ПОИСК Статьи Рисунки Таблицы Моделирование колонки в газовой хроматографии из "Компьютеры Применение в химии" В этом разделе рассматриваются не сами реальные процессы, которые протекают в хроматографической колонке, а их идеализированная модель. Эта модель позволяет получить описание процесса разделения смеси веществ в хроматографической колонке в аналитической форме. Однако с помощью используемых здесь численных методов легко преодолеть те небольшие трудности, которые встречаются при описании процесса аналитическими методами. [c.161] В рамках этой модели колонку мысленно разбивают на ряд последовательных одинаковых элементарных участков, так называемых теоретических тарелок. На каждой из этих тарелок устанавливается равновесное распределение определенного вещества между жидкой и газовой фазой в соответствии с коэффициентом распределения, значение которого постоянно для всех тарелок. Поток газа-носителя через колонку также считается идеальным. Газ-носитель подается порциями и последовательно проходит через весь ряд тарелок. Время нахождения порции газа-носителя в объеме элементарного участка (тарелки) является единицей шкалы времени. [c.161] Для лучшего понимания приведем небольшой числовой пример. Пусть коэффициент распределения между жидкой и газовой фазой равен 1. Определенное количество вешества (в данном примере 2048 единиц) впрыскивается на первую тарелку. Эта проба распределяется между обеими фазами. Так как коэффициент распределения равен 1, мы можем в этом примере записывать концентрации вещества лишь в одной фазе. В момент времени t = 1 газовая фаза каждой тарелки скачкообразно переходит на следующую тарелку. Первая тарелка заполняется порцией чистого газа-носителя, и на каждой тарелке устанавливается новое равновесное распределение. Данные, приведенные в таблице, показывают, как изменяется со временем концентрация вещества в газовой и жидкой фазах на каждой из тарелок. [c.161] По программе ГХ вычисляются время удерживания и полуширина хроматографического сигнала. [c.162] Если после каждого скачкообразного продвижения газа через колонку жидкая и газовая фазы оказываются в неравновесном состоянии, то для всех тарелок рассчитывается равновесное распределение. Это происходит на участке программы со строки 5000 по строку 5500. В цикле по параметру I выполняется расчет для всех, тарелок. В строке 5200 вычисляется суммарное содержание вещества в обеих фазах и в строках 5300 и 5400 рассчитывается новое равновесное распределение. [c.163] После расчета равновесного распределения и продувки хроматографической колонки одной порцией газа, объем которой равен объему тарелки, управление передается строке 2000. В этой строке счетчик времени Т увеличивается на единицу и его значение вместе с составом газовой фазы на последней тарелке выводится на экран. (В данном конкретном примере вывод этих значений опущен.) Пока не достигнута максимальная концентрация вешества G(N) на последней тарелке, оператор условного перехода в строке 3100 будет передавать управление строке 5000, в которой в цикле моделируется распределение вешества вдоль хроматографической колонки. Если на последней тарелке достигнута максимальная концентрация, то переменной Т5 присваивается значение времени удерживания, а переменной М — значение максимальной концентрации. Далее управление передается строке 4000. В строке 4100 происходит вычисление половины высоты хроматографического сигнала. Если половина высоты найдена, то вычисляется ширина хроматографического пика на половине высоты, которая после еще одного прохождения внутренней области цикла по I вьшодится на экран. [c.163] Задание 92. Напишите программу для моделирования анионной полимеризаш1и, использующую метод Монте-Карло. Представьте себе, что имеется некоторое начальное число анионов. Аниону соответствует элемент массива, равный 1. Индекс единичного элемента массива выбирается случайным так, что единицы распределены в этом массиве стохастически. На каждом шаге полимеризации мономер присоединяется к одному случайно выбранному аниону. Всякий раз, когда средняя степень полимеризации увеличивается на 1, надо рассчитывать среднее значение распределения. Как зависит это среднее значение от времени Промоделируйте анионную полимеризацию в присутствии примеси, которая может реагировать с анионами (в том числе и с полимерами, имеющими на конце анион) и тем самым уменьшать количество активных центров. Это уменьшение также можно имитировать с помощью генератора случайных чисел. [c.164] Вернуться к основной статье