Моделирование нестационарных процессов в неидеальном адсорбционном слое на границе раздела газ-твердое тело методом Монте-Карло

• Автор: Татаренко, Алексей Александрович
• Шифр специальности: 02.00.04
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2000
• Место защиты: Красноярск
• Количество страниц: 132 с.

Содержание
ВВЕДЕНИЕ.

I. КРАТКИЙ ОБЗОР ИНФОРМАЦИИ ПО ВОПРОСУ МОДЕЛИРОВАНИЯ ХИМИЧЕСКИХ СИСТЕМ

. МЕТОДЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ ХИМИЧЕСКИХ СИСТЕМ

1 .2. ТЕХНИКА МОДЕЛИРОВАНИЯ ПОВЕРХНОСТНЫХ ЯВЛЕНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДА МонтеКарло

1.3. ИМИТЛ 1ИЖНЫЕ МСДВЛИ И ПРОБЛЕМЫ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИИ АЛИЯ

2. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ПОСТРОЕНИЯ ИМИТАЦИОННЫХ МОДЕЛЕЙ

2 I Кристаллическая решетка и адсорбционный слой.

2 2 Адсорбция, десорбция, диффузия и химическое пзашюдейсшие.

2.3 Глобальныепарамрлрымодели

2.4. МОДЕЛЬНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ ВРЕМЕНИ

2 5 Энергетический рельеф поверх кхгги и дефекты кристаллической структуры
2 6 Латеральные взаимодействия и эффект экранирования
2.7 Расширенные взможносимоделирования мио хлойная адсорбция, неизотермические процессы и теория активных АНСАМБЛЕЙ
2 8 алгоршмъ и программное обеспечение
2.9 РИМКНЕНИЕ СЕЙРО1НЫХ СЕТЕЙ В МОДЕЛИ1ЧЛЗАНИИ.
3. РЕШЕНИЕ ПРАКТИЧЕСКИХ ЗАДАЧ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРОЦЕССОВ НА ПОВЕРХНОСТИ ТВЕРДОГО ТЕЛА.
3 1 Автоколебания в рак щи окисления м якхжсида углерода на юверх юс и
ЛАТИЮИСЧ Г катал иза юра.
3 2. Влияние латеральных взаимодействий на динамику адсоры ии
3 .3. Влияние энемттмческого рельефа на динамику адс рбции.
3.4. Эффект расщепления пиков термодесобционного с шктра
3.5. ПОВЕРХ ЮСТНЫ6ФАЗОВЫЕ ШЕХОДЫ ТИ 1АI КМЯДОК ЫХДЮРЯД Ж
3.6. МОДЕЛРОВЛИИЕ ЯВЛЕНИЙ ОТРАВЛЕНИЯ КАТАЛИЗАТОРА
3 7. ИСПОЛЬЭГВА 1ИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ ИМИТАЦИОМОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ДЛЯ ОБУЧЕНИЯ
сЙЮШЮЙ СЕТИ
ЗАКЛЮЧЕНИЕ с
II РИЛО Ж Е Н И Я . .
Приложение Текст программы С МОМ з о для моделирования автоколебаний
СКОРОСТИ РЕАКЦИИ ОКИСЛЕНИЯ СО К ИСЛОРОДС М А ПОВЕРХНОСТИ ПЛАТИНЫ.
ПОЛОЖЕНИЕ 2 ПАРАМЕТРЫ конфи урацион юго файла для рабоь С СМОМ 3.0.
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ


Развитые методы и средства использованы при построении ряда конкретных моделей, среди которых одно и двуцентровая адсорбция на тнергстически неоднородной поверхности, термодесорбция с учетом латеральных взаимодействий и энергетического рельефа поверхности, процесс отравления катализатора в простой каталитической реакции, автоколебания концентраций реагирующих веществ и скорости реакции при окислении монооксида углерода кислородом на поверхности платины и др. В самом общем смысле термином моделирование обозначаема всякий процесс отражения действительности, выполняемый некоторой системой. Мри этом полную характеристику структурных изменений системы в процессе моделирования и следует называть моделью. При этом моделирование должно удовлетворять двум условиям вопервых, оно должно обеспечивать адекватное отображение исследуемых свойств оригинала, вовторых, моделирование должно позволять устранить проблемы, присущие проведению измерений на реальных объектах. По способу реализации моделирование может быть классифицировано на физическое и математическое. Физическое моделирование как правило, сводится к изучению моделей, отличающихся от оригинала масштабами или детализацией. В основе физического моделирования лежат теория подобия1 и анализ размерностей. К достоинствам данною метода моделирования можно отнести возможность изучения объектов с меньшими затратами, возможность исследования объектов, в которых физикохимическая сущность процессов мало изучена, возможность проведения на модели измерений, слишком сложных на объекте моделирования. Теория подобие учение об условиях подобия различных объемоп физических явлений, процессов, аппаратов, систем, отличающихся масштабами, геометрией или физической природой. Два объекта подобны, если в соответствующие моменты времени в соответствующих точках пространства значения переменных величин, характеризующих состояние одного объекта, пропорциональны значениям соотвеюгиуютих величии дру гого объекта. Математическое моделирование процесс изучения свойств математической модели, представляющей собой формализованное описание системы или операции с помощью некоторого абстрактного языка, например, в виде совокупности математических соотношений или схемы алгоритма 9. Математическая модель дает возможность прогнозировать это повеление при изменяющихся условиях функционирования объекта моделирования. В данном случае аналогом эксперимента на модели при физическом моделировании служит вычислительный эксперимент, который проводится, как правило, на компьютере. В зависимости ог целей и исходной информации об обьек1е моделирования и условиях его функционирования применяют различные но форме и структуре математические описания модели. К числу наиболее распространенных типов математических моделей относят стохастические, статистические и детерминированные. Стохастические модели строятся на основе вероятностных представлений о процессах в объекте моделирования и позволяют прогнозировать его поведение путем вычисления функций распределения вероятностей для переменных, характеризующих исследуемые свойства. Т.п. Статистические модели строятся на основе экспериментальных данных, полученных на реально функционирующем объекте. Модель представляет собой систему соотношений, которые связывают значения выходных и входных переменных изучаемого объекта. При этом определению подлежат лишь значения некоторых параметров в принятых зависимостях, а вид используемых соотношений обычно задается априорно Чаще всего статистические модели строятся на основе полиномиальных зависимостей между входными и выходными параметрами. Достоинства статистических моделей заключаются прежде всего в том, что имеется возможность их применения к объектам с неизвестными механизмами происходящих в них процессов, а также в случае больших систем, детальное описание которых вызывает серьезные математические трудности. Их основные недостатки это сложность обобщения получаемых результатов даже при изучении однотипных объектов, невозможность обоснованной экстраполяции свойств модели за пределы измеренной области изменения входных переменных, трудность построения таких моделей для нестационарных объектов с большим временным запаздыванием реакции на входные возмущения.