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Matlab同时拟合活化能,反应级数,速率常数
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各位,您好! 本人研究的方向是催化化学,最近在评估催化剂效果时想引入动力学的内容,对其中的一些地方有一些疑问。 受月之蓝版主的这个帖子http://muchong.com/bbs/viewthread.php?tid=6425538&target=self&page=1以及其它前辈的启发,对于反应级数以及反应速率常数的拟合有一定的了解。 但是如果我的动力学模型是这种形式:-dC/dt=k0*exp(-E/R*T)*C^m*P^n(只有一个反应物和氢气),其中P与T分别为压力与时间,就是说是一个加氢反应,试验中可以得到不同压力、不同温度下浓度随时间的变化值,应该如何拟合k0,E,m,n。 我的一个想法是先拟合不同压力下的k1(k1=k0*exp(-E/R*T)*P^n)(例如以上述帖子的代码方法),再根据k1=k2*P^n(k2=k0*exp(-E/R*T))拟合出k2和n,此后拟合出不同温度下的k2,根据k2=k0*exp(-E/R*T))拟合出E和k0 但是我觉得这种方法较为复杂,一个matlab里有好几个拟合程序,不知道是否有更简洁的CODE。 PS:不知道版里有没有相似的帖子有类似的CODE可以让我学习一下(我没搜到啊 )。谢谢 |
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能否帮我指导下,乳酸与正丁醇酯化反应的反应级数和反应速率常数 数据如代码 function KineticsEst1_int11 % 动力学参数辨识: 用积分法进行反应速率分析得到速率常数k和反应级数n % Analysis of kinetic rate data by using the integral method % % Author: HUANG Huajiang % Copyright 2003 UNILAB Research Center, % East China University of Science and Technology, Shanghai, PRC % $Revision: 1.0 $ $Date: 2003/07/27 $ % % Reaction of the type -- rate = kCA^order % order - reaction order % rate -- reaction rate vector % CA -- concentration vector for reactant A % T -- vector of reaction time % N -- number of data points % k- reacion rate constant clear all clc t=[0 20 40 100 270 450 750 1410 1590 1810];%时间 rA=[0.0004765 0.0004507 0.0004250 0.0003477 0.001549 0.0001117 0.0000396 0.0000018 0.0000038 0.0000062];%反应速率 Pa=[0.042729739 0.041609737 0.040801805 0.038526838 0.033412812 0.030519156 0.028695168 0.02792077 0.027918742 0.0278887981]; %乳酸的摩尔分率 Pb=[0.123670897 0.122550895 0.121742963 0.119467996 0.11435397 0.111460314 0.109636326 0.108861928 0.1088599 0.108829956];%正T醇的摩尔分率 Pc=[0.833599364 0.834719366 0.835527299 0.837802265 0.842916291 0.845809947 0.847633933 0.848408333 0.848410361 0.848440305];%水的摩尔分率 Pd=[0.001120002 0.001927934 0.004202901 0.009316927 0.012210583 0.014034571 0.014808969 0.014810996 0.014840941 0.014850941];%乳酸正丁酯的摩尔分率 %线性拟合 P=2.337132745*Pa.*Pb-0.564655417*Pc.*Pd;y=rA';X=[ones(size(y)) P']; b=X\y;k=b(2); %非线性拟合 beta0=[k] [beta,resnorm,residual,exitflag,output,lambda,jacobian] = ... lsqnonlin(@ObjFunc,beta0,[],[],[],rA,Pa,Pb,Pc,Pd) %拟合效果图(实验与拟合的比较) figure(1);plot(t,rA,'.') r_poly=beta(1)*(2.337132745*Pa.*Pb-0.564655417*Pc.*Pd); hold on;plot(t, r_poly,'g') figure(2);plot(Pb,rA,'.'); hold on;plot(Pb, r_poly,'g') %-----------------------------------------------------------------------------一 Function f=ObjFunc(beta,rA,Pa,Pb,Pc,Pd) f=rA-beta(1)*(2.337132745*Pa.*Pb-0.564655417*Pc.*Pd); 这个代码我照着书上弄的有错误 |
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