化工原理与生活中的应用论文

最常见的是：利用相关工厂排除的废水中含有的有害物质之间的反应达到处理污水的最家和净化净化环境。一般是酸碱中和类，沉淀类除去重金属，放射性物质等 传统的化学工业给环境带来的污染已十分严重，目前全世界每年产生的有害废物达3亿吨～4亿吨，给环境造成危害，并威胁着人类的生存。化学工业能否生产 出对环境无害的化学品？甚至开发出不产生废物的工艺？有识之士提出了绿色化学的号召，并立即得到了全世界的积极响应。绿色化学又称环境友好化学、环境无害化学、清洁化学，是用化学的技术和方法去减少或消除有害物质的生产和使用。绿色化学的核心是：利用化学原理从源头上减少和消除工业生产对环境的污染。按照绿色化学的原则，在理想的化工生产方式是：反应物的原子全部转化为期望的最终产物。的主要特点是：1．充分利用资源和能源，采用无毒、无害的原料；2．在无毒、无害的条件下进行反应，以减少向环境排放废物；3．提高原子的利用率，力图使所有作为原料的原子都被产品所消纳，实现“零排放”；4．生产出有利于环境保护、社区安全和人体健康的环境友好的产品。绿色化学给化学家提出了一项新的挑战，国际上对此很重视。1996年，美国设立了“绿色化学挑战奖”，以表彰那些在绿色化学领域中做出杰出成就的企业和科学家。绿色化学将使化学工业改变面貌，为子孙后代造福。 绿色化学指什么？哪个国家最先提出这个口号？ 绿色化学是20世纪90年代出现的一个多学科交叉的研究领域。它可以诠释为环境友好化学，其核心内涵是反应过程和化工生产中，尽量减少或彻底消除使用和生产有害物质。 绿色化学的口号最早产生于化学工业非常发达的美国。1990年，美国通过了一个“防止污染行动”的法令。1991年后在，“绿色化学”由美国化学会（ACS）提出并成为美国环保署（EPA）的中心口号。经过十多年的研究和探索，绿色化学的研究者们总结出了绿色化学的12条原则，这些原则可作为实验化学家开发和评估一条合成路线、一个生产过程、一个化合物是不是绿色的指导方针和标准。

MATLAB在化学工程与工艺实验数据处理中的应用*摘要]本文对MATLAB在化学工程与工艺实验中的应用进行了初步的尝试,传统的化工实验的数据处理是相当复杂的,需要花费大量的人力物力,由于化工实验需要平行实验,数据处理过程的重复性也非常大。借助MATLAB软件的应用,可以使人们从大量的数据处理当中解脱出来。本文以“化工原理”实验为例,利用MATLAB软件编写一个数据处理程序:只需输入任意一组原始数据,就可以把实验结果,数据模型以及作图一起显示出来。[关键词]化学工程与工艺;专业实验;数据处理;Matlab一、引言化学工程与工艺专业实验是初步了解、学习和掌握化学工程与工艺科学实验研究方法的一个重要的实践性环节。专业实验不同于基础实验,其目的不仅仅是为了验证一个原理、观察一种现象或是寻求一个普遍适用的规律,而应当是为了有针对性地解决一个具有明确工业背景的化学工程与工艺问题。[1]化工实验的特点流程较长,规模较大,数据处理也较为复杂。因此依靠计算机处理数据会使繁琐的数据处理过程变得简单快捷,大大提高工作效率。数据处理是每一个化学工程实验必不可少的步骤,也是至关重要的一个步骤。通过实验可以建立过程模型、分析工艺技术的可行条件。但是化工实验数据的处理往往并不是那么简单,它需要通过复杂的数学计算,若仅仅依靠手工计算则需要花费大量的时间,而且化工实验数据的处理量很大、重现性很高,因此应用计算机来处理实验数据可以大大提高工作效率。化学工程与工艺专业是一个以实验为基础的专业学科。实验的目的是通过有限的实验点去寻找某一对象或某一过程中各参数之间的定量关系,从而揭示某化工过程所遵循的客观规律。由于人力、物力、时间等条件的限制,任何实验所能完成的实验点都是有限的,如何根据这些有限的实验点归纳出各参数之间的关系,便是实验数据的处理问题。由于化工过程的复杂性,实验过程中各参数之间的关系往往是非线性的,数据处理或数据拟合的工作量往往比较大,且计算过程也比较繁琐。若能利用计算机进行数据处理,不仅处理结果的准确度很高,而且还会省下很多不必浪费的人力和时间,大大提高了工作效率。Matlab是集数学计算、结果可视化和编程于一身,能够方便地进行科学计算和大量工程运算的工程软件。它具有简单易用、人机界面良好,能使繁琐的科学计算和编程变得日益简单和准确有效。[2]本文以两个化工原理实验为例,阐述利用Matlab软件处理化工实验数据与人工处理相比较带来的方便,而且数据的结果更精确,误差更小。Matlab软件是一种简单易学的编写语言。它具有支持多平台操作系统(Windows、Unix等)、编写效率高、用途广泛、功能超强、程序极容易维护等等优点。二、数据处理程序的设计(一)程序框图由于化工实验有很多,而且每一个实验数据的处理的步骤、公式都不一样,所以很难用一个程序来描述。但是,每一个实验都有类似之处,因此每一个程序都可以用如图2-1来描述。这样则可以利用Matlab中的polyfit()函数进行线性拟合,此即为本文编写数据处理程序的基本原理。3.基本数据库从文献中只能查出特殊温度下的物性数据。例如:10℃、20℃、30℃等。但是工业生产中的温度就不可能那么凑巧和文献符合,因此,需要我们进行计算。平时学习中遇到这样的问题,我们往往是选两个相近的数据近似认为它们是线性关系,然后采用内插或外推法计算出工作温度下的物性常数。本文中所编写的程序把温度与密度、温度与粘度进行多项式拟合,使它们之间有两两对应关系。即在程序运行后,只需输入工作温度,程序就可以得到该温度下所需的物性常数。(三)程序的调试与运行结果1.流体阻力原始数据输入三、结论在化学工程与工艺实验中用Matlab软件处理实验数据是很有必要的。以本文中的化工原理实验为例,每一次实验都有大量的数据要处理,我们只要处理自己的原始数据,但教师在批改时就要把我们所有的实验数据都要计算,这个工作量是很大的。有了数据处理程序,教师只需要输入原始数据,运行程序后,就可了解学生的实验是否做得好、实验数据处理结果是否准确,这就可以节省很多的时间。在实际工程中,需要处理的数据更多,计算公式更加复杂,有时为了导出计算公式,还需要建立复杂的数学模型,手工计算基本是不可能完成的。因此,把Matlab软件应用到化学工程与工艺实验中进行实验数据的处理是十分必要的。(责任编辑:张明德)参考文献:[1]房鼎业,乐清华,李福清主编.化学工程与工艺专业实验[M].北京:化学工业出版社,2000.[2]李丽,王振领编著.MATLAB工程计算机应用[M].北京:人民邮电出版社,2001.[3]黄华江编著.实用化工计算机模拟———MATLAB在化学工程中的应用[M].北京:化学工业出版社,2004.[4]姚玉瑛主编.化工原理(新版)(上册)[M].天津:天津大学出版社,2003.

利用福尔马林保存一些遗体，是一种防腐化学剂