Математические модели механизм

Пространственно-временная самоорганизация гетерогенного каталитического процесса. Одновременное протекание химической реакции и диффузии может привести к образованию периодических по пространству стационарных состояний — диссипативных структур [84—89]. Покажем возможность образования неоднородных стационарных состояний (макрокластеров) на примере механизма реакции окисления оксида углерода на платиновом катализаторе. Математическую модель поверхностной каталитической реакции с учетом поверхностной диффузии будем строить, исходя из следующих предположений [83]. Будем считать, что диффузия адсорбированного вещества X происходит за счет его перескока на соседние свободные места Z. Схема расположения занятых мест X и свободных мест Z на поверхности катализатора показана на рис. 7.10 (для наглядности взят одномерный случай). Пусть X, г — степени покрытия X та X соответственно, ро — вероятность перескока молекул с занятого места на свободное (микроскопическая константа), е — характерный размер решетки. Тогда скорость изменения г] = Ах М степени покрытия X в сечении [c.306]

После того как выполнена процедура идентификации значения X, в соответствии с наиболее значимым механизмом диспергирования (стесненный удар, фрикционные взаимодействия, кавитационно-акустическое воздействие или другие), выбираются такие практические приемы осуществления процесса, которые способны обеспечить найденное значение кинетического параметра X. Успех такого выбора зависит от 1) понимания того или иного механизма диспергирования 2) его адекватного теоретического представления (например, в форме математической модели) и 3) определения параметров, функционально связанных с Я, и позволяющих достаточно надежно обеспечить это значение посредством доступных технических приемов. [c.131]

Математическое описание химико-технологических процессов с помощью экспериментально-статистических методов получило в последнее время широкое распространение. Это обусловлено прежде всего тем, что статистические методы позволяют как на стадии разработки процессов, так и при эксплуатации получить даже при низком уровне теоретических знаний о механизме процесса его математическую модель, включающую все существенные переменные. [c.132]

Составим математическую модель процесса смешивания в циркуляционных смесителях, позволяющую рассчитывать 4м при любой структурной схеме потоков смешиваемого материала внутри смесителя. С этой целью сделаем следующие допущения процесс смешивания заканчивается в периоде / (см. рис. 8.1), когда преобладает механизм смешивания частиц компонентов их конвективным переносом по рабочему объему смесителя физико-механические свойства смеси ие оказывают существенного влияния на процесс смешивания (ранее отмечено, для для периода / это предположение подтверждено экспериментально) значение предельного коэффициента неоднородности смеси Ven незначительно отличается от значения коэффициента неоднородности смеси 1/ , достигаемого смесью к концу периода / процесса смешивания это позволяет принять с некоторой погрешностью i,t i i M- [c.239]

Другой подход состоит в том, чтобы считать математическую модель механизма реакции некоторой сложной системой, элементы нижнего уровня которой есть математические модели элементарных стадий, а элементом верхнего уровня является сама математическая модель механизма [45], при этом для обработки данных [c.201]

Рассмотрим процедуру построения плотности распределения параметров 0 математической модели. Пусть в соответствии с некоторым заданным механизмом химической реакции определена ее кинетическая модель, имеющая вид [c.185]

Представление машины в виде эквивалентной схемы данного вида может служить единой основой для построения математических моделей механизма образования геометрических погрешностей машины различного назначения, конструктивного решения, компоновки. [c.80]

Математические модели механизмов топохимических реакций [c.434]

Степанова Н. В., Чернавский Д. С. Математическая модель взаимодействия опухоли с организмом.— В сб. Вопросы кибернетики, вып. 49 (Математические модели механизмов патологических процессов).— М. Научный совет по кибернетике АН СССР, 1979, с. 32—44. [c.297]

Построена процедура универсального последовательного анализа сложного химического процесса, принадлежащего классу простых кинетик, которая приводит к получению адекватной математической модели такого процесса. Рассмотрены физические и математические особенности отдельных этапов процедуры — оценки начальных приближений, синтез механизмов и проблемы стехиометрии, прямая и обратная кинетические задачи и т. д. Качественными методами анализа и систематическим численным моделированием исследован процесс воспламенения водорода, для которого приводятся максимальный кинетический механизм и значения констант скоростей всех элементарных стадий. [c.2]

Механизм процесса, независимые и зависимые переменные, а также параметры процесса составляют элементы кинетической модели. Математическая модель процесса есть формализованное математическое представление кинетической модели, и ее элементами являются как кинетическая модель, так и вид связи, существующий между [c.105]

Нетрудно подсчитать, что количество возможных математических моделей в слое катализатора даже без учета многообразия кинетических моделей составляет несколько сотен, поэтому приводить их полный перечень не имеет никакого смысла, тем более сама процедура вывода для тех или иных случаев однотипна и поддается автоматизации. Процесс принятия решений при синтезе математической модели должен опираться на знания о механизме взаимосвязи химических, тепломассообменных, гидромеханических процессов в реакторе, учет которых позволяет ЛПР построить наиболее достоверную и простую из возможных моделей. Для этого требуется знать кинетическую модель процесса и условия его осуществления в промышленном реакторе, что по- [c.16]

В книге всесторонне и полно изложены теоретические основы и методы расчета реакторов этого типа. Рассматриваются механизм и математические модели протекающих в них элементарных процессов, при атом учитываются особенности типовых промышленных конструкций. [c.2]

Если реакция протекает в гомогенной системе и по молекулярному механизму, то расчеты реакторов базируются - па математических моделях, которые сводятся к уравнениям материального баланса плюс уравнение теплового баланса. [c.101]

Формально результат воздействия обратной связи на ход каталитического процеса в математических моделях автоколебаний учитывается различными путями. В основу гетерогенно-каталитических моделей обычно полагается механизм Лэнгмюра—Хиншельвуда с учетом формального отражения а) зависимости констант скорости отдельных стадий реакции от степеней покрытия адсорбированными реагентами [93—98] б) конкуренции стадий адсорбции реагирующих веществ [99—103] в) изменения во времени поверхностной концентрации неактивной примеси или буфера [104—107] г) участия в стадии взаимодействия двух свободных мест [108] д) циклических взаимных переходов механизмов реакции [109], фазовой структуры поверхности [110] е) перегрева тонкого слоя поверхностности катализатора [100] ж) островко-вой адсорбции с образованием диссипативных структур [111, 112]. К этому следует добавить модели с учетом разветвленных поверхностных [113] гетерогенно-гомогенных цепных реакций [114, 115], а также ряд моделей, принимающих во внимание динамическое поведение реактора идеального смешения [116], процессы внешне-[117] и внутридиффузионного тепло-и массопереноса I118—120] и поверхностной диффузии реагентов [121], которые в определенных условиях могут приводить к автоколебаниям скорости реакции. [c.315]

Если доля обрыва цепей на поверхности пренебрежимо мала или если поверхность благоприятствует протеканию процесса в нужном направлении (инициирует радикалы, разлагает побочные нестабильные промежуточные продукты и т. п.), то здесь интенсификация теплоотвода и оптимизация реакции достигается максимальным усилением перемешивания и особых проблем не возникает. Иначе обстоит дело при вредном влиянии поверхности за счет обрыва цепей или разложения активных промежуточных продуктов. Тогда направления интенсификации теплообмена и повышения скорости и (или) селективности реакции противоположны. Эту противоположность нельзя обычно устранить каким-либо покрытием поверхности, поскольку, как правило, неактивные в химическом плане поверхности (фосфорные, борные или силикатные эмали) мало теплопроводны. Кроме того, часто вообще не удается подобрать инертное покрытие. В таком случае задачу надо решать расчетом, подбирая решение, оптимальное в химическом или экономическом смысле. Основой такого решения будет математическая модель реактора, представляющая собой систему кинетических уравнений вида (2.5), дополненную уравнениями гибели радикалов на стенке и (или) разложения на стенке кинетических промежуточных продуктов реакции. Без уточнения механизма реакции такую систему с учетом принципа Боденштейна для проточных аппаратов полного смешения (более частый [c.103]

Разработка кинетической составляющей математических моделей состоит из ряда этапов теоретический анализ химизма процесса с целью выбора возможных вариантов кинетической схемы проведение экспериментов на кинетических или укрупненных установках , оценка параметров математического описания по полученным экспериментальным данным оценка доверительных областей параметров оценка принятых гипотез о механизме реакций и планирование дополнительных экспериментов для уменьшения доверительной области параметров и выбора механизма, адекватно описывающего-процесс в исследованной области режимных параметров. Описанная процедура является итеративной, так как не всегда удается получить-однозначный ответ об адекватности единственной модели из всех выдвинутых априори после первой серии экспериментов. Процесс отбраковки неадекватных моделей продолжается до тех пор, пока не-останется единственная модель, не противоречащая всей совокупности экспериментальных данных. [c.423]

Итак, при выборе способа реализации реакторного процесса необходимы экспериментальные данные как на стадии выявления механизма реакции, так и при непосредственном расчете промышленного реактора. Поэтому математические модели реакторов содержат большое число параметров, определяемых по опытным данным. [c.84]

Создавая математическую модель, исследователь формализует рассматриваемый процесс или элемент, представляя его в виде математической связи между входными и выходными параметрами. Точность воспроизведения сущности рассматриваемого процесса на модели будет зависеть от степени изученности его. Составление математического описания, например, процесса получения и выделения продуктов реакции основывается на степени изученности процесса и составляющих его элементов, на знаниях о всех существенных внешних и внутренних связях. Источником этих сведений обычно являются фундаментальные исследования в области термодинамики, химической кинетики и явлений переноса. Основываясь на фундаментальных законах термодинамики, можно записать уравнения для определения тепловой нагрузки на конденсатор, подогреватель, кипятильник, найти равновесные составы химической реакции и т. д. На основе законов химической кинетики можно установить механизм реакции, определить скорости образования продуктов. Как для процесса в целом, так и для отдельных его элементов записываются фундаментальные уравнения переноса массы, энергии и момента. С точки зрения машинной реализации математического описания процесса получения и выделения продуктов реакции этой задаче свойственны причинно-следственные отношения между элементами, так как модели и реактора, и колонны в своей структуре содержат большое число взаимосвязанных подзадач. В этом смысле к математической модели технологического процесса применимы общие принципы системного анализа. [c.8]

Группа уравнений (3.8) отражает механизм конвективного переноса массы и тепла внутри каждой из фаз, однако не является замкнутой системой уравнений полной математической модели полидисперсной ФХС. При построении такой системы можно условно выделить три этапа. [c.139]

Анализ математической модели для потоков в насадке при заданном механизме обмена между проточными и застойными зонами. Выше был рассмотрен так называемый прямой метод определения параметров модели с распределенным источником, позволяющий исследовать систему без конкретизации характера обмена между проточными и застойными зонами. Метод предполагает нанесение гидродинамических возмущений по расходу потока и последующий анализ соответствующих функций отклика в виде изменения удерживающей способности на выходе из слоя насадки. [c.363]

Параметры указанной модели могут быть также определены путем обработки функций отклика на возмущения по концентрации индикатора в потоке. Здесь эта задача будет решена для случая заранее заданного механизма обмена веществом между проточными и застойными зонами системы. Будем полагать, что характеристики этого механизма учитывают вклад различных видов обмена, происходящих в слое насадки. Такая постановка задачи позволяет детально исследовать математическую модель с распределенным источником для широкого класса экспериментальных схем, каждая из которых определяется сочетанием конкретных граничных условий с определенным способом ввода возмущения и анализа соответствующей функции отклика [181. [c.363]

Задача восстановления физико-химических параметров процесса по экспериментальным данным есть обратная задача математической физики в том смысле, что на основании экспериментальных данных о процессе в результате решения предполагается судить о механизме протекания этого процесса. Такая задача достаточно широка она может включать в себя и нахождение функционального вида математической модели процесса, и онределение ее параметров на основании измерений [1]. [c.84]

При применении аппарата матричной алгебры математическая модель механизма реакции рассматривается как единое целое. В этом случае ПП очень простая, а ПРФО весьма сложная, поскольку именно в ней при каждом расчете функции отклонений перерабатывается зашифрованная в виде матриц информация о структуре механизма. Первый опыт применения матричного метода показал, что программы расчета скоростей реакций, которые строились на его основе, могут уступать в скорости счета ручным программам [44]. Это связано, в основном, с большим числом операций над разреженными матрицами, и требует дальнейшего совершенствования вычислительных алгоритмов. [c.201]

Аналогичным образом включают в уравнение движения другие факторы, такие, как тепловые перемещения, износ, остаточные напряжения. Следует только представить их через перемещения опорных точек. Подставив в уравнение движения (6.15) вместо перемещений опорных точек их функции и введя ограничения на переменные в правой части урав11ения, получим математическую модель механизма образовашя геометрических погрешностей. [c.91]

При применении аппарата матричной алгебры математическая модель механизма реакции рассматривается как единое целое. В этом случае ПП очень простая, а СПРФ весьма сложная, поскольку именно в ней при каждом расчете функции отклонений перерабатывается зашифрованная в виде матриц информация о структуре механизма. СПРФ, базирующаяся на использовании аппарата матричной алгебры, описана в работе [138]. Опыт применения [c.193]

Другой подход заключается в том, чтобы считать математическую модель механизма реакции некоторой сложной системой, элементы нижнего уровня которой есть математические модели элементарных стадий (либо еще более простые вычислительные операции), а элементом верхнего уровня является сама математическая модель механизма [139]. Такой подход дает возможность использовать для обработки данных о структуре аппарат теории графов. При этом удается информацию о структуре механизма перерабатывать только один раз в ПП, что позволяет строить более экономные подпрограммы расчета скоростей реакций, чем в предыдущем случае. ПП получаются более сложными, а СПРФ — более простой, чем при матричном подходе. [c.194]

Особый интерес представляют методы планирования эксперимента, направленные на различение механизмов, одинаково хорошо согласующихся с имеющимися опытными данными. Задача заключается здесь в том, чтобы на основе разработанных математических моделей механизмов определить такие условия опытов, при которых предсказания относительно концентрации того или иного вещества по разным моделям отличались бы на величину, превышающую ошибку эксперимента. Последующее проведение опытов в этих условиях должно дать более надежную инфор1 1ацию, необходимую д. я отбрас1>гванпя менее вероятного механизма. [c.126]

При создании модели сукцессии фитопланктона (Rukhovets et al., 2003) авторы исходили из того, что умение воспроизводить в математической модели механизмы перестройки структуры планктонного сообщества в процессе эвтрофирования водоема, учитывая роль фитопланктона в экосистеме, весьма важно. Новая модель позволит уточнить динамику видов фитопланктона и как следствие — суммарного фитопланктона в процессе антропогенного эвтрофирования, позволит проанализировать и оценить количественно основные изменения в экосистеме. Кроме того, новая модель позволит спрогнозировать и оценить возможную трансформацию озерной экосистемы в ближайшие годы, а также влияние состава доминирующих групп фитопланктона на качество воды в озере. [c.252]

При математическом моделировании ироцеесов, сопровождающихся химическими превращениями, важнейшее значение имеет учет их механизмов. В особой мере это относится к моделированию химических реакторов, где реакции, как правило, определяют аппаратурное оформление всего процесса. При разработке математических моделей таких процессов используют рассмотренные выше или более сложные гидродинамические модели потоков в которые [c.70]

В начале 1980 гг. стало окончательно ясно, что модель дисперсного потока, математическим выражением которой является система (2.16), (2.17), не достаточно полно описьтает протекающие в нем процессы. По всей вероятности, в реальных потоках действуют такие неучитываемые моделью механизмы, которые при определенных условиях способны стабилизировать течение. Все эти механизмы имеют диссипативный характер и связаны с мелкомасштабным хаотическим движением частиц. В ряде работ советских авторов [177, 192-194] были выявлены основные эффекты, обеспечивающие устойчивость движения частиц в дисперсном потоке. Это - псевдотурбулетная диффузия частиц, вызываемая их гидродинамическим взаимодействием [192-194], и давление в дисперсной фазе, возникающее из-за столкновений частиц [177, 194]. В работе [194] отмечен также эффект пульсаций ускорения жидкости, который при определенных условиях также способствует стабилизации течения. [c.135]

Естественно, чем точнее модель, тем ближе она к действительности, однако стремление полнее учитывать сложную природу гетерогенных реакций и механизм взаимодействия явлений различного происхождения закономерно приводит к слишком сложным уравнениям, содержащим большое количество неопределенных параметров. При этом модель теряет практическую ценность. Если промышленный процесс протекает по сложному и мало изученному механизму, проще подобрать и использовать простые эмпирические корреляции. Иными словами, приходится пользоваться принципом бритвы Оккама , согласно которому отбрасывается или отрезается все, усложняющее сущность ,, например лишние гипотезы и усложнения в объяснении наблюдений и опытов. Это означает, что математические модели не должны быть сложные, чем это необходимо для объяснения фактов, и не должны противоречить твердо установленным теоретическим положениям. [c.17]

Практическое применение обобщенного последовательного метода отношения вероятностей для определения наиболее вероятного механизма реакции этинилирования ацетона в среде жидкого аммиака для условий дискриминирующих экспериментов показало, что в целом он приводит к тем же конечным результатам, как и энтропийный метод Бокса—Хилла. Причем по методу Бокса—Хилла оказалось достаточным поставить шесть контрольных опытов, чтобы модель 6 (механизм Тедеши) прошла испытания. В то же время но обобщенному методу отношения вероятностей модель 6 прошла испытания после четырех контрольных опытов. Такая ситуация на практике встречается достаточно часто, так как обобщенный метод отношения вероятностей использует в процедуре принятия решений всю имеющуюся экспериментальную информацию, в том числе и результаты стартовых опытов. Последнее позволяет делать достаточно надежные выводы о наилучшей математической модели. [c.197]

В настоящее время мощным средством повышения эффективности научных исследований при решении задач расчета, анализа, отимизации и прогнозирования химико-технологических процессов стал метод математического моделирования [1]. При наличии полнот информации о механизме процесса (термодинамике, кинетике, гилродинамике) составляют детерминированную математическую модель, представляющую собой систему дифференциальных урав-не Ий обыкновенных или в частных производных. Для определения неизвестных констант, входящих в систему дифференциальных уравнении и проверки адекватности математической модели процесса, проводится эксперимент. [c.5]

Третий вид обратной связи реализуется, когда температура поверхностного слоя катализатора может сильно отличаться от температуры глубинных слоев катализатора. Обратная связь осуществляется путем воздействия температуры поверхностного слоя катализатора на скорость реакции. С позиций этого механизма можно подойти к объяснению автоколебаний в реакции оиксления окиси углерода на платиновом катализаторе [134], если предположить, что могут возникать значительные перегревы приповерхностного слоя в ходе реакции. Время релаксации таких перегревов значительно меньше минуты, поэтому математические модел данного вида не могут описать колебания с большими периодами чем минута. [c.318]

Механизм 1. Импульсом для создания математических моделей реальных гетерогенных каталитических систем, в которых возможно возникновение сложных и хаотических колебаний, послужила работа [146], в которой исследован механизм возникновения хаотических колебаний, состоящий из двух медленных и одной быстрой переменной. Большинство математических моделей, описывающих автоколебания скорости реакции на элементе поверхности катализатора, двумерны, поэтому они не пригодны для описания хаотического изменения скорости реакции. Механизм возникнования хаоса из периодического движения для кинетической модели взаимодействия водорода с кислородом на элементе поверхности металлического катализатора предложен и проанализирован в работе [147]. Модель учитывает основные стадии процесса адсорбцию реагирующих веществ, взаимодействие адсорбированных водорода и кислорода, растворение реагирующих веществ в приповерхностном слое катализатора. Показано, что сложные и хаотические колебания возникают в системе с кинетической моделью из трех дифференциальных уравнений, два из которых описывают быстрые процессы — изменение концентраций водорода и кислорода на поверхности катализатора, и третье уравнение описывает медленную стадию — изменение концентрации растворенного кислорода в приповерхностном слое катализатора. Система уравнений имеет вид [c.322]

Затем изложены принципы построения моделируюш их алгоритмов ФХС по диаграммам связи. Приведение математической модели ФХС к форме информационного потока в виде блок-схемы является основной промежуточной стадией между формулировкой уравнений модели и составлением программы численного решения уравнений на ЭВМ. Существующие методы блочно-ориентированного программирования требуют наличия полных аналитических описаний всех составных частей системы, недостаточно формализованы, и эффективность этих методов в значительной мере определяется уровнем квалификации и интуицией исследователя. Рассматриваемый метод топологического описания ФХС открывает путь к формализованному построению полного информационного потока системы в виде блок-схемы непосредственно по связной диаграмме ФХС без записи системных уравнений, что снижает вероятность принятия ошибочных решений. При этом блок-схема моделирующего алгоритма ФХС всегда основана на естественных причинно-следственных отношениях, соответствующих механизму исследуемого физико-химического процесса. Моделирующий алгоритм, синтезированный по связной диаграмме, представляет блочно-ориентированную программу более высокого уровня, чем информационные потоки, составленные вручную на основе аналитического описания ФХС. В такой программе каждому блоку соответствует определенный оператор, а сам алгоритм непосредственно подготовлен для программирования на аналого-цифровых комплексах с применением современных операционных систем. [c.292]

Несмотря на различную физико-химическую природу рассмотренных выше процессов, разработка математических моделей каждого из них и методология определения параметров во многих аспектах имеет много общего. Прежде всего для каждого из процессов характерны такие этапы, как исследование условий химического и фазового равновесия, причем для большинства из пих по единой методологии и одним и тем же моделям оценка гидродинамической структуры систем с двумя (и более) фазами применительно к выбранному типу оборудования оценка параметров кинетических закономерностей (коэффициентов массопередачи, площади поверхности раздела фаз, коэффициентов диффузии и т. д.) для учета реальных условий массоиереноса установление механизма химических реакций и оценка параметров (для процессов химического превращения, хеморектификации, хемосорбции), выбор разделяющего агента (для комплексов с разделяющими агентами). [c.94]

Математическое моделирование ректификационных колонн для разделения многокомпонентных систем с учетом кинетики массообмена и гидродинамической обстановки на тарелке требует прежде всего достаточно разработанной модели механизма массопередачи на ступени разделения, что и определяет, в первую очередь, адэкватность математической модели в целом реальному объекту. [c.76]

Другой метод анализа расиределенных систем, используемый при решении дифференциальных уравнений с частными производными на вычислительных машинах, основан на представлении непрерывного процесса многоступенчатым, с сосредоточенными параметрами в каж-до11 ступени. В зависмостн от принимаемых допущений относительно механизма процесса массопередачи в ступени, а также способа представления движущей силы, возможны некоторые разновидности математических моделей (см. табл. 24, модели 2, 3). [c.416]

В то время как динамические параметры гидравлических и электрических исполнительных устройств известны и являются паспортными данными последних, аналогичные сведения для пневматических мембранных исполнительных механизмов (ПМИМ) отсутствуют [27, 28]. В связи с этим в данном разделе делается попытка моделирования динамических свойств ПМИМ с учетом их конструктивно-технологических параметров на основании теории диаграмм связи. Математические модели ПМИМ, построенные с учетом взаимодействия их важнейших конструктивных элементов, позволяют производить рациональный выбор параметров этих устройств на стадии конструирования [36]. [c.272]