Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:

Лекции (doc) - 2008 / Ф.Х и эмп модели развернуто

.doc
Скачиваний:
271
Добавлен:
07.01.2014
Размер:
35.84 Кб
Скачать

Физико-химические модели строятся на основе знания механизмов протекания реальных процессов. Важнейшим условием применения этих моделей является обеспечение их адекватности путём решения задачи идентификации. Основной целью применения физико-химических моделей является решение задачи оптимизации, в результате чего определяются оптимальные (наилучшие) условия проведения химико-технологических процессов

При построении физико-химических моделей сначала составляется система уравнений математического описания процессов (МО), затем проводится анализ полученной системы уравнений МО с целью выбора наиболее эффективного алгоритма её решения и, наконец, разрабатывается моделирующий алгоритм (МА) решения системы уравнений МО, который должен быть реализован на компьютере.

При построении физико-химических моделей используются модельные представления о механизме реально протекающих процессов химической технологии. Методологические принципы для создания таких моделей основаны на признании того факта, что различные ХТП бази­руются на одинаковых законах физики и химии, в частности на знании законо­мерностей, так называемых элементарных процессов (гидродинамики, массо- и теплопере­дачи, химической кинетики, процессов фазовых переходов и т.д.). Обобщение этих закономерностей дает возможность с единых позиций подходить к разработке компьютерных моделей ХТП с учетом блочного принципа анализа и учета моделей отдельных элементарных процес­сов. Они, как правило, справедливы для описания поведения реальных процес­сов в более широком диапазоне изменения режимных и конструкционных па­раметров, чем эмпирические модели, и поэтому более при­годны для решения задачи оптимизации химических производств.

Эмпирические модели применяются, когда законо­мерности элементарных процессов химической технологии мало изучены или недостаточно известны. Для математического описания реальных процессов ис­пользуется известный кибернетический принцип «черного ящика» и анализи­руются экспериментальные данные о входных переменных системы (условно независимых) и выходных переменных системы (зависимых). При этом обрабатываются результаты либо пассивного, либо активного эксперимен­та методами корреляционного и регрессионного анализа.

Идентификация и оптимизация процессов имеют принципиальное значение при компьютерном моделировании химических производств. Термин идентификация соответствует латинскому слову отождествление, т.е. обеспечения соответствия модели и объекта моделирования с помощью данных экспериментальных исследований и получения адекватной компьютерной модели реального процесса.

Термин оптимизация соответствует латинскому слову наилучший, и в этом случае ставится задача определения оптимальных (наилучших) условий протекания реального процесса с применением адекватной компьютерной модели.

Таким образом, решение задачи идентификации должно предшествовать решению задачи оптимизации технологических процессов, так как только применение адекватных моделей реальных процессов для определения оптимальных условий их протекания при решении задачи оптимизации позволяет «переносить» получаемые расчётные результаты на действующие химические производства.

Особенно важным является решение этих задач при разработке и применении физико-химических моделей, базирующихся на теоретических предпосылках. Эти модели должны обеспечивать адекватное предсказание поведения реальных объектов в широких диапазонах изменения параметров процессов и в связи с этим наиболее пригодны для определения оптимальных условий протекания процессов, т.е. решение задачи оптимизации технологических процессов.

Задача идентификации заключается в определении структуры системы уравнений математического описания и значений её коэффициентов, которые обеспечивают наилучшее совпадение выходных переменных модели и процесса при одинаковых входных воздействиях (). Успешное решение задачи идентификации обеспечивает адекватность (соответствие) модели моделируемому объекту.

Структурная идентификация математической модели предполагает по данным наблюдения векторов и [если возможно, и ] определение структуры уравнений математического описания, т.е. вида и размера системы уравнений МО, а также значений неизвестных коэффициентов .

Как правило, при решении задачи структурной идентификации приходится делать выбор среди конкурирующих моделей с целью определения той из них, которая наиболее точно отражает экспериментальные данные.

Параметрическая идентификация математической модели проводится после того, как форма модели ориентировочно выбрана и в распоряжении имеются данные о переменных на входе и выходе процесса, и заключается в определении неизвестных коэффициентов системы уравнений МО.

В случае статической математической модели независимая переменная времени в уравнениях системы уравнений МО (5.1) отсутствует, и переменные системы не зависят от времени t (5.5.1).

При решении задачи идентификации для динамических математических моделей переменные процесса зависят от времени t (5.5.1) и являются решениями дифференциальных уравнений типа (5.2).

Соседние файлы в папке Лекции (doc) - 2008