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thundernet8木虫 (小有名气)
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动力学方程参数估计方法
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如图片中所示,此类动力学方程如何进行准确的参数回归呢,其中一种方法:微分方法先拟合反应物浓度对时间曲线,再根据此拟合出反应速度对反应时间曲线,然后用最小二乘法求动力学参数,这个感觉不太准确,再者或者用一阶微分方程?有过动力学分析的友友请帮忙,先谢了 |
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10楼2012-11-08 09:25:37
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4楼2012-11-04 19:09:00
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均方差(RMSE): 122.115033528798 残差平方和(SSE): 2087691.39792352 相关系数(R): 0.986612411971849 相关系数之平方(R^2): 0.973404051456909 决定系数(DC): 0.973394321094808 F统计(F-Statistic): 140.194937516001 参数 最佳估算 -------------------- ------------- k0 0.591058721457601 ea 11993.0119493646 m 0.594372666801216 n 0.584274660908677 o 1.09421452986405 |
12楼2012-11-08 11:43:56
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14楼2012-11-10 09:32:07
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3楼2012-11-02 19:29:54
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5楼2012-11-06 21:55:12
dingd
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6楼2012-11-07 08:40:00
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-r=-dC/dt=k0*e^(-Ea/RT)*(A^m)*(B^n)*(C^o) 单次实验T,A,B都是固定的,而C随时间变化并测量出来,所以T,A,B可以说是可变常数,即单个实验的数据就可以回归o值,但是这样弄一起回归好吗,所有实验数据如下 T(℃) A B(MPa) t/min C 260 0.05 4 0 3759.7 260 0.05 4 10 2772.45 260 0.05 4 20 2100 260 0.05 4 30 1679.03 260 0.05 4 40 1356.12 260 0.05 4 50 1122.72 260 0.05 4 60 818.6 260 0.05 4 70 643.28 260 0.05 4 80 485.26 260 0.05 4 90 361.16 260 0.05 4 100 290.17 260 0.1 4 0 3759.7 260 0.1 4 10 2450 260 0.1 4 20 1803.37 260 0.1 4 30 1246.87 260 0.1 4 40 895 260 0.1 4 50 496.14 260 0.1 4 60 410.13 260 0.1 4 70 179.72 260 0.1 4 80 142.38 260 0.1 4 90 94.73 260 0.1 4 100 93.51 260 0.15 4 0 3759.7 260 0.15 4 10 2300 260 0.15 4 20 1424.68 260 0.15 4 30 884.85 260 0.15 4 40 546.36 260 0.15 4 50 336.83 260 0.15 4 60 203.33 260 0.15 4 70 117.97 260 0.15 4 80 66.95 260 0.15 4 90 54.49 260 0.15 4 100 49.41 260 0.2 4 0 3759.7 260 0.2 4 10 2150 260 0.2 4 20 1200 260 0.2 4 30 650 260 0.2 4 40 380 260 0.2 4 50 230 260 0.2 4 60 130 260 0.2 4 70 80 260 0.2 4 80 65 260 0.2 4 90 50 260 0.2 4 100 45 200 0.1 4 0 3759.7 200 0.1 4 10 2893.56 200 0.1 4 20 2037.91 200 0.1 4 30 1319.34 200 0.1 4 40 1005.13 200 0.1 4 50 773.12 200 0.1 4 60 562.77 200 0.1 4 70 384.27 200 0.1 4 80 267.1 200 0.1 4 90 171.38 200 0.1 4 100 157.51 220 0.1 4 0 3759.7 220 0.1 4 10 2600 220 0.1 4 20 1691.77 220 0.1 4 30 1126.16 220 0.1 4 40 902.03 220 0.1 4 50 628.67 220 0.1 4 60 371.19 220 0.1 4 70 240.16 220 0.1 4 80 139.84 220 0.1 4 90 116.87 220 0.1 4 100 83.8 240 0.1 4 0 3759.7 240 0.1 4 10 2350.51 240 0.1 4 20 1450 240 0.1 4 30 1000 240 0.1 4 40 708.77 240 0.1 4 50 375.68 240 0.1 4 60 271.72 240 0.1 4 70 175.88 240 0.1 4 80 123.3 240 0.1 4 90 90 240 0.1 4 100 66.69 260 0.1 4 0 3759.7 260 0.1 4 10 2080 260 0.1 4 20 1200 260 0.1 4 30 884.85 260 0.1 4 40 546.36 260 0.1 4 50 336.83 260 0.1 4 60 203.33 260 0.1 4 70 117.97 260 0.1 4 80 66.95 260 0.1 4 90 54.49 260 0.1 4 100 49.41 280 0.1 4 0 3759.7 280 0.1 4 10 1935.79 280 0.1 4 20 1007.44 280 0.1 4 30 758.08 280 0.1 4 40 500 280 0.1 4 50 315.13 280 0.1 4 60 190.44 280 0.1 4 70 100 280 0.1 4 80 50 280 0.1 4 90 40 280 0.1 4 100 30 260 0.1 4 0 3759.7 260 0.1 4 10 2080 260 0.1 4 20 1200 260 0.1 4 30 749.04 260 0.1 4 40 500 260 0.1 4 50 280 260 0.1 4 60 203.33 260 0.1 4 70 117.97 260 0.1 4 80 66.95 260 0.1 4 90 54.49 260 0.1 4 100 49.41 260 0.1 3.5 0 3759.7 260 0.1 3.5 10 2244.58 260 0.1 3.5 20 1484.05 260 0.1 3.5 30 749.04 260 0.1 3.5 40 547.23 260 0.1 3.5 50 331.18 260 0.1 3.5 60 267.75 260 0.1 3.5 70 198.36 260 0.1 3.5 80 130.51 260 0.1 3.5 90 100.47 260 0.1 3.5 100 93.91 260 0.1 3 0 3759.7 260 0.1 3 10 2483.29 260 0.1 3 20 1669.27 260 0.1 3 30 1162.42 260 0.1 3 40 827.86 260 0.1 3 50 517.85 260 0.1 3 60 357.71 260 0.1 3 70 274.21 260 0.1 3 80 185.53 260 0.1 3 90 129.69 260 0.1 3 100 88.35 260 0.1 2.5 0 3759.7 260 0.1 2.5 10 2527.4 260 0.1 2.5 20 1857.92 260 0.1 2.5 30 1219.77 260 0.1 2.5 40 850.2 260 0.1 2.5 50 628.67 260 0.1 2.5 60 515.01 260 0.1 2.5 70 359.75 260 0.1 2.5 80 265.34 260 0.1 2.5 90 172.36 260 0.1 2.5 100 149.93 260 0.1 2 0 3759.7 260 0.1 2 10 2722.63 260 0.1 2 20 2089.13 260 0.1 2 30 1485.29 260 0.1 2 40 1062.05 260 0.1 2 50 831.48 260 0.1 2 60 766.41 260 0.1 2 70 547.1 260 0.1 2 80 461.41 260 0.1 2 90 347.28 260 0.1 2 100 244.06 |
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