Cтраница 1
Трудности моделирования при изучении течения в пористых телах привели к ряду попыток экспериментально исследовать вклады отдельных элементов структуры пор в общий процесс течения. Иногда можно так изменить подлинную структуру пор, что появляется возможность изучения влияния различных их видов. Например, показано [60], что коэффициент диффузии в гранулах серебряного катализатора зависит только от объема пор. [1]
Некоторые трудности моделирования па АВМ сложных кинетических схем связаны обычно с необходимостью варьирования большого количества констант. В нашем случае можно, не меняя физической сущности процесса, упростить систему дифференциальных уравнений и уменьшить количество варьируемых параметров. Формально это означает равенство скоростей последовательного присоединения М к С, С М и С ММ. При таком подходе первый порядок по мономеру в стадии образования затравки сохраняется, что соответствует экспериментальным данным. Кроме того, поскольку, как было показано, константа скорости образования С очень мала, выражение для экспоненциального поступления С в систему для нашего случая сравнительно быстрого протекания тримеризации можно разложить в ряд и ограничиться линейным членом. [2]
Связанные с этим трудности моделирования усугубляются сильным влиянием реальных свойств газа на структуру течения. Тем не менее иногда удается уменьшить число критериев подобия и упростить задачу моделирования. [3]
При использовании концепции функции предпочтения все трудности моделирования поведения потребителей переносятся на построение функции предпочтения. Поэтому рассмотрим свойства этих функций более подробно. [4]
Область, простирающаяся на бесконечность, также может быть заменена подходящим образом выбранной областью сшивки [112], содержащей всю информацию об области, простирающейся от границы до бесконечности. Тем не менее трудности моделирования открытых систем остаются большим недостатком метода конечных разностей. [5]
В целом, при таком подходе достигается быстрая сходимость и повышенная точность решения ( в сравнении с первым подходом), особенно для ранних моментов времени. Недостатком данного подхода являются трудности моделирования переноса многокомпонентных систем, когда отдельные компоненты мигрируют с разными скоростями и взаимодействуют друг с другом. [6]
Заказчик нередко не имеет достаточных знаний о проблемах шгоматизации обработки данных в новой технической среде, что - 5ы судить о возможности реализации тех или иных инноваций. В го же время проектировщик сталкивается с чрезмерным количеством подробных сведений о проблемной области, что вызывает трудности моделирования и формализованного описания реализуемых в новых условиях информационных процессов, решения функциональных задач. [7]
Для Самотлорского месторождения характерно, что коэффициенты вытеснения газа нефтью, определенные по геофизическим и лабораторным данным, близки между собой. Это возможно из-за реально прошедших через поровое пространство пласта объемов воды, неоднородности образцов керна и ограниченного их числа, трудности моделирования процесса вытеснения флюидов из порового пространства коллекторов лабораторными методами и ряда других факторов. [8]
Гипотеза о распределении трудовых ресурсов доллша отражать хозяйственный механизм и относится к построению математических моделей социально-экономического уровня экономических систем, о трудности моделирования которого мы уже говорили. [9]
Стохастические модели прогнозируют ( рис. 10.5) коррозию химико-технологической системы на основе совокупности статистических данных о процессе в условиях эксплуатации. Чем обширнее информация о характере влияния отдельных факторов и больше число аппаратов и коммуникаций химико-технологической системы учтено при анализе, тем точнее будут полученные результаты. Очевидна и сложность реализации схемы прогностического моделирования стохастических методов по сравнению с детерминированными методами. Трудности моделирования коррозионного прогноза стохастическим методом заключаются не только в получении обширной информации о влиянии внешних и внутренних параметров химико-технологической системы на скорость и итог коррозии, в анализе и обработке данных, но и в том, что практически невозможно проследить логическую причинную связь явлений, объективно существующую при коррозионном изменении состояния металла. Достоверность результатов прогаоза стохастических объектов уменьшается из-за снижения точности прогноза с увеличением времени от предсказания до момента сравнения и корректировки коррозионного прогноза. В меньшей степени этот недостаток присущ регрессивным моделям, полученным с использованием методов планирования эксперимента. [10]
Не меньший интерес представляет, по нашему мнению, определение возможностей отвода или подвода тепловой энергии от внешних систем теплоснабжения QHarp ( 1), ибо одно дело определить величину QHarp, а другое - обеспечить реализацию этой величины теплового потока. В этом случае необходимо рассматривать закономерности теплопередачи, а следовательно, и теплоотдачи. Задача может решаться аналитически - на основе математической модели ( 2) - ( 5) - или экспериментально-теоретически - на основе теории подобия и также с использованием этой же математической модели. Если рассматривать такие задачи, как например, течение полимера между двумя цилиндрами ( каландрование), то предпочтение необходимо отдать аналитическому решению из-за трудности моделирования процесса. [11]