工艺实验与化学工程论文
1数据处理的程序框架
因为每一个化学工程与工艺实验的目的都不相同，因此其处理的步骤以及涉及的化学公式也不尽相同，不可能以一个程序来概括，但是经过超多的实验研究和总结，发现不同的化工实验中都会有其相似之处，它们都能够由图1来概述。
2数据处理的程序编制
2.1数据输入。化学工程与工艺实验的数据输入主要依靠提示的函数input实现，比如以温度为例子，则其输入函数为：t=input（‘请输入实验的温度（摄氏度）：’），其中输入函数大多是以矩阵的输入形式为主。
2.2处理和作图。化学工程与工艺实验中得到的数据时常会存在离散的状况，务必经由多种拟合的方法将它们结合成一条或多条连合的曲线，而其中最常用的拟合方式是最小二乘法，因此本实验设计中的拟合方式也采用最小二乘法的方式。设实验的离散数据（x1，y1）透过最小二乘法将其拟合成因变量y，自变量x，输入的函数关系为y=f（x），函数关系的主要思路是让离散数据中的x1的残差平方以及Σ（f（x1）-y1）2到达最小值。因为在得出化工实验数据中多少会因为外界的因素存在着一些误差，因此最小二乘法能够无需使输入函数y=f（x）务必经过全部的离散数据（x1，y1），但是残差平方和务必到达最小值。根据最小二乘法的拟合方法可知，最小二乘法能够满足化工实验数据处理中的拟合应用需求。在化学工程与工艺实验中会涉及到流体的流动阻力研究，研究主要是透过测试流体的流动阻力，在经过特定的计算之后得出摩擦系数（λ）和雷诺准数（Re）的离散数据，再同理，经过最小二乘法拟合出连续的曲线，并根据其画出相对应的图形。得出上述式子之后能够将MATLAB里的函数polyfit进行线性的拟合，以作为化工数据处理的程序原理。
2.3建立数据库。因为经过上述的设计，化学工程与工艺实验数据处理只能得知在特定的温度下（比如10℃、20℃以及30℃等）实验的物性数据，但是在实际的生产中，工业生产所涉及的温度多变，不单单只停留在设计好的温度当中，因此，这就需要我们在数据中选取最相近的数据，假设它们属于线性的关系，再利用内插或者外推的方式计算出实验的物性数据常数。在本文的化工实验中，编写的程序已经将实验温度和密度以及实验的温度与黏度进行多次的实验拟合，建立出了一个相对完整的数据库，在工作中只需将温度输入进系统，则程序能够自动跳出在特定温度下的物性数据，提高数据处理效率。
3程序的运行
在编制完成化学工程与工艺实验的数据处理程序，且建立数据库之后，便就应输入数据以验证程序是否能有效地处理实验数据。在化学工程与工艺实验的数据处理中，MATLAB软件的应用是十分重要的，经过实验可知，在化工实验当中会出现超多的离散数据，务必经过拟合的方式进行处理，其处理过程中不仅仅工作量大，而且十分繁琐，一旦出现差错则务必重新推翻重来，浪费超多的人力物力资源，而且在处理好实验数据之后，在查看实验当中还要将化工实验数据重新计算一次，看结果是否与原先的计算结果相同，工作量十分重，但是如果运用MATLAB软件则大大降低了数据处理难度，只要在MATLAB软件中输入相应的化工实验数据，就能够得到结果，节省了时间，提高了工作效率。
4结语
在实际的应用中，化学工程与工艺实验所要处理的数据十分庞大，而且涉及的计算公式也十分多，甚至很多时候为了将数据的计算公式导出来还要建立复杂的模型，一旦有一个步骤出现差错则会直接影响到实验的成果，如果使用传统的手工计算方式，为了避免差错则务必对每一个数据处理环节进行反复计算，降低了工作效率，因此MATLAB软件的应用对于化学工程与工艺实验的数据处理十分重要，它不仅仅将复杂的计算变得简单，也让事后的实验验证效率得到提高，促进了化工实验的发展。
