Модели Модели процессов

Здесь снова следует отметить границы области, представляющей для нас интерес. Вопросами конструкции реакторов мы будем заниматься лишь попутно, так как эти вопросы являются слишком узкими п специальными. Наша цель — составить разумную математическую модель процесса и на ее основе разработать рациональную схему расчета. Слово разумная означает в данном контексте, что модель должна учитывать все характерные черты реактора, но не быть перегруженной деталями, иначе анализ п расчет процесса станут невозможны. Например, при составлении математической модели реактора с мешалкой можно предположить, что в реакторе достигается режим идеального смешения это даст рациональные методы расчета реактора и анализа его устойчивости и вопросов управления процессом. Далее мы можем исследовать способы описания характера смешения и посмотреть, как влияет неполнота смешения на характеристики ироцесса. Но мы не будем интересоваться формой лопасти мешалки или тем, как надо устраивать перегородки в реакторе для улучшения перемешивания. Четыре рассматриваемых тппа реакторов указаны на рисунке. [c.8]

Существующие математические модели процесса изотермического каландрования подобны моделям, описывающим процесс вальцевания, изложенным в гл. VI. Следовало бы даже отметить, что основные теоретические результаты были получены при анализе именно процесса каландрования 12-18 Поэтому для описания кинематики потока, напряжений сдвига, возникающих в зазоре, распорных усилий и мощности, необходимой для привода валка, можно пользоваться зависимостями, выведенными в гл. VI. Нужно только иметь в виду, что в отличие от вальцевания, ширина листа при переходе полотна с одного валка на другой в связи с уменьшением зазора возрастает таким образом, чтобы величина объемного расхода оставалась неизменной (рис. VII. 11). При расчете всех интегральных характеристик процесса (распорные усилия, крутящий момент, действующий на валок, мощность, необходимая для привода каждого валка) необходимо учитывать это увеличение ширины. [c.384]

Большое значение как при периодической, так и непрерывной организации процесса, имеет характер движения потоков — прямоток, противоток или перекрестный ток. Структура потоков в аппарате (полное вытеснение, полное перемешивание или их комбинация) определяет выбор математической модели процесса, включающей уравнения, описывающие статику и динамику, а также граничные и начальные условия и другие характеристики процесса. Составление математической модели в каждом частном случае ведется в соответствии с системным подходом к процессу процесс разбивают на элементарные стадии, расположенные в иерархическом порядке. На первом уровне математической модели обычно располагают зависимости, описывающие условия равновесия, а также характер химических превращений (если они имеют место). На втором иерархическом уровне описываются закономерности элементарных процессов переноса, идущих в единичном зерне, в одной капле, пузыре и т. п. Третий уровень соответствует моделированию процесса в целом слое, на тарелке и т. д., включая в себя зависимости второго уровня. На четвертом уровне принимается во внимание расположение отдельных слоев, тарелок, теплообменных устройств в целом аппарате (с учетом фактора масштабирования). Пятый уровень включает описание гидродинамики и массообмена в каскаде реакторов или агрегате. [c.74]

Для предварительного анализа систем управления и ускоренной оценки ситуаций очень удобно исходить из упрощенных моделей, определяемых брутто-реакциями исчерпывания мономера первого, второго или третьего порядков. Уравнение теплового баланса в общем случае удобно записать, считая теплосъем ограниченным это позволит при равенстве коэффициента теплопередачи нулю проанализировать также адиабатическое проведение процесса. Показатель качества является функцией температуры и конверсии (растущей или падающей линейно) и может быть взят как средневзвешенное от получаемого в каждом реакторе значения. Таким образом, охватывается практически большинство гидродинамических режимов непрерывных процессов полимеризации, осуществляемых в реакторах идеального вытеснения или идеального смешения. Именно в такой постановке и был рассмотрен выше один из вариантов математического обеспечения. Аналогичные варианты должны быть построены для других комбинаций упрошенных моделей. Эти модели будут особенно сильно влиять на алгоритмы статической оптимизации, которые составят первую группу алгоритмов — группу А. [c.169]

В качестве примера с помощью динамической модели рассчитывался процесс разделения ранее описанной смеси Oj—Nj в мембранной колонне с дополнительным модулем, включенным между выходом компрессора и входом в зону высокого давления обогатителя (рис. 7.23). При прочих неизменных условиях проведения процесса определялись длина колонны и элемента и нагрузка компрессора. Результаты расчета показали, что при тех же количествах и составах продуктов длина колонны с модулем уменьшается более чем в два раза и составляет 2,35 м, а поток рецикла снижается почти в четыре раза и равен 0,42 см /с. [c.377]

Соли алюминия широко применяются как при очистке питьевой воды, так и при физико-химической очистке сточных вод для удаления суспендированных твердых примесей и осаждения фосфата. Разработка рациональной модели процесса осаждения фосфата с использованием солей алюминия затруднена, так как химическое взаимодействие между алюминием и фосфатом изучено недостаточно, особенно процесс растворения конденсированной фазы в метастабильных растворах. Кроме того, для достижения большой эффективности процессов обработки сточной воды необходимо тш,ательно изучить систему фосфата алюминия, в частности способность алюминия коагулировать суспендированные твердые примеси и осаждать фосфат. [c.48]

Макрокинетические исследования начинают с выбора типа аппарата и его математической модели и опыты проводят на укрупненных опытных установках. В настоящее время все многообразие химико-техно логических аппаратов и протекающих в них процессов можно систематизировать по видам их математических моделей (модели вытеснения, смешения, диффузионные, ячеечные и комбинированные). Подготовленность математического описания этих видов моделей позволяет составить полную математическую модель реального химико-тех-нологического процесса с учетом макрокинетических ограничений, полученных из конкретных промышленных условий протекания процесса. В недалеком будущем химическая технология представит для научного исследования всех типовых процессов химико-технологических производств наборы программ и алгоритмов их математических моделей. [c.486]

Математическая модель процесса обрезинивания армирующих основ состоит из математических моделей процесса деформации (рис. 7.8, между валками / и 2 3 и 4) и течения резиновой смеси в двух калибровочных областях деформации и математической модели процесса деформации и течения резиновой смеси в прессовочной области, деформации (рис. 7.8, между валками 2 и 3). [c.156]

При разработке модели процесса определяют его входные (управляющие и возмущающие), промежуточные и выходные параметры. Изменение какого-либо входного параметра (возмущающего либо управляющего) на тренажере вызывает изменение соответствующих промежуточных и выходных параметров. Таким образом имитируется управление процессом и можно проследить взаимосвязи параметров. [c.27]

Вторая модель экстракционного процесса основана на предположении, что эквивалентные количества катионов и анионов вначале переносятся из водной фазы в органическую, где происходит по крайней мере частичная ассоциация их для того, чтобы образовать нейтральную молекулу. Этот процесс описывается следующими уравнениями [c.19]

Для расширения возможностей и границ иопользования рассмотренного выше точного термодинамического расчета целесообразно комбинировать его с приближенным расчетом (линейной моделью процесса). Так, если заданы требования на содержание примесей в продуктах, то по специальной программе могут быть найдены параметры линейной модели, при которых эти требования выполняются. При расчете по линейной модели определяют также величины допустимых потоков, необходимые для получения заданных значений примесей. Полученную при этом четкость разделения используют для подбора числа тарелок, кратности орошения или тепловых нагрузок на конденсатор и кипятильник. [c.93]

Модель процесса состоит из системы алгебраических или дифференциальных уравнений, определяющих выходные параметры системы в категориях исходных переменных. Для того чтобы модель имела практическую ценность в ходе разработки процесса, нужно позаботиться о том, чтобы по ней можно было производить многочисленные расчеты при минимальных затратах труда и времени и чтобы полученные ответы представлялись группе, разрабатывающей процесс, в ясной и четкой форме. Следовательно, создание подходящего метода решения моделей процесса представляет собой важный шаг вперед в деле их практического применения для разработки технологического процесса. Возможны три подхода к решению моделей аналитический, основанный на ручном счете, и машинные, связанные с применением аналоговых и цифровых вычислительных машин. [c.235]

Итак, реализация системного подхода к исследованию технологических процессов приводит к созданию комплекса математических моделей элементов, взаимосвязь между которыми определяется принятой иерархической структурой. По существу вопрос состоит в том, чтобы создать, используя формализованное описание элементов и средства вычислительной техники, программно-машинную систему как совокупность взаимодействующих элементов, объединенных единством цели или общими целенаправленными правилами взаимоотношений [3]. Важно подчеркнуть, что система должна обладать целостностью совокупности элементов, иметь интегральный характер и единство цели для всех элементов со всей сложностью взаимодействия. Комплексами математических моделей процессов с указанными свойствами являются операционные системы. [c.9]

При рассмотрении математических моделей непрерывных процессов отмечалось, что эти модели приобретают определенность лишь при дополнительных ограничениях, относящихся к рабочим объемам отдельных ступеней каскада У,-. Возможны два различных подхода к этому вопросу. Исходя из требований простоты аппаратурного оформления процесса, можно положить объемы всех ступеней одинаковыми Vi = V2 = . = = V. Такое решение позволяет составить каскад из одинаковых реакторов. Весьма естественно, впрочем, и другое ограничение, состоящее в выборе такого соотношения объемов отдельных ступеней, которое приводит к минимизации суммарного объема каскада. [c.183]

Условия подобия физических процессов составляют правила моделирования. Чтобы изучить процесс в каком-либо объекте на его модели необходимо реализовать в модели процесс, подобный процессу в образце (т. е. моделируемом объекте). Тогда результаты исследования процесса в модели, представленные в форме зависимости между числами подобия, можно непосредственно применять к процессу в образце. В зависимости от характера задачи пользуются либо методом прямого моделирования, когда в модели реализуется процесс той же физической природы, что и в образце, либо методом аналогии, когда процесс в модели имеет другую физическую природу, чем процесс в образце. Так, например, процесс теплопроводности в сложных объектах можно исследовать с помощью электротеп- [c.39]

Приближенная модель — модель процесса, дающая требуемую точность в пределах изменения рабочего режима и отвечающая на все поставленные вопросы. [c.387]

Математическая модель технологического процесса создается для целенаправленного исследования механизма процесса в целом либо для изучения его отдельных сторон или явлений, таких, например, как перенос теплоты (массы), количества движения. Поэтому при разработке модели сначала анализируют отдельные процессы (или явления), имеющие место в конкретном объекте моделирования. [c.36]

Подставив выражение (П1-52) в (П1-50) и последнее в уравнение (П1-49), получим математическую модель процесса сушки в кипящем слое с учетом конечной скорости перемешивания, уноса и выпадения частиц из кипящего слоя. Решив эту модель, найдем среднее внутри отдельных фракций влагосодержание частиц в любой точке внутри аппарата и на выходе из слоя ш(д , Я, т). При известной зависимости коэффициентов математической модели от режима процесса, свойств обрабатываемого материала и конструкции аппарата разработанная математическая модель будет справедлива для широкого класса процессов сушки в кипящем слое, допускающих принятые при ее разработке положения. [c.184]

В этой главе мы предполагаем, что модель процесса известна. На основании измерений наблюдаемых откликов в установившемся или переходном режиме при известных (или неизвестных) входных величинах можно оценить величины переменных, характеризующих состояние процесса, и коэффициенты модели. Эти оценки могут быть сопоставлены с помощью статистических критериев с соответствующими величинами, найденными при нормальных условиях работы, чтобы установить, существуют ли неполадки. В некоторых случаях местонахождение неполадки можно определить точно, соотнося параметры модели с физическими особенностями процесса и используя при этом такие теоретические закономерности, как массовый и энергетический балансы. [c.142]

ЧИНОЙ увеличения плотности морской воды здесь служит выделение рассола [239, 215, 216]. Модель этого процесса предложена в [400]. Другой тип образования донных вод, происходящий вдали от границ, был достаточно детально изучен по наблюдениям в Лионском заливе в Средиземном море [536, 232. Он может служить образцом тех процессов, которые происходят в других местах, в частности, в Лабрадорском море [13Г Математическая модель этого процесса разработана в [401 Формирующиеся таким образом плотные воды могут переноситься из районов своего зарождения к экватору в системе глубинных западных пограничных течений [830], положение которых определяется рельефом дна (см. рис. 10.8). Потоки могут продолжаться и в южном полушарии. В Тихом океане формируется небольшое количество собственных донных вод, так что преобладающая часть его объема занята пришедшей с юга плотной водой, путь которой мог начаться либо в Атлантическом океане, либо в источниках донных вод на его севере [659. В численных моделях океана (например, [100]) эффекты плавучести уже учитываются, но их точное моделирование все еще связано с решением многих проблем. [c.257]

Переход твердых тел или жидкостей в газообразное состояние может быть рассмотрен как с макроскопической, так и с микроскопической точек зрения. В первом случае рассмотрение основывается на термодинамике и приводит-к количественным характеристикам скорости испарения, взаимодействия между испаряемым веществом и веществом испарителя, стабильности соединений, а также изменения состава сплавов в процессе испарения. Во втором случае рассмотрение основывается на кинетической теории газов и предлагает физическую модель процесса испарения, которая описывается свойствами индивидуальных частиц. Это рассмотрение в полной мере применимо для процессов откачки газов и, следовательно, связано с содержанием гл. 2. Несмотря на то, что термодинамика и кинетическая теория газов подробно рассмотрены в ряде монографий, некоторые разделы этих теорий, имеющие непосредственное отношение к вакуумному испарению, будут обсуждены в этой главе здесь же будут приведены уравнения, наиболее часто применяемые для описания этих процессов. [c.15]

В химической промьшшенности большинство трудовых процессов состоит из множества разнообразных трудовых приемов и действий. Воспроизведение модели трудового процесса, включающей детальную расшифровку всех трудовых приемов и действий, необязательно. Предлагается упрощенный метод воспроизведения сложных моделей, суть которого заключается в следующем. На каждый трудовой прием составляют модель и оформляют карту организации трудового процесса [c.43]

Для описания действительной картины изменения концентраций (или температур) в этих аппаратах необходимо иметь какую-то количественную меру степени перемешивания, т. е. степени отклонения реальной гидродинамической структуры потока от структуры, отвечающей идеальному вытеснению или идеальному смешению. Чтобы найти такую меру, выраженную численными значениями какого-либо одного или нескольких параметров, обычно прибегают к описанию структуры потока при помощи той или иной упрощенной модели или физической схемы, более или менее точно отражающей действительную физическую картину движения потока. Этой идеализированной физической модели отвечает математическая модель — уравнение или система уравнений, посредством которых расчетом определяется вид функции распределения времени пребывания. Далее сопоставляют реально полученный опытным путем (из кривых отклика) вид функции распределения с результатом расчета на основании выбранной идеальной модели при различных значениях ее параметра (или параметров). В результате сравнения устанавливают, соответствует ли с достаточной степенью точности выбранная модель реальной гидродинамической структуре потока в аппарате данного типа, т. е. адекватна ли модель объекту. Затем находят те численные значения параметров модели, при которых совпадение опытной и расчетной функций распределения наилучшее. Указанные значения в дальнейшем применяют при расчете процесса в конкретном аппарате. Обобщая эти данные, получают уравнения для расчета значений параметров модели при разных гидродинамических условиях работы и размерах аппаратов данного типа. [c.127]

Физические модели этих процессов имеют коренное отличие от физической модели процесса фильтрования с образованием осадка. Фильтрование с полным или постепенным закупориванием пор перегородки прекращается в момент до-ст1 жения предельного объема фильтрата и уменьшения скорости процесса до нуля. Такой момент соответствует закупориванию всех пор, причем каждая пора закрывается одной или несколькими частицами. Фильтрование с образованием осадка теоретически не прекращается при безграничном увеличении объема фильтрата и асимптотическом приближении скорости процесса к нулю, так как поры перегородки остаются открытыми. [c.100]

В литературе, посвященной экспериментальному изучению диф- фузии, сопровождающейся химическими реакциями, иногда делаются попытки выяснить, какая из моделей — модель кратковременного контакта фаз или модель неподвижной пленки (пленочная модель) — лучше соответствует экспериментальным данным. С теоретической точки зрения совершенно ясно, что модель кратковременного контакта фаз является более строгой. В этом легко убедиться, если, например, записать дифференциальные уравнения, описывающие процесс диффузии, которая сопровождается реакцией псевдопервого порядка, согласно теории, учитывающей градиент скорости вблизи границы раздела (будем условно называть ее строгой теорией), модели кратковременного контакта фаз и модели неподвижной пленки [c.152]

Результаты статистической обработки с применением автоматизированной базы данных позволили оценить влияние основных факторов на коррозионные процессы в ТП с применением факторного и регрессионного анализа. Матрица наблюдений, по которой построены модели прогноза образования числа дефектов, состоит из 11 параметров и включает характеристики дефектов и труб, а также режимы работы ТП. Особенность прогнозирования заключается в подготовке исходных данных для расчета, так как построение модели по существующей базе данных положительных результатов не дает. Матрица наблюдений сформирована после исследования и статистического анализа дефектов. За зависимый параметр принято количество дефектов типа потеря металла , так как они наиболее полно отражают процессы коррозии на внутренней поверхности ТП. На основе полученного регрессионного уравнения по данным первого прогона внутритрубной УЗД (рис. 3.14, кривая УЗД-90) построена [c.131]

Построим теперь динамическую модель процесса абсорбции в насадочном аппарате, учитывающую продольное перемешивание фаз. В реальных аппаратах продольное перемешивание фаз объясняется рядом причин прежде всего различием скоростей движения фаз в разных точках аппарата и, кроме того, турбулентной диффузией фаз, уносом частиц одной фазы (например жидкости) потоком другой фазы (газа). Подробное теоретическое описание продольного перемешивания, учитывающее все перечисленные факторы, в настоящее время отсутствует. Для описания структуры потоков в аппарате обычно используют упрощенные модельные представления. Наиболее распространенными из них являются ячеечная и диффузионная модели. В данной книге для описания структуры потоков используем вторую из этих моделей, согласно которой перемешивание фаз в аппарате аналогично процессу диффузии. В диффузионных процессах при наличии градиента концентрации какого-либо вещества возникает поток этого вещества, называемый диффузионным потоком, который пропорционален градиенту концентрации. Поскольку процесс перемешивания аналогичен процессу диффузии, можно считать что и в насадочном аппарате возникает поток вещества определяемый законом Фика / = = —pZ)gгad0, который в одномерном случае имеет вид / = [c.17]

Относительно выбранного характерного масштаба по времени все моделируемые процессы целесообразно разделить на три группы сосредоточенные, распределенные и условно-распределенные. Сосредоточенными процессами будем называть процессы, длительность протекания которых меньше характерного времени. В рамках модели такие процессы протекают мгновенно, т. е. имеют нулевую длительность. Модельные соотношения позволяют вычислить результат их протекания при заданных начальных условиях. Распределенные процессы — это процессы, длительность протекания которых порядка или много больше характерного времени. Модельные соотношения позволяют следить за динамикой процесса, т. е. вычислять значения фазовых переменных на всех шагах вычислительного процесса. Условно-распределенные процессы — это процессы распределенного типа, для которых модельные соотношения позволяют вычислять лишь значения фазовых переменных по окончании процесса без промежуточных значений. В первую очередь условно-распределенные процессы — это слабо изученные процессы, относительно которых трудно установить промежуточные значения фазовых переменных и их влияние на остальные процессы. Например, для строительства инженерных сооружений оценка защитных свойств недостроенных сооружений весьма затруднительна. [c.67]

Все разобранные выше попытки создания модели системы с несколькими временами релаксации оканчивались более или менее правильным, но всегда формальным описанием реальных полимерных систем. Не следует вкладывать глубокого физического смысла в демпферы и пружины, применяемые для создания простых моделей. Процессы, протекающие в полимерах под действием различных сил, гораздо сложнее, и природа их богаче и разнообразней, чем это постулируется упрощенными моделями. [c.124]

На фиг. 9.4 приведена численная модель процесса отбора. Процесс начинается с четырех штамм-последо-вательностей с функциями ценности Е1 = 0,3, Е2 = = 0,6, Ез = 1,0 и 4 — 1,12. За 100 единиц времени за счет случайного процесса репликации возникают 3—5 новых последовательностей. При этом будем считать, что при ошибочном копировании возникают последовательности, функции ценности которых [c.221]

Довольно привлекательной в настоящее время является низкотемпературная концепция происхождения жизни [18]. Во всех экспериментах, основанных на этой модели, из метана, аммиака и воды, минуя стадию мономеров, образовывались соединения полипептидного типа с высоким выходом аминокислот при последующем их гидролизе (более 30%), а также свободные и связанные порфирины, полисахариды и вещества липидной природы. Характерно, что в этих условиях могли образовываться лишь азотистые основания, но не нуклеиновые кислоты. Важная роль в происхождении упорядоченности, как и в работах других авторов [2, 4, 8], придается в этой модели процессам самосборки и возникновению структур типа мембран. Однако и данная модель не дает ответа на вопрос о критериях отбора макромолекул, обеспечивающих их совершенствование н возрастание упорядоченности. [c.20]

Метод главных компонент был успешно применен для построения математической модели промышленного процесса флотации калийных руд в условиях комбината Белорускалий. В ходе пассивного эксперимента на комбинате фиксировались значения 20 входных и двух выходных параметров процесса. Были построены уравнения регрессии по главным компонентам для показателей процесса y и проведена оценка значимости коэффициентов по формуле (IV. 147). По уравнениям регрессии и по нагрузкам компонент оценена степень влияния переменных на показатели процесса у ут. у , сделаны вьшоды о взаимосвязях процесса и даны рекомендации по его улучшению. [c.157]

В частном случае в микрообъемной модели зона реагирования также может иметь вид переменной поверхности малой толщины. Однако в отличие от поверхностной модели, основным процессом, определяющим в этом случае интенсивность сгорания, является теплообмен между микрообъемами в направлении, перпендикулярном к нормали, теплообмен, осуществляемый путем смешения самих микрообъемов. Перемещение зоны реакции относительно свежей смеси здесь не является стационарным процессом, определяемым теплопередачей и диффузией. Это перемещение осуществляется путем турбулентных пульсаций молей свежей смеси и продуктов и их взаимного смешения. Именно в этом заключается принципиальная разница между микрообъемной и поверхностной моделью для того частного случая, когда в обеих моделях реакция горения происходит в относительно узких зонах, имеющих вид искривленных поверхностей. [c.138]

Для описания типовых химико-технол. процессов в целях управления ими используют математические модели этих процессов (см. Моделирование). Такие модели можно составлять на основе рассмотрения физ.-хим. характеристик и эксплуатац. показателей процесса. При этом модели должны отражать как статич. (стационарный режим), так и динамич. (нестационарный режим) характеристики процесса. Учитывая, что в теории автоматич. регулирования наиб, развиты и внедрены в инженерную практику методы анализа и синтеза линейных САР, мат. модели объекта регулирования необходимо линеаризовывать. [c.24]

Важным этапом математического моделирования фильт-)ования является анализ составленной модели процесса. 1осле этого необходимо изучить результаты, полученные при решении математической модели. Математическое моделирование процесса фильтрования до настоящего времени не получило широкого распространения. С одной стороны, это объясняется целым рядом объективных трудностей, с которыми неизменно приходится сталкиваться при попытках строгого математического описания процессов фильтрования и последующего решения полученных уравнений. С другой стороны, следует отметить, что этому вопросу уделяется недостаточное внимание. Применение математического моделирования при исследовании процесса фильтрования может оказаться эффективным способом его изучения. [c.24]

Таким образом, в данном разделе рассмотрены математические модели процесса массообмена газового пузыря с плотной фазой псевдоожиженного слоя с учетом влияния химической реакции, протекающей в плотной фазе слоя, а также адсорбции целевого компонента твердыми частицами. Как показывают рассмотренные примеры, теоретинеский анализ процесса массообмена газового пузыря с учетом химической реакции весьма сложен, даже если используется целый ряд предположений, упрощающих постановку задачи. , [c.207]

Небольшая книжка известного русского ученого В.А. Кости-цына, вышедшая в Париже в 1934 г., содержит описания нескольких математических моделей процессов эволюции атмосферы, биосферы и климата. Несмотря на то, что со времени издания книги прошло 50 лет, она современна и актуальна, особенно в связи с бурным развитием исследований в области моделирования биосферных процессов. [c.111]

Вращение кристаллов зависит от таких факторов, как анизотропия кристаллов, совершенство строения ламелей или их над-структуры и т. д., что учитывается в теории эмпирическими параметрами, характеризующими легкость вращения кристаллитов относительно осей аж Ь. Рассмотренная модификация модели деформации сферолитов дает наилучшее совпадение с экспериментом и правильно объясняет ориентацию кристаллитов при деформации. Соответствующие расчеты показали, что на ранних стадиях деформации вращение кристаллитов относительно оси а преобладает над раскручиванием ламелей (вращение относительно оси Ь), на более поздних стадиях растяжения положение изменяется на обратное, так как положительная ориентация оси Ъ относительно направления растяжения, обусловленная поворотом ламели, компенсируется вращением кристаллитов относительно оси а внутри ламели. В процессе деформации легкость вращения кристаллита относительно оси Ъ уменьшается, так как раскручивание ламелей затрудняется (возможно, вследствие локального перекручивания в других частях ламели). При этом скольжение по плоскости (001) может быть полностью подавлено процессом раскручивания ламелей, и наоборот. [c.177]

Часто возникает вопрос, насколько целесообразно изучать химическую кинетику технологических процессов в идеализированных условиях, когда практически все эти процессы протекают в диффузионной области. Обычно это обусловлено тем, что одновременное воздействие физических и химических факторов на механизм процесса весьма сложно анализировать. Современный подход к такого рода процессам, развиваемый в макрокинетике, предполагает последовательное выявление действия всех факторов на процесс и последующий учет этих факторов в математической модели процесса. Подробнее макрокинетика полимеризационных процессов будет рассмотрена в последней главе, но важно подчеркнуть, что макроки-нетическое рассмотрение химического процесса всегда основано на точных данных о его химическом механизме, т. е. о кинетике процесса. [c.48]

Математическая модель процесса отражает количественную связь между варьируемыми и выходными параметрами процесса. В качестве самых простых моделей могут быть использованы экспериментальные данные, записанные в виде таблиц на ЭВМ. Так, французской фирмой 01а-Ргоз1ш на основании многочисленных лабораторных экспериментов получены зависимости количества и качества воды при деминерализации от основных параметров опыта в виде полиномиальных зависимостей. Эти зависимости хранятся в памяти ЭВМ и используются при нахождении оптимальных условий процесса деминерализации воды. [c.172]

Нагрев и испарение растворителя. Экспериментальных исследований процесса взаимодействия и тепломассообмена капель дис-нергированной жидкости с плазменными теплоносителями пока не проведено, что затрудняет составление физической модели процесса и его математическое описание. Имеющиеся работы расчетного характера по определению характерных времен испарения капель жидкости в высокотемпературных теплоносителях (при температуре, примерно равной 3000 К) используют, как правило, аппроксимации для расчета коэффициентов переноса, получаемых при уме-р-енных температурах. Это вносит неопределенность при оценке по-греп1ностей расчетов и достоверности получаемых результатов. Отсюда одной из наиболее важных задач для практической реализации рассматриваемого метода является исследование процессов тепломассообмена диспергированной жидкости с потоком плазменного теплоносителя. [c.207]

ГПенная сепарация — процесс, обладающий некоторыми преимуществами по сравнению с пенной флотацией. К ним относятся гораздо большая производительность (почти на два порядка), меньшая энергоемкость и возможность эффективного разделения крупных зерен таких, которые могут быть извлечены лишь при использовании малопроизводительных процессов пленочной флотации и флотогравитации. Тем не менее пенная сепарация применяется еще недостаточно широко, а возможности ее раскрыты пока не полностью. Основная причина этого — весьма туманное представление о механизме процесса и факторах, влияющих на него. До сих пор нет даже модели процесса, адекватно отображающей его, и, главное экспериментально проверенного аналитического выражения, описывающего модель и включающего в себя характеристики пены и частиц. Очевидно, что при таком положении дел трудно создать эффективные аппараты для осуществления процесса и применять или разрабатывать методики для подбора оптимальных реагентов. [c.30]

Математические модели - описание процессов в реальном объекте с помощью математических уравнений, как правило, дифференциальных. Для реализации математических моделей в настоящее время широко используются компьютеры. С помощью ЭВМ проводят так называемые машинные эксперименты , при исследовании патологических процессов в кардиологии, развития эпидемий и т.д. При этом можно легко изменять масштаб по времени ускорить или замедлить течение процесса, рассмотреть процесс в стационарном режиме, как это предложено в модели сокращения мышцы (модель Дещеревского), и по пространству. Например, ввести локальную пространственную неоднородность параметров, изменить конфигурацию зоны патологии. Изменяя коэффициенты или вводя новые члены в дифференциальные уравнения, можно учитывать те или иные свойства моделируемого объекта или теоретически создавать объекты с новыми свойствами, так, например, получать лекарственные препараты более эффективного действия. С помощью ЭВМ можно решать сложные уравнения и прогнозировать поведение системы течение заболевания, эффективность лечения, действия фармацевтического препарата и т.д. [c.165]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология