Справочник химика 21

Химия и химическая технология

Статьи Рисунки Таблицы О сайте English

Математическая ячеечная

    Математическое описание ячеечной модели включает гп линейных дифференциальных уравнений первого порядка  [c.39]

    К а ф а р о в В. В. и др. Математический анализ ячеечной модели с обратным перемешиванием между ячейками.— Теоретические основы химической технологии , 1968, 2, № 1. [c.168]

    Среди приближенных математических моделей, предложенных для оценки интенсивности продольного перемешивания, наибольшее распространение нашли диффузионная и различные модификации ячеечной модели. Ячеечную модель обычно применяют для секционированных аппаратов, а диффузионную - для несекционированных колонн [204-206]. [c.147]


    Большую часть математических моделей перемещений в потоках записывают преимущественно в виде уравнений, описывающих изменение концентрации веш,ества в потоке, которое обусловлено движением потока. Применительно к процессам смешивания сыпучих материалов наиболее часто используют диффузионную и ячеечную [c.230]

    Ячеечные модели. Отмечено, что сложные математические описания содержат ряд параметров, которые надлежит определять экспериментально, в связи с чем практическое применение таких описаний затруднительно простые математические описания не дают достаточного соответствия с экспериментальными данными для значений постоянных параметров [275]. Математическое описание, соответствующее ячеечной модели и содержащее один эмпирический параметр, использовано для сравнительной оценки систем промывки осадков. Согласно ячеечной модели осадок состоит из отдельных слоев, последовательно расположенных по движению промывной жидкости, причем в каждом из слоев происходит идеальное перемешивание жидкостей. Параметром математического описания является число слоев п, на которые следует подразделить осадок, чтобы получить данную степень извлечения растворимого вещества из пор. [c.256]

Рис. У1-24. К математическому описанию ячеечной модели. Рис. У1-24. К <a href="/info/24191">математическому описанию</a> ячеечной модели.
    Аналогичным образом можно записать для реактора соответствующей конструкции математическое описание на основе гидродинамической модели смешения, ячеечной, диффузионной и т. д. [И, 49]. В табл. 4.7 приведены математические описания каталитических псевдогомогенных (квазигомогенных) и гетерогенных реакторов [42]. Как и ранее, описание включает уравнения материального и теплового баланса с учетом источников (стоков) вещества и энергии в форме соотношений (4.48), (4.52), (4.72) и (4.73). [c.137]

    Лучшее согласие с опытом дает ячеечная модель с застойными"зо-нами уравнения математической модели [c.418]

    Для технологических операторов ХТС с распределенными параметрами, к которым относятся аппараты, где протекают противо-точные массообменные процессы, нахождение элементов матриц, преобразования практически сводится к свертке зонной ячеечной математической модели по пространственной координате и ее линеаризации в некотором диапазоне изменения параметров вектора входных потоков. Подобная свертка математической модели применяется также в тех случаях, когда химико-технологические нро-цессы рассчитывают на основе средних движущих сил или равновесных зависимостей. [c.89]


    Пример 1У-28. Для ячеечной математической модели с застойными зонами (га = 2), описывающей процесс функционирования насадочного абсорбера, с применением топологической формулы определить передаточные функции по каналам — состав газа на входе — состав газа на выходе — [c.205]

    Ячеечная модель. Здесь поток хладоагента представляется разделенным на ряд последовательно соединенных ячеек идеального смешения. Математическое описание модели включает [c.70]

    Указанные обстоятельства обусловливают третий подход к синтезу операторов ФХС, основанный на модельных представлениях о внутренней структуре процессов, происходящих в технологических аппаратах. Основу этого подхода составляет набор идеальных типовых операторов, отражающих простейшие физико-хими-ческие явления (модель идеального смешения, модель идеального вытеснения, диффузионная модель, ячеечная модель, комбинированные модели и т. п.). Математическое описание технологического процесса сводится к подбору такой комбинации простейших операторов, чтобы результирующая модель достаточно точно отражала структуру реального процесса [1 ]. Такой подход позволяет сравнительно просто учесть влияние важнейших гидродинамических факторов в системе на макроуровне (зон неидеальности смешения, циркуляционных токов, байпасных потоков и других гидродинамических неоднородностей в аппарате), а также стохастических свойств ФХС (распределения элементов потока по времени пребывания в аппарате, коалесценции и дробления частиц дисперсной фазы, распределения частиц по размерам, вязкости, плотности, поверхностному натяжению и т. д.). [c.14]

    Следует отметить, что исследование объектов, описываемых дифференциальными, интегральными и интегро-дифференциаль-ными уравнениями, методом математического моделирования представляет иногда весьма трудную вычислительную задачу. Поэтому в ряде случаев вместо математического описания объекта дифференциальными или интегральными уравнениями его характеризуют системой конечных уравнений, для чего от непрерывного объекта с распределенными параметрами переходят к дискретному с сосредоточенными параметрами, но имеющему так называемую ячеечную структуру. Формально замена непрерывного объекта дискретным эквивалентна замене дифференциальных уравнений разностными соотношениями, а интегральных — алгебраическими уравнениями. При этом для объектов, описываемых обыкновенными дифференциальными уравнениями, математическое описание представляют в виде системы конечно-разностных уравнений. Для процессов, характеризуемых дифференциальными уравнениями в частных производных, результатом является система дифференциально-разностных уравнений. При подобных преобразованиях исходной системы уравнений, естественно, допускается погрешность, которую необходимо учитывать при оценке результатов моделирования. [c.202]

    Представление потока в виде цепочки ячеек идеального перемешивания при наличии обратного потока приводит к ячеечной модели с обратным потоком, занимающей промежуточное положение между диффузионной и ячеечной моделями [12]. Наконец, стремление более полно учесть разнообразные причины, вызывающие неравномерность времени пребывания вещества в аппарате, привело к появлению большой группы комбинированные моделей [5, 13]. Обладая большим числом степеней свободы, чем модели диффузионная, ячеечная и обратного перемешивания, комбинированные модели позволяют путем увеличения числа определяю-пщх параметров, практически с любой желаемой степенью точности описать характер функции распределения с учетом специфических причин, обусловливающих неравномерность этого распределения. Конечно, для практики необходим разумный компромисс между числом степеней свободы, определяющим сложность математической модели, и необходимой степенью точности представления функции распределения времени пребывания. [c.218]

    В работе [20] предложена и подробно рассмотрена двухконтурная ячеечная модель с переменной структурой химического реактора с мешалкой, которая представляет новый рациональный подход в математическом описании структуры потоков в реальных аппаратах на основе использования свойств стохастических марковских процессов. [c.235]

    Так же, как и модель с застойными зонами, ячеечная модель с обратным перемешиванием между ячейками пшроко используется нри математическом описании структуры гидродинамических потоков в секционированных аппаратах в пульсационных тарельчатых [24] и роторно-дисковых [25] экстракторах, в аппаратах с нсевдоожиженным слоем [26], в реакторах барботажного типа [27]. Применение данного типа модели оправдано также и для насадочных аппаратов с непрерывно распределенными параметрами. В этом случае колонна рассматривается как последовательность участков с сосредоточенными параметрами, причем каждый из участков эквивалентен ступени идеального смешения. [c.392]


    Результаты сравнения экспериментальных и расчетных динамических характеристик лабораторного насадочного аппарата представлены на рис. 7.24. На этом рисунке приведены два типа расчетных характеристик кривая 1 представляет переходный процесс системы, рассчитанный по предложенной математической модели кривая 2 представляет переходный процесс, рассчитанный по ячеечной модели, структура которой не учитывает распределенности гидродинамической обстановки в аппарате и эффектов обмена между проточными и застойными зонами жидкости. Подача возмущения по расходу жидкости при расчете кривой 2 осуществляется путем мгновенного изменения плотности орошения по всей длине колонны. Указанные допущения в структуре модели (7.141) являются источником значительных расхождений между экспериментальными и рассчитанными по этой модели динамическими характеристиками в области средних частот наблюдается существенная разница в величинах постоянных времени расчетной и экспериментальной кривых отклика, а также сокращение расчетного времени переходного процесса по сравнению с фактическим. Из рис. 7.24 видно, что указанные расхождения значительно меньше для кривой 7, полученной с помощью описанного алгоритма расчета динамики процесса абсорбции. Хорошее соответствие экспериментальных и расчетных кривых 1 по всей полосе частот [c.423]

    Рассмотрим обзор работ по математическим моделям циркуляционно-вакуумных кристаллизаторов (ЦБК). Рассмотрим ячеечные модели ЦБК [54]. Б [54] рассматриваются два типа кристаллизаторов с естественной и принудительной циркуляцией. Для расчета распределения кристаллов по размерам в этих аппаратах использовался в качестве модели каскад последовательно работающих кристаллизаторов с полным перемешиванием. Для кристаллизатора с естественной циркуляцией применялась модель каскада аппаратов с образованием центров кристаллизации только в первом аппарате. Функция распределения кристаллов по размерам определялась по соотношению (1.536). Для кристаллизатора с принудительной циркуляцией применялась модель каскада аппаратов с образованием центров кристаллизации в каждом аппарате. Функция распределения кристаллов по размерам определялась из соотношения (1.535). [c.206]

    Математическое описание моделей для нестационарных условий движения потоков дано в табл. 2.1. Приравнивая нулю производную по времени, можно получить модели для стационарных условий. При этом существенно упрощается и соответствующее математическое описание. Так, для ячеечных моделей вместо системы дифференциальных уравнений описанием будет служить система нелинейных алгебраических уравнений. В общем случае весьма трудно получить аналитическое решение системы уравнений модели. Поэтому при разработке алгоритмов решения используются аппарат передаточных функций и методы вычислительной математики. Эти методы по классам уравнений (дифференциальные в частных производных, обыкновен- [c.84]

    Основой для рассмотрения гидродинамических закономерностей процесса в технологических аппаратах являются законы классической механики. Однако в целом ряде практически важных случаев сложность конструктивного оформления аппаратов, фи-зико-химические особенности используемых сред не позволяют непосредственно применять уравнения гидромеханики для анализа и моделирования гидродинамической составляющей процесса. В этих условиях наиболее эффективно использование формализованных представлений о движении частиц потока в аппарате в виде математических моделей структуры потоков [7]. Основу для выбора гидродинамической модели (идеального смешения, идеального вытеснения, диффузионной, ячеечной, комбинированной п т. д.) составляют числовые характеристики распределения элементов потока по времени пребывания или функции распределения. [c.66]

    Особенности моделирования колонных биореакторов заключаются в необходимости учета существенного влияния структуры жидкостных и газовых потоков на характер распределения концентраций микроорганизмов, субстрата и растворенного кислорода по высоте колонны. В целом математическая модель формируется согласно ранее рассмотренной схеме на рнс. 3.3 и включает следующие основные блоки гидродинамики, массообмена и кинетики. Конструктивное разнообразие колонных биореакторов обусловливает применение различных моделей структуры потоков, описывающих ситуацию, соответствующую либо режиму вытеснения, либо ячеечной схеме потоков, либо диффузионной модели [5, 19, 22]. [c.156]

    Исследование объектов, описываемых дифференциальными уравнениями, методом математического моделирования представляет иногда весьма трудную вычислительную задачу. Поэтому в ряде случаев вместо математического описания объекта дифференциальными уравнениями его характеризуют системой конечных уравнений, для чего от непрерывного объекта с распределенными параметрами переходят к дискретному с сосредоточенными параметрами, по имеющему ячеечную структуру. Формально математически замена непрерывного объекта дискретным эквивалентна замене дифференциальных уравнений разностными соотношениями. При этом для объектов, описываемых обыкновенными дифференциальными уравнениями, математическое описание представляют в виде системы конечно-разностных уравнений. Для процессов, характеризуемых дифференциальными уравнениями в частных производных, результатом является система дифференциально-разностных уравнений. [c.128]

    Продольное перемешивание является одним из основных факторов, определяюш их статические и динамические свойства насадочных колонн, причем степень этого влияния зависит от гидродинамической обстановки в аппарате. При построении математических моделей насадочных колонн как объектов с распределенными параметрами с учетом продольного перемешивания возможны два подхода описание процесса на основе дифференциальных уравнений в частных производных второго порядка — диффузионная модель, либо приближенное представление непрерывного процесса многоступенчатым с сосредоточенными параметрами в каждой ступени — ячеечная модель. [c.244]

    Макрокинетические исследования начинают с выбора типа аппарата и его математической модели и опыты проводят на укрупненных опытных установках. В настоящее время все многообразие химико-техно логических аппаратов и протекающих в них процессов можно систематизировать по видам их математических моделей (модели вытеснения, смешения, диффузионные, ячеечные и комбинированные). Подготовленность математического описания этих видов моделей позволяет составить полную математическую модель реального химико-тех-нологического процесса с учетом макрокинетических ограничений, полученных из конкретных промышленных условий протекания нроцесса. В недалеком будущем химическая технология представит для научного исследования всех типовых процессов химико-технологических производств наборы программ и алгоритмов их математических моделей. [c.484]

    Ячеечная модель. Простую двухфазную ячеечную модель можно использовать для описания изотермических процессов в трубчатых реакторах в стационарном и нестационарном режимах, когда обратным переносом можно пренебречь [258-260]. Каждое зерно - одна фаза ячейки с объемом Vp , поток вокруг зерна - другая фаза. Такая ячейка представляет собой реактор идеального перемешивания. Существенным преимуществом при математическом решении уравнений балансов является возможность последовательного решения по ячейкам. Исходя из известных входной концентрации и температуры, их значения на выходе из ячейки получаем аналитически либо численным итеративным методом. [c.177]

    На основании конкретного представления об условиях осуществления процесса различают следующие типовые математические модели по структуре потоков в аппаратах модель идеального смешения модель идеального вытеснения однопараметрическая ди№гзионная модель явухпараметьическая диф-й)узионная модель ячеечная модель комбинированные молели. Математические описания перечисленных моделей будут рассмотрены в последующих разделах учебного пособия. [c.11]

    Анализ целесообразно начать с комбинированной модели как наиболее общей, из которой при соответствующих значениях определяющих параметров вытекают в виде частных случаев рециркуляционная, диффузионная и ячеечная модели. Анализ математических моделей продольного перемешивания в аппаратах с застойными зонами следует произвести отдельно. Очень важны для практики теоретические модели, применимые к исследованию продольного перемешивания в экстракционных колоннах с концевыми отстойниками и модели, позволяющие определять интенсивность продольного церемешивания на отдельных участках аппарата. [c.81]

    Макрокинетические исследования начинают с выбора типа аппарата н его математической модели, опыты проводят на укрупненных опытных установках в условиях автоматизированного эксперимента. В настоящее вред1я все многообразие хил1ико-тех-нологических аппаратов и протекающих в них процессов можно спстематизировать по видам их математических моделей (модели вытеснения, диффузионные, ячеечные и комбинированные). Подготовленность математического описания этих видов моделей позволяет составить полную математическую модель реального химико-технологического процесса с учетом макрокинетических ограничений, связанных с конкретными промышленными условиями протекания процесса. В настоящее время для научного исследования всех типовых процессов химико-технологического производства подготавливаются библиотеки программ и алгоритмов их математических моделей. Все исследования химико-технологического процесса на макроуровне проводят также с использованием ЭВМ, что резко сокращает число требуемых опытов и позволяет рекомендовать промышленности только оптимальные варианты протекания химико-технологического процесса. [c.29]

    Структурные схемы подобного типа значительно облегчают принятие правильных решений для наут1н0 обоснованного построения неформальной, основанной на физической сугцности математической модели гетерогенно-каталитического процесса. Здесь уместно отметить, что существуют многие другие более простые в исполнении пути построения математических описаний каталитического процесса. К ним относятся, например, многочисленные модификации формального подхода с позиций черного ящика [1], всевозможные полуэмпирические методы, основанные на относительно неглубоком проникновении в физическую сущность объектов моделирования и др. В последнем случае опыт исследователя может оказаться достаточным для того, чтобы построенная полуэмпирическая модель отражала физическую сущность процесса, однако недостаточно глубокие знания могут привести к ошибочным результатам. Примером могут служить работы, где нестационарные процессы в неподвижном слое катализатора описываются весьма примитивно различными модификациями ячеечной модели [5—7]. [c.224]

    Модели табл. 4.4 записаны для нестационарных условий движения потоков. Приравнивая нулю производную по времени, можно получить модели для стационарных условий. При этом существенно упрощается и соответствующее математическое описание. Так, для ячеечных моделей вместо системы дифференциальных уравнений описанием будет система нелинейных алгебраических уравнений. В общем случае весьма трудно получить аналитическое решение системы уравнений модели. Поэтому основными подходами к разработке алгоритмов решения являются аппарат передаточных функций и методы вычислительной математики. Эти методы по классам уравнений (дифференциальным в частных производных, обыкновенным дифференциальным, системам алгебраических уравнений) достаточно разработаны и обычно составляют эиблиотеку стандартных программ для решения задач вычислительной математики. [c.121]

    Поскольку в каждой ячейке поток находится в состоянии идеального перемешивания, то для любой -й ячейки справедливо уравнение модели идеального перемешивания с добавлением члена, учитывающего перенос массы через мембраны. Система таких уравнений, представ л яюпщх собой математическое описание изменения концентрации смеси в каждой из принятых N ячеек, является системой уравнений ячеечной модели (рис. 7.24). [c.374]

    Прн построенни математических моделей насадочных колонн как объектов с распределенными параметрами с учетом продольного перемешивания также возможны два подхода описание процесса на основе дифференциальных уравнений с частными производными второго порядка — диффузионная модель или приближенное представление непрерывного процесса многоступенчатым с сосредоточенными параметрами в каждой ступени —ячеечная модель. [c.417]

    При описании продессов смешения комби-нироваиными, циркуляционными или ячеечными моделями можно использовать математический аппарат процессов Маркова, который позволяет предложить новый критерий неидеальности смешения К, численно равный опре- [c.452]

    Проверяемая гипотеза называется сложной, если гипотетическая функция распределения объекта известна с точностью до параметров объекта. Например, принимается ячеечная модель объекта, но неизвестно число ячеек, или принимается диффузионная модель, но неизвестно численное значение коэффициента диффузии и т. п. В этом случае, прежде чем приступить к проверке гипотезы, сначала определяются но выборочным значениям результатов эксперимента необходимые параметры математической модели объекта. Определенные по результатам эксперимента параметры уменьшают число степеней свободы системы на величину, равную числу этих параметров. Так, если число неизвестных параметров равно I, то в результате общее число степеней свободы уменьпштся до r=v—Z—1. [c.258]

    Целесообразность использования ячеечной модели доказана решение.м задачи идентификатош структуры потоков на основании кривых отклика, полученных при нанесении стандартного ступенчатого воздействия по расходу диоксида углерода, дозируемого в исходный синтез-газ. Математическая модель каждой ячейки включает уравнения материальных балансов для определения концентраций компонеигов в газовом потоке, в твердой фазе, на поверхности активных центров в микропорах, а также уравнения тепловых балансов для определения температуры газового потока и катализатора. Использование модели требует выявления закономерностей, определяющих физико-химические и ки- [c.64]

    Для моделирования работы ферментеров непрерывного действия, включенных в каскад ферментеров с гидродинамикой, описываемой ячеечной моделью при допущении изотермичности ферментации и стационарного режима работы, воспользуемся математической моделью реализации процесса в тфоизвольной 1-й ступени каскада с гидродинамикой идеального смешения на каждой ступени каскада  [c.65]

Смотреть страницы где упоминается термин Математическая ячеечная: [c.50]    [c.418]    [c.98]    [c.314]    [c.161]   
Математическое моделирование в химической технологии (1973) -- [ c.120 , c.122 ]



ПОИСК





Смотрите так же термины и статьи:

Математические модели ячеечная



© 2025 chem21.info Реклама на сайте