第四章反应器中的混合及对反应的影响
实际反应器:宏观尺度上,与理想反应器具有不同的流动样式;微观尺度上,具有不同的凝聚态。
流动样式与混合状态。
宏观混合与微观混合:流动与传质
第一节连续反应反应器中物料混合状态分析
第二节停留时间分布的测定及其性质
第三节非理想流动模型
第四节混合程度及对反应结果的影响
第五节非理想流动反应器的计算
第一节连续反应器中物料混合状态分析
4-1 混合现象的分类
按混合对象:
同龄混合返混(back mixing)
按混合尺度:
宏观混合vs微观混合(macro- vs micro-)
宏观流体微观流体
macrofluid microfluid
第一节连续反应器中物料混合状态分析
4-2 连续反应过程的考察方法
不同的凝聚态,宜采用不同的考察方法
一、以反应器为对象的考察方法
二、以反应物料为对象的考察方法
第二节停留时间分布的测定及其性质RTD(residence time distribution)
4-3 停留时间分布
停留时间和混合状态是决定物料质点的反应结果的依据。
停留时间 t 作为随机变量
随机变量的数学定义:
定义在概率空间上的函数
样本空间Ω:样本点ω的全体
样本点ω:随机试验的所有的可能性。
柯尔莫哥洛夫() Kolmogonov,1903-1987
苏联数学家。他对开创现代数学的一系列重要分支作出了重大贡献。柯尔莫哥洛夫建立了在测度论基础上的概率论公理系统,奠定了近代概率论的基础,他也是随机过程论的奠基人之一,1980年由于他在调和分析、概率论、遍历理论及动力系统方面出色的工作获沃尔夫奖。此外他在信息论、数理逻辑算法论、解析集合论、湍流力学、测度论、拓扑学等领域都有重大贡献。
随机变量的概率分布
样本点:流体粒子
随机变量:停留时间 t
停留时间分布函数
steady-state flow
without density change
一、停留时间分布函数F(t)
基本性质:
(1)
(2)单调,非减函数
(3)
(4)左连续
有的书因采用定义不同,则为右连续
(5)无因次
F(t)
t
0
对象:同时进入粒子或同时出口的粒子
二、停留时间分布密度函数E(t)
t
t+Δt
0
t
对照“非均匀材料的密度”
停留时间介于(a, b)之间的粒子分率
停留时间介于(a,b)之间的粒子分率:
特别地,停停留时间小于t的粒子分率:
a
b
0
t
停留时间介于(a, b)之间的粒子分率:
a
b
0
t
停留时间分布密度函数E(t)的基本性质
(1)归一化(normalizing)性质
(2)F(t)、E(t)的关系
(3)有因次,因次为time-1
E(t)
t
0
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