Разработка системы идентификации параметров моделей растворов



Скачать 27.52 Kb.
Дата25.07.2014
Размер27.52 Kb.
ТипЗадача
М.С. МИТРОФАНОВ

Научный руководитель – А.Д. МОДЯЕВ, д.т.н., профессор


Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ»
РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ

ПАРАМЕТРОВ МОДЕЛЕЙ РАСТВОРОВ
Разработана автоматизированная система идентификации параметров моделей растворов и долговременного хранения данных на примере химических систем, проявляющих положительные отклонения от закона Рауля.
В теории растворов в настоящее время известно большое количество моделей, уравнения которых позволяют моделировать термодинамические свойства. Уравнения этих моделей содержат большое число эмпирических параметров. Это создает существенные трудности при идентификации этих параметров и проверке их согласованности с данными, получаемыми различными методами исследования.

Задача идентификации параметров математических моделей сводится к задаче оптимизации. Исследования различных химических систем показали, что функции невязки, которые предполагается минимизировать, содержат несколько локальных экстремумов. Таким образом, анализ моделей с помощью математических пакетов сильно затруднен.

В работе представлена автоматизированная система, предназначенная для обработки экспериментальных данных и долговременного хранения результатов. Задача идентификации решается системой как задача глобальной оптимизации с помощью метода мультистарта. Система состоит из базы данных и приложения-клиента, с помощью которого решаются следующие задачи: извлечение и добавление информации, содержащейся в базе данных; решение задачи параметрической идентификации моделей; математическое моделирование экспериментальных данных.

Были идентифицированы параметры моделей, давление насыщенного пара над раствором для полностью смешиваемых бинарных систем алкилгалогенид – алифатический спирт во всей области составов по экспериментальным данным работ [1,2]. Для всех изученных систем получены решения, описывающие экспериментальные данные с относительной погрешностью, не превышающей 3%. Во всех системах погрешность моделирования оказалась заметно ниже при выборе в качестве растворителя алкилгалогенида. Установлено, что при использовании параметров модели, найденных по давлению пара, с высокой точностью описываются данные по концентрационным зависимостям избыточных молярных энергий Гиббса GE.

По данным, представленным в работе [3], была произведена идентификация параметров моделей, описывающих давление пара над раствором в слабо ассоциированной системе уксусная кислота – пропилацетат. Относительная погрешность составила 1%.

В качестве средства разработки был выбран язык программирования Python, представляющий собой высокоуровневый интерпретируемый язык программирования. Недостаток языка - сравнительно низкое быстродействие, - который свойственен интерпретируемым языкам программирования, компенсируется за счет наличия специализированных дополнений NumPy и SciPy, специально предназначенных для проведения научных вычислений.

Это позволяет достигать быстродействия, сопоставимого с программным кодом, написанным на языке С. Так, например, в системе для поиска локального минимума использовался метод Ньютона-Рафсона, реализованный на языке Фортран и входящий в библиотеку SciPy.

К достоинствам языка Python следует отнести его свободное распространение и наличие библиотеки PyQt, осуществляющей работу с Qt –мощным кроссплатформенным средством разработки. Qt включает в себя все основные классы, которые могут потребоваться при разработке прикладного ПО, начиная от элементов графического интерфейса и заканчивая классами для работы с сетью, базами данных и XML.

В качестве СУБД выбрана свободно распространяемая СУБД SQLite. Таким образом, программная реализация системы выполнена на современных свободно распространяемых средствах с открытым кодом, удовлетворяющих всем требованиям, поставленным при разработке.



Работа выполнена при финансовой поддержке ФЦП «Кадры инновационной России» (Государственный контракт № П2274).
Список литературы


  1. S. Martınez, R. Garriga, P. Perez, M. Gracia // J. Chem. Eng. Data 2001, 46, 535-540

  2. R. Garriga, S. Martınez, P. Perez, M. Gracia // J. Chem. Eng. Data 2002, 47, 322-328

  3. Dongfu Fan, Jinlong Li, Jibin Shi, Changjun Peng, Honglai Liu, Ying Hu, and Patrice Paricaud // J. Chem. Eng. Data 2011, 56, 1323–1329

Похожие:

Разработка системы идентификации параметров моделей растворов iconЛабораторная работа № Приготовление растворов заданного количественного состава. Определение концентрации растворов титрованием
Дисперсные системы. Место растворов среди других дисперсных систем. Гомогенные и гетерогенные дисперсные системы. Истинные и коллоидные...
Разработка системы идентификации параметров моделей растворов iconПрямой и непрерывный алгоритмы муравьиной колонии для идентификации параметров нечетких моделей
Рассматривается нечеткая модель типа синглтон, i-ое правило в которой имеет следующий вид
Разработка системы идентификации параметров моделей растворов iconЛабораторная работа №1 «Структурное моделирование сердечно-сосудистой системы»
Цель работы: изучение концептуальных моделей в виде блок-схем; изучение принципа множественности моделей на примере моделирования...
Разработка системы идентификации параметров моделей растворов iconЛабораторная работа № «Разработка имитационной модели системы управления запасами»
В качестве методологической основы построения моделей используется объектно-ориентированный подход к анализу систем и разработке...
Разработка системы идентификации параметров моделей растворов iconА. Б. Гончаренко, В. Т. Жуков Анализ двух моделей движения населения
Для определения параметров моделей ставятся задачи минимизации нелинейных функционалов. Обсуждаются вычислительные трудности решения...
Разработка системы идентификации параметров моделей растворов iconОпределение интегральных параметров состава растворов фотометрическим методом
Перечисленным требованиям соответствуют фотометрические анализаторы. В последнее время наша компания сосредоточила усилия на разработке...
Разработка системы идентификации параметров моделей растворов iconПримеры методик и моделей классификации и идентификации объектов, применяемых в электроэнергетике Москва 2007
Примеры методик и моделей классификации и идентификации объектов, применяемых в электроэнергетике
Разработка системы идентификации параметров моделей растворов iconОпределение начальных параметров орбиты кометы Гершель-Риголле 1
Например, задачи идентификации и исследования эволюции движения объектов. Один из способов, который в ряде случаев дает возможность...
Разработка системы идентификации параметров моделей растворов iconП. В. Пикинеров, Т. А. Шмелева идентификация параметров гидрохимической модели нефтезагрязненности дна водотока
Рассмотрены вопросы идентификации параметров модели донных отложений на основе разнотемповой схемы измерений состояния дна и водной...
Разработка системы идентификации параметров моделей растворов iconАнализ противоречий теорий речеобразования и слуха с позиции идентификации информационных параметров и характеристик сигналов маскирования речи
Фактам экспериментальных исследований. Определена научно – техническая проблема, суть которой заключается в противоречии между существующими...
Разместите кнопку на своём сайте:
ru.convdocs.org


База данных защищена авторским правом ©ru.convdocs.org 2016
обратиться к администрации
ru.convdocs.org