1.1. Курс "Применение ЭВМ в каталитических исследованиях" реализуется в рамках специальности "Катализ и адсорбция" и относится к разделу специальных дисциплин вузовской компоненты.

1.2. Цели и задачи курса.

Дисциплина "Применение ЭВМ в каталитических исследованиях" предназначена для обучения студентов 4-го курса ФЕН НГУ, практическим навыкам работы и эффективному использованию ЭВМ в научных исследованиях в области катализа. Основной целью освоения дисциплины является показать учащимся наиболее сильные стороны современных ЭВМ как инструмента, реализующего технологии обработки экспериментальных данных, математического моделирования и анализа изучаемых процессов, хранения и обработки больших объёмов информации.

Для достижения поставленной цели выделяются задачи курса:

• ознакомление студентов с исследовательскими задачами, эффективно решаемых с помощью ЭВМ;
  
• краткий обзор программного обеспечения для решения обозначенных задач: пакеты Mathcad, Origin, MSOffice (Excel, Access), программирование, автоматизация и управление с помощью VBA;
  
• знакомство с пакетами, изучение их возможностей и работа с ними на обучающих примерах, отработка эффективных приемов работы с каждым пакетом для решения поставленных в нем задач.

1.3. По окончании изучения указанной дисциплины студент должен:

иметь представление о возможностях каждого из пакета и ЭВМ в целом;

знать принципы организации, порядок действий и эффективные методы работы с каждым пакетом, и способы получения дополнительных знаний о работе пакета;

уметь эффективно решать с помощью изучаемого программного обеспечения исследовательские задачи, аналогичные учебным, а также самостоятельно применять полученные знания для решения новых задач.

1.4.Формы контроля.

Итоговый контроль.

Для контроля усвоения дисциплины учебным планом предусмотрен зачет.

Текущий контроль.

По каждому пакету учащимся предлагается выполнить и сдать задание, на основе которого будет выставлен зачет. Значительная часть заданий имеет несколько вариантов, кроме того, учащимся разрешается самостоятельно составлять и сдавать задания, аналогичные представленным, учитывающие их специализацию. Помимо знаний работы с пакетом, учащиеся должны также продемонстрировать умение анализировать полученные результаты и делать по ним качественные выводы. Знать основные законы и понятия физической химии, кинетики и основы химической технологии для объяснения полученных результатов.

2.1. Новизна курса заключается в акцентировании внимания учащихся на прикладном характере изучаемого программного обеспечения. При демонстрации возможностей ЭВМ, основное внимание уделяется хорошо понятным учащимся примерам, которые моделируют наиболее типичные исследовательские задачи. Это вызывает интерес к учебному процессу и позволяет лучше ощутить эффективность применения ЭВМ в исследовательских задачах. По насыщенности материала и его адаптации курс можно считать уникальным. Аналогичные спецкурсы (в рамках пакета Mathcad) читаются на основе методик работы с подобными пакетами:

• пакет Matlab в ТГУ, НГТУ, Университете Технологии в городе Eindhoven, Голландия,
• пакет Maple в МГУ, УГУ, в Техническом Университете Waterloo, Канада, пакет Matematica в Кембриджском университете, Великобритания,
• пакет Mathcad (по сравнению с пакетами Matlab, Maple, Matematica он является более простым в изучении и требует минимального времени для освоения).

В то же время полученные при изучении последнего пакета знания позволят учащемуся при необходимости обратиться к более мощным пакетам, так как основные базовые функции у них практически одинаковы.

2.2. Тематический план курса (распределение часов).

2.3. Содержание отдельных разделов и тем.

1. • Задачи, решаемые с помощью ЭВМ: обработка данных, хранение информации, представление результатов, численные инженерные расчеты и аналитические преобразования.
   • Организация работы пользователя на ЭВМ.
   • Обзор различных технологий работы пользователя.
   • Понятие пакетной технологии работы.
2. • Простые вычисления.
   • Вычисления с размерными величинами.
   • Структуры данных: вектора, матрицы, диапазоны.
   • Функции и итерационные вычисления, поиск решения.
   • Аналитические преобразования.
   • Графики: 2D, 3D, гистограммы.
   • Функции пакета Mathcad; Численное решение систем линейных уравнений, обыкновенных дифференциальных уравнений, решение задач оптимизации и математического программирования.
3. • Работа с таблицами.
   • Построение 2D графиков и гистограмм.
   • Редактирование 2D графиков: оси, подписи, работа с цветом.
   • Работа со слоями: расположение графиков.
   • Пример аппроксимации данных аналитическими функциями, поиск и оценка параметров аппроксимации.
   • Построение 3D графиков.
4. • Типы данных и функции, помещаемые в ячейки.
   • Ввод данных с клавиатуры, из текстового файла.
   • Форматирование данных.
   • Формулы, ссылки, имена.
   • Диапазоны ячеек, навигация по перемещению курсора и выделению необходимых данных.
   • Копирование и перемещение данных, перестановка строк, столбцов, ячеек, транспонирование, вставка результатов по значению.
   • Подгонка данных под нужный размер, скрытие ненужных данных, сортировка и фильтрация необходимых данных.
   • Функции строки состояния.
   • Построение графиков и гистограмм; Редактирование графиков: оси, подписи, работа с цветом, расположение графиков.
   • Работа с листами: копирование, перемещение между листами одной книги, между несколькими книгами.
   • Групповые операции с листами, подгонка данных под размер страницы, задание области печати, оформление листов: номера страниц, колонтитулы, вставка объектов: рисунки, диаграммы.
   • Работа с множеством листов одной книги, несколькими книгами одновременно.
   • Работа с разделителями окна, закрепление и снятие разделителей.
5. • Назначение и работа с реляционными базами данных на примере Access.
   • Принципы хранения информации в базах данных.
   • Типы хранимых данных.
   • Основные элементы: таблицы, запросы, индексы, ключи, поля.
   • Структура баз данных, связи таблиц и запросов между собой.
   • Принципы построения баз данных, структурирование хранимой информации.
   • Создание таблиц.
   • Создание запросов.
   • Функционирование баз данных, язык запросов SQL, принципы технологии клиент-сервер.
6. • Введение в VBA-макросы.
   • Автоматизация рутинных операций.
   • Знакомство с объектно-ориентированным языком программирования VBA на примере Excel.
   • Программирование на языке VBA, работа с макросами.
   • Модель работы объектов и работа с объектами, доступными в VBA.
   • Интеграция Excel с объектами других приложений: вставка данных на лист в виде запроса базы данных, вставка документа Mathcad на лист.
   • Управление объектами с помощью VBA.
   • Автоматизация обработки данных с помощью VBA по OLE-технологии.

2.4. Перечень примерных контрольных вопросов и заданий для самостоятельной работы (в объеме часов, предусмотренных образовательным стандартом и рабочим учебным планом данной дисциплины):

• Развернуть>>>
  • Раздел 2

  Задача Т1

  Сравнивается протекание кинетической реакции A+B=R+S в реакторах РИВ и РИС при одинаковых условиях.

  Сокращения:
  РИВ - реактор идеального вытеснения;
  РИС - реактор идеального смешения;
  ИРС - исходная реакционная смесь;
  PC - реакционная смесь:
  КРС - конечная реакционная смесь;
  KB - степень превращения ХВ;
  (tau=VR /V) - время контакта PC в реакторе;

  Данные задачи:

  k1-константа прямой реакции: 0.118 м³/кмоль/с;
  k2-константа обратной реакции: 0.05 м³/кмоль/с;
  АО-концентрация А в ИРС: 2.8 кмоль/м³;
  ВО-концентрация В в ИРС: 1.6 кмоль/м³;

  Задача:

  Построить график зависимости XB(tau) для РИВ в диапазоне по tau [0.1,10] с.
  Определить для обоих реакторов tau, необходимое для достижения ХВ {70,75,80,85}%, Проанализировать и обьяснить наблюдаемые различия tau.

  
  

  Задача Т2

  Рассматривается равномерное по длине охлаждение горячего слоя катализатора после прокалки, током инертного газа. Предполагается распределенный ввод инертного газа с выравниванием температуры слоя и газа по всей длине слоя.

  Обозначения:

  Cpg- теплоемкость газа;
  Cрс- теплоемкость катализатора;
  рс - насыпная плотность катализатора;
  Vr- обьём реактора, занимаемый слоем катализатора:
  Vg- расход инертного газа (при н.у.);
  Tg- температура инертного газа на входе в слой
  Тbb,Tbe- температура слоя в начале и в конце охлаждения (средняя по слою);
  х- время охлаждения;

  Данные задачи:

  CpgCI) := (5.732 + 3.866-*0^-3*Т - 1.446*10^-6*Т² + 0.179*10^-9*Т³)*(cal/mole*К); [Т]=К;

  Срс := 0.3*(cal/mole*К); рс := 970 kq/m³; Vr := 6.5m³,

  Tbb := 350 °С; Tbe := 220 °С; Tg := 60 °С;

  Задача:

  Определить время охлаждения слоя до заданной температуры при

  Vg := 1000 (m³/hr)

  Определить расход газа (при н.у.) для охлаждения слоя до заданной температуры за время t := 3.5h*r

  Построить графики зависимости π(Tg ),π(ТЬе) ,π(Vg). Для первого и второго графика Vg = 1000 (m³/hr)

  Рекомендации:

  Записать уравнение теплового баланса, из которого найти зависимость времени от расхода и начальных температур.

  Задача TЗ

  Оптимизируется состав смеси бензиновых фракций для получения 1 тонны бензина на НПЗ с октановым числом (ON) 76 и содержанием серы (S) не более 0.3%. Каждая фракция характеризуется своей закупочной ценой, имеющимся на складе количеством и содержанием серы. Принимается, что октановое число смеси есть сумма произведений массовой доли каждой фракции, умноженной на её октановое число.

  Обозначения:

  N - номер фракции ;
  ON - октановое число фракции ;
  S - содержание серы в 1 тонне фракции ;
  С - стоимость 1 тонны фракции в у. е.;
  О - количество тонн фракции, которое можно использовать для 1 тонны бензина

  Данные задачи:

  N	C	S	ON	Q
  1	40	0,35	68	0.7
  2	45	0,35	72	0,6
  3	60	0,3	80	0,5
  4	90	0,2	90	0.4

  Задача:

  Определить состав смеси из имеющихся бензиновых фракций, удовлетворяющий техническим требованиям и имеющий наименьшую стоимость. Рекомендации:

  Определить целевую функцию как стоимость 1 тонны смеси. Составить блок поиска решений, учитывающий все поставленные условия. Воспользоваться функцией MinimizeQ для поиска минимума целевой функции. Описание функции взять из help-a.

  Задача T4

  Определить наилучшим образом значения коэффициентов фунции теплоёмкости Ср, если известны параметры для функции теплоёмкости CpS в интервале температур 30-1000Х с шагом в 1 градус. Построить на графике обе функции (в одних единицах) и определить максимальное и среднее относительное отклонение во всем интервале. Замечание:

  Значения функции CpS можно заменить на реальный массив экспериментальных точек, а функцию Ср на реальную функцию их аппроксимирующую. В любом случае аппроксимирующая функция должна быть дифференцируемой от своих параметров, ограниченной и определенной во всем аппроксимируемом диапазоне.

  Данные задачи:

  AC = 26.092

  BS = 8.218801

  CS= -1.976141

  DS= 0.159274

  ES= 0.044434

  (Значения параметров функции CpS)

  Уравнение теплоёмкости, |СрЗ]=Дж/моль/К, |t]=K/1000

  CpS(t,AS,BS,CS,DS,ES) := AS + t[BS + t(CS + t-DS)] + (ES/t²)

  Уравнение теплоёмкости, [Ср]=Кал/моль/К, [Т]=К

  Cp(T,A,B,C,D) := А + Т[В + Т(С + TD)]

  Рекомендации:
  Рассчитать температуры и функции CpS от неё в виде двух векторов.
  Воспользоваться функцией genfitQ для поиска коэффициентов. Описание функции
  взять из help-a. В качестве начального приближения можно задать единичный вектор.
  Построить график и вычислить отклонения между функциями.

  Задача Т5

  Рассматриваются результаты процесса паровой конверсии природного газа.Данные по составам потоков на входе и выходе указаны в мольных процентах. Компоненты в потоках Sin, Sout и матрице А указаны вследующем порядке: СН4, Н2, СО, С02, Н20 Строки атомной матрицы А, содержат количества атомов С,Н, О по каждому компоненту. Искомые коэффициенты коррекции как для мольного расхода потока, так идля каждого компонента потока представлены ввиде относительных поправок к исходному значению. Целевая функция представлена в виде суммы квадратов относительных отклонений по корректируемым величинам. Условие для поиска решения записывается ввиде системы уравнений материального балансапо каждому атому компонента с учетоммольного расхода потоков на входе и выходе. Решение ищется с помощью встроенной функции пакета Minimize(), реализующей поиск решения задач линейного и нелинейного программирования. Для работы функции Minimized необходимо передать её в качестве параметров имя целевой функции и аргументы по которым ищется решение. В общем случае аргументы, указываемые в целевой функции и функции Minimize(), должны совпадать. Подробное описание функции Minimize() можно найти в справочной системе пакета.

  Задача:

  Скорректировать экспериментальные данные по атомам для следующих вариантов:

  1. Ошибка определения расхода смеси на выходе (продукты могут выходить из реактора в разных фазах, что приводит к неизбежным фазовым потерям при их разделении даже с хорошим физическом методом анализа по каждой фазе. Часто в эксперименте возможны протечки и потеря реакционной смеси в кранах-дозаторах, при повышенных давлениях).

  2. Ошибка, связанная с примерным определением состава на выходе (например, используемая хроматографическая колонка не позволяет разделить часть веществ между собой, и приходится примерно распределять занимаемую ими сумму молей между ними).

  3. Установить на основании проверок различных вариантов наиболее вероятный источник наблюдаемых разбалансов атомов (при сопоставлении различных вариантов корректировок наиболее вероятным следует считать вариант с наименьшим уровнем суммарных изменений относительно значений целевой функции по сравнению с оригинальными значениями). Также необходимо убедиться в достаточно большом отрыве такого варианта от ближайшего к нему по значениям целевой функции. Например, отрыв должен превышать не менее 3-х раз относительно значения вероятного варианта для того, чтобы считать его достоверным с вероятностью не менее 99.7%.

  Для выполнения варианта коррекции необходимо привести постановку задачи в общем виде, приведенную в примере решения 5-ой задачи к частному виду конкретного варианта и зафиксировать результаты его решения для последующего анализа.

  Замечания:

  Как правило, в эксперименте заранее известен и хорошо контролируется расход исходной реакционной смеси, в то время как недостатки метода анализа и экспериментальной установки сказываются на конечной реакционной смеси. Предполагается, что выбрана правильная схема разделения и анализа продуктов, позволяющая в идеальных условиях анализировать не менее 99.7% смеси. Величина квадратного корня целевой функции при правильно поставленной схеме анализа не должна значительно (свыше 20%) превышать точности физического метода. Например, для хроматографического метода точность составляет 1-5%. Значительное превышение свидетельствует о недостатках выбранной схемы анализа, при которой значительная часть атомов, занимаемая не анализируемыми веществами, распределяется между анализируемыми, приводя к значительным по величине коррекциям. При анализе массовых процентов продуктов на выходе и известном массовом расходе реагентов на входе (достаточно распространенный случай на практике), масса продуктов, как правило, не анализируется и считается равной входной. В этом случае анализируется только коррекция состава на выходе. При коррекции состава возможно учесть с помощью граничных условий точность метода по отношению к различным продуктам, делая коррекцию более достоверной.

  Определяем исходные данные и искомые переменные для общей постановки задачи

  
  • Раздел 3
    Расположить графики с общими осями X,Y. Расположить графики в виде матрицы. Выбрать по заданным данным наилучшую аппроксимацию среди заданных моделей. Оценить параметры аппроксимации с помощью статистических критериев и оценок. Сделать вывод о качестве найденной аппроксимации.
    
  • Раздел 4
  Подготовить данные на основании своих исследований. Продемонстрировать на них все изложенные на занятиях по данному разделу приёмы работы.
  
  • Раздел 5
  По заданной структуре данных эксперимента создать базу данных. Заполнить базу модельными данными. Установить связь между таблицами данных. Построить запросы на извлечение нужной информации. Продемонстрировать основные этапы создания базы данных. Вставить результаты запроса в Excel.
  
  • Раздел 6
  Создать макрос, автоматизирующий рутинные операции в Excel. Создать программу на VBA, реализующую обработку экспериментальных данных: пересчет мольных процентов смеси в массовые и наоборот, проверка баланса атомов. Создать программу на VBA по передаче данных в документ Mathcad и построение по результатам расчетов график и таблицы. Создать программу на VBA по извлечению данных из базы данных и её заполнения с помощью библиотеки объектов Access, реализующей OLE-технологию.

Учитывая специфику курса и достаточно большую загруженность студентов по другим предметам, планируется подготовить к началу учебного процесса краткие методические рекомендации и наставления с целью повышения эффективности процесса обучения и самостоятельной подготовки учащихся к занятиям. В рекомендациях предполагается отразить основные сведения по пакетам с краткой характеристикой их возможностей применительно к решению исследовательских задач в области катализа, а также дать практические советы и показать основные приемы эффективной работы, привести наиболее важные справочные сведения по изучаемым пакетам.

3.2.Темы рефератов (курсовых работ)не предусмотрены.

3.3. Образцы вопросов для подготовки к экзамену (дифференцированному зачету, зачету). В основном используются вопросы пункта 2.4. Среди дополнительных вопросов особое внимание уделяется анализу и интерпретации полученных в результате выполнения задания результатов.

3.4. Список основной и дополнительной литературы: любая.