Понятие о моделировании и моделях

I видимому, Л. Больцман. Тем не менее, большинство моделей этих систем детерминистские по своей сути. Другой недостаток, препятствующий моделированию сложных систем - стремление к описанию их на уровне взаимодействия элементарных частей системы. В сложных системах процессы являются стохастическими. Детерминированность таких систем кажущаяся. Квантовая теория изменила представления об атомах и молекулах. Одно из крупнейших достижений физики и химии XX века - теория гибридизации Л. Полинга, обычно понимается довольно узко как образование сложных электронных оболочек, хотя истинный смысл этой теории в том, что реальный атом в молекуле и изолированный атом таблицы Менделеева - разные вещества. То же относится к молекулам молекула в почве, лаборатории и организме - разные объекты. Состояние вещества зависит от среды. Природные геохимические и биогеохимические системы - почвы, нефти, водные биоценозы состоят из бесконечного числа компонентов. В природе нет и не может быть абсолютно чистого вещества. Понятие чистого вещества противоречит понятию памяти сред. В дальнейшем будет показано непостоянство закона постоянства состава. Кроме того, для таких систем характерны законы квантовой. логики. В конечном счете, это приводит к замыканию макромира таких систем [c.22]

В основе понятий о химических методах исследования веществ также лежит изучение их состава и строения. Состав веществ устанавливают методами качественного и количественного анализа. Для выявления строения необходимы сложные физико-химические приборы, не применяющиеся в школе. Поэтому о строении веществ (главным образом органических) судят по проявлению ими свойств, обусловленных строением или наличием определенных функциональных групп, а иногда — на основании особенностей их получения (синтеза). Кроме того, существуют теоретические методы исследования веществ, например прогнозирование свойств на основе классификации веществ или периодической системы элементов Д. И. Менделеева, моделирование (в том числе и мысленный эксперимент ), использование знаковых моделей (химической символики) и др. [c.260]

На первых порах своего развития математическое моделирование называлось аналоговым, так как принцип аналогии лежит в его основе. Аналогией в логическом смысле называют суждение о каком-либо частичном сходстве двух объектов. Это суждение позволяет на основании сходства рассматриваемых объектов в каком-либо отношении сделать вывод об их сходстве в других отношениях. Пользуясь понятиями аналогии и изоморфизма, некоторые авторы определяют математическое моделирование как метод исследований, который использует принцип аналогии и основан на изоморфизме дифференциальных уравнений (или других математических выражений), описывающих различные по своей природе явления в оригинале и в модели. [c.18]

Характерным примером мысленной модели является модель турбулентного потока, предложенная Прандтлем и основанная на понятии длины пути перемешивания (см. гл. 2). Она позволила суш,ественно упростить картину движения в турбулентном потоке и получать практические результаты при моделировании явления, имеющего чрезвычайно сложный характер. [c.264]

Уровень требований к расчету и проектированию промышленного оборудования для осуществления контактно-каталитических процессов, интенсивное развитие вычислительной техники и расширение областей ее применения оказывают существенное влияние на задачи математического моделирования гетерогенно-каталитических процессов они становятся намного сложнее, а их решение требует введения новых понятий, методов и средств реализации. Изменяется и сам подход к решению задач математического моделирования. Если до недавнего времени исследователь ставил задачу, исходя из физической сущности каталитического процесса, а затем представлял ее решение математику-вычислителю, то теперь традиционное разделение труда исследователя-химика и математика-вычислителя меняет свой характер, приобретая качественно новые формы. Последнее связано с тем, что построение расчетной модели гетерогенно-каталитического процесса настолько тесно переплетается с разработкой вычислительного алгоритма, что отделить эти стадии друг от друга зачастую невозможно. Для математического моделирования в настоящее время характерна машинно-ориентированная формализация и автоматизация как самой постановки задачи, так и всех процедур, связанных с ее реализацией на ЭВМ. [c.219]

Информационная насыщенность и функциональная емкость элементов и связей ФХС в сочетании с эвристическими приемами построения топологических структур ФХС, понятием операционной причинности, правилом знаков, формально-логическими правилами совмещения потоков субстанций в локальной точке пространства и правилами объединения отдельных блоков и элементов в связные диаграммы позволяют создать эффективный метод построения математических моделей ФХС в виде топологических структур связи (диаграмм связи). Топологическая модель ФХС в форме диаграммы связи, во-первых, наглядно отражает структуру системы и, во-вторых, служит ее исчерпывающей количественной характеристикой. Путем применения чисто формальных процедур диаграмма связи без труда трансформируется в различные другие формы описания ФХС в форму дифференциальных уравнений состояния в форму блок-схемы численного моделирования (или вычислительного моделирующего алгоритма) в форму передаточных функций по различным каналам (для линейных систем) в форму сигнальных графов. Каждая из этих преобразующих процедур реализуется в виде соответствующего вычислительного алгоритма на ЭВМ и будет подробно рассмотрена в книге (см. гл. 3). [c.9]

Основным понятием метода математического моделирования является понятие математической модели. Математической моделью называется приближенное описание какого-либо явления или процесса внешнего мира, выраженное с помощью математической символики. [c.7]

Слова модель , моделирование знакомы многим и часто употребляются в повседневной жизни и практической деятельности. Широкое распространение этих понятий свидетельствует о превращении их в рабочий инструмент практического и исследовательского труда. Не всегда, однако, в эти понятия вкладывается одинаковый смысл и обоснованно оцениваются их действительная роль и значение в каждом конкретном случае. [c.371]

В /чебном пособии рассмотрены основные понятия и определения, принятые в моделировании химико-технологических процессов на ЭВМ. Приведены методы построения математических моделей. Рассмотрены типовые модели структуры потоков в аппаратах и математические описания некоторых химических, тепло-обменных и массообменных процессов. [c.2]

Ядром математического моделирования является понятие модели — математически формализованного представления знаний об объекте (математического описания), снабженного алгоритмом решения и реализованного в виде программы на некотором алгоритмическом языке. Важным является то, что, понимая явление (процесс), исследователь имеет возможность сконцентрировать внимание на доминирующих факторах явления (процесса), т. е. анализировать последнее как бы в чистом виде, исключая фоновые эффекты путем принятия соответствующих допущений. ...Может показаться, что чем ближе модель к действительности, тем точнее ее прогнозы и тем эффективнее, следовательно, управление. К сожалению, это не так. Реальный мир настолько обилен деталями, что, попытавшись построить математическую модель, очень близкую к действительности, мы очень скоро запутываемся в погоне за сложнейшими уравнениями, которые содержат неизвестные величины и неизвестные функции. Определение же этих функций ведет к еще более сложным уравнениям, с еще большим числом величин и функций — и так до бесконечности [Ц. Возможность описания объекта с необходимой точностью при сохранении качественного соответствия является замечательным свойством модели, позволяющим применять последнюю на различных (по степени детализации) уровнях исследования процесса (микро- и макроуровнях, на уровне отдельного аппарата и химического производства). [c.255]

Как следует из табл. 14 при моделировании ректификационных колонн в качестве гидродинамических моделей тарелок используются в основном для жидкости — модель идеального перемешивания и ячеечная модель, а для пара — модель идеального вытеснения и идеального перемешивания. Идеальное перемешивание пара соответствует предположению о конденсации его на тарелке, что обычно допускается при использовании понятия теоретической тарелки. [c.297]

В приведенном определении моделирования следует уточнить понятие модели. В данном случае под моделью понимается материальный объект, подлежащий изучению вместо оригинала. В современной науке термин модель понимается еще и как мысленная схема изучаемого объекта, отражающая его существенные стороны. Классическими примерами таких мысленных схем являются корпускулярная и волновая модели света, модель атома Резерфорда, модель турбулентного потока Прандтля и многие другие. [c.258]

Условия экстремальной экономики (как уже было сказано выше) характеризуются степенью неопределенности и нестабильности в информационном обеспечении в процессе принятия решений. Одной из характерных черт является неопределенность спроса на сырьё и вероятностный характер спроса на готовую продукцию, неопределенность внешних факторов (в частности политики регулирования пошлин и косвенных налогов на некоторые виды производимой продукции и закупаемой продукции в виде сырья). В теории математического моделирования для отражения случайных процессов применяется аппарат стохастического программирования. В качестве примера берется постановка задачи в так называемой М-постановке, где происходит максимизация (или минимизация) математического ожидания целевой функции. Основные понятия теории вероятности были приведены ранее в главе 3, а сама модель непосредственно представлена в главе 4, при этом указано, что данная [c.37]

Превращение (1.34) может произойти только при возникновении некоторой определенной конфигурации системы, для которой характерен специальный тип взаимодействия, обычно представляемый в виде той или иной модели. Отнюдь не пытаясь дать общее определение модели, приведем здесь определение, которое при всех его недостатках позволяет разумно пользоваться зтим понятием. Для зтого необходимо прежде всего привести одно из возможных определений понятия системы. Система — это произвольный набор взаимодействующих элементов. Конкретная система задана, если для нее известны 1) элементы, 2) структура, 3) набор состояний, 4) поведение (закономерный переход из одного состояния в другое). Модель — это любая система, подобная другой (принятой за оригинал). Предполагается, что модель в каких-то существенных отношениях может представлять (заменять) оригинал. Это значит, что моделирование предполагает наличие моделирующего субъекта и цели. [c.15]

Переходя к рассмотрению систем, моделирующих действие ферментов, в первую очередь уясним, что нужно понимать под моделью и какие проблемы могут быть решены с помощью моделирования. Понятие модель имеет вполне строгое формально-логическое определение, сущность которого сводится к тому, что между моделью и объектом моделирования может быть установлено некоторое взаимно однозначное соответствие [1, 2]. Это соответствие может быть самого общего порядка. Например, Эшби [2] ставит следующую задачу До какой степени Гибралтарская скала является моделью мозга Ответ, совершенно точный, гласит, что Гибралтарская скала является моделью мозга в том отношении, что она существует, как и мозг [2]. Однако моделирование такого типа, хоть и вполне корректно, вызывает все же законное неудовлетворение. Здесь уместно обратиться ко второму поставленному вопросу для чего нужна модель Для того, чтобы исследовать на ней какие-то свойства моделируемого объекта, которые в силу его сложности или других причин не могут или пока не могут быть изучены непосредственно на самом объекте. Свойства эти, как правило, гипотетического характера и поэтому моделирование часто используют как способ проверки гипотез. Ясно, что чем точнее будет модель, тем с большей уверенностью можно будет переносить полученные с ее помощью результаты на сам моделируемый объект. Однако здесь, как и во многих других случаях, необходима золотая середина слишком общая модель мало информативна, но слишком точная модель будет также сложна, как и сам объект, и тоже принесет мало пользы. Напрашивается естественный вывод хорошая модель должна точно соответствовать объекту лишь в существенных свойствах. Какие же свойства ферментов следует признать существенными и, следовательно, стараться отразить в соответствующих моделях [c.71]

В первой главе дан анализ современного состояния теории моделирования ФХС газов и жидкостей, рассмотрены известные методы их расчета. Применительно к нефтехимической технологии предложены и находят достаточно широкое применение приближенные модели ФХС, например, для расчетов давления насыщенных паров нефтяного сырья, такие формулы как Кокса, Ашворта, Максвелла и др., базирующиеся на информации только о температурах кипения фракций, что нельзя считать теоретически обоснованными. Рассмотрены теоретические основы учения о ФХС веществ и основы математических методов обработки информации, основные понятия информации и информационной энтропии, характеристики межмолекулярных взаимодействий в жидкостях и газах. [c.5]

При моделировании процессов в однороднопористых, равномерно неоднороднопористых и некоторых правильных структурах, для которых можно пользоваться понятием эффективного коэффициента диффузии, применяют капиллярную, квазигомогенную и глобулярную модели. Эти модели ддя однородных структур эквивалентны и незначительно отличаются друг от друга только величинами эффективных коэффициентов диффузии и констант скоростей реакций. При капиллярных и глобулярных моделях константа скорости относится к единице внутренней поверхности, а при квазигомогенной модели — к единице объема. [c.474]

В.В.Кафаровым и И.Н.Дороховым сформулированы основы стратегии системного анализа ХТП введено понятие физико-химической системы (ФХС) как совокупности детерминированно-стохастаческих эффектов и явлений различной природы, происходящих в рабочем объеме агтарата разработана общая методология математического моделирования ХТП как сложных ФХС с использованием топологического принципа формализации, который позволяет изучить комплекс составляющих данный процесс элементов и явлений, автоматизировать все процедуры построения математического описания ХТП проанализированы различные методы построения функциональных операторов (моделей) ФХС и идентификации их параметров рассмотрены задачи системного анализа основных процессов химической технологии (массовой кристаллизации из растворов и газовой фазы, измельчения и смешения сыпучих материалов, сушки, экстракции, ректификации, гетерогенного катализа, полимеризации). [c.12]

Принципы и понятия математического моделирования в последнее время получили существенное развитие. Оно связано с интенсивным применением информационных технологий и вычислительной техники. Использование математических моделей при расчете процессов и аппаратов химической технологии дает возможность значительно сократить время от исследования процесса до его внедрения в промышленность. [c.3]

Некоторые вопросы моделирования рассмотрены ранее. Так, в главе 1 (стр. 24) пояснены понятия микро- и макромоделирования (последнее в дальнейшем называется просто моделированием). Там же отмечено, что в качестве модели целесообразно использовать небольшой фильтр, по конструкции воспроизводящий, насколько это возможно, производственный. Общие указания по моделированию и пример моделирования даны в главе IV (стр. 91). [c.376]

Если сопоставить резину с линейным полимером, то следует найти адекватную физическую модель, которая бы объяснила существование в текучем полимере свойств, характерных для резины с ее сеткой перманентных химических связей. Такой моделью согласно существующим представлениям является сетка с временными (флуктуационными) узлами, образованными как чисто механическими переплетениями макромолекул, так и любыми видами физических взаимодействий, локализованных в ряде точек по длине цепи. Введение понятия о сетке зацеплений является не более чем приемом моделирования свойств системы, имеющим эквивалентный характер, когда детальная структура материала неизвестна, но важно представление измеряемых характеристик материала через параметры, связанные с особенностями молекулярного строения среды. [c.273]

Четкого определения понятию поры невозможно дать, не приписывая порам определенной геометрической формы. По этой причине возникает необходимость геометрического моделирования пористой структуры. Широкое распространение получили две модели пористой структуры катализаторов глобулярная и капиллярная. [c.154]

Прямоточное экстрагирование является непрерывным и установившимся процессом, при котором концентрация извлекаемого компонента одинакова в каждой точке аппарата и зависит только от времени. Таким образом, если использовать принятые при моделировании процессов понятия о структуре потоков в аппаратах, то прямоточное экстрагирование можно описать моделью полного вытеснения. Эта модель идеализирована, так как на практике полное вытеснение жидкости никогда не реализуется. [c.124]

Результаты, достигнутые введением понятия граница полной гидратации в качестве подда-юш,егося схематическому моделированию состояния раствора на пути от бесконечности разбавления до насыщения, дали нам смелость перейти к попыткам прямого вычисления энергетического эффекта гидратации на этой границе. Для этой цели А. М. Сухотиным были построены подробные геометрические модели для двух солей (КС1 и КВг) с 2 /, = 16 и выведены расчетные уравнения для этих моделей. На рис. 14 приводится деталь получающейся прп этом структуры. Среднестатистическое расположение гидратных [c.130]

Аморфную структуру часто представляют в виде модели Бернала, т. е. как хаотическую плотную упаковку твердых шариков. В настоящее время модель Бернала получают методом численного моделирования на ЭВМ. Нами был использован двумерный вариант алгоритма для моделирования хаотической плотной упаковки твердых дисков. Фрагмент полученной структуры представлен на рисунке. Черные шарики представляют атомы аморфного адсорбента. Для того чтобы определить понятие поверхность для такой аморфной структуры, представим себе еще один шарик (на рисунке он не зачернен), который катится по верхним шарикам. Поверхность (линия), которую описывает центр этого шарика (диска), примем за поверхность аморфного тела. [c.261]

Единой классификации методов моделирования не создано Из-за многозначности понятия модель в различных отраслях знаний. Однако все виды моделирования объединяются в две большие группы материальное и идеальное моделирование. [c.3]

Конструирование исходной рабочей гипотезы при построении идеальной петрофизической модели основано на теоретических и экспериментальных данных об объектах исследования, а также на сформированных понятиях и определениях отдельных элементов горной породы и всей изучаемой системы в целом. Ниже приведены основные сведения по терминологии горной породы, которые необходимы при конструировании рабочей гипотезы в связи с моделированием. [c.7]

Методы моделирования основаны на понятии подобня различных объектов. При этом подобными называют объекты, параметры которых, определяющие их состояние в любой момент времени и в любой точке пространства, отличаются в определенное число раз, т. е. масштабом подобия. Подобие объектов может быть полным или неполным, если у объектов подобны все или только наиболее существенные параметры. Один из двух объектов, между которыми существует подобие, можно назвать объектом моделирования, а другой — его моделью. [c.41]

Возникновение такой негативной тенденции, на наш взгляд, обусловлено в значительной мере тем, что часто происходит подмена понятия математической модели, а то и просто факта использования компьютера для каких-либо сугубо вспомогательных расчетов, понятием имитационной модели. В связи с этим перечислим пять основных особенностей имитационных моделей, которые выделяют их среди математических моделей других типов, следуя классическим работам в этой области [Клейнен, 1978 Нейлор, 1975 Шеннон, 1978 Яковлев, 1975]. При этом для конкретности и единообразного понимания взаимосвязи имитационных моделей с задачами оптимизации, а также для обоснования внутренней структуры предлагаемой имитационной модели будем интерпретировать соответствующие особенности имитационного моделирования применительно к задачам управления ВХС речных бассейнов. [c.365]

При рассмотрении статики абсорбции даны сведения о равновесии некоторых конкретных систем. В главу Кинетика абсорбции включены краткий обзор различных моделей абсорбции и разделы, посвященные экспериментальному определению коэффициентов массопередачн и моделированию абсорберов. При расчете ступенчатых аппаратов автор отказался от применения понятия Теоретическая тарелка , как не отвечающего современному уровню знаний. Приведены расчеты абсорбции летучим поглотителем и абсорбции с выделением тепла по разработанному автором методу. Расчет десорбции рассмотрен на основе тепловой диаграммы равновесия. Кратко изложены вопросы применения электронно-счетных машин для расчета некоторых абсорбционных процессов. Введена глава, посвященная регулированию работы абсорбционных установок. При написании книги использована Международная система единиц (СИ). [c.8]

Фактически понятие моделирование нефтеперерабатываюп1ег( производства чрезвычайно широкое. Ряд нефтеперерабатывающих заводов у ,ается вполне удовлетворительно охарактеризовать как работающих в рамках модели линейной программы для других приходится использовать нелинейные математические модели. Данная статья ограничивается рассмотрением задач второй группы. Сложность математических моделей можег изменяться от простого прямолинейного материального баланса с фиксированными выходами до весьма сложн ) х форм, при которых с помощью внутренней линейной программы выходы на отдельных технологических установках выводятся па основании зависимостей от параметров режима, предусматривается хранение промежуточных фракций и потоков, вычисляются качественные показате ли продукта и стоимость отдельных процессов, оптимизируются взаимосвязанные параметры и производится компаундирование товарных бензинов. Во многих случаях столь сложные задачи могут программироваться для решения только на самых мощных вычислительных машинах. [c.8]

А что мы это все о моделях неужели в биологии нет других способов рассуждения Вопрос этот неожиданно сложен. Все зависит от того, где положить границу понятию моделирование . В принципе вполне логично любое сопоставление реальному объекту идеального назьшать моделированием. Тогда в классическом силлогизме Все люди смертны, Сократ - человек, следовательно Сократ смертен - можно усмотреть моделирование. Единичный объект Сократ моделируется как идеализированный человек , про которого имеется формальное знание человек смертен . В результате это знание относится к Сократу. Сократ -человек - вот и вся модель. Такое упрощенное, бесструктурное моделирование лежит все же за пределами наших нредставлений об этой деятельности. [c.162]

Применяя метод математического моделирования при исследовании ХТС, для которой известны символические математические модели элементов и технологическая топология, необходимо рассматривать как технологические связи между отдельными элементами, так и информационные связи между математическими моделями этих элементов, образующими модель системы в целом. Информационная связь моделей отдельных элементов между собой осуществляется через информационные потоки. Используя понятие информационных потоков и информационных операторов, строят информационную топологическую модель ХТС в виде информационно-потокового мулътиграфа. [c.144]

В гл. IV рассматривались принципы построения математической модели для процесса кипения однокомпонентной жидкости. В этой главе разбирается более сложная и более общая задача моделирования равновесия в многокомпонентной паро-жидкостной системе как при кипении, так и при конденсации. Вообще понятие равновесия является одним из краеугольных камней теоретических основ процессов химической технологии. На паро-жидкостном равновесии при кипении основаны, например, процессы выпаривания, ректификации, перегонки и др. Ясное понимание механизма установления равновесия необходимо при создании моделей типовых химико-технологических процессов. [c.90]

Основные научные исследования относятся к кинетике и математическому моделированию каталитических процессов, созданию теоретических основ химической технологии. Совместно с Г. К. Бореско-вым впервые разработал (1961) принципы математического моделирования каталитических процессов для проектирования и оптимизации промышленных реакторов. Развил (1960—1970) теорию математического моделирования со специфическими понятиями и методами решения проблем масштабного перехода, в частности обосновал (1969—1971) метод многоуровне вых моделей. Разработал матема тическую модель процесса окисли тельного дегидрирования бутиле нов. Предложил ряд усовершен ствований реакторов с псевдоожи женпым слоем катализатора. Осу [c.466]

Функциональные группы (концептуальная модель, дающая основу для систематизации в органической химии) обладают одной (или больше) топологической характерстикой и часто содержат один (или больше) гетероатом. Например, двойная связь и циклопро-пильная группа являются топологическими характеристиками, которые представляют собой также реакционноспособные функциональные фрагменты. Замещая один атом углерода атомом кислорода, получаем карбонильную группу и соответственно эпоксид. Все топологические характеристики и все имеющиеся атомы создают или нарушают полную симметрию молекулы. Хиральность, особая форма асимметрии, имеющая важное значение в химии, также должна быть включена в число понятий, охватываемых симметрией. Схема, представленная на рис. 1, сама является концептуальной моделью, и для достижения цели, указанной в заглавии этой статьи, необходимо лишь абстрагировать ее в математическую модель. Для осуществления этого имеется, по-видимому, ряд приемлемых путей. В данном случае теория графов будет использована для моделирования сложности, обусловленной разветвлением, наличием циклов, кратных связей и косвенно размером, а теория информации — для моделирования симметрии. [c.238]

Процесс выработки компромиссных решений, как правило, не обеспечивается одноразовым компьютерным моделированием. Часто необходимы дополнительные расчеты с добавлением и с вариацией условий и ограничений исследуемых задач. В результате формируются интегрированные показатели, которые необходимы для будуш,его переговорного процесса на всем протяжении выработки окончательного решения. Поскольку внешние атрибуты самого принятия водохозяйственных решений слабо влияют на особенности используемых математических моделей, следует разделить два понятия аппарат поддержки принятия решений (математические модели и компьютерные системы, подска-зываюш,ие ЛПР рациональный выбор при тех или иных упрош,аюш,их предположениях) и собственно принятие решений со стороны ЛПР. Логичность такого разделения следует из того, что нестабильность организационной и правовой системы управления водопользованием может значительно изменить процедуру принятия решений, но не аппарат их поддержки. Косвенным доказательством этого факта служит то, что в течение многих десятилетий, как в нашей стране, так и за рубежом создавались и успешно внедрялись почти идентичные модели управления крупными ВХС, хотя законодательные основы и организационные принципы управления природно-хозяйственными системами были различны. Например, задачи однокритериальной оптимизации интенсивно используются как в нашей стране, так и за рубежом при решении многих водно-ресурсных задач управления. Что касается имитационного моделирования, то эта методология практически не связана со спецификой системы управления водными ресурсами. Соответствующие математические модели не содержат целевого функционала [c.61]

Исследование системы, в том числе ХТС, предполагает, что вначале она будет представлена моделью. Уже из определения системы как совокупности элементов и связей между ними представляется целесообразным представить ее в виде схемы, графически. С другой стороны, качественные и количественные показатели ее функционирования могут быть отражены словесным и математическим описаниями (моделями) происходящих в них процессов (здесь понятие модели трактуется несколько шире, чем было строго определено в разделе Математическое моделирование описание процесса, его схема - также модели ХТС). Модели ХТС можно разделить на две группы описательные (в виде формул, уравнений) и графические (в виде схем и других графических изображений). В каждой из названных групп также можно вьщелить несколько видов моделей, различающихся по форме и назначению [c.184]

Он может быть истолкован с помощью механической модели материала, которая должна быть несколько сложнее рассмотренных ранее (рис. 3.78). В частности, сухое трение должно быть заменено трением через тонкий слой очень вязкой жидкости. С целью физико-химического толкования этих и др. реологических параметров необходимо установить причины появления пластических и прочих свойств, установить зависимость величины констант от состава и структуры деформируемой среды, вьывить пределы применимости тех или иных законов течения и т. д. Для этого необходимо определить физико-химическую сущность самого процесса деформирования дисперсных систем, которая связана, прежде всего, с понятием структура дисперсной системы и явлением структурирования. Следует иметь в виду, что не все упомянутые выше параметры, в том числе максимальная вязкость г)шах, на самом деле характеризуют исследуемый материал, несмотря на их достаточно широкое применение в научной и технической литературе, а также в программных продуктах ЭВМ для моделирования течения различных жидкостей. Вьиснение причин того или иного поведения дисперсных систем на основе их теоретических моделей, а также смысла и области применения различных параметров реологических законов составляет содержание последующих четырех подразделов. В частности, будет показано, что величина максимальной вязкости зависит от конструктивных параметров приборов, на которых она измеряется. [c.676]

В гл. I вводятся понятия объекта моделирования и модели. В соответствии с пространственными и временньши признаками дается классификация математических моделей. Рассматриваются также этапы математического моделирования. [c.4]

Как правило, в условиях гидрогенизационной переработки угля не удается достигнуть полного превращения его в жидкие продукты. В продуктах ожижения практически всегда остается твердый органический остаток. В кинетических схемах это явление объясняют наличием реакции конденсации преасфальтенов или его образованием как одного из продуктов распада угля. Довольно щироко стало использоваться при моделировании процессов ожижения угля понятие максимальной степени превращения [37], или максимальной конверсии (Х ). Эта величина входит и в дифференциальные уравнения рассмотренной выще модели Фостера [31] [c.202]

При анализе функций кислотности HQ неоднократно вставал вопрос, насколько необходимо различать отдельные функции для каждого класса нейтральных оснований, например для 0(ArNH2), Я0(Аг Н2) и т.д. Необходимость введения отдельной функции кислотности для каждого класса соединений снижает ценность самого понятия, если невозможно найти способ приближенной оценки таких функций, исходя из какой-либо одной или по крайней мере из ограниченного числа таких функций. В этом разделе сначала рассматриваются имеющиеся данные о применимости некоторой функции кислотности к определенным соединениям. Затем обсуждаются три подхода, использованные для установления взаимосвязей между функциями кислотности, их уточнения, комбинирования и моделирования 1) применение экспериментальных значений активностей или коэффициентов активности 2) поиск дополнительных линейных соотношений, связывающих свободную энергию и соотношения коэффициентов активности 3) построение сольватационных моделей для функций кислотности. [c.110]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология