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HYSYS塔模块使用技巧
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&&A​s​p​e​n​ ​H​Y​S​Y​S​精​馏​塔​模​块​使​用​技​巧​,​包​括​如​何​提​高​收​敛​性​能​。
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你可能喜欢Pandas中的merge函数类似于Excel中的Vlookup，可以实现对两个数据表进行匹配和拼接的功能。与Excel不同之处在于merge函数有4种匹配拼接模式，分别为inner，left，right和outer模式。其中inner为默认的匹配模式。本篇文章我们将介绍merge函数的使用方法和4种拼接模式的区别。下面是我们准备进行拼接的两个数据表，左边是贷款状态表loan_stats，右边为用户等级表member_grade。我们将分别用merge函数的4种匹配模式对这两个表进行拼接。准备工作开始使用merge函数进行数据拼接之前先导入所需的功能库，然后将分别读取两个数据表，并命名为loanstats表和member_grade表。import numpy as npimport pandas as pdloanstats=pd.DataFrame(pd.read_excel('loanStats.xlsx'))member_grade=pd.DataFrame(pd.read_excel('member_grade.xlsx'))函数功能介绍merge函数的使用方法很简单，以下是官方的函数功能介绍和使用说明。merge函数中第一个出现的数据表是拼接后的left部分，第二个出现的数据表是拼接后的right部分。第三个是数据匹配模式，默认是inner模式。第四个参数on表示数据匹配所依据的字段名称，如果这个字段名称同时出现在两个数据表中，那么可以省略on参数的设置，merge默认会按照两个数据表中共有的字段名称进行匹配和拼接。如果两个数据表中的匹配字段名称不一致，则需要分别在left_on和right_on参数中指明两个表匹配字段的名称。如果两个数据表中没有匹配字段，需要使用索引列进行匹配和拼接，可以对left_index和right_index参数设置为True。merge还有一些排序和其他的参数，可在需要使用时进行设置。&inner模式匹配inner模式是merge的默认匹配模式，我们通过下面的文氏图来说明inner的匹配方法。Inner模式提供在loanstats和member_grade表中共有字段的匹配结果。也就是对两个的表交集部分进行匹配和拼接。单独只出现在一个表中的字段值不会参与匹配和拼接。&以下是使用merge函数进行拼接的代码，因为inner是默认的拼接模式，因此也可以省略how=’inner’部分。其中第一个出现的loanstats出现在拼接后的左侧，member_grade出现在拼接后的右侧。拼接后的数据表中只包含两个表的交集，因此不存在未匹配到的NaN情况。loan_inner=pd.merge(loanstats,member_grade,how='inner')&left模式匹配left模式是左匹配，以左边的数据表loanstats为基础匹配右边的数据表member_grade中的内容。匹配不到的内容以NaN值显示。在Excel中就好像将Vlookup公式写在了左边的表中。下面的文氏图说明了left模式的匹配方法。Left模式匹配的结果显示了所有左边数据表的内容，以及和右边数据表共有的内容。以下为使用left模式匹配并拼接后的结果，loanstats在merge函数中第一个出现，因此为左表，member_grade第二个出现，为右表。匹配模式为left模式。从结果中可以看出left匹配模式保留了一张完整的loanstats表，以此为基础对member_grade表中的内容进行匹配。loanstats表中有两个member_id值在member_grade中无法找到，因此grades字段显示为NaN值。loan_left=pd.merge(loanstats,member_grade,how='left')right模式匹配第三种模式是right匹配，right与left模式正好相反，right模式是右匹配，以右边的数据表member_grade为基础匹配左边的数据表loanstats。匹配不到的内容以NaN值显示。下面通过文氏图说明right模式的匹配方法。Right模式匹配的结果显示了所有右边数据表的内容，以及和左边数据表共有的内容。以下为使用right模式匹配拼接的结果，从结果表中可以看出right匹配模式保留了完整的member_grade表，以此为基础对loanstats表进行匹配，在member_grade数据表中有两个条目在loanstats数据表中无法找到，因此显示为了NaN值。loan_right=pd.merge(loanstats,member_grade,how='right')outer模式匹配最后一种模式是outer匹配，outer模式是两个表的汇总，将loanstats和member_grade两个要匹配的两个表汇总在一起，生成一张汇总的唯一值数据表以及匹配结果。&下面是使用outer模式匹配拼接的结果，其中member_id列包含了loanstats和member_grade中的唯一值，grade列显示了对member_grade表匹配的结果，其他列则显示了对loanstats表匹配的结果，无法匹配的内容以NaN值显示。loan_outer=pd.merge(loanstats,member_grade,how='outer')NaN值匹配问题在进行数据匹配和拼接的过程中经常会遇到NaN值。这种情况下merge函数会如何处理呢？merge会将两个数据表中的NaN值进行交叉匹配拼接，换句话说就是将loanstats表member_id列中的NaN值分别与member_grade表中member_id列中的每一个NaN值进行匹配，然后再拼接在一张表中。下面是包含NaN值的两张数据表进行拼接的结果，当我们使用left模式进行匹配时，loanstats作为基础表，其中member_id列的NaN值分别与member_grade表中member_id列的每一个NaN值进行匹配。并将匹配结果显示在了结果表中。loan_left=pd.merge(loanstats,member_grade,how='left')& END 蓝鲸的网站分析笔记(bluewhale_cc)　
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支持向量机SVM(Support Vector Machine)是有监督的分类预测模型，本篇文章使用机器学习库scikit-learn中的手写数字数据集介绍使用Python对SVM模型进行训练并对手写数字进行识别的过程。本文是基于Excel思维使用python进行数据分析，换句话说就是本文不是传统意义上的专业python文章。文章的内容共分为8个部分，从最基础的数据导入和读取到分析结果的图表化输出。数据透视表是Excel中最常用的数据汇总工具，它可以根据一个或多个制定的维度对数据进行聚合。在python中同样可以通过pandas.pivot_table函数来实现这些功能。筛选和排序是Excel中使用频率最多的功能，通过这个功能可以很方便的对数据表中的数据使用指定的条件进行筛选和计算，以获得需要的结果。在Pandas中通过.sort和.loc函数也可以实现这两个功能。Pandas中的merge函数类似于Excel中的Vlookup，可以实现对两个数据表进行匹配和拼接的功能。文字是承载思想，交流信息的工具。高质量的文字可以清晰的传递你的想法。对广告和营销来说更是如此，无论是促销信息还是产品特点，大部分都将以文字的形式传递给受众。文字的内容越简单易懂，就能够接触和影响更多的受众。数据清洗是一项复杂且繁琐(kubi)的工作，同时也是整个数据分析过程中最为重要的环节。有人说一个分析项目80%的时间都是在清洗数据，这听起来有些匪夷所思，但在实际的工作中确实如此。数据提取是分析师日常工作中经常遇到的需求。本篇文章介绍如何通过python按特定的维度或条件对数据进行提取，完成数据提取需求。本文介绍如果使用python汇总常用的图表，与Excel的点选操作相比，用python绘制图表显得比较比较繁琐，尤其提现在对原始数据的处理上。但两者在绘制图表过程中的思路大致相同，Excel中能完成的工作python大多也能做到。回归分析是一种常见的统计方法，用于确定不同变量间的相互关系。在Excel中可以通过数据分析菜单中的回归功能快速完成。本篇文章将介绍在python中使用机器学习库sklearn建立简单回归模型的过程。K临近分类算法是数据挖掘中较为简单的一种分类方法，通过计算不同数据点间的距离对数据进行分类。本篇文章将介绍在python中使用机器学习库sklearn建立K临近模型(k-NearestNeighbor)的过程并使用模型对数据进行预测。单变量求解和规划求解是Excel中对未知数求解的两种常用的方法。单变量求解用于处理较为简单的单一变量求解问题，操作过程相对简单。规划求解可以看做是单变量求解的升级版，用于处理更加复杂的多个变量在特定约束条件下的求解问题。相关分析（Analysis of Correlation）是网站分析中经常使用的分析方法之一。通过对不同特征或数据间的关系进行分析，发现业务运营中的关键影响及驱动因素。并对业务的发展进行预测。混淆矩阵是对有监督学习分类算法准确率进行评估的工具。通过将模型预测的数据与测试数据进行对比，使用准确率，覆盖率和命中率等指标对模型的分类效果进行度量。逻辑回归(Logistic Regression, LR)又称为逻辑回归分析，是分类和预测算法中的一种。通过历史数据的表现对未来结果发生的概率进行预测。Webtrekk是一个以原始数据为基础，提供网站分析工具和服务的公司。之前的文章中我们曾经介绍过他们的工具，最近这款工具进行了全面升级。K-Means是聚类算法中的一种，通过均值对数据点进行聚类的算法。K-Means算法通过预先设定的K值及每个类别的初始质心对相似的数据点进行划分。并通过划分后的均值迭代优化获得最优的聚类结果。层次聚类是聚类算法的一种，通过计算不同类别数据点间的相似度来创建一棵有层次的嵌套聚类树。在聚类树中，不同类别的原始数据点是树的最低层，树的顶层是一个聚类的根节点。创建聚类树有自下而上合并和自上而下分裂两种方法，本篇文章介绍合并方法。K邻近算法(k-Nearest Neighbor)简称KNN，是分类算法中的一种。KNN通过计算新数据与历史样本数据中不同类别数据点间的距离对新数据进行分类。简单来说就是通过与新数据点最邻近的K个数据点来对新数据进行分类和预测。线性判别分析(Linear Discriminant Analysis)简称LDA，是分类算法中的一种。LDA通过对历史数据进行投影，以保证投影后同一类别数据尽量靠近，不同类别的数据尽量分开。并生成线性判别模型对新生成的数据进行分离和预测。决策树是一种通过对历史数据进行测算实现对新数据进行分类和预测的算法。简单来说决策树算法就是通过对已有明确结果的历史数据进行分析，寻找数据中的特征。并以此为依据对新产生的数据结果进行预测。协同过滤推荐算法是诞生最早，并且较为著名的推荐算法。主要的功能是预测和推荐。算法通过对用户历史行为数据的挖掘发现用户的偏好，基于不同的偏好对用户进行群组划分并推荐品味相似的商品。春节长假后的第一篇文章讨论如何对网站流量进行分析及预测。我们采取自下而上的方法，通过对不同类别的流量进行单独的分析及预测，再进行汇总的方法来预测整个网站的流量变化趋势。2016年的第一篇文章我们关注SEM的点击率。什么样的点击率对于一个SEM来说是合格的？或者说怎样判断你的SEM广告优于同页面中其他的广告或搜索结果？如果需要为点击率设定一个目标值的话，又该是多少呢？bluewhale_cc记录网站分析实践,分享Google Analytics应用与技巧热门文章最新文章bluewhale_cc记录网站分析实践,分享Google Analytics应用与技巧后使用快捷导航没有帐号？
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关于aspen plus中塔的问题
(143478号)
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最近在模拟一个蒸馏塔中出现了点问题，我想用DSTWU模块进行简捷计算，却发现该模型中只能有一股进料，而我在做的塔模型有三股进料。我是一个新手，只用过DSTWU模块和RADFRAC模块，貌似这两个模块都不能输入多股物料，请问各位大侠，怎么才能在这两个模块中输入多股进料？或者发一个列子也可以，小弟在此不胜感激！！
(143478号)
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刚才自己又看了下，发现radfrac可以输入多股进料物流，但是不知道怎么设置参数啊
(323567号)
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签到天数: 98 天连续签到: 0 天[LV.4]海川常住居民I&
Radfrac可以有多股进料，每股进料都需要输入进料温度、压力、流量、组成和进料位置，输入方法和第一股进料的输入方法相同，简捷模块不能有多股进料
(143478号)
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现在知道了，但是有些参数不会设置啊，比如塔板数，我随便设置了一下，收敛不了啊.楼上的能不能发个列子啊，谢谢了
(310268号)
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关于塔的设置的一些方法，网上的资料比较多，建议楼主看看。
(323567号)
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参数的设置得根据具体的物系来定，比如说塔板数，随便指定一个不收敛，有可能是塔板数不够，这就需要试算，调整一下参数的值，直到达到你的要求，或者用简捷设计模块先估算一下初值，再用严格精馏模块，在这个初值的上下进行调整，这样速度会快一些。不收敛的原因也可能是别的参数设置的不合理，你看一下计算结果中给出的提示，错误出在哪里，再进行调整，最好分析一下流程，不要盲目的调整参数
(143478号)
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呵呵，楼上的说的非常到位啊，不过简捷法只有一个物料进口啊，怎么弄呢？
(221449号)
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回复 7楼 swx1387173 的帖子
第一，简捷法只能估算一股进料的，还有如果不收敛的话，可以调一下迭代次数，在相应的塔下面的convergence中的maximum iterations设置；
第二，可以调采出和回流，如果进料的物系可以简化为二元物系的话，可以先用简捷法粗算一下理论板数，回流，然后用严格法再输入所有物质，计算
第三，检查一下选用的热力学方法是否恰当
例子有很多，aspen安装文件中自带了一些，我们的论坛中也有不少，建议楼主自己到本区共享区找找
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1间歇精馏塔的模拟.doc8页
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1间歇精馏塔的模拟
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间歇精馏塔
间歇精馏单元操作模拟一个宽范围的精馏塔实际操作过程。间歇精馏装置可以在真实的
间歇模拟模式下运行，进料填加到沉淀釜中先期蒸馏，在不同的时间从贮料塔取出产品，或
在半间歇模式下在蒸馏期间进料可以被填入，并在一定的时间间隔下从精馏塔或贮料塔中提
取产品。间歇精馏计算也可以是整体的进入稳态过程模拟。装置构造自动为持续流动的物流
提供隐含的贮料罐，这些物流随时间变化进入间歇装置。同时由于循环操作，也考虑所有产
品流（如在不同时间从贮料罐或在蒸馏时从精馏塔提出物流）的隐含罐。持续流动物流产品
来自被间歇循环时间分离的产品。
热力学系统
间歇精馏的热力学系统的选择可以针对整个装置，也可以针对某一层塔板。间歇精馏也
允许使用电解质热力学方法。
有关间歇精馏单元操作的详细信息，见PRO/II Add-On Modules User’s Guide。
精馏塔单元操作可以用来模拟任何蒸馏和液－液抽提过程。液－液抽提装置在本章的
“液－液抽提精馏”部分进行叙述。一个精馏塔至少应包括一个平衡级或理论塔板。塔板应
考虑与从每一塔板进入较高层塔板的蒸汽的连接问题。在精馏塔模拟中塔板的数量是不被限
蒸馏器可以模拟气／液、气／液／水或气／液／液平衡过程。
进料和产品
精馏塔进料和产品是在PFT 主窗口建流程时输入的。在精馏塔主数据输入窗口单击
Column Feed and Product…按钮，打开Column Feed and Product 窗口。
在此窗口中可以添加和改变进料塔板数。一个精馏塔的进料数是不限的。用单选按钮选
择进料闪蒸方式：
Vapor and Liquid to be on the feed tray：此项为缺省。
Flash the feed adiabatically,vapor o
正在加载中，请稍后...撰文：冬狗导览上一篇： 我们科学地确定了自己的训练强度，接着就可以具体制定自己的间歇计划了。建立训练计划对于不同长度的跑步，其训练内容及目的会有所不同，就马拉松训练而言，其训练目的是为了提高乳酸耐受力和将乳酸阈值推向更高水平。因此，马拉松训练的强度大部分集中在乳酸阈值区间，通过间歇跑、配速跑、长距离跑等方式，来提升乳酸耐受力与乳酸阈值。下面将根据马拉松训练中常用到的几种训练方式，结合Movescount APP的操作流程，来建立训练计划。1）训练计划制作举例例1：法特莱克跑— 准备活动：在强度区间1-3跑10min；—&在强度区间4跑5*2min，次间在强度区间2恢复性慢跑2min；—&整理活动：在强度区间2跑15min。解析：这个训练内容主要是强度区间与跑步时间的关系，首先我们需要选择特定强度区间的对应数据，可以使最大心率区间，也可以是储备心率区间，也可以是配速。我个人一般会选择配速，强度区间4对应的速度为4′51″，可以把速度区间调整为5′00″到4′40″，至于强度区间3一下的恢复跑，可根据自身状况轻松跑即可，无需特别设置。在理好思路之后，具体操作步骤如下：— 新建锻炼，取名随意，说明随意；— 设置“热身”，时间10分钟，无附加要求；— 点击“添加步骤”，“间隔”，时间2分钟，向右滑动， “配速”5′00-4′40分/千米；— 点击“重复添加”，长按步骤3所建立的训练，将其拖动至方框内，设置下面的训练为“恢复”，时间2分钟，无附加要求；— 点击重复框上方的小圆圈，将数字调整为5；— 点击“添加步骤”，设置“整理”，时间15分钟，这样就完成了一个训练的设置。例2：金字塔间歇跑— 准备活动：在强度区间1-3跑1.6km—&在强度区间4跑3.2km，在强度区域1-2恢复性慢跑400m—&在强度区间5a跑1.6km，在强度区域2恢复性慢跑400m—&在强度区间5a跑800m,在强度区间2恢复性慢跑400m—&在强度区间5b跑2*200m，次间强度区间1-2恢复性慢跑200m—&整理活动：在强度区间1-3跑1.6km解析：这个训练内容主要是强度区间与距离的关系，每个间歇的距离和强度不同，无法使用app的“重复添加”来偷懒，在创建训练计划的时候需要依次设置下去。这次我们可以换一个强度区间的对应数据，比如用储备心率，具体操作步骤如下：— 新建锻炼，取名随意，说明随意（图略）；— 设置“热身”，距离1.6km，无附加要求；— 点击“添加步骤”，“间隔”，距离3.2km，心率163-177bpm；— 点击“添加步骤”，“恢复”，距离400m，无附加要求；— 点击“添加步骤”，“间隔”，距离1.6km，心率175-185bpm（原强度区间5a的心率区间过小，适当扩大范围）；— 点击“添加步骤”，“恢复”，距离400m，无附加要求（图略）；— 点击“添加步骤”，“间隔”，距离800m，心率175-185bpm（图略）；— 点击“添加步骤”，“恢复”，距离400m，无附加要求；（图略）；— 点击“添加步骤”，“间隔”，距离200m，心率188-200bpm；— 点击“重复添加”，“恢复”，距离200m，无附加要求，长按步骤9所建立的内容，将其拖入重复框内；— 点击“添加步骤”，“整理”，距离1.6km，无附加要求。这样金字塔间歇跑的计划也建立好了。2）训练计划练习题如果以上两个例题都跟着一步步操作过来的话，使用App编辑训练的基本用法大致上可以掌握了.下面是一些进阶训练，作为平时训练的备选方案，以增加训练的多样性。读者可以自行尝试编辑：— 习题1 —— 准备活动：在强度区间1-3跑10min；—&在强度区间5a跑8*2min，次间在强度区间2恢复性慢跑3min；—&整理活动，在强度区间2跑10min。— 习题2 ——&准备活动：在强度区间2-3跑3.2km；—&16km跑，1.6km每个—&第一个1.6km在强度区间5a；—&第二个1.6km在强度区间2；—&第三个1.6km在强度区间5a；—&第四个1.6km在强度区间2；—&以这个模式持续进行，共计16km；—&整理活动：在强度区间2跑1.6-3.2km。— 习题3 ——&准备活动：30min放松跑—&30min下列内容：根据设定的努力跑步的时间，然后以其一半的时间进行放松跑；2min努力跑，1min放松跑；—&1min努力跑，30s放松跑；—&30s努力跑，30s放松跑；—&整理活动：在强度区间1-2放松跑30min；这次训练中，努力意味着在规定时间内尽可能快地跑动。— 习题4 ——&在强度区间4跑4*800m，次间在强度区间1-2恢复性慢跑400m；—&在强度区间5a跑4*400m，次间在强度区间1-2恢复性慢跑400m。— 习题5 ——&准备活动，在强度区间1-2跑15min；—&在强度区间4跑3.2km，在强度区间2恢复性慢跑2min；—&在强度区间4跑4*1.6km，次间在强度区域2恢复性慢跑1min；—&在强度区间4跑3.2km，随后在强度区间2跑15min进行整理活动。— 习题6 ——&在强度区间3放松跑3.2km；—&在强度区间5b跑4*1200m，次间在强度区间1恢复性慢跑400m；—&在强度区间5b跑20*200m，次间在强度区间1恢复性慢跑200m。— 习题7 ——&选择一个适中坡度的较长上坡道（5%-6%的坡度）；—&准备活动（自定）；—&以强度4-5a向上跑5-6min重复5-6次，或跑3min重复8-10次；—&慢跑下坡，1.5min的恢复性慢跑。— 习题8 ——&2h或周总距离25%距离的匀速放松跑。训练计划的使用当编辑完成训练计划后，接下来就要同步到手表中并加以使用了，具体的操作也非常简单：1）同步训练计划这个我就不多说了，在应用中编辑好的训练计划会在同步时自动加载到手表中，最多一次可以同步5个训练计划。2）使用训练计划这个操作也较为简单，在手表完成搜星后长按“next”键进入“选项”界面，选择“锻炼”，即可看到之前设置好的训练，选择所要进行的训练，按“next”键进入，再按“start”键即可开始。在训练安排方面，一般一周一到两次间歇训练，一次LSD，就能保证基本的训练量了。如果觉得跑量不足的跑友，可以适当增加配速跑或轻松跑来堆积跑量，一个月记得适当减量一周，大致的跑步训练框架就有了.剩下的就可以根据跑友们的知识储备自行发挥啦。期待更多爱玩的表友们，来分享你们的经验！长按图片&识别图中二维码&关注Suunto颂拓官方订阅号，获得更多新品资讯发送关键词获取产品使用指导Suunto颂拓(gh_fa19c7fe8b5d)　
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