Справочник химика 21

Химия и химическая технология

Статьи Рисунки Таблицы О сайте English

Математическое моделирование свойств веществ

    ИНФОРМАЦИОННЫЕ ПРОБЛЕМЫ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ФИЗИКО-ХИМИЧЕСКИХ СВОЙСТВ ВЕЩЕСТВ [c.6]

    Математическое моделирование свойств веществ [c.7]

    V Настоящая "и две последующие главы посвящены математическому описанию и построению моделирующего алгоритма макрокинетики некоторых стадий производства ионообменных смол с использованием принципов системного анализа математического моделирования процессов химической технологии [1, 2]. В частности, исследуются а) процесс предварительного набухания, характеризующийся изменением реологических свойств полимерной системы (системы сополимер — растворитель ) б) процессы химического превращения сополимеров, осложненные изменяющимися условиями транспорта исходных веществ в зону реакции в) процесс отмывки (гидратации) ионита после сульфирования. [c.295]


    Существенным недостатком в организации токсикологической службы в целом по стране является отсутствие единого информационного токсикологического центра (ИТЦ) с банком многоплановых сведений (организационно-структурных, лечебно-профилактических, о физикохимических свойствах, биологическом действии и параметрах токсикометрии химических соединений, включая величины ПДК в разных средах и др.) и системой математического моделирования функциональной зависимости величин ПДК от различных аргументов, обеспечивающей прогноз ориентировочных безопасных уровней воздействия новых химических веществ в объектах окружающей среды. [c.126]

    Под математическим моделированием будем подразумевать максимально правдоподобное (адекватное) отображение моделируемых свойств химических веществ, представленное в математической форме. [c.18]

    ПРИНЦИПИАЛЬНЫЕ ОСНОВЫ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ ПРИ МОДЕЛИРОВАНИИ ФИЗИКОХИМИЧЕСКИХ СВОЙСТВ ВЕЩЕСТВ [c.31]

    Математическое моделирование. Этот метод основан на том, что реальный процесс, протекающий в объекте моделирования и характеризующий его свойства, представляет собой сочетание различных элементарных процессов, подчиненных закономерностям, которые описываются определенными математическими соотношениями. В химической технологии в качестве таких элементарных процессов могут рассматриваться процессы массо- и теплопередачи, физические и химические превращения, движение потоков веществ и т. д. [c.43]

    Впервые моделирование было использовано в аэро- и гидромеханике [4-7]. С этой целью была развита теория подобия, основанная на физическом моделировании, в котором природа процесса и модели одинаковая. В химической технологии физическое моделирование широко используют для изучения тепловых и диффузионных процессов [8]. В химическом реакторе протекают химические реакции, и происходит перенос тепла и вещества. Их взаимное влияние и результаты процесса зависят от размера и типа реактора. Поэтому для изучения химических процессов и реакторов теорию подобия [9, 10] применяют весьма ограниченно [11-13]. Для изучения этих процессов используют преимущественно математическое моделирование [11-16], поскольку оно позволяет тождественными уравнениями описывать свойства процесса различной природы. Математическая модель может быть знаковой, представленной уравнениями, и реальной, представленной физическим объектом, как правило ЭВМ. В дальнейшем под моделью подразумевается знаковая или реальная математическая модель, адекватно отражающая физико-химические превращения и явления переноса тепла и вещества в изучаемом процессе и используемая для масштабного перехода. Статистические модели, описывающие процесс как черный ящик , для этой цели не пригодны. [c.5]


    Для расчета параметров математических моделей процесса в слое катализатора в безразмерном виде (см. табл. 3.2) и, следовательно, самого процесса необходимо знать геометрические размеры слоя и зерен катализатора, скорость, температуру и концентрации реагентов в потоке на входе в слой, кинетические и термохимические данные реакции, физико-химические свойства веществ, эффективные параметры переноса тепла и вещества. Последние определяют экспериментально. Не приводя многочисленные работы, в которых описаны результаты прямых измерений, теоретические обоснования и формулы для расчета коэффициентов, сошлемся на обзоры литературных данных [151-153] и отметим только публикации, в которых имеются исходные данные, позволяющие, как показал опыт моделирования многих промышленных процессов, предсказать их показатели. [c.107]

    В производственных процессах, связанных с выделением ионизируемых органических веществ природного происхождения, влияние перечисленных особенностей осложняется тем, что растворы, из которых происходит выделение целевого продукта, содержат большое количество других органических соединений как ионогенного, так и неионогенного характера, в том числе близких по структуре и химическим свойствам целевому продукту и неиндифферентных по отношению к иониту. Взаимодействие этих веществ, а также минеральных солей с ионитами часто существенно влияет на эффективность процессов сорбции и десорбции целевых продуктов и весьма затрудняет, вследствие непостоянства качественного и количественного состава этих примесей, математическое моделирование процессов. [c.199]

    При построении математического описания процессов химической технологии с позиций второго направления используется метод математического моделирования. Этот метод основан на том, что реальный процесс, протекающий в объекте моделирования и характеризующий его свойства, рассматривается как сочетание различных элементарных процессов, подчиненных закономерностям, которые описываются определенными соотношениями. Поэтому составление математической модели таким методом должно начинаться с расчленения технологического процесса как единого целого на отдельные составные части ( элементарные процессы), отражающие свойства какого-либо одного класса явлений. В химической технологии в качестве таких элементарных процессов могут рассматриваться собственно химическое превращение, перемещение веществ (гидродинамика), перенос тепла и массы (тепло- и массопередача). [c.53]

    Сборник посвящен каталитическому окислению неорганических и органических веществ, синтезу аммиака, исследованию хемосорбции и свойств катализаторов, а также математическому моделированию контактных процессов. [c.720]

    Первая область оптимизации является наиболее благоприятной для согласования локального и глобального оптимумов, т. е. для применения экономико-математического моделирования при решении задач по закреплению достижений трудовых коллективов. Примером подобных расчетов является, в частности, решение задач по предотвращению негативных последствий экономии материальных и трудовых ресурсов посредством отыскания оптимального варианта наилучшего использования их высвобождения, в том числе посредством пересмотра действующих норм создания условий для интенсификации усилий трудовых коллективов по перевыполнению производственных заданий на базе увеличения частоты отгрузки отдельных видов продукции плановым потребителям во избежание переполнения складов расчета экономии по транспортным расходам вследствие повышения концентрации основного вещества, чистоты или других свойств готовой продукции, сокращающих объем непроизводительных перевозок, и т. д. [c.156]

    При исследовании механизма абсорбции в любых газожидкостных системах наибольшую трудность вызывает расшифровка кинетики абсорбции, в частности достаточно адекватный учет диффузии вещества в газовой и жидкой фазах. Задача заключается в таком моделировании диффузионных процессов, протекающих как внутри фаз, так и на границе раздела, которое бы позволило достаточно полно отразить факторы, влияющие на массоотдачу. Известные модели переноса вещества (модели Уитмена — Льюиса, Хигби, Данквертса и др. [6, 28, 29]) не только труднореализуемы в связи со сложными решениями математических уравнений, но и не учитывают многие из этих факторов. На кинетику абсорбции влияют коэффициент диффузии, физические свойства газов и жидкостей, термодинамические параметры процесса, концентрация компонентов, направление массопередачи, вибрация и пульсация, эффект Марангони и т. д. Многочисленные исследования влияния этих [c.69]


    После проведения микро- и макрокинетических исследований химико-технологического процесса и его математической формализации осуществляют собственно математическое моделирование процесса на ЭВМ. Коэффициенты уравнений математической модели процесса находят и корректируют непосредственно на укрупненной опытной установке путем проведения специальных экспериментов. Для установления адекватности математической модели изучаемому химико-технологическому процессу используют экспериментальный метод нанесения возмущения или введения вещества (индикатора) в исследуемый аппарат для получения кривой отклика, или переходной характеристики системы, описывающей ее свойства, а также применяют статистические оценки. [c.389]

    Использование электронных вычислительных машин (ЭВМ) в холодильной технике весьма многообразно. С помощью ЭВМ производится обработка данных для проектирования систем кондиционирования воздуха и выработки оптимальных режимов их работы, рассчитываются теплофизические свойства рабочих веществ, определяется статическая и динамическая прочность трубопроводных систем, рассчитываются системы автоматического регулирования и параметры технологического оборудования, составляются проектно-сметные документы. На проходившем в 1975 г. в Москве XIV Международном конгрессе по холоду приводились многочисленные примеры высокой эффективности решения различных задач с помощью ЭВМ. Но особенно подчеркивалось то обстоятельство, что широкое применение цифровых вычислительных машин дало резкий толчок наиболее перспективному направлению исследований в области холодильной техники — математическому моделированию изучаемых объектов. [c.160]

    Расчет технологических процессов и аппаратов и создание систем автоматизированного управления ими требует в первую очередь формирования адекватных математических моделей и разработки методов их решения и оптимизации. Однако получение достоверных результатов моделирования возможно только в том случае, если в тщательно разработанную математическую модель будут введены правильные значения параметров математической модели, в первую очередь к ним относят физико-химические свойства веществ, участвующих в технологическом процессе, такие как плотность, вязкость, теплоемкость, теплота испарения, коэффициенты диффузии и давление насыщенных паров и многие другие свойства. Поскольку в ходе технологического процесса температура и давление технологических потоков изменяется, то становится необходимым рассчитать физико-химические свойства веществ при параметрах процесса, отличающихся от нормальных условий. [c.3]

    Фарадеевский ток. Основными теоретическими соотношениями для математической модели вольтамперометрических датчиков являются уравнения, описывающие взаимосвязь фарадеевского тока, потенциала электрода и концентрации электроактивных веществ (деполяризаторов). При произвольной степени обратимости электрохимической реакции для одного деполяризатора таким соотношением является уравнение (8.98), а для полностью обратимой или полностью необратимой реакции - уравнения (8.94), (8.86) или (8.99), (8.100). При необходимости моделирования датчиков, содержащих несколько деполяризаторов, достаточно сложить соответствующее число однотипных уравнений, каждое из которых учитывает свойства одного деполяризатора. [c.295]

    Название метода означает, что моделирование и расчет характеристических констант ФХС веществ осуществляются по признаку их химического строения (конституции) молекул. Конститутивный метод базируется на теории химического строения А.М. Бутлерова и исходит из того, что между свойствами (Ф,у) и структурными составляющими молекул существует количественная взаимосвязь. Хотя со дня опубликования этой теории прошло более 140 лет, с сожалением приходится констатировать, что ставшая классической теория Бутлерова до сих пор не имеет равноценного по универсальности математического сопровождения, т.е. математической модели ФХС органических веществ. [c.30]

    На базе энтропийно-информационной концепции и фрактальной геометрии разработан компьютерный метод моделирования физико-химических свойстп веществ. Показана высокая адекватность и универсальность предложенной математической модели применительно к конститутивным свойствам углеводородов. [c.2]

    Широкому применению методов математического моделирования, основанных на использовании ЭВМ, способствовало то обстоятельство, что продегс ректификации характеризуется главным образом термодинамическими закономерностями. Энергетика процесса, выбор ряда основных режимных и конструктивных параметров, а также оптимальной схемы разделения целиком определяются термодинамическими закономерностями и термодинамическими свойствами разделяемых веществ. Кинетические закономерности и свойства в какой-то степени лимитируют только габариты оборудования. В большинстве случаев все это позволило использовать модель, основанную на так называемой теоретической ступени разделения , т. е. термодинамически равновесной ступени. [c.9]

    Стратегия расчета зико-хииических свойств компоненгов и смесей при математическом моделировании процесса совместного синтеза метанола и высших спиртов. В. В. Кафаров, В. А. Иване в, А. А. Р е з н и ч а н к о, А. Л. Г а л е р к и н. Сб.науч. тр. Определение теплофизических свойств веществ в системе автонатизированного проектирования производств нефтепереработки и нефтехимии, вып.40 - М. ЦШИТЭнефгехим, 1984. [c.157]

    Введение. Работа посвящена построению и обоснованию эффективного численного метода решения ряда нелинейных одномерных щ>аевых задач теплопроводности и диффузии. Тлеются в виду краевые задачи для одномерных параболических уравнений в областях с подвижными границами, на которых заданы условия энергетического или материального баланса. Подобные задачи возникают, например, при математическом моделировании процесса теплопередачи в конденсированном веществе в условиях интенсивного нагрева, когда фронты различных фазовых превращений (плавление, испарение, резкое изменение электромагнитных свойств) перемещаются по неподвижноь1у веществу [1-3]. Аналогичная ситуация имеет место при изучении распределения концентраций в некоторых химических реакциях, процессы массопереноса в которых можно трактовать как задачи типа Стефана с исчезающе малой теплотой фазового перехода [4 ]. Наличие подвижных 11)аниц с неизвестным законом изменения во времени и нелинейных условий на заданных подвижных границах приводит к необходимости развития приближенных методов. Предлагаемые ва- [c.79]

    Мы подошли к наиболее важным проблемам химической науки управлению химическими реакциями и получению веществ с заранее заданными свойствами (физико-механическими, биологическими). Решение этих принципиальных проблем является предметом неустанных исследований сегодняшнего дня и делом ближайшего будущего. Перспективным направлением является применение методов математического моделирования с использованием счетнорешающих устройств с целью создания веществ, обладающих необходимыми свойствами, и прогнозирование оптимальных путей протекания химических реакций. [c.9]

    Вещества кислотно-основного характера находят широкое применение в par, личных технологических процессах и научных исследованиях. Характеристик кислотно-основных свойств веществ требуется во многих отраслях науки и разно образных производствах. На основе математического моделирования с учетол всех химических равновесий в растворах таких веществ при помощи ЭВМ бьип рассчитаны точные значения выше указанных свойств и представлены в ввде но мограмм. [c.4]

    И с точки зрения чистой математики, выражение (13) представляет собой универсальную алгебраическую функцию, применимую для описания как линейных, так и сложных нелинейных закономерностей. Она может успешно заменить применяемый в кибернетике эмпирический математический язык черного ящика . Автор благодарен профессорам М.Ю. Доломатову и Т.Г. Умергалину, аспирантам A. . Ка, Т.М. Зидиханову и Е.О. Астаховой за участие в развитии нового направления исследований по моделированию физикохимических свойств веществ. Весьма признателен автор профессору И.Р. Ку-зееву за поддержку и помощь в издании этой работы в эти нелегкие для отечественной науки времена. [c.21]

    Информационные проблемы математического моделирования физико-химических свойств веществ И Методы кибернетики химико-технологических процессов Сб. КХТП - V. - Уфа. - Т. 2. - Кн. [c.16]

    Основная задача изотермической динамики адсорбции в неподвижном слое адсорбента была сформулирована академиком М. М. Дубининым [6] и заключается в предвычисленин основных функций процесса динамики адсорбции (L, t) и a(L, t) на основе знания уравнения изотермы адсорбции и основных коэффициентов уравнения кинетики. Задача определения параметров изотермы ТОЗМ и эффективных коэффициентов внутренней диффузии на основе минимального экспериментального материала решена нами в предыдущих разделах. Здесь рассмотрим математическую модель однокомпонентной изотермической динамики адсорбции в неподвижном слое зерен адсорбента для реальных сорбционных процессов. Вообще, как и при моделировании любых физических процессов, в динамике адсорбции принято использовать модели различной сложности в зависимости от поставленной цели. Цель нашей работы — получение аналитических решений системы уравнений, описывающих реальный динамический процесс в системе адсорбируемое вещество — адсорбент как в линейной, так и нелинейной области изотермы с учетом различных размывающих эффектов. Аналитические решения позволят сравнительно легко проанализировать зависимость процесса от основных физико-химических параметров, определяющих равновесные и кинетические свойства системы, а также переходные функции процесса. Математическая модель однокомпонентной динамики адсорбции в неподвижном слое зерен адсорбента включает следующие основные уравнения. [c.58]

    Некоторые органические твердые вещества имеют переходы, которые как явления аналогичны представленным на рис. 23, и теоретическое моделирование фазовых превращений дает в результате расчета кривые такой формы, как показано на рисунке. Тем не менее множество экспериментальных данных, полученных за последние 30 лет, не может быть удовлетворительно классифицировано по методу Эренфеста. Ряд авторов, использовав каждый по-своему идеи Эренфеста, пытались достичь лучшего согласия теории с экспериментальными результатами. Яфри [309], Мак-Лоуглин [408] и Фишер [195] подробно рассмотрели вариацию термодинамических свойств и их производных в переходной области. Они пришли к заключению, что характер перехода зависит в основном от того, каким образом кривые или поверхности свободной энергии встречаются в точке перехода. Ряд исследователей заметили, что точка перехода второго рода в твердом веществе аналогична критической точке системы пар — жидкость [59, 60, 635, 646, 647], а Райс [574] использовал эту концепцию при обработке идеализированного ферромагнитного вещества. Во всех этих работах постулируется математическая модель идеализированных переходов первого и второго порядков, но реальные переходы часто оказываются гораздо более сложными. Отклонения от идеального поведения объяснялись факторами диффузности , например флуктуациями гетерофаз, эффектами загрязнений, внутренними напряжениями или невозможностью получить при экспериментальных измерениях термодинамическое равновесие [60, 195]. Однако неудачи этого классического термодинамического анализа в объяснении некоторых сложных переходов могут быть обусловлены также неадекватностью самой термодинамической модели. [c.74]


Смотреть страницы где упоминается термин Математическое моделирование свойств веществ: [c.52]    [c.93]    [c.5]    [c.226]   
Смотреть главы в:

Одна формула и __ вся химия Введение в науку о свойствах химических веществ -> Математическое моделирование свойств веществ




ПОИСК





Смотрите так же термины и статьи:

Математическое моделировани

Свойства веществ



© 2024 chem21.info Реклама на сайте