Оптимизация при эмпирическом подходе

Тривиальной с точки зрения внутренней логики описанных моделей является рекомендация о повышении стохастического параметра х = = vllD, где О - коэффициент макродиффузии. Для выяснения зависимости X (н , /) необходима информация о структуре связи Т), которая в рамках рассматриваемого подхода может бьггь получена только эмпирически в результате идентификации модели и реальных объектов по кривым разделенрю. Однако некоторые качественные выводы могут быть сделаны и априорно из общих рассуждений о характере случайных блужданий частиц. Коэффициент макродиффузии О характеризует квадрат среднего разброса положений частицы за счет случайных воздействий в единицу времени. Определяющими случайными воздействиями при классификации являются взаимные столкновения частиц и их увлечение турбулентными пульсациями несущего гчза. Снижение роли взаимных столкновений может быть достигнуто уменьшением концентрации частиц в потоке, однако это ведет при заданной производительности по материалу к увеличению расхода газа и габаритов аппарата. Компромисс здесь может быть достигнут только при технико-экономической оптимизации технологических и конструкторских решений. [c.51]

Располагая математическим описанием процесса в локальной области для действующего производства, можно решать и задачу его технологической оптимизации в выбранной локальной области. Если при этом будет установлено, что оптимум в данной области находится на ее границе, то дальнейший поиск оптимума должен быть продолжен в области, прилегающей к этой границе. Пользуясь таким приемом для вновь создаваемого производства, можно в более короткие сроки и более обоснованно, чем при чисто эмпирическом подходе (см. стр. 21), выбрать режим, который следует рекомендовать для промышленного внедрения как оптимальный на данном уровне знаний о процессе. [c.23]

Подход Снайдера можно также применить к оптимизации программных параметров в тех случаях, когда об образце известно не слишком много. Это эмпирический подход, в котором свойства образца чаще всего не учитываются, но он позволяет сформулировать разумные рабочие условия после получения лишь одной или двух хроматограмм. [c.355]

Оптимизация при эмпирическом подходе [c.197]

Одна из основных идей оптимизации при эмпирическом подходе заключается в следующем. Мы движемся в п-мерном пространстве независимых переменных, причем не непрерывно, а шагами. Каждый шаг — опыт. Сравнивая результаты данного опыта с результатами предыдущих, принимаем решение о дальнейших действиях по поиску оптимума. Это основа алгоритмов шаговой оптимизации. Другой применяемый прием получение эмпирической математической модели Б исследуемой области и нахождение экстремума расчетом на основе этой модели. [c.197]

Оптимальный состав питательной среды для каждого продуцента может быть определен двумя способами методом эмпирического подбора и с использованием математических методов оптимизации, последний подход становится в последние годы преимущественным благодаря применению ЭВМ. [c.110]

В последние годы в Советском Союзе издан ряд книг по вопросам математического моделирования, расчета и оптимизации химических реакторов. Тем не менее, перевод и издание монографии Р. Ариса, крупного американского специалиста в этой области, представляется весьма целесообразным. Предлагаемая читателю книга отличается от других книг этого направления тем, что в ней с максимальной последовательностью проводится строгий математический подход в постановке и решении рассматриваемых задач. Некоторое абстрагирование от излишних физических и химических деталей предмета и четкая формализация проблемы представляются особенно необходимыми сейчас, в период становления научных основ проектирования и эксплуатации химических реакторов и отхода в этой области техники от чисто эмпирических методов. Вероятно, наибольшую ценность такой подход имеет при обучении студентов и аспирантов, для которых автор и предназначает свою книгу. [c.5]

Другой подход К оптимизации действующей ХТС состоит в построении эмпирической или статистической модели ХТС на основе спланированных активных экспериментов или пассивных измерений. [c.37]

В случае, когда известна структура анализируемых компонентов, но аналитик не располагает моделями удерживания веществ данного класса, может быть использован подход, основанный на зависимости величин удерживания от упрощенного критерия гидрофобности. Для оценки этой зависимости мы обобщили опубликованные в литературе режимы обращенно-фазовых разделений свыше 400 лекарственных веществ. Несмотря на то что эти анализы выполнялись на различных обращенно-фазовых сорбентах, в разных буферных растворах, усредненные характеристики, представленные на рис. П1.36, показывают наличие связи между структурой сорбата и той концентрацией органического растворителя, которая необходима для обеспечения приемлемого удерживания, чтобы уже в первом эксперименте достоверно наблюдать пик интересующего соединения. Конечно, закономерность, изображенная на рис. 111.36, является грубо приближенной, и поэтому коэффициент емкости, полученный в найденных условиях, может заметно отличаться от оптимального для данной аналитической ситуации. Оптимизация концентрации органического растворителя может быть далее выполнена на основании эмпирической модели [c.307]

Механизм неспецифических эффектов в ИФА в настоящее время изучен далеко не полностью. Несмотря на существование перечисленных выше действенных путей подавления неспецифического связывания с иммуносорбентом, отнюдь не. всегда понятно, за счет чего достигнут требуемый эффект. В связи с этим оптимизация этого важного для анализа параметра чаще всего проводится, эмпирическим путем и подходы подавления неспецифического связывания, эффективные для одного объекта, не гарантируют аналогичных результатов при переходе к другому даже в том случае, когда в качестве твердой фазы применяется, один и тот же носитель. [c.215]

Как соединить эмпирический подход с глубоконаучным Сложная задача. Фундаментальный научный подход требует много времени. Может быть, помогут математики В последние годы они пропагандируют методы оптимизации химических и многих других процессов. Могущество математики безгранично. [c.132]

В этой связи следует также отметить, что некоторый эмпиризм аналитической ГЖХ, проявляющийся в подборе соответствующей неподвижной фазы и в выборе условий разделения, в принципе преодолен за счет применения приемов оптимизации, разработанных Лаубом и Пурнеллом [7] в форме так называемых оконных диаграмм. Эти приемы основаны на использовании простых графических методов систематического выбора оптимальных условий. Они позволяют сразу получить оптимальные значения целого набора параметров, тогда как ранее используемые (например, симплекс-метод) оптимизировали лишь один. Методология оконных диаграмм в значительной степени вытеснила эмпирические подходы и сейчас используется не только в хроматографии [8, 9], но и в спектроскопии [10] и электрохимии [11]. [c.505]

Когда речь идет об оптшшзации действующего производства с помощью системы с обратной связью, иначе говоря, о том, чтобы по результатам анализа качества потоков установить новые задания регуляторам процесса, то, казалось бы, модель не может найти дальнейшее применение ввиду эмпирического характера системы с обратной связью. Впрочем, если бы модель была исчерпывающе полной и точной, не было бы никакой надобности в оптимизации, основанной на обратной связи, — производство сразу начало бы работать в оптимальном режиме. Однако на практике эта идеальная ситуация встречается крайне редко в тех же случаях, когда отклонение от оптамального режима всего на несколько процентов грозит существенными убытками, может оказаться целесообразным комбинированное использование модели для предваряющего управления и оптимизации по схеме с обратной связью. При таком подходе модель укажет оператору наилучпше начальные значения регулируемых переменных, а также рациональные величины одноразовых изменений (шагов) крутого восхождения (метода оптимизации). Модель призвана обеспечить выбор таких шагов, которые представляли бы собой существенные, но не опасные изменения. [c.240]

В важном случае оптимизации элюотропной силы элюента в ОФЖХ возможен более элегантный подход. В гл. 3 (разд. 3.2.2) мы видели, что уравнение (3.45) удовлетворительно описывает поведение компонентов в ОФЖХ в диапазоне оптимальных значений коэффициентов емкости (1<й<10). В этой же главе обсуждалась справедливость эмпирического уравнения [c.243]

Второй подход применен Дроеном и др. [2]. Он основан на эмпирическом опыте, говорящем, что лишь в очень небольшом числе случаев оптимум, найденный при оптимизации четырехкомпонентных подвижных фаз в ОФЖХ, действительно содержал все четыре растворителя. Следовательно, процедура, рассмотренная ранее для тройных смесей, обычно приводит к глобальному оптимуму. Этот аргумент, хотя он и может казаться корректным, применим лишь к частной проблеме оптимизации подвижной фазы в ОФЖХ и не допускает приложения того же метода к другим задачам двухпараметрической оптимизации [82]. [c.288]

Расщепление рацематов до сих пор остается эмпирической областью, где успех в значительной мере определяется удачным выбором асимметрического реагента и растворителя. Все же появляются отдельные попытки найти и более общие подходы к этой проблеме. Так, методами математической статистики количественно изучена зависимость результатов от условий расщепления [47]. Результаты оценивались в виде произведения выхода диастереомерной соли и оптической чистоты расщепленного продукта. Условия выражались параметрами, характеризующими полярность растворителя и структуру расщепляемого соединения. Примером служили производные фенилглицина общей формулы ХСбН4—СНЫНг—У. Установлено, что решающую роль играет заместитель V (в уравнения вводилась его константа Тафта а ) полярность растворителя влияет мало. Тот же подход использован для оптимизации расщепления а-фенилэтиламина гидратроповой кислотой [48]. [c.58]

Понятно, что не всякое из возможных для запроса Г поисковых предписаний может быть признано удовлетворительным. Например, поисковые предписания из одного элемента могут привести к нахождению ненужной информации (шуму системы). Поэтому на практике поисковые предписания нужно оптимизировать. Все известные подходы к оптимизации поисковых предписаний носят эмпирический характер и обычно осуществляются путем содержательного анализа выдачи и массива имеющихся в системе документов Этот путь отли-112 [c.112]

До настоящего времени разработка и оптимизация плазмохимических процессов, особенно в неравновесной плазме, про-воджлась чисто эмпирическим путем — методом проб и ошибок. В связи со сложностью процессов в неравновесной плазме такой подход является довольно эффективным и необходимым на первом этапе накопления данных. При этом достигается лишь оптимизация процесса на данной экспериментальной установке в сравнительно узком диапазоне изменения параметров. Перенос результатов на другие конструкции с изменением масштабов установок, моделирование процессов вызывают серьезные трудности, особенно в неравновесной плазме, где изменение параметров влечет за собой подчас и изменение направлений химических превращений. Оптимизация процесса в целом эмпирически, как правило, не достигается имеется в виду оптимальный выбор генератора плаз- [c.4]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология