EXAMPLE 12.3 FITTING VAPOR-LIQUID E

EXAMPLE 12.3 FITTING VAPOR-LIQUID EQUILIBRIUM DATA
VIA NONLINEAR REGRESSION
Valid physical property relationships form an important feature of a process model. To
validate a model, representative data must fit by some type of correlation using an
optimization technique. Nonlinear regression instead of linear regression may be
involved in the fitting. We illustrate the procedure in this example.
Separation systems include in their mathematical models various vapor-liquid
equilibrium (VLE) correlations that are specific to the binary or multicomponent system
of interest. Such correlations are usually obtained by fitting VLE data by least
squares. The nature of the data can depend on the level of sophistication of the experimental
work. In some cases it is only feasible to measure the total pressure of a system
as a function of the liquid phase mole fraction (no vapor phase mole fraction data
are available).
Vapor-liquid equilibria data are often correlated using two adjustable parameters
per binary mixture. In many cases, multicomponent vapor-liquid equilibria can be predicted
using only binary parameters. For low pressures, the equilibrium constraint is

Kết quả (Việt) 1:

VÍ DỤ 12.3 PHÙ HỢP CÂN BẰNG CHẤT LỎNG HƠI DỮ LIỆUVIA PHI TUYẾN HỒI QUIMối quan hệ hợp lệ bất động sản vật lý tạo thành một tính năng quan trọng của một mô hình quy trình. Đểxác nhận một mô hình, đại diện dữ liệu phải phù hợp với một số loại mối tương quan bằng cách sử dụng mộtkỹ thuật tối ưu hóa. Các hồi quy phi tuyến thay vì hồi qui tuyến tính có thểtham gia vào sự lắp. Chúng tôi minh họa cho các thủ tục trong ví dụ này.Tách hệ thống bao gồm trong các mô hình toán học khác nhau hơi chất lỏngmối tương quan cân bằng (VLE) dành cho hệ thống nhị phân hoặc multicomponentquan tâm. Mối tương quan như vậy thường được thu được bằng cách trang bị VLE dữ liệu bởi ít nhấthình vuông. Bản chất của các dữ liệu có thể phụ thuộc vào mức độ tinh tế của các thử nghiệmlàm việc. Trong một số trường hợp nó là chỉ khả thi để đo áp suất của một hệ thốngnhư là một chức năng của phần nhỏ nốt ruồi giai đoạn chất lỏng (không có hơi giai đoạn nốt ruồi phần dữ liệucó sẵn).Cân bằng chất lỏng hơi dữ liệu thường tương quan bằng cách sử dụng hai thông số điều chỉnhmột hỗn hợp nhị phân. Trong nhiều trường hợp, multicomponent hơi chất lỏng cân bằng có thể dự đoánbằng cách sử dụng chỉ tham số nhị phân. Đối với áp lực thấp, hạn chế cân bằng là

Kết quả (Việt) 2:

VÍ DỤ 12.3 NỐI HƠI-LIQUID CÂN BẰNG DỮ LIỆU
QUA PHI TUYẾN hồi quy
các mối quan hệ vật lý tài sản có giá trị tạo thành một tính năng quan trọng của một mô hình quy trình. Để
xác nhận một mô hình, dữ liệu đại diện phải phù hợp với một số loại tương quan bằng cách sử dụng một
kỹ thuật tối ưu hóa. Hồi quy phi tuyến thay vì của hồi quy tuyến tính có thể được
tham gia vào các thử đồ. Chúng tôi minh họa các thủ tục trong ví dụ này.
Hệ thống tách bao gồm trong các mô hình toán học của họ khác nhau hơi lỏng
trạng thái cân bằng (VLE) tương quan cụ thể cho các hệ thống nhị phân hoặc nhiều thành phần
quan tâm. Mối tương quan như vậy thường thu được bằng cách lắp dữ liệu VLE bởi ít nhất là
hình vuông. Bản chất của dữ liệu có thể phụ thuộc vào mức độ tinh vi của các thử nghiệm
làm việc. Trong một số trường hợp, nó là chỉ khả thi để đo áp suất của một hệ thống
như là một hàm của pha lỏng nốt ruồi phần (không có dữ liệu giai đoạn nốt ruồi phần hơi
có sẵn).
Dữ liệu cân bằng Vapor-lỏng thường tương quan bằng cách sử dụng hai thông số điều chỉnh
mỗi hỗn hợp nhị phân . Trong nhiều trường hợp, đa thành phần cân bằng hơi-lỏng có thể được dự đoán
chỉ sử dụng các thông số nhị phân. Đối với áp lực thấp, sự hạn chế trạng thái cân bằng là