1) mathematics model and calculation method
数学模型与计算方法
5) Modeling and calculation methods
模型化与计算方法
6) mathematical models and computer simulation
数学模型与计算机仿真
补充资料:数学模型方法
对过程进行研究,以得到表示过程各有关参数与变量之间的关系的数学表达式的方法,是化学工程研究方法之一。一般来说,对过程进行如实的数学描述,也是一种数学模型方法,但其用途是很有限的,特别是对化学工程,因为过程比较复杂,往往难以进行如实的数学描述。因此,研究者设法对复杂过程作必要的、合理的简化,使之易于数学描述。简化了的过程称为实际过程的物理模型,由此得到过程各有关参数与变量之间关系的数学表达式,称为过程的数学模型,简称模型。通过实验,检验和修正模型并确定模型参数。这是现代广为应用的数学模型方法。
另一种研究方法,不从实际过程的分析、概括和简化着手,完全从实际测得的数据出发,按误差最小的原则,归纳出该过程各有关参数和变量间关系的数学表达式,这种方法有时也被称为数学模型方法,这是对数学模型方法的另一种理解。因此,习惯上将前一种方法得到的数学模型称为机理模型,将后一种方法获得的数学模型称为经验模型,以资区别。
数学模型方法在化学工程中的广泛应用,始于20世纪50年代,其原因是:①化学反应工程研究的需要。化学反应工程研究化学反应与传递过程(物理过程)之间的交互影响。但是,理论可以证明,化学过程与物理过程并存时,不可能同时满足化学相似和物理相似条件。因而,化学工程中传统的因次分析和相似论方法不再适用,研究者必须寻找新的研究方法。②计算机的普及使数学模型方法所需的数值计算成为可能。
数学模型方法对化学反应工程学科的建立起过重要的作用,目前已广泛应用于化学工程各个领域。
模型的建立 数学模型方法的关键是对过程作出合理的简化。例如,固定床反应器中,流体通过乱堆的催化剂颗粒层时,对各个颗粒作绕流流动,不断地分流和汇合,造成一定程度的返混,影响反应结果。研究返混现象,要对复杂的几何边界内发生的各种随机的分流和汇合,作出如实的数学描述极为困难。然而研究者发现,这种返混现象在一定范围内可以近似地以斐克扩散定律(见分子扩散)描述。因此,在考察返混时,流体流经乱堆颗粒层的流动,可以简化为在均匀的流动上,叠加了一个虚拟的扩散流。此返混模型称为分散模型(见流动模型)。用分散模型描述返混,则等温下固定床反应器内的反应过程,可经物料衡算用下式表示:
式中C为反应物浓度;x为轴向距离;u为流速;De为分散系数;-r为反应速率。分散系数De不是某种物性,而与颗粒的形状和堆置方式,以及流体的性质和流动条件等因素有关,须经实验测定。这种在建立数学模型时引入的待定参数称为模型参数。
上例指出,数学模型方法中所作的简化是某种概括。颗粒特性、流体性质和流动状态、分流和汇合等均未出现于数学模型中,而被概括在分散系数中。这种概括建立在等效性的基础上,即实际的返混现象等效于某个扩散现象。
模型检验和参数估值 数学模型建立以后,应进行专门的实验,以检验所作简化的合理性,并确定模型参数值。最早使用的方法是线性化法:将模型的数学表达式作某些数学变换,使之线性化。再由实验结果是否符合线性来检验模型的正确性,从斜率和截距值求取模型参数值。这种方法适用于模型参数和变量的数目较少的情况。变量较多,特别是模型参数较多时,则常采用最小二乘估计法、极大似然估计法和贝叶斯法等统计方法。这些方法都可编成程序,在计算机上实施。
主要优点 数学模型方法是一种半理论、半经验的方法,与纯经验的实验研究方法相比较,它有两个优点:①促使并帮助研究过程的实质。由于反映了过程较为本质的规律,研究结果较为可靠。②实验工作量可大幅度地减少。实验的任务不再是全面测定各变量间的关系,而只是检验模型和测定模型参数。但是,当过程过于复杂,一时尚未能找到有效简化途径时,数学模型方法就难以奏效。
另一种研究方法,不从实际过程的分析、概括和简化着手,完全从实际测得的数据出发,按误差最小的原则,归纳出该过程各有关参数和变量间关系的数学表达式,这种方法有时也被称为数学模型方法,这是对数学模型方法的另一种理解。因此,习惯上将前一种方法得到的数学模型称为机理模型,将后一种方法获得的数学模型称为经验模型,以资区别。
数学模型方法在化学工程中的广泛应用,始于20世纪50年代,其原因是:①化学反应工程研究的需要。化学反应工程研究化学反应与传递过程(物理过程)之间的交互影响。但是,理论可以证明,化学过程与物理过程并存时,不可能同时满足化学相似和物理相似条件。因而,化学工程中传统的因次分析和相似论方法不再适用,研究者必须寻找新的研究方法。②计算机的普及使数学模型方法所需的数值计算成为可能。
数学模型方法对化学反应工程学科的建立起过重要的作用,目前已广泛应用于化学工程各个领域。
模型的建立 数学模型方法的关键是对过程作出合理的简化。例如,固定床反应器中,流体通过乱堆的催化剂颗粒层时,对各个颗粒作绕流流动,不断地分流和汇合,造成一定程度的返混,影响反应结果。研究返混现象,要对复杂的几何边界内发生的各种随机的分流和汇合,作出如实的数学描述极为困难。然而研究者发现,这种返混现象在一定范围内可以近似地以斐克扩散定律(见分子扩散)描述。因此,在考察返混时,流体流经乱堆颗粒层的流动,可以简化为在均匀的流动上,叠加了一个虚拟的扩散流。此返混模型称为分散模型(见流动模型)。用分散模型描述返混,则等温下固定床反应器内的反应过程,可经物料衡算用下式表示:
式中C为反应物浓度;x为轴向距离;u为流速;De为分散系数;-r为反应速率。分散系数De不是某种物性,而与颗粒的形状和堆置方式,以及流体的性质和流动条件等因素有关,须经实验测定。这种在建立数学模型时引入的待定参数称为模型参数。
上例指出,数学模型方法中所作的简化是某种概括。颗粒特性、流体性质和流动状态、分流和汇合等均未出现于数学模型中,而被概括在分散系数中。这种概括建立在等效性的基础上,即实际的返混现象等效于某个扩散现象。
模型检验和参数估值 数学模型建立以后,应进行专门的实验,以检验所作简化的合理性,并确定模型参数值。最早使用的方法是线性化法:将模型的数学表达式作某些数学变换,使之线性化。再由实验结果是否符合线性来检验模型的正确性,从斜率和截距值求取模型参数值。这种方法适用于模型参数和变量的数目较少的情况。变量较多,特别是模型参数较多时,则常采用最小二乘估计法、极大似然估计法和贝叶斯法等统计方法。这些方法都可编成程序,在计算机上实施。
主要优点 数学模型方法是一种半理论、半经验的方法,与纯经验的实验研究方法相比较,它有两个优点:①促使并帮助研究过程的实质。由于反映了过程较为本质的规律,研究结果较为可靠。②实验工作量可大幅度地减少。实验的任务不再是全面测定各变量间的关系,而只是检验模型和测定模型参数。但是,当过程过于复杂,一时尚未能找到有效简化途径时,数学模型方法就难以奏效。
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参考词条