曲节因子实验测定及其数据处理
物理实验数据处理方法
物理实验数据处理⽅法数据处理⽅法数据处理是指从获得的数据得出结果的加⼯过程,包括记录,整理,计算,分析等处理⽅法。
⽤简明⽽严格的⽅法把实验数据所代表的事物内在的规律提炼出来,就是数据处理。
正确处理实验数据是实验能⼒的基本训练之⼀。
根据不同的实验内容,不同的要求,可采⽤不同的数据处理⽅法。
本章介绍物理实验中较常⽤的数据处理⽅法。
1 列表法获得数据后的第⼀项⼯作就是记录,欲使测量结果⼀⽬了然,避免混乱,避免丢失数据,便于查对和⽐较,列表法是最好的⽅法。
制作⼀份适当的表格,把被测量和测量的数据⼀⼀对应地排列在表中,就是列表法。
⼀、列表法的优点1.能够简单地反映出相关物理量之间的对应关系,清楚明了地显⽰出测量数值的变化情况。
2.较容易地从排列的数据中发现个别有错误的数据。
3.为进⼀步⽤其他⽅法处理数据创造了有利条件。
⼆、列表规则1.⽤直尺划线打表,⼒求⼯整。
2.对应关系清楚简洁,⾏列整齐,⼀⽬了然。
3.表中所列为物理量的数值(纯数),因此表的栏头也应是⼀纯数,即物理量的符号除以单位的符号,例如:α /ms ̄2、I /10 ̄3A等,其中物理量的符号⽤斜体字,单位的符号⽤正体字。
为避免⼿写正、斜体混乱,本课程规定⼿写时物理量⽤汉字表⽰,例如:加速度/m?s ̄2、电流强度/10 ̄3A。
4.提供必要的说明和参数,包括表格名称、主要测量仪器的规格(型号、量程、准确度级别或最⼤允许误差等)、有关的环境参数(如温度、湿度等)、引⽤的常量和物理量等。
三、应⽤举例例1 ⽤列表法报告测得值。
(见表1)列表法还可⽤于数据计算,此时应预留相应的格位,并在其标题栏中写出计算公式。
表1 ⽤伏安法测量电阻伏特计1.0级,量程15V,内阻15kΩ毫安表1.0级,量程20mA,内阻1.20Ω2.横排数据,不便于前后⽐较(纵排不仅数据趋势⼀⽬了然,⽽且可以在⾸⾏之后仅记变化的尾数)。
3.栏头概念含糊或错误,例如将U k / V写成U k (V)或U k,V等。
大学物理实验数据处理和实验基本要求
i Ai A (i 1,2, , n)
4.有限次测量的标准偏差
可以证明,当测量次数为有限时,可以用标准偏差S作为标准误差的最佳估计值。S 的计算公式 为
S
1 n 1
n i1
( Ai
A)2
贝塞尔(Bessel)公式
5、有限次测量算术平均值的标准偏差
A 对A的有限次测量的算术平均值 也是一个随机变量。
A E A0 10000
表示方法:1000±1米; 100±1厘米
绝对误差与相对误差的大小反映了测量结果的精确程度
表示绝对误差在整 个物理量中所占的 比重,一般用百分 比表示
1000米—1米—0.1% 100厘米—1厘米—1%
按照误差产生的原因和基本性质可分为:
系统误差
随机误差 粗大误差
1、系统误差
S 也存在标准偏差,这个标准偏差用 表示。可以证明: A
S SA
A
n
S的统计意义: A
被测量的真值
落在
A 到
0 范围内的可能性为68.3%
落在 落在
A S A S 到
范围内的可能性为95.5%
到
A范围内的可能性为99.A7%
A 2S A
A 2S A
A 3S A 3S
A
A
第四节 减小系统误差的基本方法
S 指用统计的方法评定的不确定度分量,用 表示(脚标 i 代表 A 类不确定度的第 i 个分量)。
在物理实验课中,A 类不确定度主要体现在用统计的方法处理随机误差。
i
设对物理量进行多次测量得到的测量列为 由下式计算
,则物理量 A 的不确定度的A分量可
大学物理实验_数据处理和实验基 本要求
大学物理实验 数据处理和实验基本要求
气相色谱测定校正因子
实验六 气相色谱测定校正因子气相色谱法是采用气体作为流动相的一种色谱法。
当流动相携带欲分离的混合物流经色谱柱中的固定相时,由于混合物中各种组分的性质不同,与固定相之间的作用力存在差异,因而使组分在柱内以不同的速度移动,滞留时间有长有短,依次流出色谱柱而得到分离。
当被分离的组分随载气流出色谱柱后,根据流出组分的物理或化学性质,选用合适的检测器予以检测,便可得到电信号随时间变化的流出曲线,即色谱图。
根据色谱图中各组分色谱峰的出峰时间,可进行组分的定性分析;根据峰面积或峰高,可进行组分的定量分析。
(一)实验目的1、学习气相色谱的原理和使用方法,了解气相色谱分析条件的选择和确定方法,并学习根据出峰情况来改变色谱条件。
2、学习用色谱分析,进行定量和定性的方法,学会求取液相分析物校正因子及计算含量的方法和步骤。
了解气相色谱仪及热导池检测器的原理,了解分离条件的选择和确定。
(二)实验原理1 归一定量法当试样中各组分能够完全分离,且均能在色谱图上出峰时,可采用归一化法进行定量,其定量计算公式为:根据各组分Wi=fiAi,可得(三) 实验装置及试剂产物的分析由于比较复杂,含有多种成分,一般不能用滴定或折光仪分析,而采用气相色谱法。
实验所用的色谱柱固定相为101白色担体,固定液为邻苯二甲酸二壬酯,固定液含量一般为10%。
需要测定的样品分别为乙醇,乙酸,水和乙酸乙酯,色谱采用热导池检测器,出峰顺序为水,乙醇,乙酸,乙酸乙酯。
汽化室温度200℃,柱箱温度为140℃,检测器温度180℃,桥电流140mA ,衰减1,进样量0.6微升。
实验试剂无水乙醇(分析纯),含量99.0% 冰乙酸(分析纯),含量99.0% 乙酸乙酯(分析纯),含量99.0% 浓硫酸(化学纯)含量>98.0% 四 实验步骤1.打开色谱载气的氮气钢瓶,检查压力表读数是否大于2.5Mpa ,如果不是,则应更换氢气瓶。
调节氮气减压阀的压力为0.3Mpa ,检查色谱后面的稳压阀是否打开并调到合适位置,此时,色谱仪前面的两个压力表应该能调节到0.15Mpa 左右。
实验数据处理的基本方法
表1.7—1 数据表格实例
杨氏模量实验增减砝码时,相应的镜尺读数
2 作图法
作图法可以最醒目地表达物理量间的变化关系。从图线上还可 以简便求出实验需要的某些结果(如直线的斜率和截距值等),读出没有进行观测的对应点(内插法),或在一定条件下从图线的延伸部分读到测量范围以外的对应 点(外推法)。此外,还可以把某些复杂的函数关系,通过一定的变换用直线图表示出来。例如半导体热敏电阻的电阻与温度关系为,取对数后得到,若用半对数坐标纸,以lgR为纵轴,以1/T为横轴画图,则为一条直线。
1,2,3,4,5
6,7,8,9,10
用6减1,7减2,8减3,9减4,10减5,得到五个差值,取平均后再除以5(即除以两次5),这时就把这十个数中的误差对数据的影响全部计入了.
逐差法的使用条件是必须有偶数个数据,因为要写成两组对应的形式.
(4)描点和连曲线。根据实验数据用削尖的硬铅笔在图上描 点,点子可用“+”、“×”、“⊙”等符号表示,符号在图上的大小应与该两物理量的不确定度大小相当。点子要清晰,不能用图线盖过点子。连线时要纵观所有 数据点的变化趋势,用曲线板连出光滑而细的曲线(如系直线可用直尺),连线不能通过的偏差较大的那些观测点,应均匀地分布于图线的两侧。
(5)写图名和图注。在图纸的上部空旷处写出图名和实验条件等。此外,还有一种校正图线,例如用准确度级别高的电表校准低级别的电表。这种图要附在被 校正的仪表上作为示值的修正。作校正图除连线方法与上述作图要求不同外,其余均同。校正图的相邻数据点间用直线连接,全图成为不光滑的折线(见图1.7— 1)。这是因为不知两个校正点之间的变化关系而用线性插入法作的近似处理。
数据处理的基本方法
第六节数据处理的基本方法前面我们已经讨论了测量与误差的基本概念,测量结果的最佳值、误差和不确定度的计算;然而,我们进行实验的最终目的是为了通过数据的获得和处理,从中揭示出有关物理量的关系,或找出事物的内在规律性,或验证某种理论的正确性,或为以后的实验准备依据;因而,需要对所获得的数据进行正确的处理,数据处理贯穿于从获得原始数据到得出结论的整个实验过程;包括数据记录、整理、计算、作图、分析等方面涉及数据运算的处理方法;常用的数据处理方法有:列表法、图示法、图解法、逐差法和最小二乘线性拟合法等,下面分别予以简单讨论;一、列表法列表法是将实验所获得的数据用表格的形式进行排列的数据处理方法;列表法的作用有两种:一是记录实验数据,二是能显示出物理量间的对应关系;其优点是,能对大量的杂乱无章的数据进行归纳整理,使之既有条不紊,又简明醒目;既有助于表现物理量之间的关系,又便于及时地检查和发现实验数据是否合理,减少或避免测量错误;同时,也为作图法等处理数据奠定了基础;用列表的方法记录和处理数据是一种良好的科学工作习惯,要设计出一个栏目清楚、行列分明的表格,也需要在实验中不断训练,逐步掌握、熟练,并形成习惯;一般来讲,在用列表法处理数据时,应遵从如下原则:1栏目条理清楚,简单明了,便于显示有关物理量的关系;2在栏目中,应给出有关物理量的符号,并标明单位一般不重复写在每个数据的后面; 3填入表中的数字应是有效数字;4必要时需要加以注释说明;例如,用螺旋测微计测量钢球直径的实验数据列表处理如下;用螺旋测微计测量钢球直径的数据记录表∆mm004=.0±从表中,可计算出nD D i∑=6799.5=mm 取799.5≈D mm,D D i i -=ν;不确度的A 分量为运算中D 保留两位存疑数字 ()12-=∑n S iD ν1100.0≈mm B 分量为按均匀分布 3∆=D U2300.0≈mm则 2600.022≈+=D D U S σmm取 300.0=σmm测量结果为003.0997.5±=D mm;二、图示法图示法就是用图象来表示物理规律的一种实验数据处理方法;一般来讲,一个物理规律可以用三种方式来表述:文字表述、解析函数关系表述、图象表示;图示法处理实验数据的优点是能够直观、形象地显示各个物理量之间的数量关系,便于比较分析;一条图线上可以有无数组数据,可以方便地进行内插和外推,特别是对那些尚未找到解析函数表达式的实验结果,可以依据图示法所画出的图线寻找到相应的经验公式;因此,图示法是处理实验数据的好方法;要想制作一幅完整而正确的图线,必须遵循如下原则及步骤:1.选择合适的坐标纸;作图一定要用坐标纸,常用的坐标纸有直角坐标纸、双对数坐标纸、单对数坐标纸、极坐标纸等;选用的原则是尽量让所作图线呈直线,有时还可采用变量代换的方法将图线作成直线;2.确定坐标的分度和标记;一般用横轴表示自变量,纵轴表示因变量,并标明各坐标轴所代表的物理量及其单位可用相应的符号表示;坐标轴的分度要根据实验数据的有效数字及对结果的要求来确定;原则上,数据中的可靠数字在图中也应是可靠的;即不能因作图而引进额外的误差;在坐标轴上应每隔一定间距均匀地标出分度值,标记所用有效数字的位数应与原始数据的有效数字的位数相同,单位应与坐标轴单位一致;要恰当选取坐标轴比例和分度值,使图线充分占有图纸空间,不要缩在一边或一角;除特殊需要外,分度值起点可以不从零开始,横、纵坐标可采用不同比例;3.描点;根据测量获得的数据,用一定的符号在坐标纸上描出坐标点;一张图纸上画几条实验曲线时,每条曲线应用不同的标记,以免混淆;常用的标记符号有☉、╂、╳、△、□等;4.连线;要绘制一条与标出的实验点基本相符的图线,图线尽可能多的通过实验点,由于测量误差,某些实验点可能不在图线上,应尽量使其均匀地分布在图线的两侧;图线应是直线或光滑的曲线或折线;5.注解和说明;应在图纸上标出图的名称,有关符号的意义和特定实验条件;如,在绘制的热敏电阻-温度关系的坐标图上应标明“电阻—温度曲线”;“╂—实验值”;“╳—理论值”;“实验材料:碳膜电三、图解法图解法是在图示法的基础上,利用已经作好的图线,定量地求出待测量或某些参数或经验公式的方法;由于直线不仅绘制方便,而且所确定的函数关系也简单等特点,因此,对非线性关系的情况,应在初步分析、把握其关系特征的基础上,通过变量变换的方法将原来的非线性关系化为新变量的线性关系;即,将“曲线化直”;然后再使用图解法;下面仅就直线情况简单介绍一下图解法的一般步骤:1.选点;通常在图线上选取两个点,所选点一般不用实验点,并用与实验点不同的符号标记,此两点应尽量在直线的两端;如记为()11,y x A 和()22,y x B ,并用“+”表示实验点,用“☉”表示选点;2.求斜率;根据直线方程b kx y +=,将两点坐标代入,可解出图线的斜率为1212x x y y k --=; 3.求与y 轴的截距;可解出 122112x x y x y x b --=;4.与x 轴的截距;记为 1221120y y y x y x X --=;例如,用图示法和图解法处理热敏电阻的电阻T R 随温度T 变化的1曲线化直:根据理论,热敏电阻的电阻—温度关系为 T bT ae R =;为了方便地使用图解法,应将其转化为线性关系,取对数有T b a R T +=ln ln ; 令T R y ln =,a a ln =',Tx 1=,有bx a y +'=;这样,便将电阻T R 与温度T 的非线性关系化为了y 与x 的线性关系;2转化实验数据:将电阻T R 取对数,将温度T 取倒数,然后用直角坐标纸作图,将所描数据点用直线连接起来;3使用图解法求解:先求出a '和b ;再求a ;最后得出T R ~T 函数关系; 四、逐差法由于随机误差具有抵偿性,对于多次测量的结果,常用平均值来估计最佳值,以消除随机误差的影响;但是,当自变量与因变量成线性关系时,对于自变量等间距变化的多次测量,如果用求差平均的方法计算因变量的平均增量,就会使中间测量数据两两抵消,失去利用多次测量求平均的意义;例如,在拉伸法测杨氏模量的实验中,当荷重均匀增加时,标尺位置读数依次为9876543210,,,,,,,,,x x x x x x x x x x ,如果求相邻位置改变的平均值有()()()()()[]015667788991x x x x x x x x x x x -++-+-+-+-=∆=[]0991x x -即中间的测量数据对x ∆的计算值不起作用;为了避免这种情况下中间数据的损失,可以用逐差法处理数据; 逐差法是物理实验中常用的一种数据处理方法,特别是当自变量与因变量成线性关系,而且自变量为等间距变化时,更有其独特的特点;逐差法是将测量得到的数据按自变量的大小顺序排列后平分为前后两组,先求出两组中对应项的差值即求逐差,然后取其平均值;例如,对上述杨氏模量实验中的10个数据的逐差法处理为: 1.将数据分为两组 Ⅰ组:;,,,,43210x x x x x Ⅱ组:;98765,,,,x x x x x2.求逐差:05x x -,16x x -,27x x -,38x x -,49x x -3.求差平均:()()[]490551x x x x x -++-='∆ 在实际处理时可用列表的形式较为直观,如:但要注意的是:使用逐差法时之x '∆,相当于一般平均法中x ∆的2n 倍n 为i x 的数据个数;五、最小二乘法通过实验获得测量数据后,可确定假定函数关系中的各项系数,这一过程就是求取有关物理量之间关系的经验公式;从几何上看,就是要选择一条曲线,使之与所获得的实验数据更好地吻合;因此,求取经验公式的过程也即是曲线拟合的过程;那么,怎样才能获得正确地与实验数据配合的最佳曲线呢 常用的方法有两类:一是图估计法,二是最小二乘拟合法;图估计法是凭眼力估测直线的位置,使直线两侧的数据均匀分布,其优点是简单、直观、作图快;缺点是图线不唯一,准确性较差,有一定的主观随意性;如,图解法,逐差法和平均法都属于这一类,是曲线拟合的粗略方法;最小二乘拟合法是以严格的统计理论为基础,是一种科学而可靠的曲线拟合方法;此外,还是方差分析、变量筛选、数字滤波、回归分析的数学基础;在此仅简单介绍其原理和对一元线性拟合的应用;1.最小二乘法的基本原理设在实验中获得了自变量i x 与因变量i y 的若干组对应数据()i i y x ,,在使偏差平方和()[]∑-2i i x f y 取最小值时,找出一个已知类型的函数()x f y =即确定关系式中的参数;这种求解()x f 的方法称为最小二乘法;根据最小二乘法的基本原理,设某量的最佳估计值为0x ,则()01200=-∑=ni ix xdx d可求出∑==ni i x n x 101即x x =0 而且可证明()()n x xdx d ni ni i22112022==-∑∑==>0说明()∑=-ni i x x 120可以取得最小值;可见,当x x =0时,各次测量偏差的平方和为最小,即平均值就是在相同条件下多次测量结果的最佳值;根据统计理论,要得到上述结论,测量的误差分布应遵从正态分布高斯分布;这也即是最小二乘法的统计基础;2.一元线性拟合 设一元线性关系为 bx a y +=,实验获得的n 对数据为()i i y x ,i =1,2,…,n ;由于误差的存在,当把测量数据代入所设函数关系式时,等式两端一般并不严格相等,而是存在一定的偏差;为了讨论方便起见,设自变量x 的误差远小于因变量y 的误差,则这种偏差就归结为因变量y 的偏差,即 ()i i i bx a y +-=ν根据最小二乘法,获得相应的最佳拟合直线的条件为012=∂∂∑=n i i a ν012=∂∂∑=n i i b ν若记()()2221∑∑∑-=-=i i i xx x nx x x I ()()2221∑∑∑-=-=i i i yy y ny y y I()()()∑∑∑∑•-=--=iii i i i xy yx ny x y y x x I 21代入方程组可以解出 x b y a -= xxxy I I b =由误差理论可以证明,最小二乘一元线性拟合的标准差为 ()y iii a S x x n xS •-=∑∑∑222()y i ib S x x n nS •-=∑∑22()22---=∑n bx a yS i iy为了判断测量点与拟合直线符合的程度,需要计算相关系数 yyxx xy I I I r •=一般地,1≤r ;如果1→r ,说明测量点紧密地接近拟合直线;如果0→r ,说明测量点离拟合直线较分散,应考虑用非线性拟合;从上面的讨论可知,回归直线一定要通过点()y x ,,这个点叫做该组测量数据的重心;注意,此结论对于我们用图解法处理数据是很有帮助的;一般来讲,使用最小二乘法拟合时,要计算上述六个参数:r S S S b a y b a ,,,,,;。
分析化学第三章 分析化学中的误差与数据处理_OK
分类
方法误差、仪器与试剂 环境的变化因素、主
误差、主观误差
观的变化因素等
性质
重现性、单向性(或周 服从概率统计规律、
期性)、可测性
不可测性
影响
准确度
精密度
消除或减 小的方法
校正
增加测定的次数 12
系统误差的校正
• 方法系统误差——方法校正 • 主观系统误差——对照实验校正(外检) • 仪器系统误差——对照实验校正 • 试剂系统误差——空白实验校正
误差
10
• 随机误差: • 由某些不固定偶然原因造成,使测定结果在一定范围内波动,大小、正负不定,难以
找到原因,无法测量。 • 特点:不确定性;不可避免性。 • 只能减小,不能消除。每次测定结果无规律性,多次测量符合统计规律。 • 过失、错误误差
11
系统误差与随机误差的比较
项目
系统误差
随机误差
产生原因 固定因素,有时不存在 不定因素,总是存在
相对误差: 绝对误差占真值的百分比,用Er表示
Er =E/xT = x - xT /xT×100%
2
相对误差反映误差在真值中所占的比例
误差以真值为标准
真值:某一物理量本身具有的客观存在的真实值。真值是
未知的、客观存在的量。在特定情况下认为 是已知的:
理论真值(如化合物的理论组成)(如,NaCl中Cl的 含量) 计量学约定真值(如国际计量大会确定的长度、质 量、物质的量单位等等) 相对真值(如高一级精度的测量值相对于低一级精 度的测量值)(例如,标准样品的标准值)
6 15.99 34 0.172
7 16.02 55 0.278
8 16.06 40 0.202
9 16.09 20 0.101
异形多通孔催化剂工程研究Ⅱ.12孔及24孔α—Al2O3颗粒曲折因子测定
m eh d t o sn l p l t s rn e c o eh d ( P RM ) Th x e i n a a a wa n l z d b n i e i g e el t i g r a t r m t o e S S . e e p rme t ld t s a a y e y o l n c mp tr s s e a d t ep r me e s i a i n me h d wa p l d t e h o t o i a t r o u e y t m n h a a t re tm t t o s a p i O g tt e t r u st f c o .Th o t — o e y et ru o i a t r o el twi 2 t r u h h l si 2 5 n h to e ltwih g h o g — o e s 2 4 . st f c o fp l t 1 h o g — o e s . 5 a d t a fp le t 4t r u h h l s i . 3 y e h
( p rme to C e c l g n e ig ECUST.S a g a 0 2 7 De a t n f h mia En i ern h n h i2 0 3 ,Chn ia)
A b t a t: s r c The o t o iy a t o t o r e u a h pe e l t we e t r u s t f c or f w ir g l r s a p le s r m e s e u i dy a i s a e a ur d sng n m c t t
Ke y wor s:ir gu a h pe p le :SPSR ;e f c v if i n c e fce ;t r uo iy f c or d r e l rs a e l t fe t e d fuso o fiint o t st a t i
定量校正因子
5
8.323 8.321
6
0
5
10
0
5
10
15
Time (min)
Time (min)
6
6
7
7
7
2.利用相对保留值γi,s定性
相对保留值γ i,s仅与柱温和固定液性质有关。
ris
t
' Ri
t
' Rs
VR' i VR' s
Ki Ks
因分配系数,取决于组分的性质、柱温与固定相的 性质,与固定相的用量、8柱长、柱填充情况(即固 定相的紧密情况)及流动相的流速等无关。
Ci a bAi 24
式中与分别为直线的截距与斜率。
24
24
② 外标一点法
只有在工作曲线通过原点,即截距为零时,
才可用外标—点法进行定量分析。
Ci
Cs
Ai As
25
25
25
图示
26
back
26
26
6.897
tR=6.897, A1=1001.5
0 Time (min)
5
10
6.895
0.0873
36
36
将以上酯量换算成相应的酸量(W2):
W2
0.0873 166 194
0.0747
Ci %
0.0747 0.3578
100
20.9
37
37
37
38
38
38
色谱-红外光谱仪联用仪; 组分的结构鉴定
1.0 DEG/MI N
HEWLET PT ACKAR
大学物理实验 数据处理和实验基本要求
有一个反映准确程度的极限误差指标,习惯上称之为仪器
误差,用来 仪表示。这个指标在仪器说明书中都有明确的
说明。
第五节 测量结果的不确定度
对一个量进行测量后,应给出测量结果,并要对测 量结果的可靠性作出评价。
近年来,引入了不确定度这一概念来评价测量结果的 可靠程度。
系统误差按产生原因的不同可分为: 原因可知,有规律
(1)仪器误差
(2) 方法误差
(4)环境 条件误差
注意:
依靠多次重复测量一般不能发现系统误差的存在。
(3)个人误差
2、随机误差
15
相同的实验条件下
系统误差产生的因素
每次测量结果可能都不一样, 测量误差或大或小、或正或负, 完全是随机的
次数足够多
/94
所以
lim
n
A
A0
结论
可以用有限次数重复测量的算术平均值 A作为真值 A0
的最佳估计值。
由于平均值只是最接近真值但不是真值,因此, 误差也是无法得到的。在实际测量的数据处理中,用偏 差来估算每次测量对真值的偏差。偏差的定义为
i Ai A
4.有限次测量的标准偏差
(i 1,2, , n)
可以证明,当测量次数为有限时,可以用标准偏
1.不确定度的基本概念 测量结果的不确定度也称实验不确定度,简称为不确
定度,是对被测量的真值所处量值范围的评定。 不确定度给出了在被测量的平均值附近的一个范围,
真值以一定的概率落在此范围中。 不确定度越小,标志着测量结果与真值的误差可能值
越小;不确定度越大,标志着测量结果与真值的误差可能值越
2.不确定度分量的分类及其性质 按照“国际计量局实验不确定度的规定建议书”
拉伸试验测定结果的数据处理和分析
拉伸试验测定结果的数据处理和分析一、试验结果的处理有以下情况之一者,可判定拉伸试验结果无效:(1)试样断在机械刻划的标距上或标距外,且造成断后伸长率不符合规定的最小值者。
(2)操作不当(3)试验期间仪器设备发生故障,影响了性能测定的准确性。
遇有试验结果无效时,应补做同样数量的试验。
但若试验表明材料性能不合格,则在同一炉号材料或同一批坯料中加倍取样复检。
若再不合格,该炉号材料或该批坯料就判废或降级处理。
此外,试验时出现2个或2个以上的缩颈,以及断样显示出肉眼可见的冶金缺陷(分层、气泡、夹渣)时,应在试验记录和报告中注明二、数值修约(一)数值进舍规则数值的进舍规则可概括为“四舍六入五考虑,五后非零应进一,五后皆零视奇偶,五前为偶应舍去,五前为奇则进一”。
具体说明如下:(1)在拟舍弃的数字中,若左边第一个数字小于5(不包括5)时,则舍去,即所拟保留的末位数字不变。
例如、将13.346修约到保留一位小数,得13.3。
(2)在拟舍弃的数字中,若左边第一个数字大于5(不包括5)时,则进1,即所拟保留的末位数字加1。
例如,将52. 463修约到保留一位小数,得52.5。
(3)在拟舍弃的数字中,若左边第一个数字等于5,其右边的数字并非全部为零时,则进1,所拟保留的末位数字加1。
例如,将2.1502修约到只保留一位小数。
得2.2。
(4)在拟舍弃的数字中若左边第一个数字等于5,其右边无数字或数字皆为零碎时,所拟保留的末位数字若为奇数则进1,若为偶数(包括0)则舍弃。
例如,将下列数字修约到只保留一位小数。
修约前0.45 0.750 2.0500 3.15修约后0.4 0.8 2.0 3.2(5)所拟舍弃的数字若为两位数字以上时,不得连续进行多次修约,应根据所拟舍弃数字中左边第一个数字的大小,按上述规则一次修约出结果。
例如,将17.4548修约成整数。
正确的做法是:17.4548→17不正确的做法是:17.455→17.46→17.5→18(二)非整数单位的修约试验数值有时要求以5为间隔修约。
实验报告5 因子分析
S P S S操作实验题目:因子分析实验类型:基本操作实验目的:掌握因子分析的基本原理及方法实验内容:数据是34名运动员十项全能的比赛成绩。
试采用因子分析的方法来提取公共因子,分析衡量运动员运动成绩的指标。
1、对数据进行KMO和Bartlett检验。
2、使用主成分分析方法,并且在公因子特征值大于1的基础上选择公因子的数目,确定公因子的个数。
3、利用最大方差法求出旋转后的因子载荷矩阵,确定对应公因子经济含义。
4、根据因子载荷矩阵写出标准化的跳远、铅球与公因子之间的函数表达式。
5、求出数据中第一个学生和最后一个学生的的公因子得分。
实验步骤:1、点击“变量视图”,将十项全能成绩改为“X1、X2……X10”,选择“分析”—“降维”—“因子分析”,然后进入到了“因子分析”的界面,将“X1、X2……X10”项选为“变量”;2、选择“描述”项,然后勾选“单变量描述性”“原始分析结果”“系数”“显著性水平”“行列式”“KMO和Bartlett的球形度检验”,点击“继续”;3、点击“抽取”项,选择“主成分”方法,基于特征值大于“1”,点击“继续”;4、点击“旋转”项,选择“最大方差法”,勾选“旋转解”和“载荷图”,点击“继续”;5、点击“因子得分”项,勾选“保存为变量”(旋转)和“显示因子系数得分矩阵”,方法为“回归”,点击“继续”;6、“选项”项为默认项,点击“确定”,得到所需结果。
实验结果:1.对数据进行KMO和Bartlett检验。
KMO 和 Bartlett 的检验取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量。
.788Bartlett 的球形度检验近似卡方211.586 df 45 Sig. .000通过KMO检验和Bartlett检验的结果发现,KMO的值为0.788,比较接近1,表示适合做因子分析。
Bartlett 的球形度卡方检验的P值为0.000,拒绝原假设,即总体变量是相关的。
可以进行因子分析。
分析化学第四章误差与实验数据的处理
二、正态分布(高斯分布)
大量不含系统误差的测量数据一般遵从正态分布规律,这种 分布特性就是满足高斯方程的正态概率密度函数。
y f ( x)
1 2
( x )2
e 2 2
Y表示概率密度,x为单次测定值,µ为无限次测量的算术平 均值,即总体平均值(没有系统误差时,就是真值),ơ为 无限次测量的标准偏差
第三章误差与实验数据的处理
由统计学可得平均值的标 准偏差与单次测量的标准 偏差关系为:
对于有限次测量,则
第三章误差与实验数据的处理
式中
s x
称样本平均值的标准偏差。由以上两式
可以看出,平均值的标准偏差与测定次数的平
方根成反比。因此增加测定次数可以提高测定
的精密度。
第三章误差与实验数据的处理
(五)准确度和精密度的关系(p81图4-3)
偏差越大,精密度越低
偏差
绝对偏差
相对偏差
第三章误差与实验数据的处理
1.绝对偏差(d)=个别测定值—多次平均值= Xi X
2.相对偏差(dr)=
d
x
*100
0 0
偏差是用来衡量某个别测定值与平均值 的接近程度
若要衡量总体测定值与平均值 的接近程度,可用平均偏
差(均差)
3.3 平均偏差( d )= x1 x x2 x ........ xn x d1 d2 ....... dn
第三章误差与实验数据的处理
平均值1.62% 所在的组(第 五组)具有最 大的频率值, 处于它两侧的 数据组,其频 率值仅次之。 统计结果表明: 测定值出现在 平均值附近的 频率相当高, 具有明显的集 中趋势;而与 平均值相差越 大的数据出现 的频率越小。
第二章 气固相催化反应宏观动力学-第四版
第二章气-固相催化反应宏观动力学气-固相催化反应步骤:1、扩散(外扩散、内扩散)2、吸附3、表面反应4、脱附5、扩散(内扩散、外扩散)第一节气-固相催化反应宏观过程2-1 气-固相催化反应过程中反应组分的浓度分布以球形催化剂为例:滞流层内扩散-物理过程滞流层内反应物浓度梯度为常量 As Ag C C --外扩散过程的推动力。
进行内扩散时,同时进行反应。
R ↑,反应量↑,反应物浓度↓ 活性↑,反应物浓度↓ 产物扩散过程与反应物相反。
2-2 内扩散有效因子与总体速率由于催化剂对反应物扩散程度不一样,反应物反应的量也不同,在催化剂内表面上的反应量一定小于按固体外表面计算的反应速度,二者之比称为内扩散有效因子或内表面利用率,或者有效因子。
内扩散有效因子定义解析式: ()()iAS s S A s S C f k dSC f k i⎰=ζ式中:s k -单位表面积计算的反应速率常数 A C -颗粒内反应物浓度 AS C -颗粒外表面上反应物浓度 i S -单位体积床层催化剂的内表面积 内扩散有效因子定义:率及内表面计算的反应速按反应组分外表面浓度梯度计算的扩散速率按反应组分外表面浓度=ζ稳定时:单位时间扩散到外表面的量=颗粒内的反应量 即:()()()ζAS i s AS Ag e g g A C f S k C C S k r =-= 上式即为外扩散在内的宏观动力学。
式中:()g A r -宏观反应速率 g k -外扩散传质系数e S -单位体积床层中的外表面积如一级反应:则()*A AS AS C C C f -=其中:*A C -平衡浓度则宏观动力学方程:()()()*A AS i s AS Ag e g g A C C S k C C S k r -=-=ζeg i s Ai s Ag e g AS S k S k C S k C S k C ++=ζζ*()()eg i s Ai s Ag e g Ag e g Ag i s e g g A S k S k C S k C S k C S k C S k S k r +--+=ζζζ*ζi s eg Ag Ag S k S k C C 11+-=稳定时,反应放热量=外表面传热量即()()()()()g S e S R AS i s R g A T T S H C f S k H r -=∆-=∆-αζ 式中:S α-气流主体与外表面间的给热系数 S T -外表面温度 g T -气流主体温度 2-3 催化反应控制阶段的判别 1、化学动力学控制 条件:(1)ζi s eg S k S k 11<<(2) 1→ζ内、外扩散的影响可忽略。
SPSS试验五(因子分析报告)
试验五因子分析一、实验目的:运用因子分析方法分析数据。
二、实验内容:1.SPSS操作2.因子分析下表资料为25名健康人的7项生化检验结果,7项生化检验指标依次命名为X1至X7,请对该资料进行因子分析。
三、实验步骤:1.确定数据类型,建立数据文件。
3.点击“分析”菜单Analyze,选择Data Reduction(降维)中的的Facto (因子分析)命令项,弹出如下图对话框。
在对话框左侧的变量列表中选变量X1至X7,使之进入Variables变量框。
4.点击Descriptives钮,弹出 Factor Analyze :Descriptives对话框,在对话框选中Univariate descriptive项要求输出各变量的均数与标准差,在相关系数栏内选Coefficients项要求计算相关系数矩阵,并选Kmo and bartlett’s test of sphericity检验项,要求对相关系数矩阵进行kmo和bartlett统计学检验。
点击Continue按钮返回因子分析对话框。
5.点击Extraction选项,弹出Factor Analyze : Extraction对话框,选用(主成份)方法,并勾选Unrotated factor solutionScree plot显示没有旋转的因子载荷、公共因子和特征值,并显示碎石图,在Extract中设置Eivgenvalues over的值为1,之后点击Continue钮返回之前对话框。
6.点击Rotation按钮,进行矩阵旋转设置。
选择None,不旋转矩阵。
选择Loading plot用于显示前3个因子的三维因子载荷图;对于两因子求解,输出二维图。
选择完毕后,单击continue。
7.选择Scores按钮,进行因子得分选项设置。
点击Save as variables,将因子得分保存为新变量。
在Method中选中Regression,用回归的方法计算因子得分,同时勾选Display factor score coefficient matrix,计算因子得分系数矩阵,选择完毕后,单击continue按钮。
弹性常数E的测定梁的弯曲正应力测定
实验4 材料弹性常数E 、μ的测定刘红欣 编写一、试验目的1.在比例极限内验证虎克定律并测定材料的弹性模量E 及泊松比μ。
2.初步使用YJ28A-P10R 型静态电阻应变仪(见附录四)。
二、试验设备1.YJ28A-P10R 型静态电阻应变仪。
2.电子测力仪。
3.组合试验台。
4.游标卡尺。
三、试验原理及装置测定材料的弹性常数时,一般采用在比例极限内的拉伸试验。
采用矩形截面试件(GB228—76规定选取),在试件中央部分两侧沿纵向和横向各贴二片电阻应变片(如图5-1),温度补偿片贴在不受力的与试件相同的材料上,一般取两侧读数的平均值作为测量结果。
图5-1 矩形截面试件为了验证虎克定律和消除测量中的可能产生的误差,本试验采用增量法逐级加载,每增加相同的载荷增量∆P ,测量相应的纵向应变31,εε及横向应变42,εε。
再由两次载荷的纵向应变之差31,εε∆∆算出其纵向应变增量231εεε∆+∆=∆纵。
同理算出其横向应变增量242εεε∆+∆=∆横,其中1ε∆、2ε∆、3ε∆和4ε∆分别为应变片R 1、R 2、R 3和R 4的应变增量。
然后取纵向应变增量的平均值纵ε∆代人虎克定律计算出弹性模量0A ∆∆=E 纵εP ,由横向应变增量的平均值横ε∆与纵向应变增量的平均值纵ε∆的比值计算出泊松比纵横εεμ∆∆=,其中试件横截面面积A 。
=a × b 。
在试验前要拟订加载方案。
拟订加载方案时根据上述要求,一般考虑以下几点:1.由于在比例极限内进行试验,故最大应力值不能超过比例极限,碳钢一般取屈服极限的70—80%。
2.初载荷可按屈服载荷的10%来选定。
3.至少应有4—5级加载。
四、试验步骤1.测量试件尺寸。
2.将工作应变片接在仪器的A 、B 接线柱上,补偿片接在B ,C 接线柱上。
然后按仪器使用方法将仪器调整好。
3.先加初载荷P 。
.然后每增加相同载荷△P ,记录相应的应变值。
4.重复以上试验三次。
5.请教师检查试验数据。
标准曲线的数据处理
标准曲线的数据处理标准曲线是科学实验中常用的一种方法,它可以帮助我们准确地测量样品中的成分含量。
在进行标准曲线的数据处理时,我们需要注意一些重要的步骤和技巧,以确保实验结果的准确性和可靠性。
首先,我们需要准备一系列已知浓度的标准溶液。
这些标准溶液的浓度应该覆盖我们感兴趣的样品中成分的浓度范围。
接下来,我们将使用这些标准溶液进行一系列实验,得到一组测量值。
这些测量值将会被用来构建标准曲线。
在构建标准曲线时,我们通常会使用吸光度法或荧光法。
这些方法可以帮助我们测量样品溶液的光学性质,从而得到与溶液中成分浓度相关的测量值。
通过测量一系列标准溶液的吸光度或荧光强度,我们可以得到一组测量值,这些测量值将会被用来构建标准曲线。
在得到标准曲线之后,我们需要对实验得到的数据进行处理。
首先,我们需要进行数据的拟合,以得到标准曲线的方程。
拟合的过程可以使用线性拟合、多项式拟合或其他数学模型来完成。
拟合得到的标准曲线方程将会被用来计算样品中成分的浓度。
除了拟合,我们还需要对实验数据进行统计分析。
这包括计算标准曲线的相关系数、残差分析、回归分析等。
这些统计分析可以帮助我们评估标准曲线的拟合程度和可靠性,从而确定实验结果的准确性。
在数据处理的过程中,我们还需要注意一些常见的误差来源,如仪器误差、操作误差、环境误差等。
对这些误差进行有效的处理和控制,可以帮助我们得到准确和可靠的实验结果。
总之,标准曲线的数据处理是科学实验中非常重要的一环。
通过合理的实验设计、数据处理和统计分析,我们可以得到准确、可靠的实验结果,从而为科学研究和工程应用提供有力的支持。
希望本文提供的方法和技巧可以帮助读者更好地进行标准曲线的数据处理,提高实验结果的准确性和可靠性。
分析化学中的误差及分析数据的处理
分析化学中的误差及分析数据的处理分析化学中的误差及分析数据的处理第⼆章分析化学中的误差及分析数据的处理本章是分析化学中准确表达定量分析计算结果的基础,在分析化学课程中占有重要的地位。
本章应着重了解分析测定中误差产⽣的原因及误差分布、传递的规律及特点,掌握分析数据的处理⽅法及分析结果的表⽰,掌握分析数据、分析⽅法可靠性和准确程度的判断⽅法。
本章计划7学时。
第⼀节分析化学中的误差及其表⽰⽅法⼀. 误差的分类1. 系统误差(systematic error )——可测误差(determinate error) (1)⽅法误差:是分析⽅法本⾝所造成的;如:反应不能定量完成;有副反应发⽣;滴定终点与化学计量点不⼀致;⼲扰组分存在等。
(2)仪器误差:主要是仪器本⾝不够准确或未经校准引起的;如:量器(容量平、滴定管等)和仪表刻度不准。
(3)试剂误差:由于试剂不纯和蒸馏⽔中含有微量杂质所引起; (4)操作误差:主要指在正常操作情况下,由于分析⼯作者掌握操作规程与控制条件不当所引起的。
如滴定管读数总是偏⾼或偏低。
特性:重复出现、恒定不变(⼀定条件下)、单向性、⼤⼩可测出并校正,故有称为可定误差。
可以⽤对照试验、空⽩试验、校正仪器等办法加以校正。
2. 随机误差(random error)——不可测误差(indeterminate error)产⽣原因与系统误差不同,它是由于某些偶然的因素所引起的。
如:测定时环境的温度、湿度和⽓压的微⼩波动,以其性能的微⼩变化等。
特性:有时正、有时负,有时⼤、有时⼩,难控制(⽅向⼤⼩不固定,似⽆规律)但在消除系统误差后,在同样条件下进⾏多次测定,则可发现其分布也是服从⼀定规律(统计学正态分布),可⽤统计学⽅法来处理。
⼆. 准确度与精密度(⼀)准确度与误差(accuracy and error)准确度:测量值(x)与真值(,)之间的符合程度。
它说明测定结果的可靠性,⽤误差值来量度:绝对误差 = 个别测得值 - 真实值E=x- , (1) a但绝对误差不能完全地说明测定的准确度,即它没有与被测物质的质量联系起来。
实验12 因子分析
实验12 因子分析因子分析对主成分分析进行了推广,它是要从大量的数据中寻找影响变量、支配变量的更本质的因子——公共因子。
公共因子可能不止一个,因子分析用这些潜在的“公共因子”来概括原始变量的信息,其核心是用较少的因子反映原有变量的绝大部分信息。
12.1 实验目的掌握使用SAS进行因子分析的方法。
12.2 实验内容一、用INSIGHT作因子分析二、用FACTOR过程作因子分析12.3 实验指导一、用INSIGHT作因子分析【实验12-1】测得某地区16岁男孩身高(cm)、坐高(cm)、体重(kg)、胸围(cm)、肩宽(cm)与骨盆宽(cm)等六个指标数据如表12-1(sy12_1.xls)所示。
试利用INSIGHT做因子分析。
表12-1 某地区16岁男孩身体形态指标编号身高坐高体重胸围肩宽骨盆宽1 165.13 88.76 51.60 78.31 35.39 25.962 164.83 89.87 53.32 83.04 37.24 26.523 164.58 88.15 51.38 80.49 36.05 26.274 164.56 87.02 51.18 81.63 36.14 26.845 164.46 86.84 54.25 81.21 35.67 26.746 164.13 87.18 50.14 81.88 36.88 26.137 164.64 87.00 49.85 78.99 35.45 26.008 163.64 86.89 50.85 82.09 35.54 26.019 163.45 86.99 52.28 79.04 35.78 25.5110 163.00 88.11 50.48 80.37 36.43 26.8711 162.40 86.58 47.46 79.38 35.50 24.6512 162.18 86.95 52.18 82.50 36.85 26.4313 162.04 86.71 48.93 78.00 35.59 25.0714 161.86 87.35 49.03 79.69 35.68 25.2215 160.78 84.92 47.99 77.76 35.49 25.6416 160.77 85.35 48.70 81.63 35.58 26.9217 160.69 86.18 48.94 81.89 35.47 26.8118 160.44 86.05 47.05 78.88 35.13 25.7119 160.27 86.41 51.51 79.84 35.66 26.0220 159.05 85.08 48.95 80.87 35.46 25.8521 168.25 85.14 49.31 79.32 36.02 25.5922 158.18 84.50 46.93 79.83 34.74 25.2623 157.98 84.49 47.60 79.04 35.11 25.6624 157.61 84.57 43.39 78.45 35.20 26.1525 157.23 83.90 46.90 78.59 34.73 25.5726 157.05 84.55 46.54 78.61 35.20 25.9627 153.13 81.63 43.40 77.42 33.82 24.621. 建立数据集在SAS中将Excel数据表sy12_1.xls导入数据集mylib.sy12_1,如图12-1所示。
Gleeble实验作CCT曲线--数据处理步骤汇总
Gleeble CCT实验后期数据处理——相变分数曲线绘制1、打开原始实验数据rf09101420.D012、复制两列TC1(Y)、Dilatometer(Y)两列数据中冷却数据段(一般是TC列900以后)到新建表中。
3、将A(X)、B(Y)列重新命名为T(X)、Dila(Y);新建3列空白数据列并分别命名为Dg、Da和X。
(Dg——奥氏体转变;Da——铁氏体转变;X——相变分数)。
4、画出T(X)-Dila(Y)数据曲线。
5、对相变前直线段进行线性拟合(Fit Linear)。
得出数据如下:6、计算Dg列数据。
Col(Dg)=-77.74906+0.13526*col(T),式中-77.74906为第5步中拟合所得A数据,0.13526为第5步中拟合所得B数据。
7、对相变后数据段进行拟合(Fit Linear或Fit Polynomial,这里采用了Fit Polynomial曲线拟合)。
所得数据如下:8、计算Da 列数据。
Col(Da)=-14.16195+0.08626*col(T)+(-1.23727)*10^(-5)*col(T)^2,式中-14.16195为第7步中拟合所得A 数据,0.08626为第7步中拟合所得B1据,-1.23727为第7步中拟合所得B2数据。
9、计算X 列数据(杠杆定律)。
)()()()()(T Dg T Da T Dg T Dila T X --=即 Col(X)=(col(Dila)-col(Dg))/(col(Da)-col(Dg))10、画出T(x)-X(y) 曲线,并修改相应坐标参数。
即为所得CCT 相变曲线。
T r =905oC,e=0v=20oC/sTemperature,oC F r a c t i o n t r a n s f o r m e d℃。
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曲节因子实验测定及其数据处理XXX(北京化工大学化学工程学院北京 100029)摘要:描述催化剂的孔结构模型较常用的有平行交联孔模型和双重孔模型,由于用双重孔模型计算出的气体有效扩散系数与实验值相差较大,以及模型本身的不足使其应用受到限制。
因为气体在催化剂内任何两点扩散路径必然大于这两点之间的距离,所以引进一个孔结构参数--曲节因子[1]。
本文主要对曲节因子的实验测定及其数据处理进行研究。
关键词:催化剂;曲节因子;实验测定;数据处理The experimental determination and the data processing of tortuosityfactorXingkai Huang(School of Chemical Engineering, Beijing University of Chemical Technology, Beijing ,100029)Abstract:Description of catalyst pore structure model is commonly used with parallel crosslinking holes and double pore model. Due to the use of double hole model to calculate the gas effective diffusion coefficient has large difference with the experimental value and the shortages of the model itself , its application is restricted. Because any two points within the catalyst,s gas diffusion path must be greater than the linear distance between two points, so the introduction of a pore structure parameters - tortuosity factor. This article mainly to study The experimental determination and the data processing of tortuosity factor.Key words:The catalyst;tortuosityfactor.;The experimental determination;The data processing引言:催化剂颗粒内部存在着大大小小相互交叉错综复杂的孔道,因而气体组分在其中的扩散在一定程度上受到孔结构的影响[2,3]。
一般根据气体分子平均运动自由程与孔径之间的相对大小,将其中的扩散分为努森扩散、过渡区和分子扩散。
对工业颗粒催化剂来讲,用平行交联孔模型可得到较满意的结果[4]。
为了得到多孔催化剂颗粒内部的浓度分布和扩散量,就需要对颗粒内的气体有效扩散系数加以测定或估算,这样才能预测受扩散限制下的反应速率。
因此,对于平行交联孔模型来讲就归结到曲节因子上,它对于催化剂效率因子和宏观反应速率的模型求解,是一个关键的参数。
气体在催化剂颗粒内的有效扩散系数D eff与综合扩散系数De,孔隙率θ、曲节因子δ之间可表示为:eff eD Dθδ=∙(1)[5]1曲节因子测定方法:曲节因子测定方法有稳态法和动态法两种。
稳态法最早在四十年代初被提出,后被发展为Wicke 一Kallenbach法[6]。
该法可直接测定沿轴向通过催化剂的扩散量。
动态法是在六十年代逐渐发展起来的,利用脉冲技术,通过对响应进行矩量分析进而求得有效扩散系数。
稳态法实验系统较稳定,数据可靠性高,但其缺点是无法反映催化剂颗粒内部死孔对扩散的贡献。
动态法优点是测定速度快,“死孔”对扩散的贡献也能反映出来;但是动态法由于响应曲线拖尾严重,进行矩量分析时加权不同对结果影响很大,因而动态法测定出的曲节因子值往往偏高。
Baiker[7]等比较了测试催化剂颗粒有效扩散系数和曲节因子的三种方法一一稳态法、基于Wicke一Kallenbach法的脉冲响应法和S、P、S、R脉冲色谱法。
结果表明稳态法的可靠性最大;用脉冲响应法得到了与稳态法类同的有效扩散系数;而用S、P、S、R脉冲法在一定范围内给出了可比的有效扩散系数;但统计分析表明此法所得值不可信度比稳态法高。
Satterfied[8]用稳态法测定了十三种工业催化剂的曲节因子,得到了较合理的数据;文献[9]用稳态法测定了WB:加压中变催化剂的曲节因子,用平行交联孔模型计算气体的有效扩散系数,并计算了催化剂的效率因子。
计算结果与实验结果吻合良好,说明稳态法测定曲节因子的可靠性。
2铜基甲醇催化剂曲节因子实验研究采用往态法测定了十一种有代表性的铜基甲醉合成催化剂的曲节因子,统计结果表明,所得曲节因子是可信的;为气一固催化反应模拟分析提供了基础数据[10]。
2.1计算模型及实验方法2.1.1模型由于气体在催化剂中扩散处于过渡区,对于恒压下在圆孔中双组分气体逆向扩散可表示为:1()(2)1(/1)1A Ag gAB A AAeAB KAP dy P dyR T dx R T dxNN N y DD D--==-++这里:11(1/)1(3)B A AAeAB KAN N yDD D--+⎡⎤=+⎢⎥⎣⎦考虑到催化剂孔道的曲折的复杂性,则多孔通道中的扩散通量:1()/AA effgP dyN DR T dx-=-(4)代入关系式(1)中得:1(/1)1AgAB A AA B K APdyR TNN N y dxD Dθδ-=-++(5)对于直径为d,长度为L,平均孔半径为r的圆柱形催化剂颗粒,在稳态下将(5)式从x=0至x=L,y A=y AL之间积分,整理可得:1(1)ln (1)1(1)B AB AL ABA KAB B AB A Ag A A KA N D y P D N D N N D N Rg T L y N N D θδ⎡⎤-++⎢⎥=⎢⎥⎢⎥+-++⎣⎦ (6)若考虑孔分布的影响,假定孔的方向与孔的大小无关,即各向同性,则:maxming /()r A Ae r PNA dy dx D f r dr R Tθδ=-⎰同样将D Ae 代入,积分整理得:max min 1(1)ln ()(1)1(1)B AB AL r ABA KA r BB AB A Ag A A KA N D y P D N D f r drN N D N Rg T Ly N N D θδ⎡⎤-++⎢⎥=⎢⎥⎢⎥+-++⎣⎦⎰2.1.2试验方法催化剂装在扩散池的隔板上(本文中装6颗中SXsmm 催化剂颗粒),颗粒两端面暴露在两股气流中。
圆柱状颗粒侧面和隔板用硅橡胶管紧紧卡牢密封,以防串气。
这样扩散池被隔成两个气室,气体只能从催化剂颗粒中扩散通过;实验中维持两侧气室压力相同,即dp=0,使得在催化剂内不存在由压力引起的强制扩散[11]。
当系统达到稳定状态后,分别测定流经扩散池后两股气体的流量;同时分析两股气体的组成,由物料衡算即可直接得到通过圆柱状催化剂颗粒轴向扩散量,并由(6)和(8)式计算出曲节因子。
实验中气体组成采用化学法分析[12],为了便于化学分析,选用N 2—CO 2气体对每一种催化剂均在两种温度条件下测定若干组数据,计算结果采用统计分析以验证可靠性。
通过改变制备条件,制备了十一种有代表性的铜基甲醇合成催化剂,其结构参数见表1。
分别用稳态法对这十一种催化剂进行了曲节因子测试。
表1 催化剂孔结构参数2.2实验结果及分析由Graham 气体扩散定律[13],对不发生化学反应的双组分扩散系统,可知扩散通量与分子量有如下关系:A BB AN M N M =对CO 2一N 2气体扩散对,则:2244.011.25328.01N CO N N == 本文实验数据见表2(以P-01催化剂为例),曲节因子列于表3。
从实验数据所得N2,CO2扩散通量比值与它们分子量倒数比值开方的相对偏差在5%一4%范围内[14,15]。
表2 P-01号催化剂曲节因子测量数据表3 曲节因子测定结果汇总以P 一01催化剂实验数据为例做统计分析,实验次数n=14,曲节因子的平均值为11 2.8737nr r t n δδ===∑(按孔分布计)11 1.1304nr r t n δδ===∑(按平均空半径计)标准偏差:21()0.01017(1)t t r nr r t S n n δδδ=-==-∑1()0.00712(1)t t r nr r t S n n δδδ=-==-∑服从t 分布,取置信水平为95%,自由度为n-1时查t 分布表知t γ=2。
1604,因此P 一01催化剂曲节因子的真值应为: 按孔分布计:2.87270.0220rr r t S δδδγ=±=±按平均孔半径计:2.87270.0220rr r t S δδδγ=±=±测定了十一种铜基甲醇合成催化剂的曲节因子,统计检验结果表明,所得结果是可信的。
表明稳态法测定圆柱状催化剂曲节因子效果较好。
所得数据可用于气一固催化反应催化剂的效率因子分析及催化剂的工程设计上。
3 结论(1)不同操作条件下,小颗粒催化剂曲节因子是相同的,而大颗粒催化剂仅在高温时曲节因子与小颗粒催化剂曲节因子不同,其原因是出现了反应死区,如果考虑到死区的影响,则无论大颗粒还是小颗粒催化剂曲节因子是相同的。
因此,多孔催化剂曲节因子可以看作催化剂的结构参数,不随反应而变。
(2)通过对不同粒径催化剂、不同反应条件的计算分析可知,有效扩散系数D eff 不随反应速率改变。
符号说明DAB---双分散扩散系数 cm 2/s r---孔半径 nm 或cm Deff---有效扩散系数 cm 2/s Sg---比表面积 m 2/gDe---综合扩散系数 cm 2/s T---温度 KDKA---努森扩散系数 cm 2/s Vg---孔容 ml/g f(r)---孔分布函数 x---无因次距离L---催化剂长度 cmy---摩尔分数n--- 试验次数δ-----曲节因子N----扩散通量mol/cm 2sθ---孔隙率 P---压力MPaρp---颗粒密度r ---平均孔半径nm 或者cmReferences[1] 葛庆峰. 多孔催化剂中气体的扩散与反应及分形几何的应用[D] . 天津: 天津大学学位论文, 1991.[2] 王桂荣,王富民,辛峰,等. 在Ni /Al2O3 催化剂上苯加氢反应本征动力学研究[ J] . 河北工业大学学报, 2000, 29( 2): 81- 84. [3] Sahimi M ,Gavalas G R ,Tsotsi s T T. Statisticaland Continuum Model s of Fluid-Solid Reactions in Porous Medi a [ J] . Chem.EngSci , 1990, 45: 1443-1502.[4] 应卫勇.华东化工学院博士学位论文.1990. [5] 赵建廉,朱炳辰.华东化工学院学报, 1 9 8 9.( l ).4 8[6] Wicke ,E.;Kallenbach , R. Kolloid Z.1941,197,135[7] Baiker ,A;New ,M. andRicharz W. Determinationof Intraparticle Diffusion Coeffcoents in Catalyst Pellets ——A Comparative Study of Measuring Methods. Chem. Eng. Sci.37,No.4,643(1992).[8] Satterfied , C.N. And Cadle , P.T. GaseousDiffusion and Flow in Commercial Catalysts atPressure Levels Above Atmospheric.I&E.C.Fundam ,7,203(1968).[9] 黄俐滨,朱炳辰等.多孔催化剂效率因子的多组分扩散模型(III)加压下WB-2中温度换催化剂的效率因子.化工学报,No2,144(1988).[10] 刘国际,锥廷亮.铜基甲醇催化剂曲节因子实验研究[J].郑州工学院学报,1995,16(1):14-19.[11] Park S H,Kim Y G. The Effect of ChemicalReaction on Effective Diffusivity within Biporous Cat alysts-I[ J]. Chem.Eng. Sci,1984,39: 553-549.[12] 王富民. 裂解催化剂积炭失活的网络模型及动力学研究[ D]. 天津: 天津大学学位论文,1997.[13] 李绍芬.化学与催化反应工程[M].北京:化学工业出版社,1986. 205.[14] Rao MR,Simth J M. Diffusion and Reaction inPorous Glass [ J] . AICh E J,1964,10: 293- 297.[15] 张栓兵,郭汉贤,梁生兆.化学反应工程与工艺,1992,9(3):274~280。