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thundernet8

木虫 (小有名气)

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[求助] 动力学方程参数估计方法

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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1楼2012-11-01 22:24:41

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dingd

铁杆木虫 (职业作家)

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【答案】应助回帖

★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★
csgt0: 金币+2, 谢谢 2012-11-08 10:13:40
thundernet8: 金币+8, ★★★★★最佳答案, 非常感谢^v^ 2012-11-08 11:05:48
fegg7502: 金币+1, 应助指数+1, 鼓励交流 2012-11-08 13:58:56
thundernet8: 回帖置顶 2012-11-10 15:13:58

1stOpt求解：

CODE:

Constant R=8.314;

VarConstant T1=[260,260,260,260,200,220,240,260,280,260,260,260,260,260],

            A=[0.05,0.1,0.15,0.2,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1],

            B=[4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,3.5,3,2.5,2];

Variable t,C;

ODEFunction C'=-k0*exp(-Ea/(R*T1))*(A^m)*(B^n)*(C^o);

Data;

0        3759.7

10        2772.45

20        2100

30        1679.03

40        1356.12

50        1122.72

60        818.6

70        643.28

80        485.26

90        361.16

100        290.17

Data;

0        3759.7

10        2450

20        1803.37

30        1246.87

40        895

50        496.14

60        410.13

70        179.72

80        142.38

90        94.73

100        93.51

Data;

0        3759.7

10        2300

20        1424.68

30        884.85

40        546.36

50        336.83

60        203.33

70        117.97

80        66.95

90        54.49

100        49.41

Data;

0        3759.7

10        2150

20        1200

30        650

40        380

50        230

60        130

70        80

80        65

90        50

100        45

Data;

0        3759.7

10        2893.56

20        2037.91

30        1319.34

40        1005.13

50        773.12

60        562.77

70        384.27

80        267.1

90        171.38

100        157.51

Data;

0        3759.7

10        2600

20        1691.77

30        1126.16

40        902.03

50        628.67

60        371.19

70        240.16

80        139.84

90        116.87

100        83.8

Data;

0        3759.7

10        2350.51

20        1450

30        1000

40        708.77

50        375.68

60        271.72

70        175.88

80        123.3

90        90

100        66.69

Data;

0        3759.7

10        2080

20        1200

30        884.85

40        546.36

50        336.83

60        203.33

70        117.97

80        66.95

90        54.49

100        49.41

Data;

0        3759.7

10        1935.79

20        1007.44

30        758.08

40        500

50        315.13

60        190.44

70        100

80        50

90        40

100        30

Data;

0        3759.7

10        2080

20        1200

30        749.04

40        500

50        280

60        203.33

70        117.97

80        66.95

90        54.49

100        49.41

Data;

0        3759.7

10        2244.58

20        1484.05

30        749.04

40        547.23

50        331.18

60        267.75

70        198.36

80        130.51

90        100.47

100        93.91

Data;

0        3759.7

10        2483.29

20        1669.27

30        1162.42

40        827.86

50        517.85

60        357.71

70        274.21

80        185.53

90        129.69

100        88.35

Data;

0        3759.7

10        2527.4

20        1857.92

30        1219.77

40        850.2

50        628.67

60        515.01

70        359.75

80        265.34

90        172.36

100        149.93

Data;

0        3759.7

10        2722.63

20        2089.13

30        1485.29

40        1062.05

50        831.48

60        766.41

70        547.1

80        461.41

90        347.28

100        244.06

均方差(RMSE): 122.451713151013
残差平方和(SSE): 2099219.08750651
相关系数(R): 0.986538044771092
相关系数之平方(R^2): 0.973257313780769
决定系数(DC): 0.97324741144721
F统计(F-Statistic): 140.696085575023

参数最佳估算
-------------------- -------------
k0 0.126870111743644
ea 2526.23497262219
m 0.594482756783444
n 0.585283294110934
o 1.09436923590948

jv1.jpg