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1數據處理的程序框架
因為每一個化學工程與工藝實驗的目的都不相同,因此其處理的步驟以及涉及的化學公式也不盡相同,不可能以一個程序來概括,但是經過大量的實驗研究和總結,發現不同的化工實驗中都會有其相似之處,它們都可以由圖1來概述。
2數據處理的程序編制
2.1數據輸入。化學工程與工藝實驗的數據輸入主要依靠提示的函數input實現,比如以溫度為例子,則其輸入函數為:t=input(‘請輸入實驗的溫度(攝氏度):’),其中輸入函數大多是以矩陣的輸入形式為主。
2.2處理和作圖。化學工程與工藝實驗中得到的數據時常會存在離散的情況,必須經由多種擬合的方法將它們結合成一條或多條連合的曲線,而其中最常用的擬合方式是最小二乘法,因此本實驗設計中的擬合方式也采用最小二乘法的方式。設實驗的離散數據(x1,y1)通過最小二乘法將其擬合成因變量y,自變量x,輸入的函數關系為y=f(x),函數關系的主要思路是讓離散數據中的x1的殘差平方以及Σ(f(x1)-y1)2達到最小值。因為在得出化工實驗數據中多少會因為外界的因素存在著一些誤差,因此最小二乘法可以無需使輸入函數y=f(x)必須經過全部的離散數據(x1,y1),但是殘差平方和必須達到最小值。根據最小二乘法的擬合方法可知,最小二乘法可以滿足化工實驗數據處理中的擬合應用需求。在化學工程與工藝實驗中會涉及到流體的流動阻力研究,研究主要是通過測試流體的流動阻力,在經過特定的計算之后得出摩擦系數(λ)和雷諾準數(Re)的離散數據,再同理,經過最小二乘法擬合出連續的曲線,并根據其畫出相對應的圖形。得出上述式子之后可以將MATLAB里的函數polyfit()進行線性的擬合,以作為化工數據處理的程序原理。
2.3建立數據庫。因為經過上述的設計,化學工程與工藝實驗數據處理只能得知在特定的溫度下(比如10℃、20℃以及30℃等)實驗的物性數據,但是在實際的生產中,工業生產所涉及的溫度多變,不單單只停留在設計好的溫度當中,因此,這就需要我們在數據中選擇最相近的數據,假設它們屬于線性的關系,再利用內插或者外推的方式計算出實驗的物性數據常數。在本文的化工實驗中,編寫的程序已經將實驗溫度和密度以及實驗的溫度與黏度進行多次的實驗擬合,建立出了一個相對完整的數據庫,在工作中只需將溫度輸入進系統,則程序可以自動跳出在特定溫度下的物性數據,提高數據處理效率。
3程序的運行
在編制完成化學工程與工藝實驗的數據處理程序,且建立數據庫之后,便應該輸入數據以驗證程序是否能有效地處理實驗數據。在化學工程與工藝實驗的數據處理中,MATLAB軟件的應用是十分重要的,經過實驗可知,在化工實驗當中會出現大量的離散數據,必須經過擬合的方式進行處理,其處理過程中不僅工作量大,而且十分繁瑣,一旦出現差錯則必須重新推翻重來,浪費大量的人力物力資源,而且在處理好實驗數據之后,在查看實驗當中還要將化工實驗數據重新計算一次,看結果是否與原先的計算結果相同,工作量十分重,但是如果運用MATLAB軟件則大大降低了數據處理難度,只要在MATLAB軟件中輸入相應的化工實驗數據,就可以得到結果,節省了時間,提高了工作效率。
4結語
在實際的應用中,化學工程與工藝實驗所要處理的數據十分龐大,而且涉及的計算公式也十分多,甚至很多時候為了將數據的計算公式導出來還要建立復雜的模型,一旦有一個步驟出現差錯則會直接影響到實驗的成果,如果使用傳統的手工計算方式,為了避免差錯則必須對每一個數據處理環節進行反復計算,降低了工作效率,因此MATLAB軟件的應用對于化學工程與工藝實驗的數據處理十分重要,它不僅將復雜的計算變得簡單,也讓事后的實驗驗證效率得到提高,促進了化工實驗的發展。
作者:李世英單位:內蒙古蒙西建設集團有限公司鋼結構分公司