여러분께 질문드립니다. Aspen에서 공급 물질 흐름이 여러 번 변하는 경우의 계산 방법에 대해요
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용매 선별 시뮬레이션을 수행하는데, 예를 들어 공급 원료에 총 100개의 화합물이 있다고 가정합니다. 그중 2개의 화합물은 구성이 변하지 않고, 나머지 98개의 화합물 중 97개는 유량이 0이며 1개는 일정한 값의 유량을 갖습니다. 이를 98회 계산한 후 결과를 출력합니다. 어떻게 실현할까요?토론해 주세요.
무슨 뜻인지 잘 모르겠습니다. 도대체 무엇을 계산하고 싶으신 건가요?
이 게시물은 마지막으로 muzili2008이 2016-9-2 14:09에 수정했습니다. 1. 수동으로 입력합니다.(이 방법은 사실상 아무것도 말하지 않은 것과 같음) 2. Excel의 Link 기능을 사용하여 원료의 구성 성분을 변수로 하고, 이를 Excel을 통해 Aspen에 입력한다.준비된 성분 목록을 링크가 있는 곳에 간단히 붙여넣기만 하면 됩니다. 3. Excel - VBA를 사용하여 구현합니다.전자동.
실제로 하는 것은 용매 선별이며, 즉 선택해야 할 용매가 98개 있어서 이 98개의 용매가 기존 용매의 K값에 각각 어떤 영향을 미치는지를 살펴보는 것입니다.자동으로 계산하는 것을 구현하고 싶어요
감사합니다!Excel과 Aspen의 상호작용에 관한 자료를 확인한 다음에 다시 논의하겠습니다
이론적으로는 가능하지만, 실제로는 열역학적 방법의 선택 문제가 여전히 관련되어 있습니다. 98가지 용매를 선별하는 데에는 단일한 열역학적 방법만으로는 전혀 적용하기 어렵습니다. 단일한 열역학적 방법만을 사용하여 얻은 비교 결과는 거의 신뢰할 수 없습니다. LZ가 왜 98종의 용매를 선별하려는지 궁금하네요. 산업계에서 흔히 사용되는 용매들은 문헌이나 자료를 찾아보면 바로 알 수 있을 텐데요.
형, 처음 두 개는 다 이해했는데, 세 번째는 좀 어려운가요?자료 추천해 주세요?
이해하시는 분이라면, 저는 현재 주로 예측형 UNIFAC 모델을 사용하여 상호작용 파라미터의 문제를 없앴습니다. 이는 단지 초기 선별 과정일 뿐이며, 선별되는 용매의 종류도 98종보다 훨씬 많습니다. 현재는 학술적 가치를 고려하고 있습니다
초기 선별 단계이기 때문에, 열역학적 방법의 정확도가 부족하다는 문제는 그다지 중요하지 않습니다. 향후 더 심도 있는 검토가 필요합니다
:이런 식으로 계산한 결과는 신뢰도가 너무 낮으니, 다른 방법을 생각해보는 것이 좋습니다.
용매의 용해에는 상응하는 물리화학 원리가 있으며, 용매 원리의 관점에서 접근하면 100가지가 넘는 것들 중 상당수를 제외할 수 있다고 생각합니다.물론 이 방법은 기초 지식에 상당한 수준이 요구되지만, 열역학적 방법으로 모든 것을 계산하는 것보다는 결과가 더 신뢰할 수 있습니다.제외한 후에는 열역학적 방법을 선택하여 계산할 수 있습니다.
네, 이 방법은 풍부한 경험이 뒷받침되어야 하지만 꽤 좋은 방법입니다
공급 원료 조성을 변수로 직접 수정할 수 있나요?
어떻게 실현할까요?조언 부탁드립니다: handshake
어떻게 실현할까요?감도 분석인가요?
이건 이해하기가 아직 좀 어렵네요, 더 노력해보겠습니다
나도 모르겠어, 수정에 성공하지 못했어
글쓴이의 질문 정말 좋습니다!감도 분석, 구성 요소를 벡터로 입력해 대각 행렬을 사용해 보세요. 저는 아직 사용해 본 적이 없는데 괜찮을 것 같아요.