Модели процессов полная

Комбинация статических и динамических моделей позволяет получить полную математическую модель процесса, этапы построения которой приведены на рис. 1.1.[16], [c.9]

Рис. 1.1. Этапы построения полной математической модели процесса

О ячеистая модель переходит в идеальную модель полного смешения, а при оо — модель полного вытеснения. В этом смысле число N является мерой перемешивания в реакторе, и, следовательно, его роль в ячеистой модели аналогична критерию Пекле в диффузионной модели. Очевидно, что адекватность ячеистой модели процессу в реальном реакторе в значительной степени будет определяться выбором величины числа N. [c.82]

Если известна полная математическая модель процесса и возможен выбор технологических переменных, которые необходимы [c.351]

Нами было установлено, что разогрев слоя для различных модификаций оксида алюминия (у-, т]-) при хлорировании примерно одинаков. Движение теплового фронта не коррелирует в полной мере со скоростью насыщения катализатора хлором. Был рассчитан тепловой эффект реакции хлорирования на основании материального баланса хлорирования, который составил около 125 кДж/кг катализатора. Максимальная температура разогрева слоя катализатора при хлорировании в выбранных условиях, по данным расчета, может составить 70 20 °С. На основании полученных данных о движении теплового фронта, изменении концентрации хлора в слое оксида алюминия, расчетного значения теплового эффекта была разработана математическая модель процесса хлорирования оксида алюминия парами четыреххлористого углерода в интервале температур 240-260 °С [89]. [c.71]

Модель полной передаточной функции является наиболее подходящей для отображения опытных данных. Как показано на рис. 1Х-2, экспериментальное изучение функции отклика, проводимое методом частотных характеристик импульсным методом з или путем статистического анализа сведений о нормальной работе объекта всегда дает в результате эмпирическую математическую модель процесса, поскольку проверить все функции отклика аппарата на все возможные типы возмущений практически невозможно. [c.113]

Для сплошной среды характерно влияние следующих факторов (существенно затрудняющих описание полной модели процесса и проведение расчетов) [c.182]

Нетрудно подсчитать, что количество возможных математических моделей в слое катализатора даже без учета многообразия кинетических моделей составляет несколько сотен, поэтому приводить их полный перечень не имеет никакого смысла, тем более сама процедура вывода для тех или иных случаев однотипна и поддается автоматизации. Процесс принятия решений при синтезе математической модели должен опираться на знания о механизме взаимосвязи химических, тепломассообменных, гидромеханических процессов в реакторе, учет которых позволяет ЛПР построить наиболее достоверную и простую из возможных моделей. Для этого требуется знать кинетическую модель процесса и условия его осуществления в промышленном реакторе, что по- [c.16]

Необходимо особо подчеркнуть, что физические процессы в аппаратах с механическим перемешиванием резко отличаются от физических процессов в колоннах, если даже колонна является аппаратом идеального (полного) смешения. Следовательно, адекватность математической модели процесса в аппарате колонного типа не может быть проверена путем сопоставления с опытами в аппаратах с мешалками. [c.24]

Два рассмотренных выше процесса являются простейшими из наиболее распространенных процессов в ДЖР. Полученные решения могут быть использованы для приближенного расчета более сложных процессов, когда в системе одновременно протекает больше реакций нулевого или первого порядка. Анализ полученных решений свидетельствует о большом влиянии констант фазовых равновесий, скоростей межфазного обмена и объемных скоростей фаз на суммарную скорость и селективность процесса. Отсюда прежде всего вытекает необходимость использовать полную математическую модель, так как в случае процессов, которым соответствуют сложные кинетические схемы, только применение такой модели процесса обеспечивает достаточную точность расчетов. [c.162]

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 достижения 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]

Анализ укрупненных показателей стоимости спринклерных установок и обработки многочисленных статистических данных о фактических ущербах от пожаров показывают, что число действующих спринклеров при тушении пожаров, определенное из расчета полного потребления нормативного расхода воды, далеко не всегда соответствует экономически наиболее выгодным решениям спринклерных установок. Описанная математическая модель процесса функционирования позволяет определять параметры проектирования надежных спринклерных установок при наименьших приведенных затратах. [c.140]

Рассмотрим существо специфических для диффузионных процессов блоков, входящих в полную математическую модель процесса массопередачи. [c.8]

Для оптимального проектирования и управления целесообразно математические модели процесса абсорбции разделить на две группы 1) математические модели без учета продольного перемешивания, 2) математические модели с учетом продольного перемешивания. Первая группа моделей (табл. 24) предполагает наличие в колонне режима полного вытеснения но взаимодействующим фазам [89]. [c.413]

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]

Математическая модель процесса при режиме полного вытеснения и противотоке взаимодействующих фаз, а также при линейной равновесной зависимости имеет следующий вид [c.90]

При математическом моделировании процессов массопередачи широко используется блочный принцип, когда модель формируется из отдельных ее составляющих (см. рис. 1-2). Имея информацию о равновесных данных и составив материальный и тепловой балансы процесса, можно изучить гидродинамическую модель процесса как основу математического описания. Затем исследуется кинетика процесса массопередачи с соблюдением гидродинамических условий найденной модели и составляется математическое описание этих процессов с учетом уравнений равновесия, материальных и тепловых балансов и граничных условий. На заключительном этапе моделирования математические описания всех сторон процесса объединяются в полную математическую модель. [c.83]

Выводы, сделанные на основе квазистационарного приближения, свидетельствуют о сложном характере эволюции механизма эмульсионной полимеризации в ходе процесса. Для окончательного суждения об этом необходимо численное решение уравнений полной кинетической модели процесса с учетом диффузионных эффектов. [c.153]

Определим кинетические параметры процесса кристаллизации с помощью полной математической модели процесса кристаллизации в ячейке смешения. [c.301]

В начале раздела рассмотрена диффузионная модель, а затем модель последовательно соединенных аппаратов. Эти модели достаточно полно характеризуют процессы в трубчатых аппаратах и в аппаратах со стационарным слоем зернистого материала. В конце главы описаны смешанные модели, которые используют для анализа потоков в реакторах всех других типов. [c.257]

Для регенераторов с неподвижным слоем катализатора основная задача-обобщение и систематизация существующих подходов для разработки математической модели и на их базе-определение условий, при которых становится корректным то или иное упрощение полной модели. Для регенераторов со сплошным движущимся слоем необходима Дальнейшая апробация двухфазной диффузионной модели при расчетах режимов работы аппаратов различной конструкции одно-, двух- и трехзонных. Для регенераторов с псевдоожиженным слоем приемлемые варианты модели практически необходимо разработать заново. Надежным фундаментом для такой разработки является кинетическая модель процесса и модель выжига на уровне зерна. Однако в любом случае разработка должна быть ориентирована на двухфазные модели, т. е. на раздельный учет теплового и материального балансов для твердой фазы (катализатора) и газового потока. По-видимому, иные подходы вряд ли будут успешными для такого существенно нестационарного процесса, как окислительная регенерация катализаторов. [c.97]

Входные и выходные данные о состоянии процесса (давление, температура, состав газа и т.д) непрерывно через контроллер поступают для обработки в ЭВМ, где происходит их накопление и создание базы данных. Далее созданный массив данных проходит статистическую обработку и анализ с целью выявления возможных закономерностей процесса. После этого создаётся эмпирическая регрессионная модель процесса. Выбранная модель проверяется на достоверность с помощью нескольких критериев оптимальности. На основе этой модели создаётся алгоритм управления процессом с использованием стандартных законов регулирования. Основной критерий регулирования — поддержание постоянным соотношения HiS к SO2. При возникновении нештатной ситуации для ее анапиза и выдачи рекомендаций применяется полная математическая модель процесса. [c.224]

При математическом описании процессов массопередачи применяют следующие основные модели 1) полного смешений 2) иде [c.223]

Второй путь—полуэмпирический, в основу которого закладывается физическая модель, наиболее полно отражающая сущность наблюдаемого процесса. Этот путь трудоемок и материалоемок, [c.34]

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]

Система управления, рассмотренная в работе [4], предусматривает наличие двух подсистем подсистемы статической оптимизации , которая, используя полную математическую модель процесса, предсказывает (с учетом ограничений) область локализации оптимума и включается либо при существенном изменении условий протекания процесса, либо при смене критерия управления, и подсистемы динамической оптимизации , которая работает в реальном времени и воспринимает от подсистемы статической оптимизации информацию об изменении рабочей области, а также распознает ситуацию со сменами ограничений. Одновременно на каждом шаге управления подсистема динамической оптимизации, пользуясь упрощенной математической моделью, прогнозирует значение критерия и изменение ограничений, а при необходимости и рассчитывает требующиеся для достижения оптимума управляющие воздействия поскольку и модель процесса и ограничения в этой подсистеме описываются линейными алгебраическими уравнениями, для отыскания экстремума используется линейное программирование. [c.140]

Под математической моделью процесса понимают замкнутую систему уравнений, каждое из которых описывает с известной степенью приближения количественные связи между отдельными элементами процесса, а в сумме они позволяют достаточно полно вскрыть его сущность. [c.58]

Обычно при управлении процессами нефтепереработки и нефтехимии задачи идентификации объекта и оптимального управления по имеющимся данным решаются раздельно либо принимают известную математическую модель процесса и пользуются методами оптимизации систем с полной информацией, либо последовательно во времени определяют неизвестные параметры объекта и отыскивают оптимальное управление, исходя из предположения, что найденные оценки параметров совпадают с их истинными значениями. [c.183]

Для теоретического обоснования предлагаемой физической модели процесса температурного разделения газа в канале и его струйной структуры следует рассмотреть устойчивость цилиндрического течения. В теории гидродинамической устойчивости выделяют два основных типа неустойчивости, которые достаточно полно представлены продольным течением Пуазейля и азимутальным течением Куэтта. При исследовании устойчивости течения в цилиндрических каналах считается, что достаточно рассмотреть устойчивость относительно каждой отдельной винтовой гармоники смещения [c.40]

Для полного исследования системы растворенное вещество — растворитель необходимо определить ряд электродных потенциалов для стандартных состояний. С практической стороны это представляет интерес для определения различных термодинамических величин, таких, как произведение растворимости, константы ионизации и коэффициенты активности. В теоретическом отношении электродные потенциалы в неводных растворителях имели большое значение в развитии теории Дебая — Хюккеля и других моделей процесса растворения. [c.372]

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

Полная математическая модель процесса включает основные переменные процесса, связи между основными переменными в статике, ограничения на процесс, критерий оптимальности, функции оптимальности, связи между основными переменными в данамике. Эта модель предназначена для прогнозирования оптимальных режимов процесса и получения информации, необходимой при разработке автоматизированной системы управления объектами нефтепереработки и нефтехимии. [c.9]

Обязательным условием общего системного анализа технологического процесса является количественное описание взаимосвязей потоков сырья, продуктов, вспомогательных веществ и отходов на протяжении всего процесса. Общепринятым сжатым методом такого описания является схема потоков. Количественная схема также является результатом абстрагирования от реальной действительности и соответствует текущему уровню знаний о процессе. Кроме того, количественные величины относятся только к одной совокупности условий, вследствие чего они мало говорят о влиянии изменения входных потоков, а также рабочих условий на выходные параметры. При наличии необходимых данных можно составить схемы материальных потоков по альтернативным вариантам сочетания входных переменных и рабочих условий. Таким образом, при построении моделей процесса основная проблема заключается в описании аппаратов, входящих в технологическую схему производства, с помон1,ью систем уравнений, достаточно простых для того, чтобы задача составления полной схемы материальных потоков оставалась практически разрешимой. Для решения задач масштабирования и получения надежной информации для проектирования нового промышленного производства и последующего управления им важное значение имеет опытно-промышленная стадия разработки процесса. [c.236]

Опуская решение этого уравнения, остановимся лишь на анализе его результатов применительно к характеристикам дифференциальной функции распределения и сравнении их с характеристиками диффузной модели. Из анализа следует, что для газофазных процессов в диапазоне чисел Рейнольдса Ве 10 10 коэффициент продольного переноса практически не отличается от значений, полученных для ячеистой модели с полным смешением. Другими словами, влияние застойных зон в газофазных реакторах весьма ничтожно, и им можно пренебречь. Для реакторов с жидкостными потоками такой эффект можно ожидать лишь при Ке 10 10 . При Ве = 10 влияние застойной зоны уже значительно кривые распределения времени пребывания частиц в реакторе асимметричны. При числах Рейнольдса, близких к промышленньш, это влияние для жидкостных потоков еще более значительно. [c.96]

Физическая модель недостаточно полно отражает и рабочий процесс двигателей непрерывного горения (ВРД, ГТУ). На рис. 3.18 приведена зависимость пределов устойчивого горения топлив в прямоточном ВРД (ПВРД) от начальной температуры топлива и его химического состава. Испытуемые топлива были близкими по физическим свойствам. В то же время рабочий процесс двигателя при работе на этих топливах оказался существенно различным. [c.145]

Как только получена полная математическая модель процесса, системотехник приступает к разработке системы управления, непосредственная и основная цель которой — решить систему дифференциальных уравнений, содержащих данную модель системы. Это решение покажет, является ли предлагаемая схема управления реальной. Для решения этой задачи системотехник дополнительно использует различные теоретические методы, перечисленные в главе VIII (см. стр. 107) все они без исключения являются методами обработки обыкновенных дифференциальных уравнений. [c.110]

Все авторы ограничивались разбором только той части модельной установки, которая содержит реактор, и пренебрегали влиянием остальных аппаратов. Такое разделение не умаляет важности и познавательной ценности их работ реактор является наиболее важным звеном моделируемого процесса. Кроме того, рассмотрение полной модели процесса, по всей видимости, превысило бы возможности используемогэ для этой цели вычислительного оборудования. [c.120]

Поэтому опытно-промышленная установка — обязательный этап исследований здесь уточняются данные, полученные па пилотных и полузаводских установках. Она создается для освоения технологического процесса, оборудования и средств аналитического контроля для наработки опытной продукции в количествах, достаточных для проведения испытаний в условиях реального применения для обучения персонала наконец, для получения достаточно реальной модели процесса, учитываюнгей все существенные факторы. Опытно-промышленная установка — это, по существу, первый агрегат промышленного масштаба, и после полного экономического освоения нового производства она используется как дсйствуюнгее оборудование. [c.94]

Прежде чем ответить на вопрос, как получить уравнение для скорости взаимодействия твердой частицы, нужно отдать себе отчет в том, что каждое подобное уравнение является упрощенным математическим представлением предварительно выбранной мысленной модели явления. Если эта модель достаточно полно отражает реально протекающий процесс, то и кинетическое уравнение, выведенное на основании данной модели, довольно точно описывает фактически, существующие кинетические закономерности. Однако, когда модель значительно отличается от действительного явления, полученное на базе указанной модели кинетическое уравнениё оказывается бесполезным. [c.331]

Консфукция регенератора в значительной степени определяется тем, в каком реакционном аппарате проводится основной процесс. Если основной процесс осуществляется в реакторе со сплошным движущимся или псевдоожиженным слоем катализатора, регенерацию проводят непрерывно в отдельном аппарате, так же как процесс в реакторе (т.е. в движущемся или псевдоожиженном слое). Напротив, для аппарата с неподвижным слоем катализатора реализуется, как правило, сменноциклический режим работы основной процесс и регенерация проводятся последовательно в одном и том же аппарате. Несмофя на многообразие консфукций регенераторов, в них есть одна общая часть-слой катализатора, математическое описание которого входит как составная часть в полную математическую модель аппарата. Модель процесса регенерации на зерне катализатора, базирующаяся на кинетической модели, в свою очередь, является составной частью модели слоя катализатора. Поэтому все недоработки на предыдущих уровнях-кинетическом [c.82]

В настоящем разделе рассмотрены различные варианты щриме-нения уцра БЛЯющих вычислительных машин общецелевого назначения, а также некоторые частные модели, необходимые для того, чтобы общие модели процесса, пригодные для повседневного пользования, были полными, адекватными и гибкими. Эти модели включают в себя входные данные, уравнения для расчета констант паро-жидкостного равновесия и теплосодержания уравнения для расчета точки росы, температур начала кипения и вспышки методы определения теплосодержания потоков и их температуры по теплосодержанию модели теплообменной и фракционирующей аппаратуры итерационные процедуры для метода проб и ошибок уравнения химических реакций экономические расчеты методы оптимизации выходные данные. [c.207]

Адсорбционные явления как определяющие микропроцессы в пластах наблюдаются и в уже распространенном методе увеличения нефтеотдачи — полимерном воздействии на нефтяные залежи. Это метод предназначен преимущественно для залежей с высоковязкой нефтью ( iн>50 мПа-с),где при вытеснении нефти необработанной водой даже в макрооднородном пласте развивается, так называемая вязкостная неустойчивость. Однако полимерное воздействие применимо и в залежах с нефтями средней вязкости, а в этих условиях механизм нефтевытеснения во многом определяется степенью адсорбции полимерных растворов в неоднородной пористой среде. Механизм и степень адсорбции многих полимерных рабочих агентов (особенно на основе полиакриламида ПАА) в настоящее время достаточно полно изучены с получением широкого спектра изотерм адсорбции. Построенные на этой основе математические модели процесса, оценивающие динамику факторов сопротивления и остаточных факторов сопротивления, количественно используются в проектных работах и в анализах опытно-промыщленных испытаний метода. Однако этими изысканиями и разработками не ограничивается роль (и учет) микропроцессов в пластах при осуществлении работ по повыщению нефтегазоотдачи. Оказалось, что адсорбция ПАА существенно зависит от состава и свойств породы и от минерализации пластовых вод. Поэтому при усовершенствовании математической модели полимерного воздействия нами предлагается рассматривать полимерный раствор Как активную примесь с изменяющейся подвижностью вследствие адсорбции, степень которой зависит от минерализации пластовых вод (наличие в них подвижных ионов Ма, Са, Ре и др., а также изменяющейся величины pH). Сорбция полимерных агентов благоприятно влияет на соотношение подвижностей вытесняющей и вытесняемой фаз, снижая фазовую проницаемость, но приводит и к отставанию фронта рабочего агента от фронта продвижения воды. Получается сложная игра микропроцессов, при которой желательно получить оптимальное значение нефтевытесняющей способности рабочего агента в конкретных физико-геологических условиях пласта. [c.163]

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

Более сложный физико-химический процесс - процесс мицеллярно-полимерного заводнения - исследован в работах [44, 47, 56, 58-60, 82]. Полная математическая модель процесса с учетом многокомпонентности, массообмена, неравновесиости распределения примеси по фазам и сорбции, диффузии разработана в [44]. В [47] проанализирована роль различных механизмов разрушения мнцеллярной оторочки. В [59, 60] рассмотрены трехфазные модели, учитывающие вьщеление мицеллярной эмульсии в отдельную фазу. В рамках двумерной модели вытеснения нефти полимерной оторочкой [37] исследован процесс языкообразования на фронте и тыле оторочки вплоть до ее разрушения. [c.177]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология