我如何 model GEKKO 中的一個不隨時間而隨體積變化的微分方程？

Question

我知道正常的方法。 例如...

m.Equation(x.dt() == v)

但是對於像 PFR 這樣的東西呢？ 假設穩定 state 但流速取決於反應器的體積（或長度）。 如果我還想優化 model 中的某些內容，我覺得 IMODE = 3 是最好的。 我會認為它看起來像這樣。

m.Equation(Fa.dVr() == -ra)

有什么幫助嗎？ 我只是將 dt() 視為 dVr() 嗎？ 並將 m.time 聲明為 Volume 數組？ 它是否被認為是一個依賴於體積的動態系統？

Answer 1

我剛剛測試了這個。 下面的結果與我在 odeint 中的結果相同

from gekko import GEKKO
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.integrate import odeint



k = .00384
Keq = 4
KB = .46
KW = 3.20
Ca_0 = 1.5
Cb_0 = 1.5
Cc_0 = 0
Cd_0 = 0
Fa_0 = 1 # mol/h
v = Fa_0/Ca_0
Fb_0 = Cb_0*v
Fc_0 = 0
Fd_0 = 0

m = GEKKO()
m.time = np.linspace(0, 4000, 1000)

Fa = m.Var(Fa_0)
Fb = m.Var(Fb_0)
Fc = m.Var(Fc_0)
Fd = m.Var(Fd_0)

Ca = m.Intermediate(Fa/v)
Cb = m.Intermediate(Fb/v)
Cc = m.Intermediate(Fc/v)
Cd = m.Intermediate(Fd/v)

r = m.Intermediate(k*(Ca*Cb - Cc*Cd/Keq)/\
                  ( 1 + KB*Cb + KW*Cd))

m.Equation(Fa.dt() == -r)
m.Equation(Fb.dt() == -r)
m.Equation(Fc.dt() ==  r)
m.Equation(Fd.dt() ==  r)

m.options.IMODE = 4
m.solve(disp=False)

plt.plot(m.time, Fa.value, label='Fa')
plt.plot(m.time, Fb.value, label='Fb')
plt.plot(m.time, Fc.value, label='Fc')
plt.plot(m.time, Fd.value, label='Fd')

from gekko import GEKKO
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.integrate import odeint



k = .00384
Keq = 4
KB = .46
KW = 3.20
Ca_0 = 1.5
Cb_0 = 1.5
Cc_0 = 0
Cd_0 = 0
Fa_0 = 1 # mol/h
v = Fa_0/Ca_0
Fb_0 = Cb_0*v
Fc_0 = 0
Fd_0 = 0

def f(F, W):
    Fa, Fb, Fc, Fd = F
    Ca, Cb, Cc, Cd = Fa/v, Fb/v, Fc/v, Fd/v
    r = k*(Ca*Cb - Cc*Cd/Keq)/( 1 + KB*Cb + KW*Cd)
    
    return -r, -r, r, r
W = np.linspace(0, 4000, 1000)
Fa1, Fb1, Fc1, Fd1 = odeint(f, [Fa_0, Fb_0, Fc_0, Fd_0], W).T

plt.plot(W, Fa1, label='Fa')
plt.plot(W, Fb1, label='Fb')
plt.plot(W, Fc1, label='Fc')
plt.plot(W, Fd1, label='Fd')