Общий подход к оценке точности методов молекулярной реконструкции сложных смесей

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

В работе обобщен ряд методов молекулярной реконструкции и предложен общий подход к определению надежности реконструированного состава, учитывающий точность измерений. Рассматриваемая процедура оценивает ковариационную матрицу параметров модели на основе матрицы производных расчетных свойств по параметрам модели и ковариационной матрицы измерений, что позволяет определить диапазон, в котором могут варьироваться концентрации компонентов, не противореча имеющимся экспериментальным данным. Представленная процедура достаточно проста в применении при вычислении производных с использованием прямого автоматического дифференцирования.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Н. А. Глазов

ФГБУН Институт катализа им. Г.К. Борескова СО РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: glazov@catalysis.ru
Россия, просп. Акад. Лаврентьева, 5, Новосибирск, 630090

А. Н. Загоруйко

ФГБУН Институт катализа им. Г.К. Борескова СО РАН

Email: glazov@catalysis.ru
Россия, просп. Акад. Лаврентьева, 5, Новосибирск, 630090

Список литературы

  1. Зайнуллин Р.З., Коледина К.Ф., Губайдуллин И.М., Ахметов А.Ф., Коледин С.Н. // Кинетика и катализ. 2020. Т. 61. № 4. С. 550. (Zaynullin R.Z., Koledina K.F., Gubaydullin I.M., Ahmetov A.F., Koledin S.N. Kinetic Model of Catalytic Gasoline Reforming with Consideration for Changes in the Reaction Volume and Thermodynamic Parameters // Kinet. Catal. 2020. V. 61. P. 613. https://doi.org/10.1134/S002315842004014X)
  2. Заварухин С.Г., Яковлев В.А. // Кинетика и катализ. 2021. Т. 62. № 5 С. 647. (Zavarukhin S.G., Yakovlev V.A. Mathematical Modeling of the Nonisothermal Pyrolysis of Sorghum Biomass Based on a Three-Component Kinetic Model // Kinet. Catal. 2021. V. 62. P. 688. https://doi.org/10.1134/S0023158421050128)
  3. Zagoruiko A.N., Belyi A.S., Smolikov M.D, Noskov A.S. // Catal. Today. 2014. V. 220–222. P. 168.
  4. Temkin O.N., Zeigarnik A.V., Kuzmin A.E., Bruk L.G., Slivinskii E.V. // Russ. Chem. Bull. 2002. V. 51. № 1. Р. 1.
  5. Ren Y., Liao Z., Sun J., Jiang B., Wang J., Yang Y., Wu Q. // Chem. Eng. 2019. V. 257. P.761.
  6. Hudebine D., Verstraete J.J. // Oil Gas Sci. Technol. 2011. V. 66. № 3. P. 437.
  7. Neurock M., Libanati C., Nigam A., Klein M.T. // Chem. Eng. Sci. 1990. V. 45. № 8. P. 2083.
  8. Neurock M., Nigam A., Trauth D., Klein M.T. // Chem. Eng. Sci. 1994. V. 49. № 24. P. 4153.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Зависимость расчетной средней молекулярной массы от параметра модели: широкий диапазон молекул масс отвечает узкому диапазону параметров (а) и узкий диапазон молекулярных масс отвечает широкому диапазону параметров (б).

Скачать (20KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Зависимость погрешности находимого параметра от значения параметра.

Скачать (12KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Зависимость средней абсолютной ошибки определения концентрации от параметра модели.

Скачать (12KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Зависимость расчетной молекулярной массы смеси в зависимости от значения параметра модели для точных и неточных ограничений.

Скачать (19KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Средняя молекулярная масса (а) и массовая доля углерода (б) смеси в зависимости от параметров модели.

Скачать (29KB)
Метаданные
7. Рис. 6. Зависимость логарифма среднеквадратичного отклонения среднего (а) и дисперсии (б) в зависимости от истинных параметров модели.

Скачать (36KB)
Метаданные
8. Рис. 7. Зависимость логарифма среднеквадратичного отклонения среднего (a), дисперсии (б) и коэффициент корреляции (в).

Скачать (28KB)
Метаданные