發(fā)布時(shí)間：2022-11-03 22:09

　　化學(xué)工業(yè)是由人類生活和生產(chǎn)的需要而發(fā)展起來的,對(duì)于歷史上的產(chǎn)業(yè)革命和當(dāng)代的新技術(shù)革命都起著重要作用。目前精細(xì)化工成為了各個(gè)國(guó)家化學(xué)工業(yè)的主要發(fā)展方向。它的產(chǎn)品品種繁多,難以替代,生產(chǎn)過程中工藝流程長(zhǎng)、單元反應(yīng)多、原料復(fù)雜,特別是需要對(duì)生產(chǎn)過程中的化學(xué)反應(yīng)過程具有極強(qiáng)的控制能力,而這離不開對(duì)反應(yīng)動(dòng)力學(xué)的研究。反應(yīng)動(dòng)力學(xué)是針對(duì)化學(xué)反應(yīng)過程的研究,以一種動(dòng)態(tài)的角度觀察化學(xué)反應(yīng),研究反應(yīng)系統(tǒng)轉(zhuǎn)變所需要的時(shí)間,以及其中涉及到的微觀過程。本文通過研究反應(yīng)動(dòng)力學(xué)參數(shù)的估計(jì)方法,獲得合理的模型參數(shù),以便對(duì)化學(xué)反應(yīng)過程進(jìn)行合理的預(yù)測(cè)和有效的控制。這有助于提高主反應(yīng)的速率,抑制副反應(yīng)的速率,從而增加目標(biāo)產(chǎn)物的產(chǎn)量,提高目標(biāo)產(chǎn)物的純度,減少化工原材料的消耗,減少副產(chǎn)物的產(chǎn)出,提高產(chǎn)品的質(zhì)量。同時(shí)也可以避免化學(xué)工業(yè)產(chǎn)品生產(chǎn)過程中有可能發(fā)生的危險(xiǎn)狀況。論文的研究?jī)?nèi)容主要包括以下三個(gè)方面:（1）介紹了反應(yīng)動(dòng)力學(xué)的基礎(chǔ)概念和基礎(chǔ)知識(shí),動(dòng)力學(xué)基本原理在簡(jiǎn)單反應(yīng)上的應(yīng)用。比較了經(jīng)典曲線分析方法（Classical Curve Resolution,CCR）和傳統(tǒng)曲線擬合方法（Traditional Curve Fitt... 

【文章頁數(shù)】：81 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 反應(yīng)動(dòng)力學(xué)參數(shù)估計(jì)問題背景介紹
        1.1.1 論文研究背景
        1.1.2 論文研究的意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 主要研究?jī)?nèi)容
    1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
第二章 反應(yīng)動(dòng)力學(xué)基礎(chǔ)
    2.1 動(dòng)力學(xué)基本概念和定義
    2.2 濃度對(duì)反應(yīng)速率的影響
    2.3 反應(yīng)級(jí)數(shù)的定義
    2.4 動(dòng)力學(xué)基本定律在簡(jiǎn)單反應(yīng)上的應(yīng)用
    2.5 本章小結(jié)
第三章 經(jīng)典曲線分析方法
    3.1 光譜分析算法的對(duì)比
    3.2 光譜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與Beer-Lambert定律
    3.3 反應(yīng)物質(zhì)濃度分布的計(jì)算
    3.4 經(jīng)典曲線分析方法
        3.4.1 線性參數(shù)
        3.4.2 非線性參數(shù)
    3.5 基于自適應(yīng)步長(zhǎng)的CCR方法
    3.6 數(shù)值仿真實(shí)驗(yàn)
        3.6.1 基于自適應(yīng)步長(zhǎng)的CCR方法與固定步長(zhǎng)的CCR方法對(duì)比
        3.6.2 基于自適應(yīng)步長(zhǎng)的CCR方法與MCR-ALS對(duì)比
        3.6.3 基于自適應(yīng)步長(zhǎng)的CCR方法與LM-PAR對(duì)比
    3.7 本章小結(jié)
第四章 無偏估計(jì)方法
    4.1 點(diǎn)估計(jì)與無偏性
    4.2 基于無偏估計(jì)的CCR方法
    4.3 數(shù)值仿真實(shí)驗(yàn)
        4.3.1 無偏估計(jì)仿真
        4.3.2 基于無偏估計(jì)的CCR方法簡(jiǎn)單兩步反應(yīng)仿真
        4.3.3 基于無偏估計(jì)的CCR方法復(fù)雜反應(yīng)仿真
        4.3.4 基于無偏估計(jì)的CCR方法與MCR-ALS對(duì)比
        4.3.5 基于無偏估計(jì)的CCR方法與LM-PAR對(duì)比
    4.4 本章小結(jié)
第五章 全局優(yōu)化方法
    5.1 MC-CCR方法
    5.2 數(shù)值仿真實(shí)驗(yàn)
        5.2.1 MC-CCR方法簡(jiǎn)單兩步反應(yīng)仿真
        5.2.2 MC-CCR方法復(fù)雜反應(yīng)仿真
        5.2.3 MC-CCR方法與MCR-ALS對(duì)比
        5.2.4 MC-CCR方法與LM-PAR對(duì)比
    5.3 基于禁忌策略的MC-CCR方法
    5.4 數(shù)值仿真實(shí)驗(yàn)
        5.4.1 基于禁忌策略的MC-CCR方法簡(jiǎn)單兩步反應(yīng)仿真
        5.4.2 基于禁忌策略的MC-CCR方法復(fù)雜反應(yīng)仿真
        5.4.3 基于禁忌策略的MC-CCR方法與MCR-ALS對(duì)比
        5.4.4 基于禁忌策略的MC-CCR方法與LM-PAR對(duì)比
    5.5 本章小結(jié)
第六章 結(jié)論與展望
    6.1 全文總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡(jiǎn)介
    1 作者簡(jiǎn)歷
    2 參與的科研項(xiàng)目及獲獎(jiǎng)情況
    3 發(fā)明專利
學(xué)位論文數(shù)據(jù)集


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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