Модели калибровка

Особенности моделей, их калибровка и применение [c.429]

Глава 11. Особенности моделей, их калибровка и применение [c.430]

Глава 11. Особенности моделей, их калибровка и применение Движущие силы [c.432]

Калибровка модели и оценка параметров 435 [c.435]

Наиболее часто для подгонки модели к реальной ситуации используют процедуру, называемую калибровкой. Этот подход основан на определении временных серий зависимостей между нагрузкой на очистное сооружение и соответствующими концентрациями обработанных стоков. Такая комбинация данных на входе и выходе отражает превращение вещества, осуществляемое при работе станции, т. е. именно то, что и должна имитировать модель. Теперь задача состоит в том, чтобы, меняя параметры модели, добиться наилучшего совпадения с выходными данными по обработанному стоку. Обычно это делают эмпирически — методом проб и ошибок. Наилучший набор параметров — тот, который приводит к наименьшему стандартному отклонению в разности между реальными и модельными данными. [c.437]

Для оценки результатов работы модели с уже выбранными параметрами необходимо использовать новые серии зависимостей между нагрузкой и концентрацией на выходе. Это необходимо для того, чтобы сверить совпадение модели и реальной системы без подгонки параметров. Такую процедуру часто рассматривают как оценку качества модели. Называют этот этап верификацией. На практике половину данных из серий используют для калибровки, а остальные данные —для верификации работы модели. [c.437]

Калибровка модели и оценка параметров 439 Оценка параметров [c.439]

Для оценки параметров существуют статистические процедуры. Их ценность в том, что они могут быть применены для определения оптимальных значений параметров, которые удовлетворяют выбранным статистическим критериям. В результате такой процедуры будет выявлена неопределенность, с которой подобраны параметры, а также идентифицируемость их на основе доступных данных. В результате работы будет также установлено стандартное отклонение соответствия модели и информации, использованной для ее калибровки. Это те процедуры, которые следует рекомендовать. Проблема в том, что они очень трудоемки и весьма специализированы в применении. [c.439]

Решение проблемы состоит в планировании эксперимента. Основополагающее правило такого подхода требует, чтобы экспериментальные данные содержали сведения, необходимые для идентификации искомого параметра. Проиллюстрируем это примером. Если мы хотим определить значение Кз в уравнении роста, то довольно очевидно, что из эксперимента должны быть получены значения скоростей роста, соответствующие концентрациям ниже 2Кз. Если такие данные отсутствуют, то определить Кд не представляется возможным. Однако в обычной процедуре калибровки отсутствует указание не фиксировать значение Кз, кроме тех случаев, когда метод проб и ошибок покажет, что изменения Кд не влияют на качество модели. В более сложном случае необходимо провести анализ чувствительности модели к параметру Кд. Если данные, относящиеся к необходимому диапазону концентраций, отсутствуют, то приходится считать Кд априорно известной величиной. Реальная альтернатива заключается в таком планировании эксперимента, которое позволило бы найти значения скоростей в том диапазоне концентраций, из которого можно рассчитать величину Кд, т. е. [c.439]

В силу указанных обстоятельств DNS применяется пока лишь в фундаментальных исследованиях, целью которых является получение детальной информации о структуре и основных закономерностях турбулентности. Это нисколько не умаляет важности данного подхода, поскольку полученные при этом результаты, наряду с экспериментальными данными, составляют основу для калибровки и тестирования полуэмпирических моделей турбулентности. А возможности непосредственного применения DNS для решения задач химической технологии на сегодняшний день являются крайне ограниченными. Тем не менее следует иметь в виду, что в будущем этот подход может стать доминирующим в данной области, поскольку наряду с рассмотренными выше достоинствами он автоматически позволяет решить чрезвычайно важную и сложную проблему адекватного учета влияния турбулентных пульсаций температуры и концентраций отдельных компонентов смеси на эффективную скорость протекания химических реакций в турбулентных потоках. [c.121]

Японская фирма Shimadzu специально для хроматографии выпускает два типа самопишущих микропроцессорных устройств обработки данных достаточно простое для рутинных анализов модели Хроматопак -RIB и более сложное с дисплеем модели Хроматопак -R2A . В модели -RIB предусмотрена печать на термочувствительной бумаге и запись хроматограмм на графопостроителе печать наименований пиков обработка до 339 пиков на хроматограмме линеаризация сигнала для нелинейных детекторов полностью автоматизированный анализ по временной программе и изменение параметров в ходе анализа измерение высоты, площади и времени удерживания пиков точная калибровка на основе получения коэффициентов чувствительности собственная диагностика неисправностей воспроизводимая обработка различных по форме пиков, в том числе узких (шириной до 0,2 с), плечевых , не полностью разделившихся, при сильном шуме и дрейфе нулевой линии воспроизводимая идентификация пиков по абсолютным или относительным временам удерживания вычисление количественного состава смесей методами нормализации, внутреннего стандарта, абсолютной и экспоненциальной калибровки исключение не представляющих интерес и отрицательных пиков повторение вычислений в любой момент времени и некоторые другие операции. [c.387]

Эта процедура может выявить сверхпараметризацию, т. е. из информации, предоставленной конкретной серией данных, требуется определить слишком много параметров. В таком случае при калибровке может быть получен хороший результат, но он не выдержит верификации. На самом деле большинство моделей эмпирически недоопределены сериями данных, поскольку используемые на практике данные содержат недостаточно информации. [c.438]

Необходимо также выбрать параметры модели, как об этом говорилось в нредыдуш,ем разд. 11.3. Метод калибровки непригоден для проектирования станции, поскольку станции, на которой можно провести калибровку, пока не суш,ествует. Единственная возможность — это оценить значения параметров на основании априорных знаний, накопленных в результате многочисленных исследований. Для оценки городских стоков можно воспользоваться данными табл. 11.2. [c.443]

Носовая капсула корабля. Носовая часть корабля и наветренные границы крыльев сделаны из армированного углерод/ углерода (R ), который покрыт материалом, препятствующим окислению. Этот материал является большей частью силицирован-ным карбидом, однако он также включает немного алюминия и кремния. Эксперименты в электродуговой установке, также как и летные, показывают, что это покрытие имеет сравнительно низкую каталитичность при температурах, возникающих на аппарате при его входе в атмосферу. Температура поверхности R носовой капсулы измерялась с помощью радиометра, расположенного на внешней стороне носа, за носовой капсулой. С помощью теплового анализа и калибровки тепловой математической модели были определены тепловые потоки к носовой капсуле. В работе [53] дана оценка коэффициента каталитической активности такого покрытия = 1,1 м/с при температуре поверхности 1600 К. Более высокое значение к , = 7 м/с для этого [c.126]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология