Компьютерная оптика
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Правила для авторов

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Компьютерная оптика:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Компьютерная оптика, 2019, том 43, выпуск 4, страницы 692–698
DOI: https://doi.org/10.18287/2412-6179-2019-43-4-692-698
(Mi co693)
 

Эта публикация цитируется в 1 научной статье (всего в 1 статье)

ЧИСЛЕННЫЕ МЕТОДЫ И АНАЛИЗ ДАННЫХ

Особенности обработки данных оптических измерений дисперсных параметров бимодальных сред

А. А. Жирнов, О. Б. Кудряшова

Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт проблем химико-энергетических технологий Сибирского отделения Российской академии наук, Бийск, Россия
Список литературы:
Аннотация: Работа, описанная в статье, посвящена повышению информативности оптических методов измерений параметров дисперсных сред. Проблема заключается в том, что априори задаваемая аналитическая функция (например, логарифмически нормального) распределения частиц по размерам недостаточно точно описывает дисперсную среду с бимодальным и мультимодальным распределением. В работе рассматривается возможность аппроксимации экспериментальных данных с помощью многопараметрической функции распределения частиц по размерам вместо априори задаваемого логарифмически нормального распределения. Для сравнения результатов аппроксимаций были проведены эксперименты на стандартных образцах гранулометрического состава ОГС-01ЛМ и ОГС-08ЛМ отдельно и совместно путём их смешивания. Регистрация экспериментальных данных производилась турбидиметрическим высокоселективным методом на водных суспензиях данных образцов.
Целью работы является представление результатов измерений в виде функции распределения, позволяющей более точно определять форму распределения частиц по размерам и соответствующие дисперсные характеристики исследуемой среды в оптических методах измерений параметров дисперсных сред.
Основной задачей работы является разработка, реализация и проверка алгоритма поиска функции распределения частиц по размерам в виде многопараметрической функции. Как показано в работе, такое решение данной задачи является более универсальным, так как позволяет исследовать медленные и быстропротекающие процессы в суспензиях и аэрозольных средах с меньшей погрешностью. Алгоритм может быть применён для задач, основанных на решении уравнения Фредгольма I рода.
Ключевые слова: аэрозоли, мутная среда, неразрушающий контроль, дистанционное зондирование и датчики, оптический метод, монодисперсный полистирольный латекс, турбидиметрический метод, логарифмически нормальное распределение, многопараметрическая функция распределения, средний объёмно-поверхностный диаметр частиц (D32).
Поступила в редакцию: 04.02.2019
Принята в печать: 02.04.2019
Тип публикации: Статья
Образец цитирования: А. А. Жирнов, О. Б. Кудряшова, “Особенности обработки данных оптических измерений дисперсных параметров бимодальных сред”, Компьютерная оптика, 43:4 (2019), 692–698
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{ZhiKud19}
\by А.~А.~Жирнов, О.~Б.~Кудряшова
\paper Особенности обработки данных оптических измерений дисперсных параметров бимодальных сред
\jour Компьютерная оптика
\yr 2019
\vol 43
\issue 4
\pages 692--698
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/co693}
\crossref{https://doi.org/10.18287/2412-6179-2019-43-4-692-698}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/co693
  • https://www.mathnet.ru/rus/co/v43/i4/p692
  • Эта публикация цитируется в следующих 1 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Компьютерная оптика
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:128
    PDF полного текста:32
    Список литературы:18
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024