PRINCIPY POUŽÍVÁNÍ ODHADOVÝCH METOD

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
METODA LINEÁRNÍ SUPERPOZICE SUPERPOSITION THEOREM Metoda superpozice vychází z teze: Účinek součtu příčin = součtu následků jednotlivých příčin působících.
Advertisements

Ekonomicko-matematické metody č. 11 Prof. RNDr. Jaroslav Ramík, CSc.
Experimentální metody v oboru – Aproximace 1/14 Aproximace Teze přednášek z předmětu „Technický experiment“ © Zdeněk Folta - verze
10. SEMINÁŘ INDUKTIVNÍ STATISTIKA 3. HODNOCENÍ ZÁVISLOSTÍ.
Prvky a směsi Autor: Mgr. M. Vejražková VY_32_INOVACE_05_ Dělící metody Vytvořeno v rámci projektu „EU peníze školám“. OP VK oblast podpory 1.4 s názvem.
EMM101 Ekonomicko-matematické metody č. 10 Prof. RNDr. Jaroslav Ramík, CSc.
Základy zpracování geologických dat Rozdělení pravděpodobnosti R. Čopjaková.
Přednáška 2 3.Základní principy optické aktivity 3.1 Polarizace elektromagnetického záření 3.2 Definice optické aktivity 3.3 Klasické formy optické aktivity.
Vlastnosti látek − hustota Autorem materiálu a všech jeho částí, není-li uvedeno jinak, je Mgr. David Mánek. Dostupné z Metodického portálu
ZÁKLADNÍ UČEBNICE. ROZDĚLOVACÍ KOEFICIENT LÁTKY V SYSTÉMU OKTANOL - VODA c 1 (o) a c 1 (w) molární koncentrace rozpuštěné látky v oktanolové a vodné fázi,
TLAK PAR PODLE REIDA Tlak par při 311 K (37,8 °C); skladování+startování aubi Jenkins a White RVP = 3, ,02537*T5 - 0,070739*T10 + 0,00917 * T30.
1 MNOHONÁSOBNÉ ODRAZY 1. Činitel vazby  12 svíticí plochy 1 s osvětlovanou plochou 2 2. Činitel vlastní vazby  11 vnitřního povrchu duté plochy 3. Mnohonásobné.
Určování hydraulických charakteristik program RETC.
Název školy: Základní škola a mateřská škola Domažlice, Msgre B. Staška 232, příspěvková organizace Autor: Mgr. Blanka Krejsová Název : VY_52_INOVACE_35_Teplota.
VISKOZITA PLYNU PŘI NÍZKÉM TLAKU – STIEL + THODOS [P c ] = MPa; [T c ] = K; [μ] = μPa.s [P c ] = MPa; [T c ] = K; [μ] = μPa.s T r > 1,5 T r > 1,5 Kayovo.
Číslo projektuCZ.1.07/1.5.00/ Název školyGymnázium, Soběslav, Dr. Edvarda Beneše 449/II Kód materiáluVY_32_INOVACE_32_08 Název materiáluTeplotní.
Sociální interakce a komunikace
Binomická věta 30. října 2013 VY_42_INOVACE_190212
Tento materiál byl vytvořen rámci projektu EU peníze školám
Interpolace funkčních závislostí
Číslo projektu CZ.1.07/1.5.00/ Číslo materiálu
ODHADOVÉ METODY.
VÝPOČET VLASTNOSTÍ SMĚSI PLYNŮ
Vlastnosti látek − hustota
ŠKOLA: Gymnázium, Tanvald, Školní 305, příspěvková organizace
ŠKOLA: Gymnázium, Tanvald, Školní 305, příspěvková organizace
Autor: Mgr. Simona Komárková
Soustava dvou lineárních rovnic se dvěma neznámými
ESZS Přednáška č.4 Tepelný výpočet RC oběhu
Název školy Gymnázium, střední odborná škola, střední odborné učiliště a vyšší odborná škola, Hořice Číslo projektu CZ.1.07/1.5.00/ Název materiálu.
Hustota-výpočet objemu
Soustavy dvou lineárních rovnic o dvou neznámých Metoda sčítací
CRUDE ASSAY - TBP.
Paralelní a sériový obvod
SÁRA ŠPAČKOVÁ MARKÉTA KOČÍBOVÁ MARCELA CHROMČÁKOVÁ LUKÁŠ BARTOŠ B3E1
Rozšířené modely časových řad
ŠKOLA: Gymnázium, Chomutov, Mostecká 3000, příspěvková organizace
DIGITÁLNÍ UČEBNÍ MATERIÁL
Výukový materiál zpracován v rámci projektu
Číslo projektu CZ.1.07/1.5.00/ Číslo materiálu
VY_32_INOVACE_
FSS MUNI, katedra SPSP Kvantitativní výzkum x118 Téma 11: Korelace
Lineární funkce Funkce daná rovnicí , kde . Definiční obor:
ŠKOLA: Gymnázium, Tanvald, Školní 305, příspěvková organizace
PSY252 Statistická analýza dat v psychologii II
Kalorimetrie měření tepla
VELIČINY POPISUJÍCÍ SOUSTAVU ČÁSTIC
Měření elektrického odporu
ROPA Ropa je směsí stovek sloučenin od methanu po těžké polyjaderné aromatické uhlovodíky. Malá množství S, N2, O2 a kovů jsou přítomna. Ropa se zpracovává.
Modelování fyzikálních dějů pomocí metody Monte Carlo
Hustota-výpočet objemu
Úvod do praktické fyziky
STAVOVÁ ROVNICE IDEÁLNÍHO PLYNU.
Teorie chyb a vyrovnávací počet 1
Fitování Konstrukce křivky (funkce), která co nejlépe odpovídá naměřeným hodnotám. - může podléhat dodatečným podmínkám Lineární vs. nelineární regrese.
Fyzikální veličiny.
VYPAŘOVÁNÍ A VAR.
Fitování Konstrukce křivky (funkce), která co nejlépe odpovídá naměřeným hodnotám. - může podléhat dodatečným podmínkám Lineární vs. nelineární regrese.
NÁZEV ŠKOLY: Základní škola a Mateřská škola Nedvědice, okres Brno – venkov, příspěvková organizace AUTOR: Jiří Toman NÁZEV: VY_32_INOVACE_06_19 Fyzika,
Výuka matematiky v 21. století na středních školách technického směru
7.2 Lineární funkce Mgr. Petra Toboříková
Fyzika 2.E 4. hodina.
Kvadratická funkce Funkce daná rovnicí , kde . Definiční obor:
Vlastnosti látek − hustota
Molekulová fyzika Sytá pára.
Kvadratická rovnice Vlastnosti kořenů kvadratické rovnice
Analytická geometrie v rovině
Teorie chyb a vyrovnávací počet 2
Pravděpodobnost a matematická statistika I.
ŠKOLA: Gymnázium, Chomutov, Mostecká 3000, příspěvková organizace
Transkript prezentace:

PRINCIPY POUŽÍVÁNÍ ODHADOVÝCH METOD Účel Omezení Hodnověrnost Literární zdroje Příklad(y)

ODHAD MOLÁRNÍ HMOTNOSTI UHLOVODÍKŮ (API) M = 2,1905*102 * exp(0,003924*Tb) * exp(-3,07*SG)* Tb-0,118 * SG1,88 [Tb] = K; široké řezy (ΔT > 20 K) Tb = MeABP 1) Účel: odhad mol. hmotnosti uhlovod. frakcí z Tb a SG 2) Omezení Položka Rozmezí M 70 – 724 Tb, K 309 – 830 (ex. 1088) SG 0,63 – 0,97 3) Hodnověrnost: průměrná chyba 6,8 % 4) Literární zdroj: API-Riazi M. R.: soukromé sdělení

ODHAD M – 5) PŘÍKLAD Určete molární hmotnost uhlovodíkové frakce, znáte-li SG = 0,8160 a destilační křivku ASTM D86.

ODHAD BODU VARU UHLOVODÍKŮ Jen pro doplnění; v dalším vycházíme ze znalosti Tb a SG M a SG (Riazi, Daubert);[Tb]=K; 70<M<300 Retenční čas

VÝVOJ OBECNÝCH KORELACÍ ODLIŠNOST OD PŘÍSPĚVKOVÝCH METOD θ = a θ1b θ2c (zejména při malém počtu bodů) θ = a exp[bθ1+ cθ2+ d θ1θ2 ] θ1e θ2f Θ – kritické vlastnosti, mol. hmotnost, apod. (θ1 θ2) – hustota, bod varu rozdíl proti M a Tb Koeficienty: linearizovaná/nelineární regrese Pc = 96900 * SG1,95 * Tb-1,65 [Pc]=MPa, [Tb]=K

θ = a * θ1b * θ2c Pro odhad nástřelů linearizovaná regrese ln θ = ln a + b * ln θ1 + c * ln θ2 Y = a* + b * X1 + c * X2 kde Y = ln θ a* = ln a; a = exp (a*) X1 = ln θ1 X2 = ln θ2

LINEÁRNÍ REGRESE V EXCELU

NELINEÁRNÍ REGRESE V EXCELU

θ = a exp[bθ1+ cθ2+ d θ1θ2 ] θ1e θ2f Pro odhad nástřelů linearizovaná regrese ln θ = ln a + b * θ1 + c * θ2 + d * θ1* θ2 + e * ln θ1 + f * ln θ2 Y = a* + b * X1 + c * X2 + d * X3 + e * X4 + f * X5 kde Y = ln θ a* = ln a; a = exp (a*) X1 = θ1 X2 = θ2 X3 = θ1* θ2 X4 = ln θ1 X5 = ln θ2

θ = a exp[bθ1+ cθ2+ d θ1θ2 ] θ1e θ2f 300 < Tb < 620 70 < M < 300 I = (n2 – 1) / (n2 + 2); měrný index lomu n – index lomu při 20°C

N-BUTYLBENZEN (Tb=456,45 K; SG=0,8660)

ODHAD ACENTRICKÉHO FAKTORU (KORSTEN) ω = 0,5899 *[Tbr1,3/(1- Tbr1,3)] * [log (Pc/1,01325] – 1 Tbr – redukovaný bod varu Pc - kritický tlak, bar Odhadněte acentrický faktor pro n-butylbenzen, znáte-li z předchozího příkladu Tb=456,45 K, Tc=664,8 K, Pc=28,05 bar. Tbr = 456,45/664,8 = 0,6866 ω = 0,5899 *[0,68661,3/(1- 0,68661,3)] * [log (28,05/1,01325] – 1 = 0,3495 (0,3938; 11% odchylka)

ODHAD KRITICKÉHO KOMPRESIBILITNÍHO FAKTORU zc = 0,2905 – 0,085 * ω ω = acentrický faktor Odhadněte kritický kompresibilitní faktor pro n-butylbenzen, znáte-li z předchozího příkladu ω = 0,3495 zc = 0,2905 – 0,085 * 0,3495 = 0,2608 (0,2612; 0,2% odchylka)

SMĚŠOVACÍ PRAVIDLA PRO KRITICKOU TEPLOTU Kay Li (1971)

SMĚŠOVACÍ PRAVIDLA PRO KRITICKÝ TLAK Kay Kreglewski a Kay (1969)

SMĚŠOVACÍ PRAVIDLA PRO KRITICKÝ OBJEM Kay Chueh a Praunsitz (1967)

SMĚŠOVACÍ PRAVIDLO PRO ω Kay