Главная Коллекция "Revolution" Производство и технологии Математическая модель ректификационной колоны

Математическая модель ректификационной колоны

Моделирование при исследовании технологических процессов и проектировании производств. Статическая модель ректификационной колоны. Регрессионный и корреляционный анализ. Множественная корреляция. Оптимизация технологического процесса методом сканирования.

Рубрика Производство и технологии
Вид контрольная работа
Язык русский
Дата добавления 09.03.2021
Размер файла 794,4 K
рефераты на заказ со скидкой

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Министерство науки и образования Российской Федерации

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования

Волгоградский государственный технический университет

Кафедра «Процессы и аппараты химических и пищевых производств»

Контрольная работа

по дисциплине «Моделирование химико-технологических процессов»

на тему «Математическая модель ректификационной колоны»

Выполнил: ст.гр.ТВБ-485

Трифонов В.С.

Проверил: доц. каф. ПАХПП

Яблонский В.О.

Волгоград 2020

Содержание

анализ модель ректификационная колонна технологический

Введение

1. Составление статической модели объекта

2. Регрессионный и корреляционный анализ

3. Множественная корреляция

4. Оптимизация технологического процесса методом сканирования

Список использованной литературы

Введение

Особенностью современных процессов химической технологии, протекающих с высокими скоростями при высоких температурах и давлениях в многофазных системах, является их сложность. Эта сложность проявляется в значительном числе и многообразии параметров, определяющих течение процессов, в большом числе внутренних связей между параметрами, в их взаимном влиянии, причем изменение одного параметра вызывает нелинейное изменение других параметров. На процесс накладываются возмущения, статистически распределенные во времени.

Огромное значение имеет моделирование при исследовании химико-технологических процессов и проектировании химических производств. При этом под моделированием понимают метод исследования химико-технологических процессов на моделях, отличающихся от объектов моделирования (натуры), в основном, масштабом. Моделирование можно осуществлять двумя основными методами - методом обобщенных переменных, или методом теории подобия (физическое моделирование), и методом численного эксперимента (математическое моделирование). Принципиального различия между этими методами нет, поскольку оба они в большей или меньшей степени основаны на экспериментальных данных и различаются лишь подходом к их обработке и анализу. Однако следует оговориться: опыт, будучи основой всякого исследования, поставляет в то же время исходные данные и для математического моделирования, т. е. математическое моделирование по существу является одним из методов физического моделирования и составляет с ним единую систему исследования объектов познания.

В каждом реальном процессе параметры в силу различных причин не остаются постоянными, причем они могут меняться в довольно широком диапазоне. Поэтому необходимо проводить анализ функционирования смоделированного процесса при изменении различных параметров.

1. Составление статической модели объекта

Изобразим процесс ректификации в следующем виде[1]:

Входные параметры:

F - расход питания;

Тпит. - температура питания;

Р - давление в колонне;

Тв - температура верха колонны;

Тн - температура низа колонны;

Qор. - расход на орошение.

Выходные параметры:

Qвых. - выход продукта.

Постоянные величины процесса:

N - число тарелок;

D - диаметр колонны;

Н - высота колонны.

Выберем основные технологические параметры объекта. Для этого необходимо произвести сбор статистического материала в режиме нормальной эксплуатации объекта (пассивный эксперимент).

2. Регрессионный и корреляционный анализ

Рассмотрим зависимость выхода продукта Qвых от расхода загрузки F. Для этого воспользуемся статистическим материалом, представленным в табл. 1.

Таблица 1 - Эмпирическая зависимость выхода продукта Qвых от расхода загрузки F

№

F, (м3/час)

Qвых., (м3/час)

№

F, (м3/час)

Qвых., (м3/час)

1

193

99

31

170

87

2

237

115

32

174

93

3

213

99

33

243

125

4

193

85

34

230

119

5

204

105

35

119

68

6

177

85

36

205

109

7

194

117

37

139

70

8

199

110

38

144

65

9

171

89

39

133

65

10

174

95

40

225

111

11

223

122

41

226

129

12

214

120

42

155

78

13

200

100

43

156

88

14

240

118

44

180

103

15

214

115

45

177

107

16

205

107

46

187

113

17

190

100

47

187

93

18

193

97

48

188

92

19

245

120

49

246

162

20

233

116

50

174

77

21

216

106

51

134

86

22

227

109

52

189

114

23

231

116

53

205

105

24

193

98

54

195

118

25

191

118

55

200

111

26

176

90

56

175

79

27

180

95

57

233

116

28

215

102

58

236

106

29

145

77

59

237

109

30

154

80

60

231

117

Для определения вида уравнения регрессии построим эмпирическую линию регрессии по данным табл.1.

Рисунок 1 - Линейная зависимость выхода продукта Qвых от расхода загрузки F, определенная с помощью средств MATHCAD

Эмпирическая линия регрессии показывает, что функцию целесообразно искать в виде прямой:

Требуется определить по методу наименьших квадратов коэффициенты линейного уравнения регрессии по выборке объемом N=60.

Система нормальных уравнений для этого случая имеет вид[2]:

или

Коэффициенты b0, b1 легко найти в этом случае с помощью пределителей[2]:

Коэффициент b0 проще найти по известному b1 из первого уравнения системы:

где y, x - средние значения y, x.

Последнее уравнение показывает, что между коэффициентами b0 и b1 существует корреляционная зависимость. В нашем случае:

b0=8.35; b1=0.5

Искомое уравнение регрессии:

Qвых. = 8.35 + 0.5F

Для оценки линейной связи вычисляется выборочный коэффициент корреляции[2]:

или

Для данного случая выборочный коэффициент корреляции r = 0.858. Т.к. коэффициент корреляции принадлежит интервалу [0,75-1], то данный входной параметр влияет на выходной и его следует учитывать в уравнении множественной корреляции.

Рассмотрим зависимость выхода продукта Qвых от температуры загрузки Тпит. Для этого воспользуемся статистическим материалом, представленным в таблице 2.

Таблица 2 - Эмпирическая зависимость выхода продукта Qвых от температуры загрузки Тпит

№

Тпит, (0С)

Qвых., (м3/час)

№

Тпит, (0С)

Qвых., (м3/час)

1

82

99

31

75

87

2

82

115

32

80

93

3

81

99

33

84

125

4

81

85

34

82

119

5

82

105

35

74

68

6

79

85

36

81

109

7

81

117

37

75

70

8

81

110

38

73

65

9

81

89

39

71

65

10

77

95

40

81

111

11

84

122

41

80

129

12

84

120

42

76

78

13

83

100

43

77

88

14

83

118

44

80

103

15

82

115

45

83

107

16

81

107

46

84

113

17

83

100

47

80

93

18

80

97

48

78

92

19

84

120

49

89

162

20

87

116

50

77

77

21

86

106

51

77

86

22

88

109

52

77

114

23

85

116

53

73

105

24

81

98

54

79

118

25

82

118

55

79

111

26

78

90

56

70

79

27

79

95

57

87

116

28

82

102

58

86

106

29

78

77

59

88

109

30

80

80

60

85

117

Для определения вида уравнения регрессии построим эмпирическую линию регрессии по данным табл.2.

Рисунок 2 - Линейная зависимость выхода продукта Qвых от температуры загрузки Тпит , определенная с помощью средств MATHCAD

Для полученной линии регрессии уравнение регрессии выглядит следующим образом:

Требуется определить по методу наименьших квадратов коэффициенты линейного уравнения регрессии по выборке объемом N=60.

В нашем случае:

b0=9.65; b1=1.13

Искомое уравнение регрессии:

Qвых. = 9.65 + 1.13Тпит

Для данного случая выборочный коэффициент корреляции r = 0.198Т.к. коэффициент корреляции не принадлежит интервалу [0,75-1], то данный входной параметр не влияет на выходной и его не следует учитывать в уравнении множественной корреляции.

Рассмотрим зависимость выхода продукта Qвых от температуры верха колонны Тв. Для этого воспользуемся статистическим материалом, представленным в таблице 3.

Таблица 3 - Эмпирическая зависимость выхода продукта Qвых от температуры верха колонны Тв

№

Тв, (0С)

Qвых., (м3/час)

№

Тв, (0С)

Qвых., (м3/час)

1

55

99

31

50

87

2

55

115

32

52

93

3

55

99

33

56

125

4

52

85

34

56

119

5

55

105

35

40

68

6

51

85

36

57

109

7

55

117

37

50

70

8

55

110

38

40

65

9

51

89

39

43

65

10

53

95

40

56

111

11

55

122

41

55

129

12

55

120

42

52

78

13

54

100

43

53

88

14

55

118

44

55

103

15

56

115

45

56

107

16

56

107

46

56

113

17

55

100

47

53

93

18

54

97

48

54

92

19

56

120

49

62

162

20

56

116

50

51

77

21

55

106

51

42

86

22

55

109

52

51

114

23

55

116

53

55

105

24

53

98

54

54

118

25

57

118

55

54

111

26

51

90

56

51

79

27

50

95

57

56

116

28

50

102

58

55

106

29

50

77

59

55

109

30

50

80

60

55

117

Для определения вида уравнения регрессии построим эмпирическую линию регрессии по данным табл.3.

Рисунок 3 - Линейная зависимость выхода продукта Qвых от температуры верха колонны Тв , определенная с помощью средств MATHCAD

Эмпирическая линия регрессии показывает, что функцию целесообразно искать в виде прямой:

Требуется определить по методу наименьших квадратов коэффициенты линейного уравнения регрессии по выборке объемом N=60.

В нашем случае:

b0=-118.45; b1=4.13

Искомое уравнение регрессии:

Qвых. = -118.45 + 4.13Тв

Для данного случая выборочный коэффициент корреляции r = 0.848. Т.к. коэффициент корреляции принадлежит интервалу [0,75-1], то данный входной параметр влияет на выходной и его следует учитывать в уравнении множественной корреляции.

Рассмотрим зависимость выхода продукта Qвых от температуры низа колонны Тн. Для этого воспользуемся статистическим материалом, представленным в таблице 4.

Таблица 4 - Эмпирическая зависимость выхода продукта Qвых от температуры низа колонны Тн

№

Тн, (0С)

Qвых., (м3/час)

№

Тн, (0С)

Qвых., (м3/час)

1

105

99

31

96

87

2

112

115

32

98

93

3

109

99

33

114

125

4

98

85

34

114

119

5

110

105

35

88

68

6

101

85

36

115

109

7

111

117

37

91

70

8

111

110

38

89

65

9

103

89

39

89

65

10

105

95

40

109

111

11

114

122

41

115

129

12

111

120

42

97

78

13

109

100

43

102

88

14

109

118

44

107

103

15

110

115

45

111

107

16

111

107

46

108

113

17

101

100

47

105

93

18

103

97

48

107

92

19

108

120

49

100

162

20

113

116

50

95

77

21

112

106

51

69

86

22

110

109

52

110

114

23

112

116

53

104

105

24

106

98

54

102

118

25

113

118

55

102

111

26

104

90

56

99

79

27

107

95

57

113

116

28

109

102

58

112

106

29

89

77

59

114

109

30

100

80

60

112

117

Для определения вида уравнения регрессии построим эмпирическую линию регрессии по данным табл.4.

Рисунок 4 - Линейная зависимость выхода продукта Qвых от температуры низа колонны Тн , определенная с помощью средств MATHCAD

Эмпирическая линия регрессии показывает, что функцию целесообразно искать в виде прямой:

Требуется определить по методу наименьших квадратов коэффициенты линейного уравнения регрессии по выборке объемом N=60.

В нашем случае:

b0=-70.36; b1=1.63

Искомое уравнение регрессии:

Qвых. = -6.946 + 0.162Тн

Для данного случая выборочный коэффициент корреляции r = 0.76 т.к. коэффициент корреляции принадлежит интервалу [0,75-1], то данный входной параметр влияет на выходной и его следует учитывать в уравнении множественной корреляции.

Рассмотрим зависимость выхода продукта Qвых от давления колонны Р. Для этого воспользуемся статистическим материалом, представленным в таблице

Таблица 5 - Эмпирическая зависимость выхода продукта Qвых от давления колонны Р

№

Р, (кг/см2)

Qвых., (м3/час)

№

Р, (кг/см2)

Qвых., (м3/час)

1

5.3

99

31

5.35

87

2

5.31

115

32

5.35

93

3

5.31

99

33

5.35

125

4

5.31

85

34

5.35

119

5

5.34

105

35

5.35

68

6

5.41

85

36

5.35

109

7

5.41

117

37

5.35

70

8

5.41

110

38

5.35

65

9

5.37

89

39

5.35

65

10

5.36

95

40

5.35

111

11

5.37

122

41

5.39

129

12

5.36

120

42

5.36

78

13

5.35

100

43

5.37

88

14

5.35

118

44

5.35

103

15

5.35

115

45

5.35

107

16

5.35

107

46

5.35

113

17

5.35

100

47

5.35

93

18

5.35

97

48

5.35

92

19

5.36

120

49

5.37

162

20

5.36

116

50

5.31

77

21

5.36

106

51

5.45

86

22

5.36

109

52

5.45

114

23

5.36

116

53

5.47

105

24

5.33

98

54

5.45

118

25

5.35

118

55

5.47

111

26

5.36

90

56

5.46

79

27

5.35

95

57

5.36

116

28

5.35

102

58

5.36

106

29

5.35

77

59

5.36

109

30

5.36

80

60

5.36

117

Для определения вида уравнения регрессии построим эмпирическую линию регрессии по данным табл.5.

Рисунок 5 - Линейная зависимость выхода продукта Qвых от давления в колонне Р , определенная с помощью средств MATHCAD

Для полученной линии регрессии уравнение регрессии выглядит следующим образом:

Требуется определить по методу наименьших квадратов коэффициенты линейного уравнения регрессии по выборке объемом N=60.

В нашем случае:

b0=-87.19; b1=35.19

Искомое уравнение регрессии:

Qвых. = -87.19 + 35.19P

Для данного случая выборочный коэффициент корреляции r = 0.072. Т.к. коэффициент корреляции не принадлежит интервалу [0,75-1], то данный входной параметр не влияет на выходной и его не следует учитывать в уравнении множественной корреляции.

Рассмотрим зависимость выхода продукта Qвых от расхода на орошение Qор.. Для этого воспользуемся статистическим материалом, представленным в таблице.

Таблица 6 - Экспериментальная зависимость выхода продукта Qвых от расхода на орошение Qор

№

Qор, (т/час)

Qвых., (м3/час)

№

Qор, (т/час)

Qвых., (м3/час)

1

200

99

31

221

87

2

199

115

32

222

93

3

200

99

33

199

125

4

199

85

34

199

119

5

200

105

35

200

68

6

203

85

36

199

109

7

198

117

37

200

70

8

198

110

38

200

65

9

201

89

39

199

65

10

200

95

40

200

111

11

200

122

41

200

129

12

213

120

42

200

78

13

214

100

43

200

88

14

214

118

44

200

103

15

214

115

45

199

107

16

214

107

46

200

113

17

203

100

47

200

93

18

200

97

48

200

92

19

200

120

49

169

162

20

200

116

50

188

77

21

200

106

51

201

86

22

202

109

52

190

114

23

200

116

53

193

105

24

200

98

54

230

118

25

207

118

55

240

111

26

188

90

56

240

79

27

211

95

57

200

116

28

210

102

58

200

106

29

212

77

59

200

109

30

222

80

60

200

117

Для определения вида уравнения регрессии построим эмпирическую линию регрессии по данным табл.6.

Рисунок 6 - Линейная зависимость выхода продукта Qвых от расхода на орошение Qор , определенная с помощью средств MATHCAD

Для полученной линии регрессии уравнение регрессии выглядит следующим образом:

Требуется определить по методу наименьших квадратов коэффициенты линейного уравнения регрессии по выборке объемом N=60.

В нашем случае:

b0=89.47; b1=0.061

Искомое уравнение регрессии:

Qвых. = 89.47 - 0.061 Qор

Для данного случая выборочный коэффициент корреляции r = 0.033. Т.к. коэффициент корреляции не принадлежит интервалу [0,75-1], то данный входной параметр не влияет на выходной и его не следует учитывать в уравнении множественной корреляции.

3. Множественная корреляция

Если необходимо исследовать корреляционную связь между многими величинами, то пользуются уравнением множественной регрессии[3]:

Здесь мы имеем дело уже не с линией регрессии, а с поверхностью регрессии при к=2 и с гиперповерхностью при к>2. Эту поверхность называют поверхностью отклика. При построении поверхности отклика на координатных осях факторного пространства откладывают численные значения параметров (факторов). Исходный статистический материал представляют в виде таблицы.

Прежде всего, переходят от натурального масштаба к новому, проводя нормировку всех значений случайных величин по формулам[3]:

где yi , x1i , x2i - нормированные значения соответствующих факторов;

y, x1i, x2i - средние значения факторов;

s у, s х1, s х2 - среднеквадратичные отклонения.

Исходный статистический материал представляется в новом масштабе.

Выборочный коэффициент корреляции при этом равен:

Вычисленный по формуле коэффициент корреляции равен коэффициенту корреляции между переменными, выраженными в натуральном масштабе rxy*. Уравнение регрессии между нормированными переменными не имеет свободного члена и принимает вид:

Коэффициенты этого уравнения находятся из условия:

Условия минимума функции S определяются так же, как и в случае зависимости от одной переменной:

Система нормальных уравнений имеет вид[3]:

Умножим левую и правую части уравнений на 1/(N-1). В результате при каждом коэффициенте аj получается выборочный коэффициент корреляции r*. Принимая во внимание

получаем систему нормальных уравнений

Решив эту систему, рассчитывают коэффициент множественной корреляции R:

Коэффициент множественной корреляции служит показателем силы связи и в случае множественной регрессии 0<R<1.

Для практического использования уравнения необходимо перейти к натуральному масштабу по формулам[3]:

Выведем уравнение множественной корреляции, используя статистический материал, представленный в таблицах 1,3,4.

Найдем средние значения параметров:

Найдем среднеквадратичные отклонения:

Выборочные коэффициенты корреляции при этом равны:

Найдем неизвестные коэффициенты уравнения множественной корреляции:

Коэффициент множественной корреляции равен:

Перейдем к натуральному масштабу по формулам:

Искомое уравнение множественной корреляции :

4. Оптимизация технологического процесса методом сканирования

Целевая функция для колонны имеет вид:

Для определения максимального выхода дебутанизированной ШФЛУ необходимо определить оптимальные значения параметров, наиболее влияющих на процесс[4]. В данном случае это: загрузка сырья на колонну, температура верха колонны, температура низа колонны. Исходя из статистических данных определяем интервалы возможного варьирования этих параметров:

єС

єС

м3/час

Критерий оптимальности - максимальный расход дебутанизированной ШФЛУ (минимальный расход дебутанизированной ШФЛУ равен 70 м3/час).

Program S;

Uses crt;

const

Fmin=190; Tvmin=40; Tnmin=69; Qvmin=70;

var

F,Tv,Tn,Qv,n,Fo,Tvo,Tno,Qvo:real;

begin

clrscr;

write('vvedite n=');

read(n);

clrscr;

F:=Fmin; Tv:=Tvmin; Tn:=Tnmin; Qv:=Qvmin;

while F<=250 do begin

while Tv<=57 do begin

while Tn<=115 do begin

Qvo:=-5.672+0.141*Tv+0.017*Tn+0.328*F;

if Qvo>Qv then begin Qv:=Qvo;

Fo:=F; Tvo:=Tv; Tno:=Tn; end;

Tn:=Tn+n;

end;

Tn:=Tnmin;

Tv:=Tv+n;

end;

Tv:=Tvmin;

F:=F+n;

end;

writeln('max pacxog vblxoga Qv=',Qv:7:2);

writeln('pacxog zagryzku F=',Fo:5:6);

Writeln('temperatyra niza Tn=',Tno:5:6);

writeln ('temperatyra verxa Tv=',Tvo:5:6);

repeat

until keypressed;

end.

По результатам вычислений программа показала, что наиболее оптимальные значения параметров достигаются при шаге n=0.25.

Максимальный расход на выходе Qmax=86.32 м3/час, при:

- температуре верха Tв=57 єС,

- температуре низа Tн=115 єС,

- загрузка сырья F=250 м3/час.

Список использованной литературы

1. Кузнецов А.А., Кагерманов С.М., Судаков Е.Н. Расчеты процессов и аппаратов нефтеперерабатывающей промышленности. - Л.: Химия, 1974. - 344 с.

2. Информационные технологии в маркетинге : учебник и практикум для академического бакалавриата / С. В. Карпова [и др.] ; под общей редакцией С. В. Карповой. -- Москва : Издательство Юрайт, 2017. -- 367 с. [Электронный ресурс] https://studme.org/33796/informatika/ metody_korrelyatsionnogo_regresionnogo_analiza (дата обращения: 02.10.2020).

3. Ветохин В.Н., Потапов В.И. Моделирование процессов ректификации для целей оптимального проектирования процессов нефтепереработки и нефтехимии.- М., 1981, с. 174-184.

4. [Электронный ресурс] https://hub.exponenta.ru/post/postanovka-zadachi-optimizatsi-i-chislennye-metody-ee-resheniya356 (дата обращения: 02.10.2020).

Размещено на Allbest.ru

...

Подобные документы

  • Моделирование атмосферно-вакуумной трубчатки

    Общая характеристика секции атмосферно-вакуумной трубчатки. Описание технологического процесса и технологической схемы секции. Синтез получения алгоритма вычисления стабилизирующих управлений для ректификационной колонны и математическая модель процесса.

    реферат [632,2 K], добавлен 15.03.2014

  • Принципы ректификации

    Цель фракционной ректификации. Определение точки кипения. Взаимосвязь давления и температуры. Разбивка компонентов воздуха. Парообразование и ожижение. Система испаритель-конденсатор. Определение обратного потока. Конструкция ректификационной колоны.

    презентация [1,6 M], добавлен 28.10.2013

  • Технологический расчет ректификационной колонны для отбензинивания нефти мощностью 4, 0 млн т в год

    Классификация и типы нефти по различным признакам, выбор направления переработки и этапы данного технологического процесса. Очистка от примесей, способы регулирования температурного режима. Определение параметров используемой ректификационной колонны.

    курсовая работа [566,9 K], добавлен 26.02.2015

  • Моделирование процесса производства кефира

    Производство кефира резервуарным способом. Основные направления автоматизации процесса закваски. Параметры, влияющие на прохождение процесса. Статическая модель технологического объекта. Материальный и тепловой баланс. Структурная идентификация объекта.

    курсовая работа [659,5 K], добавлен 22.12.2010

  • Расчет ректификационной колонны узла получения БТК из фракции газов С1-C4

    Технология переработки компонентов природного газа и отходящих газов С2-С5 нефтедобычи и нефтепереработки в жидкие углеводороды состава С6-С12. Особенности расчета технологических параметров ректификационной колонны, ее конденсатора и кипятильника.

    контрольная работа [531,6 K], добавлен 06.11.2012

  • Моделирование на микроуровне: математическая модель колебания круглой мембраны

    Система с распределенными параметрами, особенности ее описания с помощью дифференциальных уравнений в частных производных. Моделирование на макро- и микроуровне. Математическая модель колебания круглой мембраны. Исследование гидравлической системы.

    курсовая работа [1,8 M], добавлен 28.04.2013

  • Расчет ректификационной колонны

    Понятие процесса ректификации. Расчет материального баланса процесса. Определение минимального флегмового числа. Конструктивный расчёт ректификационной колонны. Определение геометрических характеристик трубопровода. Технологическая схема ректификации.

    курсовая работа [272,4 K], добавлен 03.01.2010

  • Моделирование процессов обслуживания технологического модуля

    Построение и расчет концептуальной модели. Разработка алгоритма имитации исследуемого процесса. Разработка программы и проведение машинных экспериментов с моделью исследуемой системы. Правило проводки заявок. Оптимизация работы реальной системы.

    курсовая работа [278,6 K], добавлен 05.05.2015

  • Технологический расчет ректификационной установки непрерывного действия

    Знакомство с этапами технологического расчета ректификационной установки непрерывного действия. Ректификация как процесс разделения гомогенных смесей летучих жидкостей. Рассмотрение основных способов определения скорости пара и диаметра колонны.

    курсовая работа [10,0 M], добавлен 02.05.2016

  • Автоматизация процесса смешивания

    Технологии пищевых производств и разработка систем автоматизации химических процессов. Математическая модель материалов и аппаратов, применяемых для смешивания. Описание функциональной схемы регулирования количества подаваемых на смеситель компонентов.

    курсовая работа [26,8 K], добавлен 12.07.2010

  • Математические модели типовых технологических процессов

    Представление схемы установки регенерации диэтиленгликоля на основе бинарной ректификации. Описание переходного процесса массообмена в ректификационной колонне системой нелинейных дифференциальных уравнений первого порядка с постоянным коэффициентом.

    курсовая работа [785,2 K], добавлен 10.07.2014

  • Проектирование ректификационной установки

    Материальный баланс процесса ректификации. Расчет флегмового числа, скорость пара и диаметр колонны. Тепловой расчет ректификационной колонны. Расчет оборудования: кипятильник, дефлегматор, холодильники, подогреватель. Расчет диаметра трубопроводов.

    курсовая работа [161,5 K], добавлен 02.07.2011

  • Нахождение оптимальных условий для протекания производственных процессов, экономии сырья и материалов

    Повышение качества непрерывнолитой заготовки с помощью методов оптимизации в среде Microsoft Excel и программирования в среде Delphi c использованием технологических инструкций ОАО "НКМК" и экспериментальных данных. Математическая модель кристаллизатора.

    дипломная работа [6,9 M], добавлен 06.07.2012

  • Расчёт ректификационной колонны непрерывного действия

    Понятие и технологическая схема процесса ректификации, назначение ректификационных колонн. Расчет ректификационной колонны непрерывного действия для разделения смеси бензол-толуол с определением основных геометрических размеров колонного аппарата.

    курсовая работа [250,6 K], добавлен 17.01.2011

  • Обоснование автоматизации технологических процессов

    Технологический процесс, оборудование и математическая модель объекта. Разработка структурной и функциональной схемы автоматизации, расчет и выбор исполнительных механизмов, работа принципиальной электрической схемы. Затраты на содержание механизмов.

    дипломная работа [2,7 M], добавлен 16.04.2012

  • Проектирование ректификационной установки для непрерывного разделения смеси бензол-толуол

    Проектирование ректификационной установки для непрерывного разделения смеси бензол-толуол под атмосферным давлением. Подробный расчет ректификационной колонны и парового подогревателя исходной смеси. Куб-испаритель, дефлегматор и холодильники остатка.

    курсовая работа [223,7 K], добавлен 15.10.2011

  • Проект ректификационной установки для разделения бинарной смеси "вода - уксусная кислота"

    Проект ректификационной установки непрерывного действия для разделения бинарной смеси "вода - уксусная кислота". Технологическая схема и ее описание. Подбор конструкционного материала. Подробный расчет ректификационной колонны и холодильника дистиллята.

    курсовая работа [738,6 K], добавлен 23.03.2015

  • Расчет ректификационной установки

    Материальный и тепловой расчеты ректификационной колонны непрерывного действия, дефлегматора, подогревателя исходной смеси и холодильников для охлаждения готовых продуктов разделения. Выбор питающего насоса по расходуемой энергии конденсатоотводчика.

    курсовая работа [10,0 M], добавлен 17.05.2010

  • Расчет кипятильника ректификационной установки

    Расчет и подбор кипятильник ректификационной установки и его тепловой изоляции. Особенности процесса ректификации, описание его технологической схемы. Схема конструкции аппарата. Выбор оптимального испарителя, расчет толщины его тепловой изоляции.

    курсовая работа [409,8 K], добавлен 04.01.2014

  • Изготовление пальца ковша эксковатора

    Конструктивно-технологический анализ детали "палец", предназначенного для соединения штока гидроцилиндра и колоны. Выбор способа получения заготовки, оборудования и приспособлений, режущего инструмента. Назначение технологического маршрута обработки.

    контрольная работа [173,9 K], добавлен 01.03.2016

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.

© 2000 — 2023, ООО «Олбест» Все права защищены