Математическое моделирование основные задачи

При моделировании экстракционных процессов основная задача сводится к математическому расчету концентрации компонентов, перешедших в экстрактную фазу, и последующему расчету коэффициента распределения. Построив кривую равновесия, можно рассчитать основные показатели разделения при одноступенчатой или многоступенчатой экстракции. Уравнение параметра растворимости Гильдебранда характеризует относительную растворяющую способность растворителя. В уравнении не учитывается второй компонент, с которым при образовании раствора взаимодействует первый. Природа растворяемого компонента может быть самой различной, и поэтому энергия взаимодействия должна меняться в широких пределах. [c.217]

В связи с тем, что преимущества использования метода математического моделирования при решении задачи эксплуатации ХТС В настоящее время широко известны, более подробно дадим характеристику основных аспектов и преимуществ использования этого метода при проектировании ХТС. [c.51]

Математическое моделирование на уровне верхних иерархических ступеней невозможно без математических моделей входящих в данную ступень подсистем и предусматривает привлечение определенных экономических категорий и факторов, что выходит за рамки чисто технологических задач. Основные трудности, возникающие при математическом моделировании, анализе и синтезе ХТС, обусловлены многомерностью решаемых задач и связанной с нею проблемой декомпозиции, а также способами представления математических описаний отдельных процессов. [c.18]

Общие положения. Идентификация математического описания объекта является основным этапом в построении адекватной математической модели процесса и поэтому представляет собой одну из центральных задач в области математического моделирования химико-технологических нроцессов. [c.281]

Решение задач оптимального проектирования и оптимизации процессов разделения многокомпонентных смесей методом ректификации невозможно без использования результатов математического моделирования. Основной задачей математического моделирования ректификационных колонн является предсказание их разделительной спо- [c.318]

Уравнения, описывающие процессы в реакторах, содержат, как правило, ряд параметров. Основной задачей математического моделирования является задача выбора оптимальных условий проведения процесса. Это, в свою очередь, требует качественного исследования решений в определенном диапазоне изменения параметров. Таким образом, типичной оказывается ситуация, которую для наглядности мы продемонстрируем на примере задачи [c.89]

Изменение реологических свойств при синтезе полимеров. Учет особенностей, связанных с изменением реологических свойств текущей жидкости во времени, является основой математического моделирования технологических задач при химическом формовании. Изменение вязкости и всего комплекса вязкоупругих свойств в процессе полимеризации при получении линейных полимеров представляется следствием роста макромолекулярных цепей и увеличения их содержания в реакционной массе. Следовательно, в процессе образования линейного полимера изменяются два основных фактора, определяющих реологические свойства полимерных растворов, — молекулярная масса полимера и его концентрация в растворе, а характер их изменения обусловлен кинетической схемой процесса. При отверждении полифункциональных соединений, образующих трехмерную сет- [c.68]

Книга Т. Вильямса представляет собой общее и относительно популярное введение в эту новую методологию. Примененный автором термин системотехника следует рассматривать как понятие, подчеркивающее основную особенность такой методологии — логически стройный подход к решению задачи разработки реального химико-технологического процесса. Этот подход базируется на анализе всего комплекса физических, химических и экономических явлений, характеризующих этот процесс, и на использовании аналоговых и цифровых вычисли тельных машин и методов теории автоматического управления. Принятый в отечественной литературе термин математическое моделирование более строг и, вероятно, более удачен по своему содержанию, однако он не охватывает всех сторон указанной проблемы. [c.7]

Моделирование и оптимизация технологического производства в целом, а также наличие достоверных моделей отдельных процессов позволяют ставить задачу совмещения отдельных стадий в одном или группе аппаратов, рассматривая общее математическое описание. Основной целью такого рассмотрения является оценка эффективности по некоторому критерию (например, по энергозатратам) и определение условий непротиворечивости такого совмещения. Эффективность совмещенных процессов следует рассматривать в двух аспектах. Во-первых, снижение капитальных затрат за счет уменьшения числа единиц оборудования и, во вторых, снижение эксплуатационных расходов за счет снижения и энергетического объединения материальных потоков. Негативная сторона такого совмещения заключается в более жестких условиях эксплуатации и соответственно более четком ведении процесса. [c.353]

Основной задачей математического моделирования ректификационных колонн является предсказание их разделительной способности при различных условиях эксплуатации, включая возможные изменения аппаратурного оформления и режимов разделения. [c.297]

С развитием математического моделирования процессов и реакторов и исследованием с помощью математических методов динамических процессов нестационарной кинетики математика сделалась органическим вплетением в логические основания и химии, и химической технологии. И если в настоящее время учение о химических процессах называют и химической физикой (школа И, Н. Семенова), и физической кинетикой, то цементирующим элементом в системе, которая включала в себя химические и физические представления о химико-технологическом процессе, является скорее всего именно математика. И что особенно интересно и важно — это то, что в этой системе происходит развитие одновременно и параллельно и химических, и физических, и технических, и математических знаний. Дело в том, что решение кинетических задач оказалось невозможным в рамках классической теории дифференциальных уравнений. Сложный нелинейный характер протекания химических процессов выдвинул ряд новых задач, решение которых обогатило собственно и математику. В последние несколько лет создалась новая дисциплина, пограничная между математикой и химией, а фактически между математикой и теорией химической технологии, которая призвана решать задачи химии в основном в связи с созданием промышленного химического процесса, — математическая химия, призванная служить надежным теоретическим основанием учения о химических процессах. [c.163]

Таким образом, изучение процесса не в сложной совокупности, а по частям — основное требование построения математической модели, позволяющее применять метод математического моделирования, что особенно важно при организации исследований и решении научно-технических задач по созданию производств нефтеперерабатывающей, нефтехимической и химической промышленности. Именно такой подход дает возможность сокращать сроки разработок и улучшать их качество. [c.464]

В некоторых случаях высказывают мнение о том, что применение метода математического моделирования полностью исключает испытания новых процессов в укрупненных установках. На наш взгляд, это неправильное утверждение. Опытная установка может понадобиться для производства небольших партий продукта, проверки стабильности катализатора и прочности материалов аппаратуры, уточнения отдельных коэффициентов модели. Однако все принципиальные решения об оптимальных режиме и типе химического реактора, основных размерах зерен и количестве катализатора можно найти математическим моделированием на основе правильно поставленных и проведенных лабораторных исследований. Если для решения какой-либо специальной задачи необходима укрупненная установка, то и ее нужно создавать на базе метода математического моделирования в соответствии с перечисленными выше этапами, которые тесно связаны между собой. В зависимости от результатов анализа иногда приходится возвращаться к предыдущим этапам и снова уточнять выбранные условия и параметры. Последовательное приближение обеспечивает разработку аппарата, наилучшим образом удовлетворяющего всем требованиям. [c.521]

Зависимость (4.1.16) может быть получена только в результате изучения основных физико-химических свойств оптимизируемого объекта, аналитическое выражение которых и составляет математическое описание процесса. В этом проявляется органическая связь математического моделирования процесса с задачей его оптимизации. [c.172]

Одной из основных задач математического моделирования химических процессов является построение кинетической модели и определение констант скоростей реакции. В случае, если в эксперименте измеряются концентрации всех веществ, задача определения констант успешно решается с использованием методов линейного программирования. В случае гетерогенных каталитических реакций измерение концентраций промежуточных веществ, как правило, в настоящее время не проводится. Для восполнения этого пробела применяется метод квазистационарности. [c.87]

Установление оптимальных условий ведения процесса-характерная задача математического моделирования, последовательность этапов которого детально разработана в работах Г. К. Борескова и М. Г. Слинько [142-144], Стратегия моделирования заключается в последовательном исследовании и анализе основных закономерностей регенерации на моделях различных уровней кинетическом, зерна и слоя катализатора, контактного аппарата, агрегата в целом. [c.63]

Наличие кинетических уравнений (111-41) — (111-43) позволяет решить основную с точки зрения управления задачу математического моделирования регенератора — определить динамику изменения содержания кокса на регенерируемом катализаторе. Для этого используется уравнение коксового баланса по регенератору (10 [c.109]

Так, например, математическое моделирование и расчет разделения многокомпонентных азеотропных и химически взаимодействующих смесей методом ректификации сопряжены с определенными вычислительными трудностями, вытекающими из необходимости рещения системы нелинейных уравнений больщой размерности. Наличие химических превращений в многофазных системах при ректификационном разделении подобных смесей приводит к необходимости совместного учета условий фазового и химического равновесий, что значительно усложняет задачу расчета. При этом основная схема решения подзадачи расчета фазового и химического равновесия предусматривает представление химического равновесия в одной фазе и соотнесения химически равновесных составов в одной фазе с составами других фаз с помощью условий фазового равновесия. Для парожидкостных реакций можно выразить химическое равновесия в паровой фазе и связать составы равновесных фаз с помощью уравнения однократного испарения. Для реакций в системах жидкость-жидкость целесообразнее выразить химическое равновесие в той фазе, в которой содержатся более высокие концентрации реагентов. Для химически взаимодействующих систем с двумя жидкими и одной паровой фазой выражают химическое равновесия в одной из жидких фаз и дополняют его условиями фазовых равновесий и материального баланса. Образующаяся система уравнений имеет вид [c.73]

Выступая на открытии одной из конференций, которая проходила в г. Одессе, председатель оргкомитета академик АН СССР Кафаров В.В. сказал, что одной из главных и основополагающих идей системного анализа химикотехнологических систем (ХТС) является декомпозиция технологического процесса, систем математического моделирования, задач управления и оптимизации. При этом, как отмечал академик, основной трудностью является разработка таких методов декомпозиции, которые позволяли бы путем координируемого решения множества отдельных (локальных) задач получить решение общей исходной (глобальной) задачи. [c.91]

Математическая модель является не только базой для разработки системы управления. Модель тесно связана с решением комплекса задач, относящихся к автоматизации данного процесса, хотя она строится в основном для решения задач управления. В первую очередь следует указать, что на базе построенной математической модели осуществляются изменения технологического процесса, уточняются режимы и маршруты получения заданного продукта, решаются задачи выбора оптимальных в определенном смысле межоперационных требований на полуфабрикаты и допустимых отклонений от них, устанавливаются рациональные методы межоперационного контроля и контроля готового продукта и др. Решение этих задач осуществляется методами математического моделирования с использованием модели данного объекта. На основе результатов моделирования в случае необходимости намечаются направления модернизации существующего процесса с целью использования оптимальных технологических схем получения продукта. Кроме того, для вновь разработанных процессов модели служат основой для одновременного создания объекта и системы управления. [c.10]

В условиях функционирования АСУ принятие оптимальных плановых и управленческих рещений основывается на результатах расчетов, проводимых на ЭВМ с помощью экономико-математических моделей соответствующих задач. Моделирование позволяет осуществлять эффективный выбор рещений и прогнозировать последствия их реализации. В связи с этим математическая модель оптимизации календарного планирования основного производства НПП является центральным звеном подсистемы и блока принятия плановых рещений. [c.75]

На уровне отдельных нефтеперерабатывающих предприятий и регионального комплекса разработаны и исследованы модели текущего и календарного планирования. С учетом качественной преемственности, существующей между задачами оптимального планирования в вероятностных условиях и принятием решения в полностью определенных ситуациях, рассмотрены и основные типы детерминированных моделей планирования, в течение длительного времени являвшихся основным средством экономико-математического моделирования нефтеперерабатывающих производств. [c.215]

Системный анализ в настоящее время является основным методом научного изучения сложных систем, включающих совокупность процессов и явлений различной физической, химической и биохимической природы. С позиций системного анализа решаются задачи математического моделирования и оптимизации отдельных аппаратов и подсистем технологических схем, а также и системы в целом. При этом, методология системного подхода сохраняется при анализе иерархических уровней системы. При рассмотрении биохимического производства с позиций системного анализа в нем можно выделить ряд элементов, каждый из которых в свою очередь может рассматриваться как биотехнологическая система. [c.7]

Рассмотрим постановку задачи и некоторые результаты расчета с помощью математического моделирования параметров молекулярной структуры полиэтилена, получаемого в трубчатом реакторе при высоком давлении. Математическая модель статики реактора, построенная на основании кинетической схемы процесса, представляет собой систему нелинейных дифференциальных, интегральных и алгебраических уравнений и состоит из четырех основных модулей [79]. [c.98]

В книге в доступной форме рассмотрены основные направления и методы математического моделирования применительно к типовым химико-технологическим процессам. На примерах возрастающей сложности (гидравлические емкости, колонные аппараты, химические реакторы) показаны все стадии математического моделирования реальных процессов — постановка задачи, построение модели, решение ее па цифровой вычислительной машине и анализ полученных результатов. [c.4]

Методы математического моделирования применяют для изучения свойств математически описанных процессов. В зависимости от степени полноты математического описания можно выделить два предельных случая а) известны полная система уравнений, описывающая все основные стороны моделируемого процесса, и все численные значения параметров этих уравнений б) полное математическое описание процесса отсутствует. Этот второй случай типичен для решения кибернетических задач, в которых приходится иметь дело с управлением процессами при наличии неполной информации об объекте и действующих на него возмущениях. При этом параллельно с решением задачи моделирования решают задачу создания модели, что существенно отличает данный случай от моделирования математи-, чески описанных процессов. [c.17]

Математическое моделирование позволяет решить основные задачи, возникаюш ие при проектировании химических процессов, в частности — каталитических экзотермических процессов. К ним относятся определение оптимального температурного режима в контактном аппарате, выбор оптимального-состава газовой смеси на входе в реактор, расчет минимального времени контакта для обеспечения заданной степени превраш,ения, определение области устойчивости процесса и др. Моделирование позволяет уменьшить объем опытных работ и сократить сроки пуска новых объектов. Б настояш ей работе рассматривается процесс получения окиси этилена — один из типичных экзотермических процессов. При этом ставились цели разработки и проверки методов моделирования и оптимизации каталитических экзотермических процессов. [c.88]

Книга посвящена проблеме оптимизации, имико-технологических процессов, возникающей при проектировании новых процессов и интенсификации действующих производств, а также при разработке автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСУ ТП). Б ней рассматриваются основные этапы этой задачи (расчет стационарных режимов химико-технологических систем, методы безусловной минимизации, алгоритмы учета ограничений), приводятся многочисленные примеры использования описанных методов при решении тестовых и реальных задач оптимизации химико-технологиче-ских процессов. Большое внимание уделено проблеме синтеза хнмико-технологических систем — новому и быстро развивающемуся разделу теории математического моделирования. [c.2]

Математическое моделирование реактора полимеризации зтилена использовалось для решения большого числа различных задач, основными из которых являются выявление зависимостей между входными параметрами, технологическим режимом и характеристиками [c.78]

Иерархическая структурная схема БТС в зависимости от степени ее детализации может охватывать большое число уровней, начиная от ферментативных реакций на уровне отдельных клеток и кончая уровнем функционирования целых подсистем, например ферментация, разделение микробиологических суспензий и т. д. Однако количественный анализ такой структурной схемы в целом с использованием методов математического моделирования представляет собой сложную задачу. С практической точки зрения более эффективно при анализе системы выделить в иерархической схеме ближайшие уровни, описывающие поведение основных подсистем и элементов БТС. Элементами БТС являются условно неделимые единицы — технологические аппараты, в которых осуществляется целенаправленное протекание технологических процессов физической, химической или биохимической природы. К таким аппаратам относятся инокулятор — аппарат для получения засевной биомассы микроорганизмов биохимический реактор — аппарат для проведения процесса микробиологического синтеза флотаторы, центрифуги, сепараторы — аппараты для разделения микробиологических суспензий и др. [c.18]

Математическое моделирование — основной способ применения математики в приложениях. Уравнения механики, диффузии и т. п. — это все математические модели реальных и очень сложных событий. Основой для математического моделирования является формализация ситуаций, т. е. описание реальных объектов (процессов) на математическом языке. При этом, разумеется, следует учитывать и конечную цель задачи, чтобы выбрать соответствующий уровень подробности. Так, в примере 1 (стр. 24) мы описали математическую модель, обозначив аппараты точками на плоскости. При этом игнорировался целый ряд параметров, которые специалисты могут связать с реальными системами, а оставлен только один, поскольку в данной задаче аппарат пас интересовал только как место пересечения номмуникаций. Обычно для такого описания достаточно языка теории множеств. [c.23]

При создании программного обеспечения для решения задач моделирования часто возникает необходимость преобразования уравнений исходной математической модели. Основные причины — приведение уравнений к канонической форме выбранного метода решения и построение на основе точной модели более простой, по обеспечивающей требуемую точность и существенно упрощающей разработку алгоритма. В случае сложной исходной модели такие преобразования весьма громоздки, трудоемки и при ручных преобразованиях не гарантируют безошибочности ироведенных действий [58, 59]. [c.247]

ГрозНИИ, ЛНИИхиммаше, Уфимском филиале ВНИИНефте-маш, УкрНИИХиммаше, Волгоградском филиале ГрозНИИ и многих других институтах решались задачи математического моделирования и оптимизации промышленного теплообменного оборудования. В результате к настоящему времени создано около 100 разнообразных математических моделей, алгоритмов и программ, предназначенных в основном для проведения обычного проектного расчета, в лучшем случае — для выбора оптимальных типоразмеров кожухотрубчатых и пластинчатых аппаратов, ABO и аппаратов типа труба в трубе , а также оптимальных схем связи аппаратов в теплообменнике. Таким образом, подготовлена техническая и методическая база решения важной народнохозяйственной проблемы комплексной оптимизации оборудования в масштабе страны. [c.309]

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]

Одним из основных аспектов повышения производственного потенциала нефтеперерабатывающих и нефтехимических предприятий является интенсификация технологических систем, среди которых ведущее место занимают массо- и теплообменные процессы в совокупности с соответствующей аппаратурой. Как правило, решение задач математического моделирования технологических процессов и разработка новых конструкций аппаратов базируются на классических представлениях о закономерностях протекания кинетики, массо- и теплопереноса. Общий недостаток этих классических представлений заключается в том, что решение задачи интенсификации процесса носит асимптотический )црак1ер, то есть значительные количественные изменения параметров процесса не приносят сколько-нибудь заметного улучшения результата. [c.214]

Книга посвящена одному из важнейших разделов общей теории математического моделирования химико-технологи-ческих процессов — проблеме их оптимизации. В книге дается характеристика основных задач оптимизации, возни-каюищх при проектировании новых процессов и интенсификации действующих производств, при разработке автоматизированных систем управления химико-технологическими процессами (АСУТП), и излагается ряд поисковых алгоритмов решения этих задач. Приведены решения задач оптимизации конкретных процессов. [c.4]

Выполненные в Уфимском государственном нефтяном техническом университете (УГНТУ) в 1995-2000 гг. исследования, составляющие основу настоящей книги, были направлены на поиск эффективных сорбентов для решения в основном второго этапа вышерассмотренной экологической задачи, на оценку их сорбционных свойств, разработку технологии использования сорбентов как в диспергированном виде, так и в виде наполнителя нефтепоглощающих оболочек, и на решение некоторых технических проблем, связанных с разработкой конструкций механизированных нефтесборщиков. Затронуты также задачи математического моделирования процесса сорбционного нефтесбора. [c.48]

В.В.Кафаровым и И.Н.Дороховым сформулированы основы стратегии системного анализа ХТП введено понятие физико-химической системы (ФХС) как совокупности детерминированно-стохастаческих эффектов и явлений различной природы, происходящих в рабочем объеме агтарата разработана общая методология математического моделирования ХТП как сложных ФХС с использованием топологического принципа формализации, который позволяет изучить комплекс составляющих данный процесс элементов и явлений, автоматизировать все процедуры построения математического описания ХТП проанализированы различные методы построения функциональных операторов (моделей) ФХС и идентификации их параметров рассмотрены задачи системного анализа основных процессов химической технологии (массовой кристаллизации из растворов и газовой фазы, измельчения и смешения сыпучих материалов, сушки, экстракции, ректификации, гетерогенного катализа, полимеризации). [c.12]

Внутренние параметры модели. После того как вычислительный алгоритм составлен, начинается основной этап решения задачи математического моделирования — собственно процесс моделирования, т. е. экспериментирование на модели. В простейшем случае работа с математической моделью заключается в нахождении значений внутренних параметров модели при данной совокупности [c.54]

Существующие типы кипятильников колонн в основном могут быть отнесены к трем разновидностям. Это, в первую очередь, кипятильники с парциальным испарением, где обогрев осуществляется подводом тепла через специальные подогреватели. Другой разновидностью являются кипятильники полного испарения, где некоторая часть кубовой жидкости, непрерывно отбираемая от общего потока, испаряется практически полностью. Наконец, последняя разновидность кипятильников — это кипятильники с обогревом и подачей острого пара. Если кипятильники первой разновидности могут рассматриваться как теоретическая ступень разделения, то последняя разновидность эквивалентна тарелке с эффективностью разделения менее единицы из-за. проскока части пара. Строгое описание гидродинамики кипятильников первой и последней разновидностей представляет довольно сложную задачу, поэтому практически во всех случаях при математическом моделировании допу-. скается наличие в них идеального смещения. [c.258]

Монография состоит из двух частей. Изложение основных положений ТГЦ начинается с главы 4, содержащей описание алгебры гидравлических цепей. Так что те из читателей, кто захочет пропустить вводный материал и обзор литературы, могут обратиться сразу к этой главе. Далее в первой части даются математические описания гидравлических цепей с сосредоточенными, переменными и распределенными параметрами и общих методов их расчета как основных инструментов для математического моделирования (с разной степенью точности) реальных гидравлических систем. Специальные главы посвящены вопросам практической реализации методов гидравлического расчета на ЭВМ и способам повышения их вычислительной эффективности (глава 9), а также обратным задачам потокораспреде-ления и связанной с этим проблеме идентификации ТПС — на уровне гидравлических цепей с сосредоточенными и переменными параметрами (глава И). [c.5]

В целом же данная книга преследует в известной степени противоречивые цели. Во-первых, хотелось бы, обратившись к первоисточникам, лучше разобраться в некоторых 1значальных вопросах (которые нередко считаются очевидными, но ссылки на них носят зачастую путаный характер или отсутствуют вовсе). Во-вторых, показать на этом фоне преемственность и взаимосвязь принципиальных методических положений и в связной форме представить основные результаты работ, выполненных в СЭИ по теории и методам расчета и оптимизации гидравлических цепей. В-третьих, излр-жить материал на таком уровне, который позволил бы инженерам, имеющим вузовскую подготовку по высшей математике, в систематизированном виде ознакомиться с основами математического моделирования и алгоритмизации при постановке и численном решении задач анализа и проектирования гидравлических систем. И в-четвертых, дать возможность математикам, которые хотели бы заняться приложениями в данной области, получить общее представление о проблематике и типах возникающих здесь задач. [c.5]

Основной частью экспериментальной установки, в которой реализуется и исследуется процесс, является экспериментальный участок (или ячейка). Исследования на моделях проводят с учетом правил моделирования, или правил подобия 1) процессы на модели должны быть той же физической природы, что и в натурных условиях, 2) условия однозначности для процессов на модели и в натурных условиях должны быть подобными, 3) безразмерные комплексы, составленные из размерных величин, входящих в описание условий однозначности, должны быть равны (или изменяться в одинаковых пределах). При выполнении этих правил осуществляется физическое моделирование [4, 5]. Процессы различной физической природы, описывающиеся математически тождественными уравнениями, называются аналогичными. При организации на модели аналогичных процессов с выполнением второго и третьего правил осуществляется моделирование по методд аналогий (или математическое моделирование). К методу аналогий прибегают тогда, когда удается подобрать процесс, который существенно легче осуществить экспериментально, чем натурный, и в котором экспериментальные измерения проводятся с большей точностью, чем в натурных условиях. Наиболее распространены электрические модели, являющиеся, по существу, электроинтеграторами [6—10]. Решение задач на электрических моделях уступает по точности решению соответствующих уравнений на ЭВМ, однако имеет преимущества наглядности и возможности [c.399]

Основная цель инженерного процесса - создание и производство жизненно важных материалов. Генерирование идей и последующая их реализация в производстве, безусловно, предусматривает не только востребование продукции и эффективность его производства, но и обеспечение его экологической безопасности и комфортности в эксплуатации. Поэтому фактически, по данным некоторых исследований, щанс в реализации нового процесса на стадии его исследования составляет 1-3%, на стадии разработки - 10-25%, на стадии опытно-промыщленных установок - 40-60%. Добиться осуществления проекта в такой ситуации возможно, рассматривая десятки и сотни тысяч (по оценкам экспертов) путей достижения конечной цели, и можно понять, что разработка процесса действительно является искусством (вспомните первоначальный смысл слова технология ), творческим процессом. Искусство разработки процесса можно сравнить с творчеством художника. Писать картину он начинает с набросков, только очерчивая контуры объектов. Рещение своей задачи инженер-технолог начинает с рассмотрения альтернативных решений и составления функциональных схем. Художник добавляет детали объектов и краски. Инженер-технолог начинает прорабатывать аппаратурные решения, дополняя разработку количественными расчетами. Оценивая, художник смотрит на работу и думает, затронет ли она чувства других людей Инженер-технолог проводит экспертизу Если достигнутое удовлетворяет требованиям - идет дальнейшая детализация, в противном случае ищутся новые решения. Художник убирает одни детали и добавляет другие. Инженер-технолог меняет аппараты и узлы. Художник меняет структуру картины, технику ее исполнения. Инженер-технолог перестраивает структуру ХТС, ищет нетрадиционные решения и новую технику разработки. Творческий процесс усовершенствования разработки продолжается до завершения работы. Знания фундаментальных основ и глубокое понимание происходящих процессов, методы математического моделирования и системного анализа сокращают процесс создания ХТС. В литературе такой подход последовательного, системного улучшения принимаемых решений назван инженерным методом , что очень симптоматично для творческого инженерного процесса. [c.295]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология