Модели процессов с распределенными параметрам

Теплообменники. Такие аппараты, как теплообменники типа труба в трубе , можно адекватно описать при помощи математической модели с распределенными параметрами в случае, если участвующие в обмене тепла потоки представляют собой конденсирующиеся пары или сильно турбулизованные газы или жидкости. Однако при нагревании или охлаждении потоков в ламинарном или переходном режимах полностью удовлетворительной модели пока не существует. Еще большее внимание следует уделить изучению моделей потоков перемешивающихся фаз (например, смеси газов и жидкостей), чтобы получить подходящие модели для анализа динамики процесса. [c.181]

Необходимо дальнейшее совершенствование тепловых, гидромеханических, конструкторских, экономических и других моделей по пути создания моделей с распределенными параметрами. Так как эти модели громоздки в реализации и могут значительно затруднить решение оптимизации задач, целесообразно исследовать путь создании гибридных моделей — адекватных аппроксимативных моделей со сосредоточенными параметрами, корректируемых в процессе счета путем эпизодических обращений к совершенным моделям с распределенными параметрами. [c.317]

При выводе уравнений процесса нагревания (охлаждения) вещества в реакторах объемного типа обычно исходят из задачи с сосредоточенными параметрами [17, 26, 37]. Лишь в работе [39] для случая обогрева содержимого реактора с помощью гипотетического греющего элемента — горизонтальной трубки с теплоносителем и при отсутствии перемешивания принята модель с распределенными параметрами. При этом задача решена только для случая неизменности теплофизических свойств вещества в процессе нагревания. Но и в этом случае, как показывают расчеты, расхождения с результатами, полученными из условий сосредоточенности параметров, незначительны. [c.39]

Математические модели нестационарных режимов тепло- и массообменных процессов химической технологии можно подразделить на два класса модели с сосредоточенными параметрами и модели с распределенными параметрами. [c.5]

Математическая модель с распределенными параметрами содержит переменные, зависящие от пространственных координат, и представляет собой систему дифференциальных уравнений в частных производных или систему интегро-дифференциальных уравнений. Важной характеристикой дифференциальных уравнений является их порядок, т. е. порядок старшей производной, которая входит в эти уравнения. Порядок производной по времени в большинстве динамических моделей процессов химической технологии — первый. Производные по координатам могут быть как первого, так и более высоких порядков. Модели обычно получаются в предположении о полном вытеснении (поршневом режиме течения) фаз. Производные второго порядка по координатам появляются в тех математических моделях, где учитывается перемешивание фаз. [c.5]

Если основные переменные процесса изменяются как во времени, так и в пространстве или если указанные изменения происходят только в пространстве с размерностью, большей единицы, модели, описывающие такие процессы, называют моделями с распределенными параметрами ж представляют их в виде дифференциальных уравнений в частных производных. [c.18]

Параметры математических моделей в общем случае могут изменяться во времени и в пространстве. При этом с учетом пространственных признаков различают модели с распределенными параметрами и модели с сосредоточенными параметрами. Если основные переменные процесса изменяются во времени и в пространстве, то модели, описывающие такие процессы, называются моделями с распределенными параметрами. Обычно они имеют вид дифференциальных уравнений в частных производных. Если основные переменные процесса не изменяются в пространстве, а изменяются только во времени, то математические модели, описывающие такие процессы, называют моделями с сосредоточенными параметрами и представляют их в виде обыкновенных дифференциальных уравнений. [c.55]

Математическая модель идеального вытеснения представляет собой дифференциальное уравнение в частных производных, поскольку основная переменная процесса — концентрация С (г, О — изменяется во времени и в пространстве. Как известно, такая модель называется моделью с распределенными параметрами. [c.102]

Из анализа графиков -кривой и С-кривой модели идеального вытеснения вытекает следующий практический вывод, которым пользуются при экспериментальном изучении неизвестной структуры потока в аппарате если при стандартных ступенчатом или импульсном входных сигналах на выходе потока получается их повторение со сдвигом по времени, то это свидетельствует, что поток соответствует модели идеального вытеснения. К аналогичному выводу можно также прийти, оценив передаточную функцию модели (р) = е , которая в точности отвечает передаточной функции звена чистого запаздывания. Следовательно, модель идеального вытеснения — это типовое звено чистого запаздывания. Поскольку модель идеального вытеснения записывается в виде дифференциальных уравнений в частных производных и является моделью с распределенными параметрами, то моделирование на АВМ процессов, описываемых [c.104]

Поскольку модель с распределенными параметрами записывается в виде дифференциальных уравнений в частных производных (например, (VII.8)), то моделирование таких процессов на АВМ связано с известными затруднениями. Поэтому во многих случаях модель с распределенными параметрами заменяют моделью с сосредоточенными параметрами, если это не приводит к большим искажениям. В частности, такую замену можно сделать для некоторых противоточных теплообменников при соблюдении условия [c.177]

Действительно, без декомпозиции задачи потребовалось бы одинаково подробная информация сразу по всей ВХС, по всему спектру исследуемых параметров в максимальном диапазоне их вариации. В силу сказанного выше, анализ процессов, которые требуют описания средствами моделей с распределенными параметрами, осуществляют при некотором фиксированном варианте развития и часто даже при конкретном варианте функционирования самой системы. Иначе говоря, (по отношению к общей модели управлением ВХС) модели с распределенными параметрами поставляют дополнительную информацию в режиме проведения серии имитационных экспериментов для нижнего уровня агрегирования. [c.74]

На рис. 25 приведена структурная схема математической модели процесса с параметрами, распределенными по длине в соответствии с системой уравнений (П1-39). [c.175]

Скорость нисходящего движения свободных частиц ир зависит от обводненности пены Данная модель предполагает поток идеального вытеснения всплывающих пузырьков и опускающихся свободных частиц в пене и обратимый процесс отрыва частиц от поверхности пузырьков в результате разрыва пленок. Сложность экспериментального определения коэффициентов нелинейной модели с распределенными параметрами исключает использование модели в практических расчетах в обозримом будущем, однако ее познавательное значение несомненно. [c.235]

Физико-математическое моделирование совершенствует теоретические знания о структуре и принципах функционирования природных систем, помогает глубже проникать в суть отдельных гидрологических и геохимических процессов, открывает возможности для физического объяснения и математического обоснования более простых концептуальных моделей. Кроме того, только физико-математические модели с распределенными параметрами в состоянии прогнозировать отклик водосборных бассейнов на те или иные воздействия, если в пределах этих водосборов не велись гидрометрические исследования и нет исходных данных для калибровки концептуальных моделей. [c.64]

Масштабирование с применением теории подобия является общим случаем моделирования. Ниже будет показано, что соблюдение полного подобия чаще всего не позволяет сохранить оптимальных параметров процесса, полученных в меньшем масштабе. Например, если мы определили в модели оптимальное распределение [c.444]

Рассмотрим особенности кинетики мембранных систем вдали от равновесия, используя одномерную модель процесса [4). Реакционно-диффузионная мембрана представляет собой открытую систему с распределенными реакционными параметрами. На границах этой системы происходит обмен веществом с газовой смесью в напорном и дренажном каналах в каждой точке пространства внутри мембраны (0<гхимические реакции и диффузия реагентов. В реакциях участвуют компоненты разделяемой газовой смеси, вещества матрицы мембраны и промежуточные соединения. Поскольку на граничных поверхностях поддерживаются различные внешние условия, в мембране в любой момент существует распределение концентраций реагентов i(r, т), в общем случае неравновесное. Движущая сила химической реакции — химическое сродство Лг, являясь функцией состава, также оказывается распределенным параметром. [c.29]

Исходной базой для разработки модулей любых иерархических уровней точности и общности, соответствующих различным элементам ХТС, при автоматизированном проектировании химических производств являются математические модели типовых, технологических процессов. Если известна математическая модель типового процесса, то для получения соответствующих модулей нео б-ходимо эквивалентно преобразовать данные уравнения математического описания в виде некоторой матрицы преобразования Или нелинейной операторной формы, используя методы линеаризации и теории приближения функций. Однако для этой цели в настоящее время наиболее широко применяют методы планирования эксперимента на СЛОЖНОЙ математической модели элемента ХТС, а также методы аппроксимации непрерывных процессов с распределенными параметрами дискретными процессами с сосредоточенными параметрами. [c.63]

Так как получение аналитического решения задачи невозможно, а моделирование на ЭВМ процессов, описываемых системами уравнений типа (7.307) связано с известными трудностями, то зоны разделительного аппарата представляются совокупностью ячеек идеального перемешивания. Известно, что применение такой модели справедливо для некоторых аппаратов с непрерывно распределенными параметрами. В этом случае мембранная колонна непрерывного действия разбивается на N участков (рис. 7.23), в каждом из которых принимается, что концентрация во всем объеме участка не меняется из-за малого пути прохождения потока вдоль мембраны и отсутствия перемешивания между участками. [c.374]

МИКИ двухфазных систем. Дано теоретическое обоснование основной количественной характеристике двухфазной системы — фактору гидродинамического состояния двухфазной системы. Введено математическое описание структуры потоков, возникающих в промышленных аппаратах, как основы построения математических моделей процессов массопередачи. Даны количественные оценки неравномерности распределения элементов потока по времени пребывания в аппаратах, а также расчет параметров математических моделей структуры потоков. [c.4]

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]

Для технологических операторов, процессы в которых описываются математическими моделями с сосредоточенными параметрами (реакторы полного смешения, теплообменники смешения и т. п.), вычисление коэффициентов передачи, связывающих выходные и входные параметры, не представляет особых трудностей. Более сложной задачей является аналитическое определение коэффициентов передачи для процессов с распределенными параметрами, которые в общем случае описываются уравнениями в частных производных. [c.90]

В реальном теплообменном аппарате в силу стохастической природы процесса распределение элементов потока по времени пребывания всегда неравномерное. К наиболее существенным источникам такой неравномерности можно отнести неравномерность профиля скоростей системы турбулизацию потоков молекулярную диффузию наличие застойных областей в потоке образование каналов и байпасных токов в системе. Для оценки неравномерности потоков вводится функция распределения По времени пребывания, которая определяется из отклика системы на импульсное, ступенчатое, либо частотное возмущение и позволяет количественно оценить отклонение реального потока от моделей идеального смешения и вытеснения [2]. Численные характеристики отклика системы на возмущение (среднее значение, дисперсия и др.) позволяют рассчитать параметры моделей, учитывающих стохастическую природу процесса. Сюда следует отнести диффузионную и ячеечную модели. [c.69]

Таким образом, процессы полимерной технологии моделируют математическими моделями, которые детерминированы (поскольку это процессы) как правило, основаны на явлениях переноса являются установившимися (непрерывные процессы, за исключением динамических моделей для контроля параметров процесса) или не-установившимися (циклические процессы) с распределенными параметрами (хотя, когда рассматривается разрушение в малом ограниченном элементе, применяют модели с локализованным параметром) линейными, как правило, только в первом приближении. [c.114]

Исчерпывающая математическая модель процесса каландрования должна была бы состоять из описания гидродинамики движения расплава между валками при одновременном рассмотрении деформации валков под действием распорных усилий, описания теплопередачи в каландруемом полимере и металлических валках и описания изменений в структуре материала под действием продольной вытяжки. С учетом реологических характеристик полимера, условий питания и технологических параметров (таких, как температура и частота вращения валков, величина зазора между валками, степень перекрещивания и контризгиба валков) такая модель позволила бы рассчитать истинную картину течения в зазоре, определить изменение ширины каландруемого изделия при его прохождении через зазор, установить поперечную разнотолщинность изделия, рассчитать распределение температур в изделии и оценить влияние зтих факторов как на переход каландруемой пленки к тому или иному валку, так и на возникновение нестабильных режимов работы. [c.589]

В учебном пособии изложены вопросы построения экономичных моделей нестационарных тепловых процессов с распределенными параметрами о использованием метода сечений. Рассмотрена методика их реализации на ЭВМ и дано сравнение метода сечений с традиционными методом сеток и методом прямых. [c.2]

Рис. III. 1. Модель простейшего объекта с распределенными параметр рами с передачей тепла (вещества) посредством процесса теплопровода ности (диффузии).

Рис. III. 2. Модель простейшего объекта с распределенными параметрами неограниченный по длине цилиндр с передачей тепла (вещества) посредством процесса теплопроводности (диффузии).

Рис. III. 3. Модель простейшего объекта с распределенными параметрами шар с передачей тепла (вещества) посредством процесса теплопроводности (диффузии), г, ф и 9-координаты сферической системы Г (г, ф, 9) — температура в данной точке тела.

Если основные переменные процесса изменяются как во времени, так и в пространстве или если указанные изменения происходят только в пространстве с размерностью больигей единицы, то модели, описывающие такие процессы, называют моделями с распределенными параметрами. [c.9]

Упоминавшееся ранее приближенное моделирование путем суммирования и корректирования выражений для вынужденного течения и потока под давлением [2с1], однако, позволяет нам иногда использовать его как приближенный метод оценки неизотермических эффектов. На практике в первую очередь представляет интерес определение влияния неизотермических условий на производительность и среднюю температуру экструдата. Во многих реальных процессах червяк является термонейтральным, т. е. он не нагревается и не охлаждается. В таких случаях, как было показано в работе [2е], температура червяка очень близка к температуре расплава. Следовательно, основное влияние на расход оказывает наличие существенной разности между температурами цилиндра и расплава. Как видно из уравнения (10.2-46), разность температур может оказывать сильное влияние на расход вынужденного течения. С другой стороны, увеличение средней температуры экструдата является следствием постепенного изменения температуры в направлении течения. Применим метод смазочной аппроксимации и, разделив червяк на малые элементы конечных размеров, проведем детальный расчет для каждого элемента. Предполагая, что средняя температура в пределах элемента постоянна, составим уравнение теплового баланса, учитывающее тепло, передаваемое от стенок цилиндра, и диссипативные тепловыделения. Такой метод расчета позволяет определить изменения температуры по длине червяка и значения параметров степенного закона течения из общей кривой течения [т] (7, Т) ] для каждой ступени расчета при локальных условиях течения, а также вести расчет для червяка с переменной глубиной винтового канала. Таким образом, данная модель может быть названа обобщенной кусочнопараметрической моделью , в которой внутри каждого элемента различные подсистемы представляют собой либо кусочно-параметрические модели, либо модели с распределенными параметрами. Далее следует принимать во внимание неизотермический характер течения неньютоновских жидкостей при исследовании процессов формования в головке экструдера. Этой проблеме посвящен разд. 13,1. [c.427]

При математическом описании системы, состоящей из источника питания с автоматически регулируемым насосом и одного или нескольких электрогидравлических следящих приводов, в общем случае получаются сложные нелинейные модели с распределенными параметрами. Нелинейность этих моделей вызвана характеристиками подключенных к источнику питания приводов и характеристикой регулируемого насоса, а распределенность параметров связана с волновыми процессами в напорных линиях, соединяющих приводы с источником питания. Рассматривая малые отклонения (в дальнейшем, как и ранее, они отмечены штрихом сверху) переменных от установившихся значений и считая напорные линии достаточно короткими, для того, чтобы не учитывать в них волновые процессы, можно получить линейную модель с сосредоточенными параметрами. Такая модель прзволяет сравнительно просто определить параметры регулятора насоса, которые затем могут быть уточнены в результате расчета на ЭВМ более сложной нелинейной модели с распределенными параметрами. [c.451]

В зависимости от конкретной реализации процесса и его аппаратурного оформления все многообразие химико-технологических процессов можно разделить на четыре класса исходя из временнбго и пространственного признаков процессы, переменные во времени (нестационарные), и процессы, не меняющиеся во времени (стационарные) процессы,в ходе которых их параметры изменяются в пространстве, и процессы без пространственного изменения параметров. Так как математические модели являются отражением соответствующих объектов, то для них характерны те же классы, а именно 1) модели, неизменные во времени, — статические модели 2) модели, переменные во времени, — динамические модели 3) модели, неизменные в пространстве, — модели с сосредоточенными параметрами 4) модели, изменяющиеся в пространстве, — модели с распределенными параметрами, Рассмотрим перечисленные классы моделей. [c.9]

Математические методы решения моделей с сосредоточенными параметрами значительно проще, чем моделей с распределенными параметрами, поэтому часто объекты с распределенными параметрами аппроксимируют эквивалентной системой с сосредоточенными параметрами. Несмотря на то, что такая замена во многих случаях возможна, необходимо быть очень осторожным, чтобы избежать нивелирования характерных черт процесса, отраженных в модели с распределенными параметрами (иначе будет построена далеко неадекватная модель). Кроме того, нелинейности или нестационарность в моделях с сосредоточенными параметрами могут сделать математическую обработк у такой же трудной, как и для моделей с распределенными параметрами. [c.80]

На основании конкретного представления об условиях осуществления процесса в выбранной аппаратуре соответственно подбирают одну из его типовых моделей (стр. 99). Если основные переменные процесса изменяются как во времени, так и в пространстве или если указанные изменения происходят только в пространстве размерностью, большей единицы, модели, описывающие такие Т оцессы, называют моделями с распределенными параметрами и Чйредставляют их в виде дифференциальных уравнений в частных >1)роизводных. [c.17]

Если основные переменные процесса в реакторе изменяются во времени и пространстве, то математичеокая модель, описывающая такой процесс, называется м о д е -лью с распределенными параметрами. Если основные переменные процесса в реакторе изменяются только во времени, то математическая модель, описывающая такой процесс, называется моделью с сосредоточенными параметрами. [c.7]

Предлагается новый метод определения р (0), свободный от указанных недостатков и не использующий в процессе принятия решения о численных значениях 0 процедуру линеаризации исходной кинетической модели. Суть метода состоит в построении выборочной плотности распределения параметров нелинейной модели в виде разложения по биортогональной системе полиномов Чебышева—Эрмита. Причем необходимые для расчетов коэффициентов разложения выборочные реализации случайного вектора наблюдений генерируются с использованием метода статистиче ского моделирования [24, 25]. [c.184]

Второй метод дискриминации моделей основан на усовершенствовании наиболее часто применяемых в физико-химических исследованиях процедур — энтропийной Бокса—Хилла и обобщенного отношения вероятностей. Оно достигается за счет того, что с использованием ранее развитого способа построения выборочной плотности распределения параметров оказывается возможным построить также выборочную плотность распределения наблюдений, аппроксимируемую с необходимой точностью системой полиномов Чебышева—Эрмита. Последняя позволяет вычислить не приближенные, а точные значения дискриминирующих критериев, которые устанавливают как меру различия между конкурирующими моделями, так и условия проведения дискриминирующих опытов. Тем самым существенно повышается надежность используемых процедур дискриминации, направленных на поиск истинной физико-химической модели процесса, а также значительно сокращается длительность самой процедуры поиска, что приводит к заметному сокращению времени экспериментирования. [c.199]

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]

Особенно многообещающей для изучения частью динамики реакций является динамика фотодиссоциации. Это связано с тем, что взаимодействие между квантом света и молекулой можно рассматривать как полустолкновение , в котором начальные характеристики кванта определены как нельзя лучше. Теоретические модели процесса диссоциации можно проверять по результатам экспериментов, в которых измеряются начальные распределения энергии и момента. Моделирование показывает, что существует сильная чувствительность к квантовым состояниям поглощающей молекулы. Поэтому для наиболее полных экспериментальных проверок потребуются определенные квантовые состояния реагентов и идентификация состояний продуктов. Регистрируемыми параметрами, наиболее чувствительными к динамике диссоциации, по-видимому, являются распределение энергии вращения, угловые распределения и ориентации фрагментов. Для выяснения этих параметров было предпринято много тонких исследований. [c.205]

Приведенные ниже модели процессов сознательно упрощены и отражают всего их многообразия. Однако эти примеры иллюст-[руют методику составления исходных дифференциальных урав- ний для систем с распределенными параметрами, и отдельные енья сложных объектов могут приближенно аппроксимироваться кими моделями. [c.71]

Рассмотрим сначала математическую модель процессов переноса массы и энергии в двухфазной системе многокомпонентный пар — жидкость. Предполагаем, что парогазовая смесь, состоящая из п компонентов, п—1 из которых могут претерпевать фазовые превращения, движется вдоль зеркала покоящейся жидкости по каналу длиной Ь. Стесненность движения парогазового потока, определяемая порозностью канала ё (отношенне свободного сечения к общему сечению канала), не меняется по длине. Межфазовый контакт характеризуется удельной поверхностью А. Предполагается одномерная пространственная распределенность параметров жидкости и смеси вдоль оси х, при этом состав жидкости (л ) ( =1, 2,. .., /г—1)и ее температура t x) считаются заданными. Жидкость принимается идеальной. Поэтому равновесные концентрации пара над ее зеркалом могут быть определены из закона Рауля — Дальтона. [c.39]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология