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恩氏蒸馏数据是表述油品组成的重要基础数据,在关联各种物性和进行有关油品加工计算时常要用到。基于石油馏分由无数虚拟微组分构成的概念,本文导出了恩氏蒸馏过程的一种数学模型,并利用样条函数技术开发了一套数值求解算法。作者又用模式搜索的优化方法辨识出模型的参数,最后通过对实验数据的统计分析确定了用以预估参数值的回归方程。用本模型对大庆汽油和煤油共17种油品200个恩氏蒸馏数据点预测值的平均相对误差为1.59%,而同样油品按目前沿用的 Edmister 关联图预测的误差则为3.25%. 相似文献
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本文首先评述了八十年代以来国外开始出现的关于连续热力学的研究,指出用Gamma分布函数逼近复杂混合物中组分分布的缺点。作者用样条函数表达复杂混合物的组成,并提出了一套由实验数据辨识状态方程中物性参数作为复杂混合物中虚拟微组分的准连续函数经验方程的工作步骤。本文以石油馏份作为典型的复杂混合物,又根据前人的工作选用Redlich Kwong状态方程作为骨架,确定了一组计算状态方程中物性参数作为连续函数的经验估值方程。作者又以实验数据的直接经验关联为基准,评定估值方程的拟合情况,进而引入新的自变量,使计算精度得到显著提高。用以上步骤得到的一组方程进行石油馏份汽波平衡的温度、组成或汽化分率等计算时,与实验数据的吻合远优于原Redlich-Kwong方法。 相似文献
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