССР, ИВТ. Обзоры по теплофизическим свойствам веществ. 1977. № 2. 140 с. [c.245]

Рассмотренные количественные подходы на основе анализа механизма гетерогенного катализа не всегда обеспечивают исчерпывающее решение задач прогнозирования свойств и подбора катализаторов в силу объективных причин, связанных с незавершенностью теории катализа. Поэтому наряду с подходом, основанным на описании физико-химической сущности явлений катализа, получили широкое распространение формальные экспериментально-статистические методы описания сложных кибернетических систем. Предпосылки для развития экспериментально-статистических методов подбора катализаторов были созданы достигнутыми возможностями современной вычислительной техники, с одной стороны, а с другой стороны — накоплением значительного, хотя и не всегда строгого количественного экспериментального материала в области практического катализа. [c.67]

Даюше упражнения могут быть использованы как на стадии обучения (лекции, семинарские занятия, самостоятельная работа), так и для контроля знаний (контрольные работы, экзамены). Если в процессе обучения предлагаемые выборочные отве<гы являются своеобразной "подсказкой" для студентов, наводящей на размышления и таким образом выполняющей определенную методическую задачу, то в случае контроля знаний (особенно на экзаменах) целесообразно предлагать соответствующие упражнения без третьей части, т.е. без выборочных ответов. Таким образом будет ликвидировано "прокрустово ложе", сковывающее возможности студента найти оригинальный подход к решению задачи на базе всего изученного материала. Особый интерес для экзаменов представляет раздел "Гетероциклы", в котором собраны наиболее сложные по отроению органические соединения, содержащие в молекуле большое количество различных по природе циклических фрагментов и функциональных групп. Прогнозирование свойств таких соединений требует навыков химического мышления. [c.5]

Одной из важных задач современной науки является разработка новых подходов и методов компьютерного конструирования молекулярных структур органических соединений на основе предварительного анализа связи между их структурой и свойствами / биологической активностью, что открывает путь к направленному синтезу веществ с заданными характеристиками. Синтез больших серий соединений и в особенности их массовые испытания для поиска веществ с желательными физическими и химическими свойствами или биологической активностью, как правило, занимают очень большое время и требуют весьма высоких материальных затрат. В связи с этим огромное значение приобретает разработка подходов, которые позволили бы повысить эффективность такого поиска и сделать его целенаправленным. Для этого необходимы надежные средства прогнозирования свойств соединений, а также автоматизированною конструирования серий сфуктур с оптимальными характеристиками. [c.42]

Теория распознавания образов — сравнительно новый и еще не полностью сложившийся раздел кибернетики. Это подтверждается тем, что в настоящее время исследования в области распознавания образов нередко носят эвристический характер [99]. Однако методы распознавания образов достаточно широко используют для решения сложных задач в самых разных областях автоматический перевод (распознавание буквенно-цифровой информации) [100] постановка медицинских диагнозов [101] социологические и экономические исследования [102] прогнозирование свойств многокомпонентных смесей [103, 104] и свойств катализаторов [105] автоматизация проектирования технологии [107] и т. д. Проблема распознавания образов — одна из центральных проблем кибернетики. [c.241]

Филиппов Л. П. Методы расчета и прогнозирования свойств веществ. Изд. МГУ, [c.368]

Прогнозирование свойств катализаторов [c.76]

Филиппов Л.П. Методы расчета и прогнозирования свойств вешеств. Изд. МГУ, 1988. [c.372]

Подсистемы и компоненты (см. рис. 2.1) интегрированы на уровне общих технических средств, общего методологического, программного и организационного обеспечений. Каждая из подсистем, в свою очередь, состоит из нескольких частей. Например, подсистема Физикохимия , основной функцией которой является выдача требуемых характеристик (свойств, параметров) веществ и их смесей, должна содержать базы данных по свойствам, оборудованию, комплексы программ для расчета и прогнозирования свойств и т. д. Подсистема Генплан , основная функция которой — анализ вариантов генерального плана химического производства, состоит из алгоритмов выбора площадки строительства, разработки объемно-планировочных решений и конструирования инженерных и транспортных коммуникаций. Аналогично и для других подсистем установлены строго определенные функции. [c.40]

Приближенные способы решения уравнения Шредингера для систем, состоящих из многих ядер и электронов, интерпретация полученных решений в удобных и общепринятых терминах и понятиях, изучение и прогнозирование свойств молекулярных систем, новых веществ и материалов является объектом изучения специального раздела химии — квантовой химии. [c.100]

В работе, посвященной созданию способов прогнозирования свойств, рассматриваются закономерности, получаемые методом термодинамического подобия /34/, Теория термодинамического подобия -часть общей теории подобия. Общая теория подобия, методология эмпирических обобщений - учение о способах наиболее информативного использования эмпирических данных. Теория термодинамического подобия изучает подобие свойств веществ. Эго развитие учения о соответственных состояниях /35/, Группа термодинамически подобных веществ - совокупность соединений, для которых вид приведенного термического уравнения состояния одинаков [c.15]

Филиппов Л.П, О расчетах и прогнозировании свойств жидкостей и газов//Обзор по теплофизическим свойствам веществ. 1980, № 2. С. 37-66. [c.89]

В сложные системах для прогнозирования свойств можно сочетать разработанные феноменологически методы с исследованиями в радиодиапазоне спектра. При этом целесообразно использовать, установленную в ряде работ [42-48], связь свойств и структурно - химических характеристик веществ, полученных методом Я УТР. [c.85]

Щукарев С. А. Некоторые перспективы прогнозирования свойств не открытых еще сверхтяжелых элементов // Прогнозирование в учении о периодичности Сб.— 1976.— С. 116. [c.210]

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СВОЙСТВ ТВЕРДОГО ВЕЩЕСТВА [c.105]

Результаты имеют важное практическое значение для разработки методов прогнозирования свойств эластомеров по данным релаксационной спектрометрии. [c.348]

С использованием потенциальных (характеристических) кривых М. М. Дубинин разрешил проблему прогнозирования свойств микропористых сорбентов. При каталитических процессах, взаимодействии дисперсных материалов с полимерами и во многих других практически важных системах доля активной поверхности обычно составляет незначительную часть общей поверхности твердого вещества (часто менее 17о). В этих случаях для прогнозирования свойств твердых веществ необходимо относить адсорбционные характеристики к соответствующей доле активной поверхности, т. е. производить измерения при крайне низких давлениях или концентрациях адсорбтивов. Измерения упрощаются, если для исследования адсорбции компонентов окислительно-восстановительных систем использовать потенциометрию. При этом обязательным условием является химическая и электрохимическая обратимость процессов. Если твердое вещество обладает достаточной электронной проводимостью, то из него можно изготовить, например, прессованием, электрод и применить его как индикаторный при изучении адсорбционных характеристик. Более универсальна методика, основанная на применении индифферентного электрода в растворе солей железа (III) и (II), с помощью которой могут быть исследованы любые дисперсные и пористые материалы. [c.204]

Роль периодической системы элементов как инструмента для прогнозирования свойств возросла в XX в. с развитием теории строения атома и химической связи (современная теория строения вещества). Возможности системы в плане предсказаний еще не исчерпаны. [c.43]

В настоящее время широко используют подобные способы расчетов для построения диаграмм состояний, трех-и многокомпонентных систем с использованием современной вычислительной техники. Таким путем получают количественные характеристики равновесия в сложных многокомпонентных системах, необходимые для прогнозирования свойств новых сплавов. [c.187]

Что касается аналитических аспектов информационных возможностей ЯМР, метод становится незаменимым инструментом для выявления взаимосвязи состава, строения и химико-аналитических характеристик при целенаправленном поиске и прогнозировании свойств селективных органических реагентов и их комплексов с металлами. В качестве примера следует обратиться к вопросу о состоянии гидроксамовых кислот в растворах и координационной сфере металлов. [c.735]

РАЗРАБОТКА МЕТОДОЛОГИИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СВОЙСТВ ОРГАНИЧЕСКИХ СОЕДИНЕНИЙ ДЛЯ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОГО ПОИСКА И ЦЕЛЕНАПРАВЛЕННОГО СИНТЕЗА ВЕЩЕСТВ С ЗАДАННЫМИ ХАРАКТЕРИСТИКАМИ [c.112]

Рассмотрены генетические основы классификации нефтей. Проанализированы критерии выделения генетических типов и факторы, влияющие на формирование состава нефтей. Отмечена унаследованность структурных особенностей углеводородов нефтей от органического вещества пород. Рассмотрены методы прогнозирования свойств и состава нефтей. [c.2]

Факторами, определяющими рабочие характеристики аппаратов данной конструкции, являются гидродинамическая обстановка, физические овойства взаимодействующих потоков и их удельные расходы, а в ряде 1случаев — удельное количество подведенной извне энергии (на перемещивание, вибрацию, пульсацию и т. п.). Надеж-иость прогнозирования свойств промышленного аппарата по результатам исследований лабораторной модели зависит (В о сновном от степени приближения гидродинамической обстановки и физиче-ски свойств рабочих систем для модели и промышленного аппарата. [c.253]

Метод порождения и проверки. Создание эффективных методов управления знаниями легче осуществить при узкой специализации предметной области, когда учитывается тип взаимосвязей, существующих между состояниями задачи. Одним из известных методов манипулирования с большими пространствами состояний является метод порождения и проверки . Начиная со стартового состояния, некоторый генератор порождает ряд состояний-нотомков. Затем применяется последовательность тестов на допустимость порожденных состояний с целью сокращения их количества. Например, тотальное просеивание альтернатив через сито специальных тестов, известное под названием скрининг широко применяется в конструкциях экспертных систем для прогнозирования свойств химических соединений 142]. [c.49]

Однако на первом этапе исследований а тем более при расчетах по прогнозированию свойств катализатора, до проведения экспериментальных работ необходимые данные о параметрах моделей, естественно, не известны. Выход заключается в выработке стратегии исследования в виде многоэтапной итеративной процедуры принятия решений (ППР) 1) прогноз химического состава катализатора 2) по данным первого этапа и по имеюш имся аналогам получение начальных оценок скорости реакции 3) начальный ири-ближенный прогноз качественного характера о целесообразной текстуре катализатора (например, круннонористый с малой поверхностью, либо мелкопористый с развитой поверхностью и т. п.) 4) экспериментальная проверка результатов качественного прогноза текстуры катализатора 5) экспериментальное определение кинетики процесса на удовлетворяюш,ем требованиял катализаторе пз числа занрогнозированных 6) расчет оптимальной текстуры катализатора и ее приспособление к реальным возможностям синтеза катализаторов 7) выбор способа синтеза приемлемого катализатора 8) выбор способа формирования структуры катализатора 9) приготовление образца катализатора и его опробование. [c.121]

Феноменологический подход применим к электронным спектрам мнокомпонентных, молекулярных и атомарных веществ. Принцип квазилинейной связи выполняется в ато.марных,. молекулярных, сложных высоко.мо-леку.цярных систе.мах. Квази.чинейная функция, наиболее точно описывающая зависи.мость свойств и оптических характеристик, имеет вид кубической зависимости, без исключения. Полученные законо.мерности реко.мендуются для прогнозирования свойств органических вегцеств, вычисляя их по соответствующим уравнениям. [c.101]

Феноменологический подход применим к электронным спектрам многокомпонентных, молекулярных и атомарных в( -ществ Это свидетельствует о полч Зности в ряде случаев рассматривать вещество, как единую, не/гелимую систему, взаимодействующую с излучением. Устан( влен принцип квазилинейной связи свойств и коэффициентов поглощения в видимой и ультрафиолетовой области, который выполняется в атомарных, молекулярных, сложных высокомолекулярных системах. Полученные закономерности рекомендуются для прогнозирования свойств органических веществ. Использование данной закономерности и спектрофотометра позволит заменить целые лаборатории по измерению физико-химических свойств вещести. Возможно определение средних свойств любого вещества, ст [c.84]

Применение этих подходов открывает и для процессов сушки широкие возможности в решении задач прогнозирования свойств, явлений, нахождения новых технических решений. Энтропийный подход к анализу тепло- и массообмена в процессе сушки впервые позволил строго научно обосновать структуру универсальной движушей силы сушьси, избежать частных неоднозначных соотношений, существующих в настоящее время. [c.147]

Учебное пособие представляет собой сборник упражнений полу-программированного типа по развитию нйвыков в прогнозировании свойств сложных по строению органических соединений, представляющих, как правило, интерес с точки зрения жизнедеятельности растительных и животных организмов, медицины или народного хозяйства. Упражнения сгруппированы по классам органических соединений в соответствии с программой общего курса органической химии, составленной по функциональным группам. Всего 16 тем шесть типов углеводородов (гл. 1-У1), галоген- и кислородсодержащие соединения (гл. УП-ХШ), азотсодержащие органические соединения (гл.Х1У-ХУ) и гетероциклы (гл. ХУ1). Упражнения оформлены в виде тестовых карточек, состоящих из трех частей (информативная, вопросы и набор выборочных ответов). Они могут быть использованы как на стадии обучения и учения (лекции, семинарские занятия, самостоятельная работа), так и дош проверки знаний студентов (контрольные работы, экзамены). [c.2]

Даже в такой короткий срок вполне возможно решить основнуп методологическую задачу - научить и научиться логически мыслить и ориентироваться в довольно сложных ситуациях в области органической химии. Именно с этой точки зрения, возможно, полезным окажется для студентов и преподавателей предлагаемый набор упражнений -своеобразный тренажер по прогнозированию свойств сложных по строению органических соединений. Подобного рода упражнения впервые были применены на лекциях (кодоскопный вариант) и экзаменах для студентов указанного потока в учебнш 1979/80 году и вызвали интерес у студентов, которые восприняли это как игровой прием и назвали их химическими кроссвордами. [c.3]