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将ASTM D86数据转化为TBP(实沸点蒸馏)数据的三次样条插值法操作步骤如下:
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### **1. 理解数据差异**
- **ASTM D86**:针对轻质油品,蒸馏效率高,相同馏出体积对应的温度较低。
- **TBP**:针对重质油品,蒸馏效率低,相同馏出体积对应的温度较高。
- 两者需通过插值和校正公式转换,三次样条用于构建平滑的蒸馏曲线。
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### **2. 数据准备**
- **输入数据**:ASTM D86的馏出体积百分比(0%, 10%, 30%, 50%, 70%, 90%, 100%)及对应温度。
- **输出目标**:生成TBP在相同体积百分比下的温度值。
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### **3. 校正ASTM D86到TBP的经验公式**
在插值前需将ASTM D86温度初步转换为TBP温度。常用经验公式如下(以Edmister公式为例):
\[
T_{\text{TBP}} = 0.871 \cdot T_{\text{D86}}^{1.0286}
\]
对每个ASTM D86数据点应用此公式,得到初步的TBP对应温度。
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### **4. 三次样条插值步骤**
#### **a. 数据点排序**
确保体积百分比(\(x\))从小到大排列,对应温度(\(y\))作为因变量。
#### **b. 构建三次样条函数**
在每两个相邻数据点区间 \([x_i, x_{i+1}]\) 内,定义三次多项式:
\[
S_i(x) = a_i + b_i(x-x_i) + c_i(x-x_i)^2 + d_i(x-x_i)^3
\]
需满足以下条件:
1. **连续性**:\(S_i(x_i) = y_i\), \(S_i(x_{i+1}) = y_{i+1}\)
2. **一阶导数连续**:\(S'_i(x_{i+1}) = S'_{i+1}(x_{i+1}})\)
3. **二阶导数连续**:\(S''_i(x_{i+1}) = S''_{i+1}(x_{i+1}})\)
#### **c. 边界条件设定**
通常选择自然样条(Natural Spline):
\[
S''(x_0) = S''(x_n) = 0
\]
#### **d. 解线性方程组**
通过上述条件构建三对角矩阵方程组,求解系数 \(a_i, b_i, c_i, d_i\)。
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### **5. 插值与结果修正**
- 使用三次样条函数计算中间点的TBP温度(如5%, 15%等)。
- 验证曲线平滑性,必要时通过实验数据或文献值调整插值参数。
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### **6. 工具实现示例(Python)**
```python
import numpy as np
from scipy.interpolate import CubicSpline
# 输入校正后的TBP初步数据(体积%, 温度)
x = np.array([0, 10, 30, 50, 70, 90, 100]) # 体积百分比
y = np.array([50, 80, 120, 180, 240, 300, 350]) # 校正后的TBP温度(示例)
# 构建三次样条函数(自然边界条件)
cs = CubicSpline(x, y, bc_type='natural')
# 插值得到任意点的温度
vol_percent = np.array([5, 20, 45, 60, 85])
tbp_temps = cs(vol_percent)
print("TBP温度预测值:", tbp_temps)
```
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### **7. 注意事项**
- **数据范围**:ASTM D86通常适用于终馏点<350℃的油品,超出范围需其他方法。
- **验证**:通过对比实验数据或PRO/II内置物性包(如Refsys)验证插值结果。
- **高阶方法**:若数据稀疏,可结合Riazi-Daubert关联式补充关键点后再插值。
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通过以上步骤,可将ASTM D86数据转化为连续的TBP曲线,满足模拟需求。实际应用中需根据油品性质选择合适的校正公式和插值参数。
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