Факторы оптимизирующие

Таким образом, принадлежность реагирующих структур к металлическим проводникам не является фактором, оптимизирующим акт электронной рекомбинации. Что же является общим для оптимизации всех актов электронной рекомбинации Экспериментами установлено, что самым универсальным фактором, влияющим на оптимизацию актов рекомбинации, являются свойства поверхности сопряжения реагирующих структур, а также свойства поверхности катализатора. Для всех актов взаимодействия — сорбции или химических превращений [c.71]

Неорганические сорбенты (ионообменники) проявляют селективность к ионам типа М и при условии высокой энергии сольватации сорбируемых ионов в фазе сорбентов, что достигается за счет повышенных значений координационных чисел ионов и благоприятного локального баланса валентных усилий в обменных позициях структуры сорбентов. Действие этих факторов оптимизируется по отношению к целевым ионам, т.к. в ходе процесса сорбции проявляется конкуренция между ионами разных видов. Задача формирования селективности сорбентов к ионам определенного вида обеспечивается выбором (и модифицированием) состава и структуры сорбентов. [c.135]

Учет факторов неопределенности информации вносит дополнительные сложности и в без того весьма трудоемкую задачу оптимального проектного расчета промышленного агрегата. В этом случае требуется выполнять значительно большее число расчетов (моделирований) системы при различных сочетаниях значений оптимизирующих переменных, поскольку критерий оптимизации должен вычисляться не для фиксированных в точке параметров, а для целой области делокализованных значений пере- [c.272]

По учету значащих факторов (по числу и составу независимых переменных) оптимизирующие расчеты подразделяются на следующие [c.33]

Вторым фактором, вызывающим понижение глобальной эффективности ХТС в целом, является несовершенство средств передачи информации. Если принять, что подсистемы оптимизируют отвечающие [c.297]

Проектирование современных химических производств, основанное на принципах системного анализа сложных химико-технологических систем, требует решения задачи многоуровневой оптимизации, на одном из основных уровней которой рассматриваются отдельные виды технологического оборудования, в том числе теплообменные аппараты различного назначения. Основная особенность большинства существующих видов теплообменного оборудования состоит в дискретном характере изменения его конструктивных параметров (площади теплообмена, геометрических размеров и т. д.). о приводит к появлению разрывов на поверхности отклика целевой функции при включении таких параметров в число оптимизирующих факторов при ограниченном количестве типоразмеров теплообменного оборудования и в ряде случаев весьма существенно сказывается на значении найденного минимума критерия оптимальности. [c.360]

Когда температура входа и" охлаждающий фактор заданы, программа выполняет единственный расчет. Если, однако, какой-нибудь параметр не задан и заменен во входных данных на —1 , то программа будет искать оптимум. Она может оптимизировать температуру входа, охлаждающий фактор или обе величины. Критерий оптимизации в форме отношения выходной концентрации к объему слоя позволяет проводить оптимизацию при проектировании и при расчете режима в зависимости от того, какая величина фиксирована и принята за конечное условие. [c.192]

Последовательно развивая эту идею, нетрудно заключить, что эффективность процессов повышается, если оптимизировать не отдельные установки, а целые комплексы установок в их взаимодействии. Это является следствием своеобразного синергизма. Правда, это еще больше усложняет задачу. В этом случае опти мальная степень превращения в каждом аппарате становится функцией двух факторов 1) влияния глубины превращения в каждом аппарате на производительность всех других установок комплекса — интерференция производительности 2) удельного значения каждого продукта для повышения величины критерия оптимальности всего комплекса в целом — интерференция критерия оптимальности. По существу, эти два вида интерференции химических процессов, вызываемые степенью превращения в каждом реакторе, приводят к компромиссной оптимальной производительности и селективности между всеми реакторами сложной системы. При оптимизации химических комплексов, конечно, приходится учитывать одновременно взаимное влияние многих других факторов, т. е. специфические свойства всего комплекса в рациональном использовании не только материальных потоков, но и тепловых ресурсов. При этом использование энергетических ресурсов каждой установки должно определяться наиболее эффективным удовлетворением энергетических потребностей всего комплекса в целом. [c.19]

Данный подход позволяет значительно повысить эффективность проектируемого метода, так как оптимизирует отделы, ые параметры технологии без значительных затрат времени на проведение лабораторных исследований. Вместе с тем, он требует от авторов проектного документа и предлагаемой технологии достаточного опыта и знаний, владения полным объемом информации, полученной на стадии предварительных исследований по изучению влияния всех факторов на эффективность метода. [c.230]

Уравнение описывает зависимость разрешающей способности от факторов N, а, к, to/two. Разрешение растет пропорционально квадратному корню из числа тарелок. Чем больше наложенная разность потенциалов, тем число теоретических тарелок больше до тех пор, пока с увеличением переноса вещества в потоке джоулево тепло вырастет не слишком сильно. Среднее число теоретических тарелок для большинства веществ пробы лежит в пределах от 100 до 200 тысяч. Если эффективность заметно ниже, то это означает, что молекулы пробы адсорбируются на стенках капилляра. В этом случае капилляр следует промыть и условия опыта оптимизировать, например, с помощью изменения pH. [c.83]

Для интенсификации и увеличения эффективности производства необходимы автоматизация и внедрение оптимизирующих управляющих систем, использующих методы кибернетического моделирования и электронную вычислительную технику [20, 21, 22]. Использование этих средств позволяет не только высвобождать дефицитную рабочую силу, но также стабилизировать весь производственный процесс и повысить его уровень за счет исключения из производства субъективных факторов и оптимизации технологического процесса в целом. Целью автоматизации подготовительного производства, кроме того, является устранение тяжелого ручного труда при развеске и загрузке ингредиентов. [c.198]

Смесители периодического действия должны иметь переменную скорость вращения роторов и циркуляционную систему охлаждения, что позволит оптимизировать процесс смешения по температурным, реологическим и энергетическим факторам, с учетом специфики каждого каучука или смеси. [c.210]

Деформационно-прочностные показатели покрытий и характер их изменения под воздействием различных эксплуатационных факторов во многом предопределяют долговечность покрытий. Путем направленного изменения состава и режимов отверждения как жидких, так и порошковых эпоксидных композиций, можно добиться снижения внутренних напряжений и оптимизировать деформационно-прочностные характеристики покрытий [43—47 48, с. 33 49—51]. [c.186]

Последовательное воздействие основных факторов в соотношении (79) свидетельствует о том, что при определенных условиях каждый из них может стать решающим в ограничении пространственного разрешения системы или в возникновении помех в виде строб-или муар-эффекта. С другой стороны, соотношение (79) позволяет оценить вклад каждого фактора в ПФ всей системы и оптимизировать их соотношение при проектировании ВТ, [c.134]

Изучение кинетики синтеза метанола способствует раскрытию механизма этого сложного гетерогенно-каталитического процесса, а установление строгих кинетических закономерностей позволит определить оптимальные условия его ведения при экономически приемлемой производительности реакционного пространства, рассчитать реактор синтеза с оптимальными характеристиками (объем катализатора и его распределение в каталитической зоне, распределение реакционных газовых потоков, обеспечение рационального отвода тепла реакции), а также позволит разработать математическую модель процесса и оптимизировать его. Выяснение указанных факторов на основании кинетического анализа особенно актуально при создании крупно-тоннажных однолинейных агрегатов, одним из наиболее важных критериев функционирования которых является надежность и стабильность. [c.61]

Наука, которая занимается изучением скоростей химических реакций, называется химической кинетикой. Химическая кинетика позволяет з -ста,повить скорость взаимодействия исходных веществ в зависимости от влияния различных факторов. Учитывая кинетику процесса, можно выбрать такие условия, при которых реакция будет протекать не только с высоким выходом продукта, по и с большой скоростью. Знание кинетических закономерностей позволяет оптимизировать процесс по основным технологическим параметрам. [c.228]

Расширение ресурсов топлив достигается также оптимизацией их качества. Отдельные показатели качества топлив зависят от очень многих факторов, связанных с совершенствованием двигателей и возможностями нефтеперерабатывающих заводов (качество и стоимость нефти, набор технологических установок, применение присадок и т. д.). Все эти факторы изменяются с течением времени, поэтому качество товарных топлив приходится периодически оптимизировать с целью уменьшения затрат на производство с одновременным получением максимальной эффективности в эксплуатации. [c.9]

В заключение первого раздела уместно обратить внимание на целесообразность использования так называемого метода оптимального планирования эксперимента [5, 550]. В таком многофакторном процессе, каким является спектральный анализ, часто бывает практически невозможно оптимизировать все параметры метода на основе детального изучения механизмов и закономерностей, управляющих этими параметрами. Поэтому полезным оказывается чисто формалистический прием, позволяющий путем соответствующей математической обработки выявить, как влияет ряд факторов на некоторые важнейшие параметры метода анализа, например, на величину предела обнаружения элемента и воспроизводимость количественных определений. Таким образом удается иногда без очень больших затрат труда и, времени (без большого пролития интеллектуальной крови [550]) решить проблему оптимизации того или иного частного метода анализа. [c.225]

По сравнению с типичными высотами теоретических тарелок в эффективных жидкостных колонках (т.е. примерно 10- - 5 10- см) вклад диффузии невелик. Поэтому следует сделать вывод, что, оптимизируя выбор подвижной фазы с точки зрения диффузии в ней растворенного вещества, можно достичь очень немногого. Гораздо более важными являются другие факторы. [c.36]

Если необходимо высокое разрешение, понятно, что любое дополнительное размывание полосы разделяемого вещества должно быть исключено. Если внеколоночные факторы обусловливают размывание пика в несколько раз больше, чем сама колонка, нет смысла тщательно готовить колонку и оптимизировать параметры ее работы. [c.211]

Разработку системы хронопрострапственных метрик сайта технологических процессов целесообразно осуществить на базе общепринятой классификации химико-технологических процессов. В основу этой классификации положена общность кинетических закономерностей, целенаправленность и способы осуществления процессов [269, 399]. В рамках этой классификации все процессы разбиты на пять классов гидромеханические, тепловые, массообменные механо-технологические, химические. Воздействие акустических колебаний на отдельные процессы этих классов может иметь разную степень результативности. В энциклопедии [429] отмечаются следующие уровни воздействия стимулирующие (акустическое воздействие является движущей силой процесса, например, акустическое диспергирование) интенсифицирующие (воздействие выступает как фактор, ускоряющий течение процесса, например, массообмен в акустическом поле) оптимизирующие (акустические колебания упорядочивают течение процесса, например, акустическое гранулирование). В табл. 4.1. приведена систематизация ГА-процессов, согласованная с общепринятой клас- [c.148]

Характерное время х является улобнон характеристикой из-менения скорости флотации под влиянием тех или иных факторов. В лабораторных опытах оно определялось из экспериментальных данных при продолжительности флотации / = 600 с. Полученная зависимость характерного времени флотации т от дзета-потенциала представлена на рис. 5.14, и которого видно, что скорость флотации нефтепродуктов из воды по механизму столкновения существенно зависит от дзета-потенциала эмульсии и достигает наибольшего значения при приближении его к пулю. Это означает, что для получения максимальной эффективности флотации нефтепродуктов из воды необходимо процесс оптимизировать по значению дзета-потенцпала частиц эмульсии. [c.124]

При том же, что и в предыдущем случае, качественном составе параметров была сформулирована задача оптимизации работы полученного агрегата с учетом факторов неопределенности информации. Всего было выделено 11 точечных и 19 неопределенных параметров. Под точечными понимаются такие параметры, которые полностью соответствуют детерминированным оптимизирующим переменным традиционной оптимизации. В качестве примера таких параметров можно привестп объемы загрузок контактной массы, площади поверхности теплообменной аппаратуры и др. В результате решения поставленной задачи для четырехслойной системы производства серной кислоты из серы под давлением были получены оптимальные значения параметров технологических потоков ХТС (расходы, температуры, давления, [c.277]

Очевидно, что систематические наблюдения за источниками и уровнем загрязнений природных объектов вредными веществами с применением методов аналитической химии - эколо.ю-аиалитический мониторинг - ггозволяют обнаружить нежелательное поступление зафязняющих веществ в окружающую среду, выделить влияние антропогенных факторов и оптимизировать взаимодействие человека с природой. [c.15]

Еслн эксперимент HS содержиг небольшое число инкрементов по и частота повторения оптимизирована для протоншлх времен Ti, то чувствительность этого эксперимента очень высока. Однако, поскольку чувствительность зависит от огромного числа факторов, ее довольно трудно точно предсказать. Я нашел следующее исключительно полезное правило. Определим возможное число прохождений на каждый инкремент tl, задавая общее время эксперимента и требуемое число инкрементов. Затем получим спектр INEPT с этим числом прохождеш1й, т. е. выполним эксперимент с = 0. Тогда еслн в спектре проявляется большинство ожидаемых резонансных сигналов даже с плохим отношением сигнал/шум, то двумерный корреляционный эксперимент несомненно будет иметь подходящую чувствительность при условии, что [c.354]

Разобранные выше факторы оказывают влияние на эффективность элементарного экстракционного акта. Однако общую эффективносТ[. экстракционного процесса можно повысить многократным повторением этого акта, что постоянно и происходит 11ри технологическом применении экстракции. Исходя из экономических соображений, в этом с (учае стремится оптимизировать число операций. экстракции и объем экстрагента в каждой из них, чтобы добит[.ся обработки данным количеством экстрагента максимального количества продукта. [c.300]

С увеличением количества полей при сохранении их суммарной активной длины очистка газов в электрофильтре улучшается из-за возможности создания наилучшего электрического режима в каждом поле, а также из-за возможности дифференциации встряхивания по полям на основе оптимального встряхивания каждого поля. Также положительно влияет на ул учшение работы электрофильтра уменьшение по-верХ Ности осаж1дения, приходящейся на агрегат питания, поскольку при этом удается снизить вероятность расцентровки системы, подключенной на один агрегат, и оптимизировать электрический режим Однако разукрупнение как полей, так и аг-регат01в значительно удорожает установки газоочистки, и поэтому при п роектирова-нии необходим технико-экономический анализ всех факторов для выбора оптимального варианта [c.230]

Рис. 3.2-3. Пошаговая проверка методики определения С<1 и РЬ в тканях мидий методом ИСП-АЭС. Проверка методики определения нескольких следовых элементов в сложной матрице требует исследования всех источников погрешностей, которые могут вшникиуть на каждой из стадий, представленных на рис. 3.2-2. 1 ея состоит в том, чтобы начать с заключительной стадии градуировки и измерения, а затем двигаться назад шаг за шагом в направлении реального образца. Рядом с каждой стадией приведен перечень факторов (не исчерпывающий), которые можно оптимизировать на этой стадии.

Это связано с тем, что величина а р зависит от количества присосов холодного воздуха в топку, равномерности раздачи топлива и воздуха по горелкам, температуры горячего воздуха, типа горелочных устройств и некоторых других факторов. Поэтому перед внедрением данного мероприятия обычно производят уплотнение топки, поверку приборов и устранение перекосов в топливовоздушных трактах. Последнее позволяет оптимизировать процесс сжигания топлива и уменьшить выход СО и ПАУ. При этом максимальные значения концентрации NO остаются без изменения, но вся кривая зависимости NO (a) сдвигается в область меньших избытков воздуха (рис. 1.9). После этого проводятся режимноналадочные испытания, в ходе которых определяются значения критических а р и рабочих ttp g избытков воздуха на различных нагрузках и разрабатываются режимные карты котлов. [c.20]

Для оптимизации условий биосинтеза амфотерицина В культурой A t. nodosus на синтетической среде применен (Папутская, Полатовская, 1972) метод крутого восхождения Бокса и Уилсона. На первом этапе были поставлены опыты в соответствии с матрицей дробного факторного эксперимента ДФЭ2 1 (табл. 56), произведен расчет коэффициентов регрессии с целью определения направления градиента, показывающего, как необходимо изменить значение изучаемых факторов для увеличения синтеза амфотерицина В. При статистической оценке значимости коэффициентов регрессии был вычислен доверительный интервал (10,1), два фактора оказались незначимыми. Каждый из последующих опытов (№ 17— 21) отличался от предыдущего значениями факторов на величину рассчитанного шага. В результате проведенной работы удалось оптимизировать питательную среду и увеличить синтез амфотерицина В со 100 мкг/мл на ранее подобранной синтетической среде до 900 мкг/мл на среде 18. [c.168]

Приведенные в настоящей главе данные являтотся, возможно, первой попыткой систематизации и классификации большой группы фармацевтических факторов, или факторов ЛФ, оперируя которыми можно направленно оптимизировать свойства последней. [c.315]

Для этих целей необходимо оптимизировать весь дискретный алгоритм ОПФС с раздельным ослаблением ошибок каждого вида за счет независимых факторов в аппроксимациях (10) - (12). Таких факторов четыре [c.139]

В ряде лабораторий ведутся на молекулярном уровне исследования различных процессов образования водорода, а также механизмов реакции расщепления воды, В образовании водорода принимают участие гидрогеназа и нитрогеназа. Сегодня активно изучаются свойства этих ферментов из разных организмов, в частности механизмы регуляции их синтеза и активности, а также стабильность в присутствии кислорода. Предметом важных исследований является также образование восстановительных эквивалентов и поток электронов к этим ферментам, которые пр.и определенных условиях служат факторами, лимитирующими активность. Эти опыты позволят понять суть ука-аанных процессов и попытаться оптимизировать выделение водорода имеющимися в нашем распоряжении генетически охарактеризованными организмами. Ряд исследователей-генетиков занят отбором мутантов с повышенной способностью к образованию ] одорода лли аммиака. Примерами удачного применения зиетодой генетической инженерии для создация ферментов с желаемыми свойствами может быть получение устойчивой к кис-.лороду гидрогеназы. Удалось повысить содержание гидрогеназ в клетках и лолучить микроорганизмы, способные выделять фиксированный ими азот в окружающую среду в форме аммиака. [c.79]

Для образования большого количества полимера требуется легкодоступный и дешевый источник углерода. Ферментация позволяет культивировать организм-продуцент в строго определенных условиях среды, контролируя, таким образом, процесс биосинтеза и влияя на тип продукта и его свойства. Специфи- чески изменяя условия роста, можно менять молекулярную массу и структуру образующегося полимера, В ряде случаев максимальная скорость синтеза полисахарида достигается в логарифмической стадии роста, в других — в поздней логарифмической или в начале стационарной. Обычно углеводными субстратами служат глюкоза и сахароза, хотя полисахариды могут образовываться и при росте микроорганизмов на н-алка-,яах( С12-61), керосине, метаноле, метане, этаноле, глицероле и этиленгликоле. Недостатком проведения процесса в ферментерах является то, что среда часто становится очень вязкой, поэтому культура быстро начинает испытывать недостаток кислорода мы все еще не умеем рассчитывать соотношение между скоростью перемешивания неньютоновских жидкостей и подачей кислорода. Необходимо также контролировать быстрые изменения pH среды. И все же упомянутый метод позволяет быстро синтезировать полимер для того, чтобы определить его физические свойства, а также дает возможность оптимизировать состав среды, главным образом в отношении эффективно- сти различных углеводных субстратов. Часто в качестве лимитирующего фактора применяют азот (соотношение углерод азот — 10 1), хотя можно использовать и другие (серу, магний, калий и фосфор). Природа лимитирующего фактора способна определять свойства полисахарида, например его вяз- костные характеристики и степень ацилирования. Так, многие оолисахариды, синтезируемые грибами, фосфорилированы. При недостатке фосфора степень фосфорилирования может уменьшаться или становиться равной нулю в этих условиях может даже измениться соотношение моносахаридов в конечном по- [c.219]