Раскрытие реальности моделирования
ЧАСТЬ 2
Часть 1 этой серии (май, с. 42-52) поднял вопрос о том, что даже с использованием лучшего оборудования и программного обеспечения, это не обязательно означает желаемых результатов. Здесь авторы исследуют эту проблему и дать рекомендации по преодолению этих проблем.
В конце части 1 этой серии, мы представили основные термодинамические соотношения для энтальпии, энтропии и изобарной теплоемкости. Если у нас есть уравнение состояния (УРС) и потенциала идеального газа тепла, мы можем рассчитывать не только фазовых равновесий, а также все необходимые термодинамические свойства всеобъемлющую модель всей схемы. Тем не менее, мы не решим все проблемы с помощью этих уравнений. Причина отчасти исторических, а отчасти нужно. Посмотрите на основе первого. Кубический EOS на основе Ван дер Ваальса EOS первоначально были слишком просты, чтобы обеспечить достаточно точные результаты для инженерных расчетов. Ван дер Ваальса в основном теория гласит, что все жидкости в то же приведенных координатах имеют одинаковые физические свойства. Как правило, снижение параметров Ван дер Ваальса EOS является критической температуры и давления, и, следовательно, оригинальные Ван дер Ваальса ЭОС 2-параметр, соответствующий модели государства.
Редлих и Квонг (1) добиться определенного прогресса по этому вопросу, с тщательно кубических EOS для улучшения физических свойств, чем первоначальная формулировка ван-дер-Ваальса, все еще пользуетесь двумя параметрами, критические температуры и давления. Тем не менее, этого было недостаточно для инженерных расчетов, как показано на рисунке 1.
[Документы Часть II находятся на сайте авторов Веб-сайт: <a target="_blank" href="http://www.virtualmaterials.com/cep2001.html" rel="nofollow"> www.virtualmaterials.com/ cep2001.html </ A> Ред.]
Позже, Уилсон (2) сделал простую модификацию привлекательным срок Ван дер Ваальса EOS, используя ее для прогнозирования физических свойств газов, таких как аммиак. К сожалению, подход Уилсона не дают точного давления пара вокруг нормальной точки кипения и так не был популярен. Тем не менее, предложение Вильсона об использовании периферический фактор, как третий параметр для EOS не остались незамеченными.
В 1972 году Соаве (3) создали умный параметризации использованием периферический фактор, как третий параметр кубической EOS, которая была достаточно точны для общих природных расчетов обработки. Она быстро распространяется на НПЗ приложений, и вскоре модель, которая была достаточно точны для значительного процесса моделирования, появились. Соаве модель также была достаточно простой, чтобы быть полезным с очень немногими физических свойств в качестве входных данных (в основном, критическое давление, температура и давление паров при пониженной температуре 0,7 или периферический фактор). Другие EOS быстро последовали, как Пэн-Робинсон. Некоторые усовершенствования были осуждены по дополнительным параметрам корреляции, как и дипольных моментов и радиус вращения (тем самым, создав четыре параметра EOS), а только предложили небольшие улучшения по сравнению с простой EOS, требуя больше никаких данных.
Относительная нехватка необходимых экспериментальных данных кубическими EOS, в сочетании с простотой решения и возможность оценки энтальпии и энтропии в литом фигуры, Соаве пересекаются в занимательной форме с рождением микрокомпьютеров и желание сделать расчеты процесса моделирования недорого . С введением наизнанку метод Рассела расчеты для перегонки (4), микрокомпьютеры середине 1980-х годов были достаточно мощными, чтобы вычислить схем для нефтеперерабатывающей промышленности, в том числе сырой башен. Это привело к революции в процессе расчета, как это обсуждается "Аль Svrcek и др. (5). В таблице 1 показаны линии наиболее часто используемых кубических EOS.
Таблица 1 еще даже не охватывают целый один находит в литературе, связанной с кубической EOS. Обильное ссылки множество других (6, 7, 8). Во всяком случае, кажется, что мы могли бы сделать почти все, без прохождения через извилистый путь, коэффициентов активности и стандартных состояниях.
К сожалению, это не совсем конец. Мы изменили форму задачи с помощью термодинамических соотношений, но суть проблемы остается той же. Если мы вспомним формулу. 7, мы замечаем, что основная зависимость температуры от проблемы фазового равновесия давление пара. Почему-то кажется, что с помощью EOS, нам удалось избежать этой проблемы все вместе. Это, конечно, не тот случай.
Успешные EOS, такие как Соаве можно рассматривать как обобщенные уравнения давления паров, которые, в свою очередь, функции чистых компонентов критического давления, температуры и периферический фактор. В этом легко убедиться, если вы посмотрите на формулу. 1 применяются к чистому компоненту. Для данной температуре, равенство летучестей в паровой и жидкой фаз определяет давление насыщения системы - т.е. давления пара.
Но природа не соответствует простой 3-параметр, соответствующий корреляции состояний. Что происходит, когда мы пытаемся вычислить точку кипения чего-то более сложным, а основные, такие как вода? Использование публиковала критические константы для воды, вы заметите, что два параметра кубической EOS прогнозирует нормальной температурой кипения около 82 ° С, в то время как три параметра кубической EOS прогнозирует один из примерно 102 градусов С. Так как пар, а основные вещества , эта неточность является неприемлемым. Одно из возможных решений может быть, чтобы найти более изысканно-EOS. Но еще более изысканно-EOS-прежнему не дают обычно нам лучше ответы, если она является гораздо более изысканно-такие, как EOS основных пара (9) и EOS несколько других чистых веществ (10), которые также требуют гораздо большего объема данных.
Так что же нам делать? Краткий ответ: мы обмануть. Вместо того чтобы искать более фундаментальной теории, мы подтолкнуть уравнения дают правильные результаты, вычисляя, что привлекательные член уравнения должны быть для каждой температуры насыщения, соответствующей температуре, а затем мы вписываемся это с помощью удобной функции пониженной температуре.
Это не всегда элегантный, но делает работу. Например, на рисунке 2 показано коррелированных давление водяного пара с использованием модифицированного Пенг-Робинсон EOS (11) с эмпирически установлен срок привлекательным против экспериментальных данных (12). Изменение PR делает хорошую работу при расчете давления паров воды. Цена, которую мы платить в три эмпирические константы для воды (13).
Если вы используете тренажер и получить правильные точки кипения воды с помощью простой кубической EOS, то что-то подобное выше происходит. В некоторых экспериментов, вы обнаружите, что взаимодействие параметр, равный 0,5 (14) между водной и углеводородной пар будет достаточно качественно. Это значение будет принудительно этап разделения водной и углеводородной фаз, и, как правило, оценить достаточное количество воды растворяют в углеводородной фазы (количество углеводородов в водной фазе гораздо менее разумным и осторожность следует использовать, если вы используют такие модели для исследования окружающей среды; уточнения следует рассматривать (15)).
Так как давление насыщения почти несмешивающихся систем, таких как вода / углеводород близка к сумме воды и давление паров углеводородов, простые кубики могут быть использованы для многих природного газа и нефтеперерабатывающих проблемы (если у вас обманывать, и вычислить хорошее давление паров воды - в нормальной точке кипения ~ 102 ° С, как предсказано, не маленький толчок не имеет большого практического интереса).
Таким образом, если можно рассчитать давление пара точно для полярных и неполярных соединений, мы можем надеяться в вычислительный комплекс VLE если у нас есть достаточно гибкими правила смешения для EOS. Есть множество правил смешивания (16), мы не будем обсуждать их достоинства здесь. Достаточно сказать, что Гиббса-микширование правил, например, Гурон-Видал, используемые в таблице 1, успешно представляющих собой сложные VLE, в том числе для систем, которые можно было бы не колеблясь в использовании коэффициента активности модели. Так, в конце концов, мы действительно сделали что-нибудь существенно отличается, перейдя к маршруту EOS вместо коэффициента активности маршрут?
Что действительно уверены? EOS компактные модели, которые могут предсказать, термические свойства без каких-либо дополнительных данных (за исключением, конечно, идеальный теплоемкости). Они последовательны в том, что они обеспечивают плавный переход между жидкой и паровой фаз, что позволяет моделирование процессов, происходящих вблизи критической точки.
Эти неоспоримые преимущества. Тем не менее, некоторые мысли показывает, что модели не так уж отличается, когда вы посмотрите на фазовых равновесий только с точки зрения данных, необходимых для фактического расчета.
Рассмотрим таблице 2, и вы увидите, что все не так различны. Обратите внимание, что мы считаем, давления является достаточно низкой, чтобы отказаться неидеальности эффектов, связанных с газовой фазе фугитивность коэффициент (если нет, то придется взять на себя модель паровой фазы).
В таблице носит весьма общий характер, а также с исключениями, всегда можно найти, где эти общие соображения не удастся. Тем не менее, тенденция. Как решить проблемы более активное участие, наши модели, либо коэффициент активности или EOS основаны, как правило, являются более сложными, что требует больше физических свойств (в чистом виде компонентов или смеси) и в меньшей степени интеллектуального характера.
В этом суть, где мы находимся, когда с помощью любой из общих термодинамических моделей в процессе тренажеров. Независимо от того, как они продали вам, в общем, они основаны на относительно простых теорий, которые должны быть переделаны, чтобы работать в производственных ситуациях. Эти ухищрений все зависит от реализации, а иногда и плохо документированы. Прогнозы зависят от выбранной модели, и их применимость зависит от системы. Вообще, чем больше полярных системы, тем более экспериментальные данные будут необходимы для надежного предсказания, и они будут иметь меньшее значение.
А, может быть, не сразу видно, слабость более сложных кубических EOS находится в их сила. Потому что они внутренне последовательной модели, их предсказания разнообразные наборы свойств тесно связаны с основным законам термодинамики. Это хорошо в целом, но это может стать препятствием для модели таким образом, что это не полезно. Например, избыток энтальпии автоматически будет предсказать, когда вы используете EOS. Эти энтальпии будут найдены в качестве побочного продукта VLE моделирования сделать, чтобы определить параметры. В свою очередь, эти значения могут быть или не быть точным. Традиционный коэффициент активности моделей (например NRTL) имеют ограничения на величину избыточной энтальпии они могут предсказывать (17). Как эти модели ведут себя в кубических EOS для расчета свойств полученных не известно, и разочарование иногда (18, 19). Таким образом, если вы моделирования системы со значительным превышением энтальпий использованием Гиббса энергии основе EOS и у вас есть хорошая пригонка VLE, это автоматически не гарантируют Вам хороший общей модели (с точки энергетического баланса зрения).
Советы для моделирования
Теперь мы можем предложить некоторые советы для реальных экспериментов. Прежде чем мы приступим однако, отметить, что химическая термодинамика инженерной области в стадии разработки, и более сложные модели, кроме той, мы уже имеющиеся. Например, значительные успехи в статистической механике основе EOS, такие как SAFT (20, 21) позволяют создавать EOS обладает большей физической вкус. Тем не менее, эти более сложные модели, по-прежнему не основывается (по крайней мере не совсем) на фундаментальные физические теории, и некоторые образованные использования экспериментальной информации не требуется. Таким образом, здоровый скептицизм полезен при взвешивании реальные и мнимые значения получили с помощью более сложной модели.
Скорее всего, как более мощные компьютеры имеются на рабочем столе ", тренажеры квантовый процесс" будет возможно, в которой расчеты на основе подробного описания квантово-механических молекул будет выполняться и физических свойств будет рассчитываться с использованием виртуальной лаборатории. Существует хороший признак того, что это будет возможно в недалеком будущем (22, 23), и, конечно, некоторые расчеты, такие, как этап конвертов для некоторых классов смесей и свойства идеального газа, уже в области технико-экономического обоснования.
Так как мы должны ждать, пока будущие уловы с нашими потребностями, что мы можем порекомендовать? Прежде всего, это не панацея. Поскольку основной термодинамики и основные термодинамические модели, используемые для всех тренажеров, хорошо известны, мы можем предложить некоторые рекомендации на основе тех. Однако, поскольку у нас нет истинной теории основных руководящих как именно модели должны быть выполнены, результаты будут зависеть от марки тренажера вы используете, и его вина.
Поэтому убедитесь, что вы прочитали раздел по эксплуатации тренажера которая описывает термодинамические модели используется. Некоторые моделирования компании могут предоставить вам с проверкой материалов, которые могут помочь вам установить граничные условия для применения программных моделей. Эта информация имеет неоценимое значение, если вы считаете, переместив моделируемой конструкции из государственной художественной действительности. Предполагая, что вы прочитали это руководство и четкое представление о модели и как он был реализован, мы должны пойти на некоторые особенности.
1. Давление паров является королем
Если вы не моделирования системы вы знаете, это грубо перегретого или переохлаждении, точное давление паров носят фундаментальный характер. Независимо от сложности вашего термодинамические модели и количество параметров смешивания правило, вы в беде, если давление паров, являются неточными. Если вы не уверены в том, см. рисунок 3. Неважно, сколько параметры вашей модели смеси может быть, концы всегда будет рассчитываться некорректно.
2. Простые EOS не использовать уравнения Антуана
Один из самых забавных историй (в зависимости от стороны, что Вы используете, конечно), так и уравнения Антуана прогнозирует поведение данного компонента, и как плохо прогноз на тренажере сравнивает, когда кто-то использует простой EOS, такие как SRK или PR. Эти EOS предсказать давление паров с использованием критических температур и давлений, и периферический факторов, и их предсказания независимых уравнения используются в соответствии давление пара, например, уравнения Антуана. Это кажется тривиальным, но мы не видели этого. Время от времени, можно настроить периферический фактор для создания лучшего давление пара прогнозов для температурного интервала интересов.
Это рискованно. EOS дает компактный способ расчета многих свойств. Но, возможно вмешательство в периферический фактор лучше давление паров может привести необоснованные плотности, энтальпии, или теплоемкости.
3. Более сложные EOS может или не может использовать эмпирические данные давления паров
Помните наш "молот" на основе EOS? Это соответствует тесно с эмпирической формуле (таких, как Антуан) для установки давления паров использованием EOS. Убедитесь, что вы понимаете, как Ваш тренажер рассчитывает этих констант. Если они приходят из базы данных, они не могут измениться, если вы определили лучшего Антуан констант из более соответствующие давление паров данные для технологических условиях. Проверить точность прогноза давления пара для обеспечения эмпирических параметров, которые можно воспроизвести EOS давления паров с достаточной точностью.
4. Не поймите небрежным, потому что проблема проста
Почти идеальный увольнений, таких как этилбензола / стирола разделения и разделения изомеров, по-видимому простых систем к модели. Коэффициенты активности малых и много раз, идеальной жидкости, решение будет достаточно. Давление с целью разделения, как правило, невелики (по этилбензола / стирола, существует относительно высокий вакуум), таким образом, в газовой фазе nonidealities играют второстепенную роль, и обычно можно пренебречь. Таким образом, ключевым фактором в моделирование такой системы является точность чистого давления паров компонентов, как показано на Садек и др., (24).
Например, небольшие неточности в давление паров по разделению изомеров может создавать проблемы, начиная от грубых ошибок в ряде теоретических этапов прогнозирования несуществующее азеотропов вызванных пересечения кривых давления пара. Суперфракционирования операций склонны к такого рода ошибки, как показано на Хайнс (25). Чтобы проиллюстрировать это, написать уравнение Фенск в:
5. Использование простых моделей в свою пользу
В зависимости от вашей задачи моделирования, можно воспользоваться простой модели тренажеров и играть с ними, как глина. Скажем, вы должны моделировать тройной эффект испарителя сосредоточиться каустической соды. Один из способов сделать это с помощью электролита модели. Проще было бы сделать компонент ведут себя как едкий, по крайней мере в той или иной концентрации диапазонах. Мы хотим, чтобы компонент, который практически не имеет давление пара, но в то же время, будет участвовать в VLE, тем самым изменяя температуру кипения раствора. Это легко при использовании простой модели коэффициент активности. Начать с установки всех констант Антуана равны нулю, за исключением, которые мы будем принимать отрицательное значение, например, -20. Это даст нам компонентов с очень малым давлением пара и будет вести себя, для всех практических целей, как твердое тело. Затем мы собираем некоторые кипения высота данных. Наконец, мы вписываемся параметров взаимодействия для любого коэффициента активности модели (такие модели, как Маргулес ван Лаар и NRTL проще, потому что они не нуждаются в чистых компонентов молекулярных параметров, таких как молярные объемы или ван-дер-областей или томов).
При условии, что вы храните ваши точки зрения (например, пытаясь вычислить температуру кипения чистого едкого используют этот подход, очевидно, не работают), простые модели, как это может дать хороший результат достаточно быстро.
Связанных Например: Предположим, что вам нужно, чтобы модель кристаллизации органических солей из водного раствора смеси. Начните с характеризующие твердые, как указано выше. Здесь мы хотим, чтобы модель образования твердой фазы и насыщенных маточном растворе. Предположим, что ваш тренажер имеет хороший, надежный 3 фазы вспышки. Таким образом, хотя физически неверно, ибо массы и целей энергетического баланса, мы можем смоделировать кристаллизатора, как судно вспышкой и теплообменник (теплообменник, необходимые для учета тепловых эффектов, связанных с образованием кристаллов), где кристалл моделируется как во-вторых, жидкой фазе.
Все, что нам нужно сделать сейчас, чтобы определить параметры взаимодействия для коэффициента активности модель, которая позволит прогнозировать двух жидких фаз, одна с соответствующей концентрацией соли в маточном растворе, другой с небольшим количеством жидкости в модели твердой фазе. Что немного утонченности, даже многокомпонентных кристаллизации могут быть смоделированы таким образом только с простыми кривых растворимости легко найти в лабораторных условиях.
Наконец, скажем, вам нужно модель полимера и растворителя смеси. Это может быть сложным для решения строго. Однако, если предварительный баланс массы лучшего, мы можем быстро создать простую модель, которая будет обеспечивать разумный прогноз влияние полимера на активности растворителя. Использование таких как EOS SRK. Начните с оценки thecritical свойства, которые были бы близки к полимера. В общем, критические свойства полиэтилена как и предсказывает Tsonopolous (Айше J., 33, 12, с. 2080-2083, декабрь 1987) работают достаточно хорошо, и может быть использован в качестве шаблона для определения "полимерные" компонента. После этого мы получим давление паров смеси растворителя и полимера и определить параметр взаимодействия между ними. Простые, но в определенных пределах, это может оказаться весьма эффективной.
Экстраполяция и документация
Проблема с этими простыми моделями заключается не столько в применимости к погоде, а, скорее, как хорошо они будут экстраполяции. Вот где забота и внимание нужны. Это подводит нас к не очень приятным, но постоянным, необходимо документировать моделирования работы. Имитационные модели, как правило, живут дольше, чем их создатели могли себе вообразить, а также информацию о предположениях, используемых данных, а также предполагаемая пределы применимости будет иметь неоценимое значение для тех, кто прибывает после вас.
Мы определили давление паров в качестве основного имущества, к которому мы должны дать много внимания, прежде чем приступать к моделированию. В нашей предыдущей дискуссии по EOS и коэффициент активности модели, мы имели два рода проблем.
Если у нас есть обобщенных EOS, такие как Соаве или Пенг-Робинсон, качество давления пара прогнозов будет зависит от качества критической температуры, давления и периферический фактор. Качество будет зависеть от того компонента в вопросе соответствует соответствующей теории государства на основе трех параметров (вы мало что можете сделать, кроме как "кувалда" необходимо поведение в теории с эмпирическими такие параметры, как Mathias Копман-постоянные).
Если у нас есть коэффициент активности основе модели, нам придется эмпирические корреляции для давления паров. Это, как правило, основывается на данных подходят использованием Антуан уравнения типа или оценки с использованием корреляции, вновь исходя из соответствующей теории государства, такие как Ли и уравнения Кеслер - в которой случае, у вас есть такая же проблема, как при использовании простой для EOS пара оценки давления.
Теперь мы, как представляется, учитывая довольно простыми свойствами. Мы должны были определить их с достаточно высокой степенью доверия. В конце концов, критические свойства были известны со времен Эндрюса (ок. 1869, 26, 27) и, следовательно, мы должны иметь их все. Одним из наиболее доступных чистых компонентов баз данных с полки то, что опубликовано на проектно-конструкторский институт Айше за физических свойств (DIPPR) (28). Эта база данных перенес испытание временем и полезность, постоянно обновляется, пересмотрены и расширены - и промышленный консорциум активно ее поддерживает. Тем не менее, он содержит много оценкам свойства, а простые компоненты. На самом деле, один из величайших вкладов DIPPR является оценка и рекомендации физических свойств на основе открытых источников и специально созданные методов оценки.
Почему мы не знаем, все? Некоторые проблемы носят технический характер. Например, тяжелых углеводородов, термически трещины при приближении их критических точек и, следовательно, прямое измерение трудно, а иногда невозможно. Некоторые системы опасных для работы с. Но, кажется, что самая главная проблема состоит фокус. Правильно проведенные эксперименты сложно и дорого. К сожалению, мы видим меньше работы на экспериментальных измерений физических свойств. Мы надеемся, что эта тенденция будет остановить, и энергичные научно-исследовательских программ будет перезапущен в Северной Америке и других странах. Это легко сделать, теоретические работы и сравните его с литературными данными, но также легко начать цикл инбридинга с этим более легкий путь, и фактические заслуга того, что опубликованные медленно (но, конечно) уменьшается. Новые экспериментальные результаты нажать теорий и, в свою очередь, позволит нам выработать лучшее теорий. Лучше теории приведет к улучшению конструкции завода.
Довольно философии. Наша работа заключается, чтобы получить надежные модели, и мы смотрели на давление пара. Проблемы, которую вы должны знать многие из обобщенной системы уравнений давление паров, что они были разработаны с использованием данных от нормальной точки кипения до критической точки. Таким образом, они плохо экстраполировать в вакууме, и если вы делаете вакуум отделение дизайна, предсказать относительную волатильность не может быть точным. Для некоторых конкретных систем, таких, как те, обычно в нефтеперерабатывающей, специальные корреляции для тяжелых давлениях паров углеводородов имеются (29).
Кроме того, вы можете столкнуться с моделирования разделения тяжелых органических соединений, для которых по-видимому нет информации давления пара существует. Так как одним из рабочих мест thermodynamicist заключается в разработке что-то из ничего по-видимому, следует считать простой подход, и убедитесь, что уже опубликован. Многие соединения, "Конвенция о правах ребенка Справочник" (30) табуляты давление паров органических соединений, а не на точке кипения, но в вакууме. Таким образом, как мы можем расширить эту информацию и получить уравнение давление пара, что мы можем использовать? Пайес (31) опубликовал полезным методом, основанным на группы взносов, которые могут продлить пара давлением данных из одной точки к полному, два параметра уравнения Антуана. Для тяжелых переработки углеводородного некоторые недавние работы Соаве (32) представляет интерес, а также более ранней работе "Аль TWU и др. (33).
Менее привлекательными площадь - плотности, энтальпии, энтропии и др.
Физические свойства также могут иметь решающее значение для успеха вашего моделирования. Некоторые сведения о выполнении некоторых часто используемых EOS прогнозирования плотности можно найти в работах де Hemptinne и Ангерер (34), Ангерер и батуте (35), Матиас и др.. (36), Моннери и др.. (37), и де-Сант-Ана и др.. (38). Должны согласовываться развивать чувство ответственности за точность моделей при прогнозировании объемных свойств. Для водных систем, значительные объемные изменения могут происходить при перемешивании, которые не представлены на стандартных EOS или соответствующих государств основе моделей.
Энтальпия имеет ключевое значение для строительства энергетических балансов и, к сожалению, не очень доступна в открытых источниках, на комплексные оценки о выполнении EOS при определении энтальпии, энтропии и теплоемкости. Полезные ресурсы работ др. Старлинг и др. (39), Дауберт (40, 41, 42), Треббл и Бишнои (43, 44, 45), Satyro (46), и др. Барро. (47).
Возможно, вам придется рассчитать точную избыточной энтальпии, которые могут потребовать эмпирическая формула для расчета теплоемкости жидкости, а также один за превышение энтальпии и теплоемкости. Например, в зависимости от концентрации избыточной теплоемкости этанол / вода смеси может составлять до 10% от стоимости идеального перемешивания теплоемкость (48). Игнорируя это сделает энтальпии баланса изначально неточные, даже для простой жидкости / жидкости теплообменников под скромным температурах и давлениях.
Точность против точности
Один из самых душераздирающих опытом для thermodynamicist это кто-то смотреть расходов больших усилий переработки модели с гораздо большей точностью, чем основные данные позволяют. Еще большую озабоченность то, что люди чувствуют себя обязанными делать большую работу по результатам, которые используют термодинамические модели, такие, как оптимизировать процесс, основанный на теплообменники "малых температурах подходов, когда энтальпия модель хороша только в пределах 15%.
По некоторым причинам, анализ ошибок, кажется, потерял искусства, и начинающим пользователям инструментов моделирования процессов, кажется, забывают, что, хотя их тренажер может появиться температурах до четырех знаков после запятой, только в редких случаях увеличится более чем в один действительно имеет никакого смысла. Для некоторых причудливых причина, очевидно, что компьютер заменяет лаборатории такова, что она дает результаты с квази-бесконечной точностью.
Это выходит за рамки цели этой статьи говорить об анализе ошибок и распространения ошибки широко, так как отлично ссылки доступны (49, 50, 51), но мы будем касаться, по крайней мере два важных определений. Мы надеемся, что это сделает вас здоровым скептиком, глядя на результаты моделирования, а также крепления моделирования параметров для проведения тематических исследований и оптимизации.
Давайте сделаем простой эксперимент мысли. Представьте себе, что мы НАСА работает на нас (это мысленный эксперимент, правда?) И агентство выпускает 10 блоков от одного до десяти сантиметров в высоту. Блоки имеют высоту измеряется с такой точностью и аккуратностью, что для всех практических целей, они являются точными. Только я знаю это. Кроме того, я попросил НАСА построить очень точные лазерный интерферометр для измерения высоты с точностью переменной (например, я могу установить маленький шкалы на миллиметры, сантиметры и т.д.) и регулируемым смещения (то есть, я могу играть без подвоха пользователь, зная, и сделать это измеренное значение будет больше х единиц измерения).
Дайте блоков и инструментов к лицу с документом установлено дать наименьшая единица измерения, 0,5 см и не предвзятость. Теперь, для лица B, установить минимальной единицы измерения до 0,1 см, а уклон 0,5 см (предполагается, что лиц и B не могут подозревать, существенные ошибки измерения). Если это кажется слишком гипотетическим, рассмотреть вопрос о взаимосвязи между плотностью МТБЭ и метанола при 25 ° С в верхней части головы. Заменить НАСА лазерного правителей по денситометры, и вы видите, что все не так далеко принесла. Теперь посмотрим на высоту блоков измеряется и B, с погрешностью баров.
результаты не являются очень точными (они находятся в пределах 0,025 см), но они являются точными в том смысле, что за пределами нашей неточность измерительное устройство, Есть никаких других ошибок. Результаты B точны (они находятся в пределах 0,005 см), но они являются неточными с уклоном от 0,5 см. Сценарий B являются именно тем, что для пользователей процесса тренажера. Запрет какой-либо ошибки программирования, результаты точны, в основном ограничивается численного слово компьютера длины и терпимости в сходимости методов, но не обязательно являются точными.
Это легко понять, потому что мы не знаем, насколько хорошо модели и параметров в моделях экстраполированы из регионов, где они были найдены (они базируются в semitheoretical модели в лучшем случае), мы не знаем, как модели были выполнены, мы не знаем, неточности оценки методов, используемых для восполнения недостающих свойств, и, наконец, мы не знаем, как ошибки распространяться из одной части модели к другой.
Таким образом, основные навыки нужно получить при использовании тренажеров это оценить, насколько точны результаты генерируются машиной, и осуществлять здоровый скептицизм, который уравновешивает требований программного обеспечения точности в отношении реальности основе моделей. Как можно идти о обучения этому искусству? Опять же, не существует быстрого и жесткого ответа, но это должны делать выборочные проверки основных свойств, которые могут иметь важное значение для использования модели:
1. Мы повторяем здесь - для большинства химических моделирования процесса, давление насыщенного пара царя. Убедитесь, что он так же хорошо, как это необходимо для получения требуемой точности вашей модели, и что вы понимаете, что, по оценкам тренажера и каким образом.
2. Проверьте чистых компонентов смеси и плотности. Есть ли у вас водной смеси? Превышение объемов будет присутствовать. Являются ли они важны? Это зависит от того, что вы делаете, как вы помните, на примере этилового спирта по объему фракции.
3. Проверьте чистых компонентов и смеси энтальпии и теплоемкости, если вы собираетесь делать каких-либо расчетов, связанных с энергетическим балансам. Мышление о том, подход щепотку точки 0.3C в супероригинальный оптимизирована схема? Если вы используете общий EOS, ваш энтальпий находятся в пределах 15%, так что думать об этом перед тем как задавать много баксов для предлагаемого изменения.
4. Собираетесь ли вы дизайн теплообменников? Это хорошая идея, чтобы проверить свойства транспорта. Существует гораздо меньше работать над этими свойствами, чем на VLE, поэтому убедитесь, что для покрытия основания.
5. Вы проектирования лотков? Перепад давления является важным и поверхностного натяжения играет ключевую роль в перепада давления расчетов. Поверхностное натяжение другое имущество, для которого гораздо меньше работы, чем доступно для VLE, поэтому при проектировании вакуумной системы, будьте осторожны.
6. Есть ли у вас азеотропов? Вы подозреваете, что они могут существовать? Чтобы найти их, прежде чем предлагать изменения, которые нарушают второе начало термодинамики (52, 53).
7. Трейс компоненты не должны быть отмахнуться. Nonidealities крайние при низких концентрациях, а также компоненты ведут себя по-видимому неожиданным образом (метанол в depropanizers, вода в demethanizers, в качестве примеров).
8. Поговорите с людьми. Моделирование в целом и термодинамики, в частности, интеллектуальные упражнения, которые развиваются лучше, если бы обсуждали. Скорее всего, Есть люди в вашей компании, который поможет вам собрать идеи, которые помогут вам создать лучшую модель.
9. Если вы собираетесь создать новый процесс, пытаются взаимодействовать с химиками как можно больше. Когда химики и инженеры-химики работают вместе на ранних этапах проекта, позитивной синергии может случиться. Оптимальный объем знаний, может быть собрана в короткие сроки, опираясь на сильные стороны обеих дисциплин.
10. Обратитесь к поставщику процесса моделирования и узнать о наличии справочной информации, которые могут быть полезными для установления критериев надежности важной частью вашего процесса.
11. Будьте осторожны, используя оцениваемых параметров и параметров взаимодействия, когда альтернативы процесса отбора. Вы можете потратить много времени переработки предложение, которое является термодинамически невозможно, или экран из решения, которое является действительным. Если решение выглядит многообещающим, но поддержки термодинамических фоне вызывает сомнения, получить экспериментальные данные, если экономическое значение новых или изменение процесса гарантирует интерес.
12. Моделирование является одним из средств, бунт конца, независимо от того, сколько усилий вы положили в модели. Однажды, после окончания большой имитационной модели с несколькими сотнями оперативной группы, один из нас пришлось провести несколько часов крепления модели, так как утечки воздуха в оборудование не были приняты во внимание (этот процесс многих единиц оборудования, в вакууме). Эта модель была хорошая с термодинамической точки зрения, но без утечек, это не процесс, мы были заинтересовать
13. Сразу видим завода, нажмите оборудования, получить ощущение того, что жарко, что холодная и т.д. Завод персонала, как правило, полезны, и они знают, как ведут себя вещи. Их понимание и знание моделирования могут образовывать прочную связь для решения проблем.
Простой модели, хорошо понимают это более полезно, чем сложная модель мало изучены. Это так просто. Независимо от того, какие теоретические сложности и маркетинг реклама, если вы не понимаете основы вашей модели, вы при условии веры, а не науки.
Полезные ссылки
Полезные обзоры по физической собственности потребностей для промышленных применений можно найти в Кокс (54) и Лайлс (55). Экономический эффект исследования, касающиеся физических свойств в работе предприятия можно найти в Эллиот и др., (56), Zudkevich (57), и Мурти и Zudkevitch (58). Одним из немногих исследований, которые на самом деле имена процесс тренажеров и их относительной эффективности для VLE расчетов по Бенсо и Bertucco (59). Деван и Мур (60) представить исчерпывающий обзор физической собственности данных ресурсов, которые могут спасти вас совсем немного беготня. Матиас и др.. (61) предлагает всеобъемлющий обзор расчетов EOS внутри процесса тренажеров. Матиас и Клоц (62) дают хороший обзор термодинамических моделей и их следует рассматривать в сочетании с настоящей статьей. Полезные указатели могут быть найдены в документе Карлсона (63).
Наконец, мы настоятельно рекомендуем статьи Соаве в (64), как пример того, как подойти к физического моделирования собственности в целом. Его ясное изложение о том, как можно преобразовать простые EOS, добавив исправления здесь и там до промышленного класса EOS получают проницательные и удовольствие читать.
Эффект Фейнмана
Таким образом, мы подошли к концу этой серии. Может быть, это немного разочаровывает, что мы не написать полностью исчерпывающий перечень тестов и контрольных точек, а также сократить при условии рецепт. В честности, как бы ни полного списка мы будем писать, мы можем гарантировать, что мы могли нарушить его.
термодинамика Химическая технология представляет собой не набор простых правил и рецептов, а скорее, интеллектуальной основой для рассуждений. Независимо от того, насколько хорошо упакованы и проданы, применение термодинамики для принятия решений о химических процессах, является интеллектуальное упражнение, который несет все бремя мышления и удовольствия хорошо сыграл шахматную игру. Красота обычных моделей мы должны играть, когда моделирование процессов является то, что они достаточно просты для любого определяется инженером-химиком, чтобы понять, они semitheoretical до того, что они выполняют некоторые физические вкус, и, глядя на их физическую основу, они могут быть модифицировать и распространяется на модели больше процессов, чем их создатели оригинальной снились.
Может показаться, мы предлагаем этот процесс тренажеры не являются надежными. Вовсе нет - компании моделирование процессов превратили тренажеры экспертов средства для настольных приборов, используемых практически все инженеры химических веществ. То, что мы предлагаем, чтобы решить проблемы симуляторы слишком сложны и взаимосвязаны, чтобы считаться полностью решенной и закрытые вопросы. Отнюдь нет, проблемы, как правило, открыты, и всегда есть возможности для улучшения результатов можно было бы получить от оригинальной упаковке, потому что вы знаете, проблема под рукой гораздо лучше, чем разработчики программного обеспечения, и вы сможете лучше , более надежные результаты, если вы потратите время, чтобы узнать немного науки и использовать его.
Мы дадим Вам несколько слов из физик Ричард Фейнман (65), которые описывают его участия в расследовании катастрофы "Челленджер". Фейнман был очень дорог для нас показатель, который представлял из лучших в честности и порядочности, связанных с наукой. Его вниз toearth взгляд на мир, чтобы решать сложные задачи и не-держит давности отношение к учрежденный "реальность" является постоянным источником вдохновения для нас, как для решения реальных проблем. Если заменить некоторые слова снизу "точки росы" или "стоков композиция" вы увидите, как много власти - и ответственность - едут на ваших руках.
"Был никоим образом, без полного понимания, что можно есть уверенность, что условия в следующий раз может и не привести эрозии три раза более тяжелым, чем в прошлый раз. Тем не менее, чиновники обманули себя, думая, они такого понимания и доверия, несмотря на своеобразной вариации от случая к случаю. математической модели было сделано для расчета эрозии. Это была модель, основанная не на физической, а на понимание эмпирических установки кривой. В частности, предполагалось, что поток горячего газа, падал на O-кольцо материала , а жара была определена в момент торможения (до сих пор в разумные физические, термодинамические законы). Но, чтобы определить, сколько резиновые эрозии, предполагалось, что эрозия разнообразны, как и 0,58 власти тепла, с 0,58 определяется в ближайшей нужным. Во всяком случае, изменить некоторые другие номера, было установлено, что модели, согласованной с эрозией (на глубину до 1-третьих радиус кольца). Существует ничто так не так с этим анализ как верить ответ! неопределенности появляются везде в этой модели. Насколько сильно газовый поток может быть непредсказуемо, оно зависит от отверстия образуются в замазкой. Blowby показало, что кольцо может завершиться неудачно, хотя она была только частично подорвано.
Эмпирическая формула как известно, был неопределенным, на кривой не пошел прямо через очень элементов данных в которой он установлен. Существовал облако точек, некоторые в два раза выше, некоторые в два раза ниже установлены кривой, поэтому эрозий вдвое выше, чем предсказано были разумными от этого дело в одиночку. Подобные неопределенности окружили другие константы в формуле, и так далее, и так далее. При использовании математической модели особое внимание должно быть уделено неопределенности в модели. "[Курсив добавил авторами.].
Р. Агарвал, исполнительный вице-президент Виртуальный материалы Групп Инкорпорейтед, Калгари, провинция Альберта, Канада (Телефон: (604) 253-9473, факс: (413) 556-2730; E-mail: Rajeev @ Virtua [Materials.com).
Я. Л. является вице-президентом, развитие виртуальных материалы Group, Inc Калгари, провинция Альберта, Канада (Телефон: (403) 288-3587, факс: (520) 222-4943; Email: <A HREF = "mailto: YauKun @ VirtualMaterials.com "> <YauKun@VirtualMaterials.com />).
0. SANTOLLANI является президентом Виртуальный материалы Group, Inc Калгари, провинция Альберта, Канада (Телефон: (403) 241-8018; Efax / eVoice: (Бу) 854-3804, E-почта: <A HREF = "mailto: Оскар @ virtualmaterials.com "> <oscar@virtualmaterials.com />; сайте: <a target="_blank" href="http://www.virtualmaterials.com" <rel="nofollow"> www.virtualmaterials.com / >).
М. SATYRO является техническим директором Виртуальный материалы Group, Inc Калгари, провинция Альберта, Канада (Телефон: (403) 241-3929, факс: (403) 241-3929; Email: <A HREF = "mailto: марка @ virtualmaterials. ком "> <marco@virtualmaterials.com />).
А. VIELER главы моделирующая техника, Krimpen, Нидерланды (Телефон: (31180550555, факс: 3118055022o; Электронная почта: <a href="mailto:andrewvieler@compuserve.com"> andrewvieler@compuserve.com </ A>).
