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2021年数学建模B题省二作品
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基于最小二乘法的乙醇偶合制备 C4 烯烃的研究
摘要
为了提高乙醇偶合制备 C4 烯烃的生产效率,本文针对生产过程中温度以及催化剂
组合对其制备过程中的影响,建立了相应的数学模型将给出的二十一组数据进行处理分
析。
针对问题一,分析乙醇转化率、C4 烯烃的选择性与温度的关系,我们建立了最小二
乘法曲线拟合模型,将每组数据中乙醇转化率和 C4 烯烃选择性与温度的关系图利用
MATLAB 做了可视化处理,根据图像可以清晰的观察出在给定温度范围下,乙醇的转化率
和 C4 烯烃选择性都随温度的升高而升高,随着温度到达 350℃,乙醇的转化率会上升一
个较大的幅度,但有的催化剂组合中,温度达到一个临界值,C4 烯烃选择性会开始有下
降的趋势。同一实验在温度为 350℃的环境下随时间推移乙醇的转化率减小,C4 烯烃选
择性并不会产生较大波动。
针对问题二,为得出催化剂组合及温度对反应的影响,我们利用控制变量的方法对
影响化学反应的特定因子进行定量分析,得到每个因子对反应的影响。根据分析所得的
结论发现 A3 最符合实际生产,得到的乙醇转化率和 C4 烯烃选择性最大。在一定温度范
围内,随着温度升高各组的乙醇转化率和 C4 烯烃选择性大小都会升高。
针对问题三,探究如何设置催化剂组合及温度才能得到最高的 C4 烯烃收率,利用最
小二乘法模型,由第二问可得催化剂组合为 200mg 1wt%Co/SiO2- 200mg HAP-乙醇浓度
0.9ml/min 时可以得到最高的 C4 烯烃收率,利用第一问模型拟合出温度对 C4 烯烃收率
的关系,得出在 430.4℃时,C4 烯烃收率最大为 60.64。在 350℃一下利用最小二乘法
得到催化剂组合为 200mg 0.5wt%Co/SiO2- 200mg HAP-乙醇浓度 0.6ml/min 在 350℃时
得到最优解,C4 烯烃收率为 38.33。
针对问题四,将问题进行总结我们发现实验中存在一些缺陷,分别是 A1、A2 中对
400℃的实验,和 Co /SiO2 与 HAP 不同装料比的实验,我们根据此问题列出了五次实验
来完善数据。
关键词:最小二乘法曲线拟合;控制变量;定量分析
2
一、问题重述
在化工产品和生产医药的过程中,C4 烯烃是一种很重要的化学物品,乙醇可以作为
生产 C4 烯烃的原料,已知催化剂组合和温度的不同会使烯烃的选择性和 C4 烯烃的收率
有影响,因此可以通过调整催化剂组合以及温度来提高 C4 烯烃的产量,同时提高了乙
醇的利用率,节省资源,所以探究乙醇偶合制备 C4 烯烃的化学工艺是很必要的。
为研究乙醇偶合制备 C4 烯烃过程中温度以及催化剂组合对其制备过程中的影响,一
化工实验室做了一系列实验得出了相关数据。现根据其得出的数据需要解决以下四个问
题:
1、探究不同催化剂组合作用下,温度对乙醇转化率和 C4 烯烃选择性的关系,并且
对在相同实验环境下不同时间对反应产生的结果进行分析。
2、探究乙醇转化率和 C4 烯烃选择性大小和选择的催化剂组合、温度的关系,得出
相应结论。
3、为了使乙醇转化率和 C4 烯烃的选择性大小尽量高,应该怎样选择催化剂组合和
温度。在温度低于 350℃时,为了使 C4 烯烃收率高,又该如何选择催化剂组合和温度。
4、在该化工实验室结果的基础上,再增加五次实验,应该如何设计实验的内容,给
出设计方法并阐述理由。
二、问题分析
问题一:根据数据可以观察出,在不同催化剂的作用下,温度越高乙醇的转化率会
越高,同时而 C4 烯烃的选择性大小也会发生变化,C4 烯烃选择性会随温度的升高而升
高,达到一个临界值后,温度升高后 C4 烯烃选择性会开始下降,所以我们使用最小二
乘法曲线拟合来模拟 C4 烯烃选择性随温度的变化,可以很清楚的观察出乙醇的转化率
及 C4 烯烃选择性与温度的关系。在 350℃的温度下给定催化剂组合,实验过程中随时间
的增加对乙醇的转化率以及生成产物的选择性会产生影响,可以观察到乙醇的转化率随
时间增加而减少,C4 烯烃选择性大小基本不变,所以 C4 烯烃收率会减少,及 C4 烯烃
的产量会减少。
问题二:根据所给数据可以观察出影响化学反应的因素有 Co /SiO2 与 HAP 装料比、
Co 负载量、每分钟乙醇的进料量、装料方式、温度五个因子。A11 组数据中没有采用
HAP 做催化剂载体而是选取石英砂替换,与其他组差距较大,不列入探究范围。前四个
3
因子归纳于催化剂组合对化学反应的影响,最后一个因子为温度对化学反应的影响。控
制变量的来分析催化剂组合的四个因子对化学反应不同的影响分别进行讨论,再将得出
的结论与其他二十组实验数据进行比较,说明催化剂组合对反应的影响。将各个温度下
二十组的乙醇转化率和 C4 烯烃选择性大小进行对比,判断温度对反应的影响,第一问
得出了温度越高越符合人们预期,但是温度存在一个临界值,超过临界值,反应的趋势
不会再向预期结果靠近。
问题三:建立偏最小二乘法模型得出的结论,可以得出影响因子对反应的影响趋势,
并根据第二问得出结果,可以根据因子对化学反应的影响来预测最佳催化剂组合的成分
和温度环境,使得乙醇转化率与 C4 烯烃选择性最大,就可以得出最大的 C4 烯烃收率。
在 350℃温度以下,根据模型也可以预测最佳催化剂组合的成分和温度环境。
问题四:将问题进行总结我们发现少了几次重要的实验,分别是 A1、A2 中对 400℃
的实验,和 Co/SiO2 与 HAP 不同装料比的实验,我们根据此问题列出了五次实验来完善
数据。
三、模型假设
1、实验结果不受除温度与催化剂组合外的环境因素影响。
2、题目提供的实验数据都是正确可靠的。
3、实验中催化剂组合中的催化剂载体起的作用是相同的。
4、假设实验中产生的 C4 烯烃都可以全部提取,不含其他副产品杂质。
5、乙醇加热后产生的乙醇蒸汽不会挥发出实验装置外。
6、假设实验过程中人为造成的实验误差忽略不计。
四、符号说明
符号名称 符号说明
J
误差的平方
m
坐标上的点数
4
ij
z
新的标准化数据
ij
a
的样本均值个自变量第
j
j X
ij
b
样本均值个自变量第
j
j y
ij
w
的样本标准值个自变量第
j
xj
ij
s
的样本标准差个自变量第
j
yj
五、模型建立与求解
5.1 问题一的模型建立与求解
最小二乘法的非线性回归,通过最小化误差的平方和寻找数据来找到最佳的匹配函
数,最小二乘法可以求得未知的数据与实际的数据之间的误差最小,甚至可以忽略误差。
在此实验中我们具有多个实验因子,在研究实验因子影响时,需要最小二乘法来将未实
验的实验数据拟合出来。
5.1.1 最小二乘法曲线拟合
为了观测温度与乙醇转化率和 C4 烯烃选择性的关系,可以使用最小二乘曲线拟合来
得出温度与乙醇转化率和温度与 C4 烯烃选择性的函数曲线。根据各种催化剂的温度不
同,已知一组关于温度的数据,即二维坐标图的 m 个点
),2,1,0;,...,2,1,0(),( mjmiyx
ji
,
我们需要求一个函数
xfy
,这个函数满足某种准则下曲线拟合会通过二维坐标上至
多的点,先确定一组函数
nmxxxx
m
,),...,,(
21
。
根据非线性最小二乘法,即设拟合曲线
mmn
m
n
m
n
m
n
axaxaxaxaxf
)1(1-m
2
33
1
2211
......)(
其中 m 为拟合次数,拟合多项式的系数为
)...,,,
,321 m
aaaaa (
,在取定类中,使误差的
J
最小,即可求解
m
aaa ,...,,
21
。
5
2
11,
2
1,
1
)]([]))([,...,(
jt
m
t
t
n
ji
m
ji
jim
yxayxfaaJ
)
方程个数大于未知数个数的方程
nmmnm
m
n
m
n
mmm
mm
yaxaxaxa
yaxaxaxa
)1(1
1
2211
1)1(11
1
122111
...
nm .......
...
即,
nmmn
m
nn
y
y
y
a
a
a
x
x
x
x
x
x
x ...,...,...
...
...
...
......
1
)1(
)1-(1
2
12
1
11
不存在矛盾解。因此我们可以使得
2
)1(1
1
22
n
1ji,
11
])......[(
jmmnm
m
n
m
n
yaxaxaxa
,则 a 为最
上述方程的最小二乘解。
根据下方散点图可以看出,第一阶段基本上为线性关系,第四阶段为非线性关系,
在曲线拟合的过程中,哪个模型的标准差最小就选取什么模型。
图 1 第一阶段 图 2 第二阶段
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