Коэффициент модели процесса

Опыт работы с процессами нефтепереработки и нефтехимии говорит о том, что необходима постоянная подстройка коэффициентов модели процесса под изменяющиеся условия. [c.191]

Моделирование неполадок. Как детерминированный, так и стохастический подход к моделированию сказывается на чувствительности оценок. Предположите, что возникли какие-то неполадки, и сделайте количественные изменения коэффициентов модели процесса. Введите шум. Проведите заново оценивание и выразите в цифрах влияние сделанных вами изменений на полученные результаты. [c.145]

Обнаружение неполадки. Для того чтобы обнаружить неполадку, вы принимаете гипотезу о том, что процесс функционирует удовлетворительно, а затем проверяете эту нуль-гипотезу, используя экспериментальные данные, полученные в ходе наблюдения за процессом. Можно проконтролировать различные статистические характеристики процесса, такие как средние значения переменных, ковариационная матрица переменных состояния или наблюдаемых переменных, величины оценок коэффициентов модели процесса, характер шумового фона процесса и т. д. Контрольные величины статистических характеристик определяются при удовлетворительных условиях работы путем оценивания или с помощью предположений о процессе (например, о том, что шумовой фон процесса — белый и гауссов), либо задаются. [c.145]

Поскольку невыполнение условия адекватности незначительно и расхождения между величинами у и — у д, кроме опытов 1 и 7, невелики, то в первом приближении полученные уравнения для Hl и Уз можно принять в качестве модели процесса дегидратации в диапазоне изменения параметров, приведенных в табл. 6. С учетом значимости коэффициентов уравнения приводятся к виду [c.151]

Составим математическую модель процесса смешивания в циркуляционных смесителях, позволяющую рассчитывать 4м при любой структурной схеме потоков смешиваемого материала внутри смесителя. С этой целью сделаем следующие допущения процесс смешивания заканчивается в периоде / (см. рис. 8.1), когда преобладает механизм смешивания частиц компонентов их конвективным переносом по рабочему объему смесителя физико-механические свойства смеси ие оказывают существенного влияния на процесс смешивания (ранее отмечено, для для периода / это предположение подтверждено экспериментально) значение предельного коэффициента неоднородности смеси Ven незначительно отличается от значения коэффициента неоднородности смеси 1/ , достигаемого смесью к концу периода / процесса смешивания это позволяет принять с некоторой погрешностью i,t i i M- [c.239]

Механизмом реакции в самом узком смысле этого слова называется совокупность элементарных стадий, задаваемых стехиометрической матрицей Г из уравнения (3.24). Кинетическая модель процесса — это механизм, в котором каждой элементарной стадии поставлено в соответствие определенное значение параметров модели (в первую очередь — коэффициентов скорости). [c.105]

Естественно, что проблема получения информации о параметрах возникает только в том случае, если теоретическая модель адекватна реальному процессу. И получение этой информации и есть в общем случае тот основной результат, который достигается решением ОКЗ. Кроме того, мы устанавливаем, по каким концентрациям можно применять принцип квазистационарности и какими стадиями можно пренебречь. Не следует забывать, что, найдя адекватную схему процесса и даже один пз возможных наборов коэффициентов скорости, мы тем самым получим математическую модель процесса, которую можно использовать в дальнейшем (например, в технологических расчетах). [c.230]

Функциональные операторы перечисленных стадий, объединен-ные в математическую модель контактно-каталитического процесса на зерне катализатора, включают следующие группы параметров, подлежащие идентификации параметры адсорбционно-десорбционного равновесия кинетические коэффициенты поверхностных процессов коэффициенты переноса транспортных стадий. [c.149]

В работе [199] исследовались два варианта систем автоматического регулирования система с ПИД регулятором и система комбинированного типа. Авторы считают, что наиболее ощутимое взаимодействие на температуру полок на входе и выходе оказывает подаваемый по байпасам холодный газ, которым регулируется температура в зоне реакции. Изучаемый в данном случае процесс синтеза протекает под давлением 32 МПа на цинк-хромовом катализаторе. При исследовании системы с ПИД-регулятором выяснилось, что качество регулирования зависит от сочетаний параметров объекта, а следовательно, от сочетаний коэффициентов модели. Тем не менее удалось найти жесткие настройки, позволяющие регулировать температуру во всем исследуемом диапазоне, которые дают устойчивый переходный процесс с удовлетворительным качеством регулирования. [c.327]

Задача оперативного управления решается в темпе с процессом, что выдвигает ограничения на время поиска оптимальных управлений. Принятая математическая модель процесса в виде системы дифференциальных и алгебраических уравнений не обеспечивает выполнения указанных ограничений, что приводит к необходимости использования при оперативном управлении упрощенных моделей. В результате исследования чувствительности фундаментальной математической модели к изменению входных переменных показано, что она с достаточной точностью может быть аппроксимирована на участке стационарности в рабочем диапазоне изменения переменных совокупностью полиномов 2-го порядка. Для расчета коэффициентов полинома использован метод планирования эксперимента по модели [167]. [c.338]

Многоуровневая структура системы основана на разделении во времени задач оперативного и неоперативного управления. На неоперативном уровне производится проверка адекватности и коррекция параметров математических моделей процессов в аппаратах отделения, адаптация стратегии управления к изменяющимся условиям эксплуатации, а также расчет коэффициентов упрощенных моделей. Оперативный уровень обеспечивает работу алгоритма управления на участках стационарности. При этом решаются задачи статистической обработки и анализа информации, поступающей с объекта, расчета ненаблюдаемых переменных процесса и поиска текущих управлений. [c.339]

Коэффициент диффузии растворенного вещества в матрице мембраны зависит от температуры и состава раствора внедрения. Качественный анализ изменения Dim можно сделать на основе активационной и безактивационной модели процесса диффузии с использованием соответствующих уравнений разд. [c.116]

Введем следующие упрощения модели процесса допустим, что коэффициент ускорения массопереноса целевого компонента Ф1 достаточно велик, так что /1>/г (1>1), т. е. [c.251]

Математическая модель процесса и ее решение усложняются в случае, когда имеют место несколько параллельных или последовательных реакций. Наиболее интересным является случай, когда промежуточные продукты распределяются между фазами, так как при этом можно проследить влияние коэффициентов массопередачи. [c.130]

Определение коэффициентов модели по имеющимся экспери -ментальным данным рассматривали как задачу нахождения минимума функции Р Е1, 21 > 01. 02. . 05) отклонений расчетных от экспериментальных данных. Так как производится сравнение масс и температур и учитывается значимость со для оценки процесса точного выхода катализата, содержания в нем ароматических, парафинов и температур, то эту функцию можно записать, например, в виде [5] (см. также главы II, V, VI) [c.343]

Различают стационарные (рис, 2) и нестационарные (рис. 3) случайные процессы. Стационарные случайные процессы протекают во времени приблизительно однородно и имеют вид случайных колебаний вокруг некоторого среднего значения, причем ни средняя амплитуда, ни характер этих колебаний не обнаруживают существенных изменений с течением времени. Исследуя стационарный процесс на любом участке времени, получают одни и те же характеристики. Нестационарные случайные процессы имеют определенную тенденцию развития во времени, характеристики такого процесса зависят от начала отсчета. Если изменение технологических пара.метров объекта носит характер нестационарного случайного процесса, принципиально невозможно получить модель процесса в виде алгебраического уравнения (3) с постоянными коэффициентами, Это встречается, например, нри моделировании процесса в каталитическом реакторе, если характеристики катализатора резко меняются за период его эксплуатации. [c.7]

Прежде чем перейти к рассмотрению этих моделей, введем понятие продольной симметрии потоков в аппарате. Потоки, имеющие одинаковую степень продольного перемешивания по фазам, будем называть симметричными. При этом степень продольного перемешивания можно оценивать числом ячеек полного перемешивания п и коэффициентом продольного перемешивания Тогда математические модели процесса абсорбции для насадочного аппарата можно классифицировать следующим образом [c.417]

Показано, что основой моделирования стохастических особенностей многих ФХС, характерных для химической технологии, может служить метод статистических ансамблей Гиббса. В частности, статистический подход к описанию ФХС, лежащий в основе молекулярно-кинетической теории газов и жидкостей, иногда может служить эффективным средством для количественной оценки коэффициентов переноса, входящих в функциональный оператор ФХС. В качестве математической модели процессов, протекающих в полидисперсных средах, сформулировано уравнение баланса свойств ансамбля (БСА) для отыскания многомерной функции распределения частиц по физико-химическим свойствам и приведены примеры его применения. [c.78]

Моделирование процессов сульфирования сополимеров. Модель процесса сульфирования сополимеров (предварительное набухание в дихлорэтане) и соответствующий моделирующий алгоритм (см. рис. 5.6, 5.7) использовались при решении обратной задачи при поиске эффективного коэффициента массоотдачи. Время прямого счета по уравнениям модели составило 1,5 мин время по- [c.363]

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]

Приведенная ниже математическая модель процесса в зернистом слое катализатора позволяет учитывать влияние как внешних, так и внутренних неоднородностей. При этом предполагается, что течение потока является установившимся по всему реактору, поток газа плоский, симметричный, проницаемость слоя является функцией пористости и размера зерна. Ограничимся рассмотрением реактора с малым перепадом давления по слою Ар < /). Коэффициенты тепло- и массопереноса считаем пропорциональ- [c.57]

Кроме того, для проверки адекватности модели процесса были определены коэффициенты линейной корреляции по данным при 10%-ном возмущении после слива 25, 30, 50, 75% смеси, а также по данным при 30%-ном возмущении [c.210]

Сущность этого принципа состоит в следующем. Пусть математическая модель процесса, заложенная в УВМ, имеет вид (111,1), где X — неизвестные параметры. В УВМ через определенные промежутки времени поступают данные о входных и выходных переменных процесса. Тогда неизвестные параметры математической модели находятся так, чтобы имеющаяся математическая модель наилучшим образом аппроксимировала полученные экспериментальные данные. Конечно, применение настраивающейся модели основано на гипотезе о том, что изменения в процессе не изменяют структуры модели, а изменяют некоторые ее коэффициенты. Ясно, что задача подстройки модели также является [c.130]

Итак, алгоритм оптимального управления состоит из двух главных частей. Первая часть — это подстройка коэффициентов модели под текущее состояние процесса, вторая часть — определение оптимального режима процесса посредством модели с настроенными коэффициентами. [c.131]

Таким образом, алгоритм управления процессом, как правило, включает следующие основные блоки (см. рис. 2) блок математической модели, блок подстройки коэффициентов модели, блок оптимизации . В общем работу алгоритма можно описать следующим образом. Через определенные промежутки времени производится подстройка коэффициентов модели (это делается либо периодически, либо после того, как несоответствие модели и характеристик процесса реальным параметрам превысит некоторый заданный предел). После определения коэффициентов при помощи блока оптимизации, реализующего тот или иной метод расчета оптимальных режимов, находятся оптимальные значения управляющих переменных, которые затем передаются в качестве заданий на локальные системы автоматического регулирования. Эти значения управляющих переменных сохраняются до тех пор, пока оптимальный режим не нарушится. Надо отметить, что иногда вычислительная машина управляет непосредственно процессом, но такие случаи редки ввиду недостаточной надежности существующих машин. [c.20]

Существуют две модели процесса, происходящего на тарелке секционная и диффузионная. При помощи этих моделей можно перейти от коэффициента массопередачи, или т], к Т1 . [c.343]

Известно множество разнообразных полиномиальных моделей каталитического крекинга, каждая из которых адекватна конкретной реализации процесса и в конкретных условиях его протекания. Так в работе [901 предложена регрессионная модель выхода бензина каталитического крекинга, линейная как относительно идентифицируемых неизвестных коэффициентов модели, так и относительно аргументов. В качестве независимых переменных модели используются расходы сырья, рисайкла и шлама, температура и уровень кипящего слоя в Р1 и температура подогрева сырья. Модель справедлива в узкой области изменения переменных. [c.99]

Достоинствами моделей второй группы является их сравнительная простота и линейность относительно неизвестных коэффициентов модели, что позволяет использовать аналитические методы для идентификации этих моделей и их адаптации к изменяющимся условиям проведения процесса. При этом задача адаптации модели к изменению свойств сырья облегчается тем, что наблюдаемые показатели этих свойств удается включить в модель в явном виде. [c.103]

Какой бы полной ни была математическая модель процесса каталитического крекинга, всегда имеются неучтенные факторы, тем более, что, как отмечалось выше, ряд переменных состояния вовсе не поддается наблюдению. Это обстоятельство обусловливает необходимость определения неизвестных коэффициентов модели по экспериментальным данным, хотя их в некоторых случаях можно было бы рассчитать, пользуясь литературными источниками. При этом коэффициенты модели, найденные по экспериментальным данным, несут двойную смысловую нагрузку с одной стороны они являются количественной характеристикой конкретного физико-химического процесса, с другой — отражают влияние на процесс ненаблюдаемых возмущений. [c.104]

Пт)сле отбрасывания незначимых коэффициентов модель процесса была представлена в вчде [c.51]

В [136] на основе модифицированной волновой теории развит резонансный подход, состоящий в том, что рассматривается физическая модель процесса, в котором два атома Н, соединяясь, образуют нестойкое колебательнорезонансное переходное состояние. Этот нестойкий активированный комплекс в ходе последовательных столкновений стабилизируется с переходом в связанное основное состояние. Вклад вращательных и поступательных степеней свободы не учитывается. Недостатки подхода заключаются в том, что, во-первых, результаты практических расчетов слабо зависят от параметров потенциальной функции, во-вторых, сечение соударения рассчитывается без учета возможностей перехода в разные состояния (т, е, пренебрегается многоканальностью выхода), в-третьих, неучет влияния континуума, т, е, столкнови-тельной диссоциации резонансных состояний и прямой рекомбинации из нерезонансных состояний, не позволяет успешно распространить подход на область высоких температур, Да и в области низких температур теория предсказывает в температурной зависимости коэффициента скорости наличие локального максимума в районе (65— 70) К — прогноз, не получивший экспериментального подтверждения [105], [c.262]

В подходе используется обычное предположение о том, что вероятности перехода в неравновесном состоянии таковы же, как и в состоянии равновесия. Физическая модель процесса имеет следующий вид после столкновения молекулы с третьим телом и образования активированного комплекса начинается быстрая релаксация с выравпиванием заселенностей по уровням, приводящая к почти больцмановскому распределению. Весь этот период система находится в квазистационарпом состоянии и для нее справедливо обычное соотношение феноменологического закона действия масс /Срек//Сд с = отя индивидуальные коэффициенты скорости /сре , /сд о могут отличаться и быть ниже равновесных. Потенциал взаимодействия описывается функцией Морзе. Уравнение для скорости реакции [c.263]

После проведения микро- и макрокинетических исследований химико-технологического процесса и его математической формализации осуществляют собственно математическое моделирование процесса на ЭВМ. Коэффициенты уравнений математической модели процесса находят п корректируют непосредственно на укруп- [c.29]

Таким образом, система одномерных дифференциальных уравнений (4.73), дополненная граничным условием и обобщенными уравнениями для расчета массопереноса внутри мембраны Л,=Л (Г, Р, r) и массообмена в напорном канале Sh = = Sho4 (Rev, Gz, Ra ), образует математическую модель процесса разделения. Обычно заданы состав питающей смеси i = m(x = 0), необходимый состав проникшего потока Ср на выходе из мембранного модуля, коэффициент или степень извлечения целевого компонента. В зависимости от цели расчета определяется производительность по целевому компоненту или необходимая площадь поверхности мембраны. Давление, температура и скорость газа в входном сечении напорного канала II давление в дренажном канале являются параметрами, значение которых можно варьировать для поиска оптимального решения. Подробнее эти вопросы будут освещены далее в главе V, здесь же ограничимся только схемой расчета массообмена в отдельном мембранном элементе, полагая параметры исходной смеси и давление в дренаже известными. [c.153]

Далее процедура повторяется для второй строки и т. д. Если, осуществив операции (а) и б) для всех р строк, не получили ни одной строки, все элементы которой равны нулю, все реакции независимы. Если же получено g незначимых строк, то ранг матрицы и число независимых реак1щй равно (р— )> и g реакций можно исключить из рассмотрения. Таким образом, определение числа линейно независимых реакций требует определения коэффициентов V. Это не вызывает затруднений для реакций индивидуальных веществ, но не для превращений технологических групповых компонентов. В последнем случае не обязательно создавать модель процесса, так как значения V,/ можно найти из общих соображений о соотношениях компонентов в ходе процесса. Для иллюстрации этого рассмотрим реакцию каталитического крекинга легкого газойля А, продуктами которой являются бензин А1, таз А2 и кокс Аз- Предположим, что процесс проводится без рециркуляции. При этом можно использовать представления о непревращенном сырье и описать процесс схемами [c.79]

Метод математического моделирования эаключается в том, что явления, протекающие в заданном объекте, и их взаимосвязь количественно описываются системой математических уравнений, которая п представляет собою математическую модель объекта. Для каталитических реакторов математическая модель в общем случае должна включать в себя всю систему уравнений кинетики, макрокинетики, гидродинамики и теплообмена, которым посвящены главы I —П1 и VI. Численные значения коэффициентов модели могут меняться при изменении масштаба реактора, но структура модели остается неизменной. Значения коэффициентов модели, таких, как кинетические константы, коэффициенты диффузии и тепло- и массопереноса могут определяться как экспериментальным путем при лабораторных или стендовых исследованиях, так и расчетно-теоретическим путем. При наличии модели и известных значениях коэффициентов с применением ЭВМ могут быть исследованы различные варианты реактора для заданного процесса и проведена его оптимизация. [c.260]

В то время как метод определения коэффициентов передачи, или элементов матриц преобразования ТО, на основе аналитического решения математической модели процесса применим для ограниченного класса задач, статистический метод (или метод статистиче-СКИ.Х испытаний) может быть использован для получения простых математических моделей произвольных элементов ХТС практически с любой степенью сложности их исходных математических моделей. [c.98]

Построим математическую модель процесса массовой кристаллизации в аппарате типа SPR с принудительной циркуляцией. Полагаем, что основная масса зародыщей возникает в нижней части аппарата. Такое предположение наиболее вероятно, так как в нижней части пересыщение раствора и объемная концентрация твердой фазы больше чем во всех остальных участках аппарата. Тогда для моделирования процесса кристаллизации в данном аппарате (при установившемся режиме работы) рассмотрим трехскоростную однотемпературную среду. Первая фаза—раствор, поднимающийся вверх со скоростью v , вторая фаза — кристаллы, опускающиеся вниз под действием силы тяжести со скоростью v , и третья фаза — кристаллы, увлекаемые потоком жидкости и поднимающиеся вверх со скоростью до тех пор, пока сила гидродинамического давления не уравновесится силой тяжести кристаллов. Функцией распределения кристаллов по размерам будем пренебрегать (так как для аппаратов этого класса коэффициент вариации мал). Полагаем, что в поперечном сечении аппарата кристаллы, принадлежащие /-й фазе (/ = 2, 3), являются сферами одного диаметра зависимость равновесной концентрации от температуры раствора в узком диапазоне температур можно представить в виде линейной ,=aiT- -bi. Система (1.62) при принятых допущениях принимает вид [c.212]

Предлагаемая модель процесса фосфорилирования использовалась при решении обратной задачи для уточнения коэффициента массопроводимости в твердой среде (грануле сополимера) с целью его дальнейшего применения в расчетах реакторов периодического действия. Задача решалась при разбиении реакционного пространства на 10 локальных зоп М = 10). Время счета уравнений модели — 3 мин. Время нахождения коэффициента массопроводимости по минимуму отклонений расчетных и экспериментальных кривых конверсии с использованием чисел Фибоначчи составило [c.362]

Модель процесса сульфирования сополимеров с предварительным набуханием в тионилхлориде и соответствующий моделирующий а.т1горитм (см. рис. 5.11, 5.12) использовались при решении обратной задачи для поиска эффективной константы скорости реакции сульфирования К, и эффективного коэффициента массопроводимости О. Время прямого счета по уравнениям модели составило 4 мин время поиска коэффициентов К ш О по минимуму отклопений расчетных и экспериментальных значений конверсии (алгоритм поиска с применением чисел Фибоначчи) составило 30 мин. Найденные значения коэффициентов я О использовались затем для расчета конверсии сульфирования при различных условиях проведения процесса. Результаты расчета приведены на рис. 5.33. [c.365]

Из диаграммы связи процесса фосфорилирования получены аналитическая форма математической модели переменной структуры и соответствующий моделирующий алгоритм. Контрольный расчет системы уравнений переменной структуры показал, что процесс установления равновесия в жидкой среде протекает за несколько секунд, тогда как весь процесс фосфорилирования длится в течение нескольких часов. Это позволяет внести упрощения в топологическую и аналитическую модели фосфорилирования. Упрощенная модель использовалась при решении обратной задачи для уточнения коэффициента массопроводимости в твердой фазе (грануле сополимера) с целью его дальнейшего применения в расчетах промышленных реакторов. Разработанная математическая модель процесса фосфорилирования удовлетворительно описывает экспериментальные данные (расхождение экспериментальных и расчетных данных не превышает 10%). [c.369]

Реакторы объемного типа являются основным обо рудованием в ряде отраслей промышленности химической, фармацевтической, пищевой и др. Это объясняет ся возможностью широкого варьирования теплообменных характеристик реакторов в зависимости от задан ных температурно-временных режимов синтеза и темпе ратурных изменений физико-химических свойств реак ционной массы в аппарате (см. гл. 1). Однако точное поддержание температурно-временного режима в реак торе объемного типа требует априорного или оператив ного расчета основных динамических характеристик реактора как объекта управления. Так как реактор по принятой нами модели процесса теплообмена (см. гл. 3. раздел Основные уравнения процесса теплообмена ) с позиций теории автоматического управления представ ляет собой одноемкостное статическое звено [см. урав нения (73) и (74), (76)], то его основными динамиче скими характеристиками будут постоянная времени Т и коэффициент самовыравнивания (саморегулирования) К, [25]. [c.101]

Математическая модель процесса (набор уравнений) вводится в электронно-вычислительную машину. Если есть в натуре действующий объект, то ёго ыходные преобразователи подключаются к модели для сравнения выходов на модели с выходами на объекте. В машину вводится специальный алгоритм адаптации модели, с помощью которого машина меняет коэффициенты в уравнениях модели, пока не сблизятся выходы модели и объекта. [c.179]

Основные результаты разработки математической модели процесса ректификации печного масла изложены в книге [69], поэтому вывод уравнений модели здесь пе дается. Модель составлена в соответствии со спецификой задачи оптимального управления производством в целом. Кинетика процесса массообмена на тарелках колонны учитывается введением в расчет экспериментально определяемых корректируюш,их параметров (средние коэффициенты эффективности тарелок в секциях). Многокомпонентная смесь приводится к нсевдобинарпой путем объединения компонентов в обобщенный легкий и обобщенный тяжелый компоненты и выбора относительных летучестей обобщенных компонентов. [c.298]

Выделение ароматических углеводородов из катализатов платформинга бензиновых фракций, избирательная очистка нефтяных масел, очистка керосино-газойлевых фракций, органических продуктов и сточных вод методом экстракции получили широкое распространение в производственной практике. Для анализа работы существующих экстракционных процессов и проектирования новых важным моментом является разработка и внедрение методов математического моделирования, что позволит проводить выбор лучших вариантов технологических решений на ЭЦВМ, подбирать оптимальные режимы работы экстрактора и в целом повышать технико-экономические показатели процесса. Наиболее общим подходом в математическом моделировании экстракции является. использование гидродинамической массообмённой модели. Однггко в связи.с тем, что гидродинамика потоков во многих типах экстракционных аппаратов сложна, а коэффициенты массообмена трудно определяемы, решение многих технологических задач целесообразно выполнять с применением статической модели процесса, основанной на теоретической ступени контакта двух жидких фаз. Такой подход облегчается тем, что статическая модель практически адекватна реальному объекту при равенстве их эффективности, выраженной числом теоретических ступеней контакта. [c.3]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология