Model-Based (Model Fitting) Analysis Method
The Unique Model-Based Kinetics for Comprehensive Analysis of Chemical Reactions
Die modellbasierte (modellanpassende) Methode der kinetischen Analyse ist eine Analysemethode für komplexe chemische Prozesse, die aus einzelnen Reaktionsschritten bestehen, wobei jeder Schritt individuell mit anderen Reaktionsschritten verbunden werden kann (aufeinanderfolgend, konkurrierend, unabhängig), um ein Kinetisches ModellKinetisches Modell ist ein allgemeiner Begriff, der das Schema (die Struktur) der einzelnen Reaktionsschritte einer mehrstufigen chemischen Reaktion, die Reaktionstypen und die kinetischen Parameter dieser Schritte enthält.kinetisches Modell des komplexen Prozesses zu erstellen. Die modellbasierte Methode beschreibt die Reaktionsgeschwindigkeit mehrstufiger chemischer Reaktionen durch ein System kinetischer Gleichungen, wobei jeder Reaktionsschritt eine eigene kinetische Gleichung und ein eigenes kinetisches Triplett besitzt, das die Aktivierungsenergie, den präexponentiellen Faktor A und den Reaktionstyp enthält.
Das Ergebnis der modellbasierten Methode ist das kinetische Modell mit kinetischen Parametern für jeden Reaktionsschritt. Die kinetischen Parameter werden aus der besten Anpassung des kinetischen Modells an die experimentellen Daten ermittelt. Die modellbasierte Methode kann die Reaktionsgeschwindigkeit für jeden Schritt und die Konzentration jedes Reaktanten angeben.
Die außergewöhnliche modellbasierte Analyse wurde von NETZSCH entwickelt. Sie nutzt leistungsstarke, hochmoderne mathematische Berechnungen, um das beste kinetische Modell zu erstellen; die verschiedenen kinetischen Modelle können dann auch statistisch verglichen werden. Daher hat dieser Ansatz keine Nachteile, die bei der Verwendung modellfreier Methoden zu beobachten sind.
Die modellgestützte kinetische Analyse basiert auf drei Annahmen:
1. Die Reaktion besteht aus mehreren elementaren Reaktionsschritten, und die Reaktionsgeschwindigkeit jedes Schritts kann durch eine eigene kinetische Gleichung für den jeweiligen Schritt beschrieben werden, die von der Konzentration des Ausgangsreaktanten ej, der Konzentration des Produkts pj, dem vorexponentiellen Faktor Aj und der Aktivierungsenergie Ej abhängt, und zwar nur für diesen Schritt mit der Nummer j, wie folgt:
Jeder Schritt hat seinen eigenen Reaktionstyp, der durch die Funktion fj (ej;pj) beschrieben wird.
Einige Beispiele für diese Funktionen sind eine Reaktion zweiter Ordnung mit f = e2, eine Prout-Thompkins-Reaktion mit Beschleunigung mit f = empn und eine Reaktion mit eindimensionaler Diffusion mit f = 0,5/p. Die Anzahl der kinetischen Gleichungen ist gleich der Anzahl der Reaktionsschritte; die Konzentration jedes Reaktanten steigt für die Reaktionsschritte, bei denen dieser Reaktant ein Produkt ist, und sinkt für die Reaktionsschritte, bei denen dieser Reaktant ein Ausgangsstoff ist.
2. Alle kinetischen Parameter, einschließlich der Aktivierungsenergie, des präexponentiellen Faktors, der Reaktionsreihenfolge und des Reaktionstyps, werden während des Reaktionsverlaufs für jeden einzelnen Reaktionsschritt als konstant angenommen.
3. Das gesamte thermoanalytische Signal ist die Summe der Signale der einzelnen Reaktionsschritte. Das Signal jedes einzelnen Schrittes wird berechnet als die Reaktionsgeschwindigkeit multipliziert mit dem Gesamteffekt des jeweiligen Schrittes, z. B. der gesamten Enthalpieänderung oder dem gesamten Massenverlust.
Einzigartiger flexibler Modell-Designer in Kinetics Neo
Die modellbasierte kinetische Analyse bietet die Möglichkeit der visuellen Gestaltung kinetischer Modelle mit einer unbegrenzten Anzahl von Schritten, die in beliebigen Kombinationen miteinander verbunden sind.
die Modelle können flexibel gestaltet werden, indem neue Reaktionen als unabhängige, aufeinanderfolgende oder konkurrierende Schritte an jeder beliebigen Stelle des Modells hinzugefügt werden.
ein simulierter Reaktionsschritt kann visuell auf den entsprechenden Schritt auf der Versuchskurve verschoben werden. Dann können die Parameter dieses Schrittes optimiert werden.
Ergebnisse der modellbasierten Methode
Die Kinetics Neo engine verwendet nichtlineare Regressionsmethoden und ermöglicht die Optimierung der Parameter für einzelne Schritte oder für das gesamte Modell. Die Anpassungsergebnisse zeigen die Übereinstimmung zwischen den experimentellen und simulierten Kurven für:
- Signal
- Umwandlung
- Umsetzungsrate
- Konzentration aller Reaktanden
- Reaktionsgeschwindigkeiten für alle Schritte