Модель динамики непрерывного процесса

Модель динамики непрерывного процесса [c.34]

Таким образом, модель динамики непрерывного процесса, когда в аппарат поступают одинаковые агрегаты, может быть представлена уравнениями (1.119), (1.120), (1.122)-модель 4А. [c.57]

Таким образом, модель динамики непрерывного процесса при режиме идеального смешения и разных начальных значениях переменных состояния агрегатов может быть представлена уравнениями (1.125), (1.128), (1.130)-моделью 5А. [c.60]

На основе моделей динамики адсорбции смесей сформулированы задачи динамики вытеснительной десорбции в неподвижном слое, представляющие вытеснение одного вещества или смеси веществ другим компонентом. Разработанные методы расчета [9, 10], базирующиеся на использовании эмпирических констант индивидуальных веществ, позволяют получить удовлетворительное соответствие с опытом и могут быть успешно использованы для выбора оптимальных условий десорбции. Для осуществления непрерывно действующих процессов сорбционного разделения смесей углеводородов в движущихся слоях адсорбентов необходимы теоретические и экспериментальные исследования закономерностей этих процессов. До настоящего времени исследования динамики адсорбции в движущемся слое касались лишь простейших случаев, в которых не учитывалось влияние неизотермичности, эффектов про- [c.208]

Уравнения нестационарных режимов работы или динамическая модель процессов ректификации позволяет теоретически исследовать на стадии проектирования динамику объекта и определить такие важнейшие характеристики, как, например, время достижения стационарного состояния при пуске колонны непрерывного действия, а также изучить влияние различного рода возмущающих факторов на стационарный режим работы и выявить местоположение контрольных тарелок для построения системы регулирования проектируемой колонны. [c.76]

Большое значение как при периодической, так и непрерывной организации процесса, имеет характер движения потоков — прямоток, противоток или перекрестный ток. Структура потоков в аппарате (полное вытеснение, полное перемешивание или их комбинация) определяет выбор математической модели процесса, включающей уравнения, описывающие статику и динамику, а также граничные и начальные условия и другие характеристики процесса. Составление математической модели в каждом частном случае ведется в соответствии с системным подходом к процессу процесс разбивают на элементарные стадии, расположенные в иерархическом порядке. На первом уровне математической модели обычно располагают зависимости, описывающие условия равновесия, а также характер химических превращений (если они имеют место). На втором иерархическом уровне описываются закономерности элементарных процессов переноса, идущих в единичном зерне, в одной капле, пузыре и т. п. Третий уровень соответствует моделированию процесса в целом слое, на тарелке и т. д., включая в себя зависимости второго уровня. На четвертом уровне принимается во внимание расположение отдельных слоев, тарелок, теплообменных устройств в целом аппарате (с учетом фактора масштабирования). Пятый уровень включает описание гидродинамики и массообмена в каскаде реакторов или агрегате. [c.74]

Способы определения скорости поворотноч130мерных переходов при численном моделировании динамики. При исследовании методами математического моделирования моделей с непрерывным изменением координат, но в которых возможны поворотно-изомерные переходы между минимумами внутренней потенциальной энергии, встает вопрос какая величина является мерой скорости таких переходов и какие величины нужно рассчитывать в процессе имитации движения Один из способов оценки скорости — расчет временных автокорреляционных функций для локальных свойств полимерной цепи, например, дипольного момента звена. Этот способ не дает прямо скорость перехода, поскольку вращательные корреляционные функции определяются не только внутримолекулярными перестройками, но и крупномасштабными движениями цепи. Другой способ состоит в исследовании автокорреляционных функций для числа транс-Nt (или гош-Ng) -изомеров в цепи (jV,i) = = (SNt 0)bNt t)), где OTV,- Щ). [c.127]

Применение компьютерных тренажерных комплексов для снижения аварийности нефтеперерабатывающего предприятия. Как отмечалось ранее, переработка углеводородных систем относится к непрерывным (непрерывно-дискретным) технологиям, отличающимся сложной и глубокой динамикой по непрерывным параметрам, относительно небольшим числом логических элементов и, как правило, отсутствием быстро (в течение секунд) развивающихся процессов. Время многих процессов переработки углеводородных систем определяется медленными стадиями диффузионной кинетики физико-химических процессов. Это определяет, с одной стороны, сложность построения адекватных динамических моделей, с другой — возможность управления процессами на уровне знаний. Последнее обстоятельство отличает рассматриваемый класс технологических процессов от объектов в атомной энергетике, где управление осуществляется на уровне навыков или правил при жестком дефиците времени на восприятие, анализ и коррекцию моделируемой ситуации. Бесспорно, что объекты нефтехимпе-реработки характеризуются высокими материальными потерями от аварий и некачественного управления. Поэтому важным фактором предотвращения аварийных ситуаций является подготовка персонала на компьютерных тренажерных комплексах (КТК), моделирующих технологические процессы конкретных установок. [c.176]

Мы не затронули модели, описывающие работу других видов проточного культиватора турбидостата, плотностата, рН-стата, в которых с помощью систем автоматического слежения поддерживаются заданные значения плотности биомассы или других параметров, а также модели полупроточной системы, в которую непрерывно или периодически добавляется свежий питательный субстрат, а жидкость и биомасса не изымаются из культиватора до окончания процесса, систем с газовым питанием и многих других. Эти модели и ссылки на них можно найти в монографиях [П38, П40]. Отметим также интересную работу [40], где наряду с динамикой биомассы и субстрата рассматривается изменение концентрации промежуточного метаболита. [c.75]

Полное описание модели работы олигомерного фермента. В общем виде динамика процесса катализа олигомерным ферментом, синхронизованная с конформационными переходами, как она происходит согласно нашей модели, показана на рисунке 5. Сигнал, проходя по ССИВС обеспечивает синхронизацию переноса энергии со стадиями превращения субстрата (рис. 5,а). В области контакта субъединиц перенос энергии обусловливает сближение групп, до этого удаленных, с последующим формированием непрерывных ССИВС. При этом происходит изменение конформации фермента, что в конце концов [c.125]

Уравнение типа (5.3) можно получить н непосредственно нз непрерывной модели, рассматриваемый вариант которой подразумевает отсутствие возрастной структуры (например, предполагая ее быструю квазистабилизацию) и одновременность процессов рождения и гибели. Грубо говоря, этп предположения означают, что мы изучаем процесс в такой временной шкале, где длительность поколения и влияние за этот промежуток времени на генетическую структуру динамики возрастного распределения, рождаемости н смертности малы, что сближает модель с дискретнылг вариантом. [c.276]