Справочник химика 21

Химия и химическая технология

Статьи Рисунки Таблицы О сайте English

Определение параметров рН-зависимостей

Рис. 54. Графический метод определения параметров зависимости скорости от давления, когда скорость является гомографической функцией давления. Рис. 54. <a href="/info/318349">Графический метод определения</a> <a href="/info/6165">параметров зависимости</a> скорости от давления, когда скорость является гомографической функцией давления.

    Поскольку значения фактора ускорения, рассчитанные из решения системы уравнений (6.69)-(6.72), близки к данным, полученным по пенетрационной теории, то для процесса хемосорбции при умеренных значениях константы скорости реакции величину Ф также можно представить приближенной зависимостью (6-51). Роль гидродинамики потока в этом случае проявляется через параметр М, в котором коэффициент массопередачи определен в зависимости от условий обтекания частицы [c.275]

    Зависимости для определения параметров идеального газа при политропных процессах относительно просты и универсальны, так как дают возможность выполнять расчеты для процессов как сжатия, так и расширения. [c.54]

    Основными параметрами состояния газа являются давление, температура и удельный объем. Эти параметры связаны между собой определенной аналитической зависимостью, которая называется уравнением состояния газа. [c.20]

    Результаты собственных опытов и данные других исследователей для ламинарного режима при Рем = Ю—10 (Ке 20) были представлены [187] в виде графической зависимости Ре = и г/ п от Рем=и г/0. При этом получена единая кривая для жидкости и газа, описанная уравнением (У.Зб) с параметрами Рел. = 0,17, ф—1,4 и X, определенным по зависимости X—Рем. [c.194]

    Основная задача дисперсионного анализа состоит в том, чтобы установить, существует ли с определенной вероятностью зависимость у от х или отклик у не зависит от переменной х. Основная задача регрессионного анализа — описать эту зависимость количественно, если она существует, т. е. определить численные значения параметров для известной функциональной зависимости. Основная цель корреляционного анализа — установление характера зависимости между коэффициентами регрессии. [c.196]

    Использование в расчетах на прочность 1-интеграла требует определения функциональной зависимости параметра J от приложенной нагрузки на разных этапах упругопластического деформирования модели, включая и стадию [c.126]

    Для использования полученных закономерностей были проведены контрольные опыты по определению параметров для расчета систем с водными растворами полимеров. Зависимость величины l/V А, от lg(Re / ) для стальной новой трубы диаметром 15 мм приведена на рис. 33. [c.62]

    Полученные экспериментальные данные используются для нахождения предварительных оценок параметров модели, которые используются для анализа обусловленности системы, определения корреляционных зависимостей параметров и построения плана дополнительного эксперимента. С использованием найденных оценок определяются расчетные значения концентраций компонентов, и находится матрица А. Отметим, что матрица А может быть построена и на основании априорных значений параметров модели, если таковые имеются. Так как точную оценку погрешности е найти трудно, а известна только достаточно широкая область, в которой может быть заключено ее значение, то следует определить е-ранг матрицы (Q (е)) как целочисленную функцию от е в указанной области. Если окажется, что при некотором е матрица А содержит попарно зависимые с точностью до е столбцы, то это означает, что имеются попарно коррелированные между собой параметры. Если коэффициенты линейной зависимости соизмеримы друг с другом, то все параметры коррелированы и не могут быть достаточно надежно оценены раздельно. В первом случае необходимо изменить начальные концентрации тех компонентов, которые существенно входят в линейно зависимые с точностью до е столбцы во втором — для надежной оценки параметров желательно изменить начальные концентрации всех компонентов. Наилучшие условия можно подобрать, максимизируя максимальную величину е, при которой еще сохраняется В (е) = п. [c.451]


    XI.2. Определение параметров простых кинетических зависимостей [c.462]

    Х1.3. Определение параметров сложных кинетических зависимостей [c.462]

    XI.4. Определение параметров сложных кинетических зависимостей (нелинейные задачи)............... [c.462]

    Г. Для функциональных зависимостей должен быть указан интервал определения параметров (интервал достоверности аппроксимации), поскольку экстраполяция зависимости за область определения параметров приводит к заведомо неверным значениям параметра. [c.115]

    Расчет не всегда обеспечивает требуемую точность, но часто является единственным способом пополнения данных. В настоящее время имеется большое число методов д.ля определения отдельных свойств веществ, однако выбор соответствующего метода сопряжен с рядом трудностей, поскольку большинству из них свойственны следующие недостатки а) низкая точность б) ориентация на традиционный расчет и использование номограмм, таблиц и графиков для определения свойств веществ. Номограммы и таблицы не только снижают точность методов, но и затрудняют машинную реализацию в) узость области применения по классу веществ и диапазону изменения параметров. Это приводит к тому, что одно и то же свойство нужно рассчитывать по различным формулам в зависимости от вещества и интервала изменения параметров. Такие методы не только сложны в применении, но и не обеспечивают непрерывности зависимости свойств от параметров г) невозможность экстраполирования функциональной зависимости за область определения параметров ч) термодинамическая несовместимость методов. [c.178]

    Статистическое описание основано на обработке экспериментальных данных. Исследуемый объект характеризуется вектором факторов, определяющих целевую функцию или выходные параметры. Планируя эксперимент, набираются данные для определения коэффициентов зависимости между входными и выходными параметрами процесса. Имеется, по существу, бесконечное число вариантов установления такой зависимости на основе статистического анализа. Основная трудность заключается в выборе вектора состояния, элементы которого действительно характеризовали бы поведение реального процесса, а также в получении зависимости, допускающей не только интерполирование, но и экстраполирование решения за пределы области определения коэффициентов этой зависимости. [c.17]

    Важным этапом в решении задач обработки экспериментальных данных является выбор метода отыскания наилучших значений параметров искомой зависимости. По существу задача определения наилучших значений параметров зависимости, минимизирующих определенную оценку, является задачей минимизации функции многих переменных. В тех случаях, когда искомая зависимость ищется в форме нелинейной функции, решение этой задачи может представить определенные трудности, поскольку приходится применять общие методы решения задач отыскания минимума функции лшогих переменных — методы нелинейного программирования [1]. Лишь когда искомая зависимость Р (х , а ,..., а ) является линейной функцией параметров aj (/ = 1, 2,..., з), например, при отыскании аппроксимирующего полинома, наилучшие значения параметров а ( = 1, 2,..., х), в особенности при использовании критерия оценки среднеквадратичного отклонения (11—8), могут быть найдены относительно просто, для чего используется метод, называемый методом наименьших квадратов (см, стр. 319). [c.299]

    Метод наименьших квадратов эффективен в том случае, когда аппроксимирующая зависимость линейна относительно параметров. В противном случае для определения параметров приходится решать систему нелинейных уравнений, сходимость решения которой не всегда может быть обеспечена простыми методами. Поэтому чаще всего нелинейные зависимости стараются привести к линейному виду путем соответствующих аналитических преобразований или заменой переменных. [c.329]

    В заключение параграфа рассмотрим статистические задачи, возникающие при определении параметров кристаллизации. Задача исследования кинетики кристаллизации сводится к установлению вида функций, входящих в математическую модель процесса кристаллизации, и определению численных значений их параметров. Из предыдущего параграфа можно было увидеть, что чаще всего искомая зависимость представлена в виде нелинейных дифференциальных уравнений вида [c.320]

    В наиболее общем случае математическая обработка экспериментальных данных преследует цель нахождения модели изучаемого объекта и определения параметров, характеризующих эту модель (задачи такого типа будем называть обратными [1, 21). Понятием объект будем обозначать изучаемую физико-химическую систему и метод ее исследования. Под моделью понимается физико-химическое описание объекта, степень полноты которого достаточна для объяснения изучаемых свойств системы и построения математической модели объекта. Последняя задает функциональную зависимость между экспериментально измеряемыми величинами. При этом часть постоянных параметров ( констант ), входящих в эту функциональную зависимость, считается неизвестной. Во многих задачах физико-химического равновесия математическая модель достаточно сложна (например, она задана системой нелинейных параметрических уравнений), поэтому одновременное нахождение модели и параметров, ее характеризующих, представляет сложную математическую проблему, которая может быть решена лишь для сравнительно простых случаев (см., например, [3]). [c.50]


    Следует заметить, что этапу проектирования (выбора) технологической схемы предшествует этап конструирования высокоэффективного массообменного аппарата, который, в свою очередь, включает этап конструирования отдельного контактного устройства. Составными элементами этого этапа являются определение параметров математической модели гидродинамики всех типов контактных устройств, а также кинетики процесса массопередачи в зависимости от характера движения жидкости на тарелках колонны (прямоток, противоток и т. д.) и степени перемешивания парового (газового) потока - от идеального вытеснения до полного перемешивания. [c.13]

    Зависимость изменения теплового потока на АВО от температуры атмосферного воздуха при определенных параметрах конденсации Рк и t приведена на рис. VI-10. [c.139]

    Поиск глобального оптимума. Исследования характера количественных взаимосвязей между параметрами адсорбционных установок, технологическими характеристиками элементов оборудования и критерием эффективности показывают, что однозначному заданию технологической схемы, материалов и типа конструкций при заданных внешних условиях отвечает однозначная, непрерывная, выпуклая вниз зависимость минимизируемых приведенных затрат 3(X) , го и нелинейная зависимость ограничивающих функций от параметров установки. В технически реальной области изменения параметров установки ограничивающие функции [41, 50, 64], как правило, монотонно возрастают по одним параметрам связей X и монотонно убывают по другим. Из этого следует, что минимизируемая выпуклая функция 3 (Х)д задана в невыпуклой допустимой области определения параметров. [c.152]

    Расчетные зависимости к определению параметров корпуса аппарата [c.113]

    Так как системы с распределенными параметрами отличаются от систем с сосредоточенными параметрами зависимостью от пространственных переменных, использовать для них обычные фазовые плоскости нельзя. В гл. VI было отмечено, что элемент потока ( поршень ) трубчатого реактора идеального вытеснения может рассматриваться как микрореактор периодического типа, перемещаю-Ш.ИЙСЯ вдоль оси трубы. Ванг [1968 г. (а)] показал, что это свойство модели трубчатого реактора идеального вытеснения не ограничивается стационарным состоянием, а служит основой для создания фазовой плоскости специального вида, удобной для использования при определении областей устойчивости. Обсуждаемое здесь преобразование формально получается путем сведения системы дис ерен-циальных уравнений в частных производных (1,7) к эквивалентной системе обыкновенных дифференциальных уравнений [c.188]

    Дпя определения характера зависимости оптимальной температуры комплексообразования от углеводородного состава депарафинируемого сырья в качестве независимой переменной было выбрано мольное отношение карбамид н-парафин (стехиометрическое отношение). Регрессионный анализ позволил установить линейную зависимость между рассмотренными параметрами и представить ее в ввде уравнения  [c.53]

    Качество готовой продукции, показатели ГОСТ и ТУ, методики их определения и зависимость от технологических параметров. [c.363]

    Структура ВМС на поверхности раздела фаз эмульсий. Если на свободных поверхностях жидкость — жидкость и жидкость — газ возможна любая ориентация в зависимости от условий, то на поверхности стабильных эмульсий молекулы ВМ ПАВ образуют трехмерную сетку определенных параметров [4, 24]. При исследовании жировых шариков молока разработаны [25, 26] методики выделения оболочечных защитных структур, состоящих из белковых молекул и имеющих под микроскопом вид сот размером в несколько микрон. [c.423]

    На рис. 25 представлены результаты определения параметра зависимости v=f x) при различном соотношении свободных лигандов М и А, но при сравнительно больших концентрациях субстрата [MgATl мМ. Эти условия были подобраны на основе результатов, полученных в предыдущей серии опытов. Легко убедиться, что во всех случаях т З. [c.91]

    Самовоспламенение углево-дородо-воздушных смесей. Предпламенные реакции, приводящие к самовоспламенению углево-дородо-воздушных смесей, являются реакциями с вырожден-ными разветвлениями цепей, т. е. такими, в которых разветвление цепей обусловливается стабильными промежуточными продуктами-пероксидами и альдегидами. В зависимости от условий (Т, Р) механизм разветвления цепей может быть разным. Это обстоятельство служит причиной того, что экспериментально определенный характер зависимости критических параметров самовоспламенения (T a, Ркр) Для углеводородо-воздушных смесей (рис. 3.15) существенно отличается от полученного в теории теплового взрыва (см. рис. 3.14). Область самовоспламенения горючей смеси можно подразделить на три зоны — низкотемпературную, переходную и высокотемпературную. Зоны самовоспламенения различаются по характеру реакций, приводящих к разветвлению цепей (табл. 3.3). [c.131]

    Применение рассмотренных выше методов полного и дробного факторного эксперимента может помочь только при исследовании системы в области, удаленной от экстремума. Использование же их для оптимальной области при принятых интервалах варьирования определенных параметров вообще может привести к тому, что точка экстремума не будет найдена. Такие методы планирования ЭДсперимента позволяют представить зависимость в виде прямой линии или плоскости в области же оптимума нельзя аппроксимировать кривую прямой линией или поверхность высшего порядка плоскостью (рис. П-6). [c.31]

    Анализ экспериментальных зависимостей иг=и,.(<р°) показьшает, что они с достаточной степенью точности могут быть описаны уравнением вида (2,61) уже при значениях концентрации >0,15- 0,20, Это дает основание предполагать, что уравнения (2,61) и (2.116) применимы не только для режима взвешенного слоя, но и для режима обычного осаждения при < 1° >0,15, а также для определения параметров при захлебывании. На рис. 2Я, а сравнивается кривая захлебывания, найденная графически с помошью функции 2 (< ), с экспериментальными значениями предельных расходов фаз в распьшительных колоннах. [c.111]

    Показано [106], что для аппарата конечной длины характер зависимости числовых характеристик С-кривых (smax, шах и о ) от Ре указывает на целесообразность определения параметров модели при Pe = uL En=l —10 по /max или 0-, а при Ре<1 —по /щах-Метод определения параметров моделей продольного перемешивания по наклону хвоста С-крпвой [25, 105] основывается на том, что по истечении некоторого времени после импульсного ввода трассера производная d gs)/dt становится практически постоянной. В этих условиях происходит спрямление С-кривой в координатах Igs—i, причем тангенс угла наклона спрямленного участка кривой d lg s)/dt определяется параметрами моделей продольного перемешивания. Такой характер изменения концентрации во времени соответствует принципу регулярного режима , используемому при исследовании процессов теплообмена [107]. [c.58]

    Итак, алгоритмизация этапа технологического расчета единяц оборудования состоит в разработке соответствующего математического описания, выборе метода решения системы уравнений этого описания, определении параметров, установлении адекватности модели реальному объекту, т. е. в разработке математической модели объекта. Независимо от функционального назначения элемента схемы математическая модель должна строиться по модульному принципу, причем таким образом, чтобы можно было иметь возможность при необходимости достаточно легко внести нужные изменения (дополнения или расширения функций) в модель без ее значительной переработки. Основная функция модели состоит в сведении материального и теплового балансов — получении выходных данных потока по входным. В зависимости от назначения математического описания отдельных явлений процесса (фазовое и химическое равновесие, кинетика массопередачи, гидродинамика потоков и т. д.) общее математическое описание может быть существенно различным. Важно при создании модели не нарушать общей ее структуры, т. е. иметь возможность использования единых алгоритмов решения. [c.141]

    Начальная толщина пленки не имеет глубокого влияния, но критическое значение толщины должно быть известно, как граничное условие для оценки времени коалесценции [33]. Интерферомет-рические измерения критической толщины пленки дают значения от 400 до 1500 А [38]. Поэтому время коалесценции очень сильно зависит от ее колебаний. Число подвижных и неподвижных поверхностей раздела является устанавливаемым параметром, хотя в настоящее время нет надежного метода учета этого параметра в моделях. Однако использование модели параллель—диск для неравномерного утончения пленки на основе концепции неподвижности поверхностей оказалось успешным [36]. Показатель степени в зависимости от времени коалесценции от диаметра капли устанавливается при выборе той или иной модели. Таким образом, даже качественный учет основных факторов, влияющих на время коалесценции, позволяет корректно описать явление в реальных условиях. Определение параметров, очевидно, должно проводиться по экспериментальным данным. [c.292]

    Основой для составления математического описания реакторного процесса являются уравнения, описывающие гидродинамику потоков перерабатываемых и получаемых продуктов. В зависимости от этого и классифицируются реакторы по типам. По двум основным моделям потоков различают два типа реакторовг реактор идеального перемешивания и реактор идеального вытеснения. При выборе модели потока учитываются следующие факторы [5] модель должна отражать физическую сущность реального потока при относительной простоте математической формулировки должен существовать метод либо экспериментального определения параметров модели, либо аналитического их расчета структура потоков должна быть удобна для расчета конкретного процесса. [c.21]

    Для определения температурной зависимости параметров реакций образования гомологов простое сравнение в той или другой степени применимо только для расчета теплот образования и связанных с ней величин, но не для A5f, АС/ и Igi f. При расчете AHj можно пользоваться и допущением о постоянстве разностей, и допущением о постоянстве отношений. Оба они дают в этом случае довольно значительную погрешность, но первый путь обычно несколько точнее, и в дальнейшем здесь можно ограничиться в основном иллюстрацией метода разностей. В табл. VH, 13 сопоставлены теплоты образования AHf алканов. Изменение разностей и Яг при изменении температуры от 298 до 1500 К достигает, например, для -бутана — к-пентана 0,9 при изменении AH°f [c.287]

    В отличие от вышеприведенного трудоемкого комплекса методик (установившегося состояния, импульсного возмушения и отсечки) при исследовании по новому методу (моментов функции распределения) отпадает необходимость в решении системы уравнений относительно безразмерной дисперсии. На примере комбинированной модели рассмотрим методику определения параметров математической модели. Структуру математической модели можно определить из характера зависимости, приведенной на рис. 3.5. Прямые участки свидетельствуют о наличии зон полного перемешивания, а экспоненциальные участки - диффузионной зоны, что позволяет определить размеры этих зон и величины Ре,. [c.118]

    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]

    Вся процедура описания экспериментальных данных может быть существенно механизирована с помощью обычных численных методов, которые становятся все более популярными по мере распространения быстродействующих ЭВМ. Обычно как критерий описания выбирается метод наименьших квадратов, но применяемое аналитическое определение нельзя использовать, так как теоретическая зависимость параметров нелинейна. При наличии большой вычислительной машины минимизация среднеквадратичного отклонения может быть выполнена непосредственно численным методом [104]. Если такие вычисления невозможны, то используется аналитический метод последовательных приближений [183—1836]. Первое приближение для параметров потенциала берется, например, из графического метода, затем относительно этих параметров производится разложение в ряд Тейлора. При сохранении первых членов разложения относительно корректирующих поправок к параметрам потенциала получается система линейных уравнений. Если первое приближение параметров оказывается слишком грубым, то всю процедуру можно повторить, начиная со второго приближения, полученного в первом цикле. Уолли и Шнейдер [183а] применяли этот метод для определения параметров потенциала из вторых вириальных коэффициентов, а также в расчетах для некоторых инертных газов. Этот же метод расчета применялся для метана и закиси азота [1836]. [c.247]

    Перепад давления. Очень важно найти перепад давления между двумя точками в потоке многофазной системы. Если нужно обеспечить постоянный расход вещества в системе, то перепад давления определяет мощность перекачивающей системы. Примером такого рода требований может служить конструирование насосов для транспортировки суспензий по трубопроводу. Если, наоборот, неизменным является перепад давлений, существующий в системе, то зависимость между перепадом давления и результирующей скоростью системы важна для определения параметров, зависящих от скорости, таких, как коэффициент теплоотдачи, ограничения по плотности тепловых и массовых потоков и т. д. Для примера можно привести определение скорости циркуляции в вертикальном котле с естественной циркуляцией в дистилляционпой системе, где перепад давления (напор жидкости) фиксирован, а скорость циркуляции — зависимая переменная. Следует заметить, что ниже давление в системе будем обозначать р, а градиент давления в стационарных условиях р142, где г — расстояние по оси в направлении потока. [c.176]

Смотреть страницы где упоминается термин Определение параметров рН-зависимостей: [c.237]    [c.73]    [c.240]    [c.308]    [c.14]    [c.132]    [c.312]    [c.34]    [c.159]    [c.12]    [c.43]   
Смотреть главы в:

Биокинетика -> Определение параметров рН-зависимостей



ПОИСК





Смотрите так же термины и статьи:

Определение зависимостей между гидравлическими и геометрическими параметрами вихревых вакуумных колес

Определение порозности и расширения слоя зависимость этих параметров от режима движения газового потока в слое

Определение производительности инерционных насосов в зависимости от параметров колебания рабочего органа Насосы с поверхностным источником колебаний

Параметры зависимые

Параметры определение

Программа определения методом наименьших квадратов параметров эмпирической зависимости



© 2025 chem21.info Реклама на сайте