VPLYV EXPERIMENTÁLNYCH PODMIENOK NA SPOĽAHLIVOSŤ VÝSLEDKOV PRI ŠTÚDIU KINETIKY LÚHOVANIA

Similar documents
VPLYV ZLOŽENIA MAGNÉZIE NA KINETIKU JEJ LÚHOVANIA KYSELINOU CHLOROVODÍKOVOU

Od zmiešavacieho kalorimetra k ultra citlivej modulovanej kalorimetrii. Jozef Kačmarčík

Ing. Tomasz Kanik. doc. RNDr. Štefan Peško, CSc.

Zmeny morfológie častíc magnézie v priebehu lúhovania kyselinou chlorovodíkovou

Jádrové odhady gradientu regresní funkce

NÁVOD NA VYJADROVANIE NEISTOTY V KVANTITATÍVNYCH SKÚŠKACH (EA - 4/16: 2003)

Kapitola S5. Skrutkovica na rotačnej ploche

Transactions of the VŠB Technical University of Ostrava, Mechanical Series No. 2, 2010, vol. LVI article No. 1776

Analytická chémia I. Analytické meranie. Princípy analytických meraní 2/13/2018

Praktická príručka Ako používať a oznamovať modely (Q)SAR. Verzia 3.1 júl 2016

FIRE PROTECTION & SAFETY Scientific Journal 12(1): 17 32, 2018 ISSN:

Obsah. 2 Určenie objemu valčeka Teoretický úvod Postup merania a spracovanie výsledkov... 10

Matematické modely a zdravie verejnosti

ADM a logika. 4. prednáška. Výroková logika II, logický a sémantický dôsledok, teória a model, korektnosť a úplnosť

VOLFRÁMOVÝ ATOMIZÁTOR - ŠTÚDIUM ATOMIZAČNÝCH REAKCIÍ NIEKTORÝCH PRCHAVÝCH ANALYTOV

Metódy vol nej optimalizácie

THE PRELIMINARY CHARACTERIZATION OF SERPENTINITE FROM LJESKOVAC LOCALITY IN CROATIA

The influence of input data design on terrain morphometric parameters quality and accuracy

Matematická analýza II.

MASTER THESIS. Martin Horváth Dimensional Analysis for Hardware Description Languages

Fakulta Matematiky, Fyziky a Informatiky Univerzita Komenského, Bratislava THEILOVA REGRESIA

ODHAD PARAMETROV VŠEOBECNÉHO PARETOVHO ROZDELENIA SOFTVÉROM EVA V PROSTREDÍ JAZYKA R.

3. Horninové prostredie / Rocks

Alan Turing: Computing Machinery and Intelligence. Tomáš Novella

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ

Teória grafov. RNDr. Milan Stacho, PhD.

COMPARISON OF ANALYTICAL SOLUTIONS WITH NUMERICAL MODELING RESULTS OF CONTACT PROBLEM OF THE SHALLOW FOUNDATIONS INTERACTION WITH SUBSOIL

GRAFICKÉ ZOBRAZENIE MATEMATICKÝCH FUNKCIÍ DRAWING OF MATHEMATICS FUNCTIONS GRAPHS

Vplyv fyzikálnych vlastností na rýchlosť prechodu seizmických vĺn horninami

USING STOCHASTIC MODELLING METHODS IN CONSTRUCTION PREPARATION. Zdenka Hulínová 1

DETECT FLOW OF STEAM IN AIR BY ELECTRICAL CAPACITANCE TOMOGRAPHY

PROGRAMY NA SPRACOVANIE A VIZUALIZÁCIU EXPERIMENTÁLNYCH DÁT

MASTER THESIS. Vlastnosti k-intervalových booleovských funkcí Properties of k-interval Boolean functions

Fakulta matematiky, fyziky a informatiky Univerzity Komenského BRATISLAVA. Diplomová práca. Martin Plesch

JUDr. Eduard Szattler (NE) PATENTOVATEĽNOSŤ POČÍTAČOVÝCH PROGRAMOV

SLOVENSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA V BRATISLAVE FAKULTA CHEMICKEJ A POTRAVINÁRSKEJ TECHNOLÓGIE KONTINUÁLNA NITRÁCIA TOLUÉNU VYUŽITÍM HEX REAKTORA

Štatisticky tolerančný interval nazýva ISO Statistics. Vocabulary and symbols. Part 1: Probability and general statistical terms ako štatistick

SLOVENSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA V BRATISLAVE FAKULTA CHEMICKEJ A POTRAVINÁRSKEJ TECHNOLÓGIE ÚSTAV INFORMATIZÁCIE, AUTOMATIZÁCIE A MATEMATIKY

Určenie hodnoty Value at Risk využitím simulačnej metódy Monte Carlo v neživotnom poistení

MERANIE. Doc. Ing. Peter Kukuča, CSc. MIEE KMer FEI STU

ENVIRONMENTÁLNE FAKTORY V HODNOTENÍ EFEKTÍVNOSTI V POĽNOHOSPODÁRSTVE ENVIRONMENTAL FACTORS IN EFFICIENCY ASSESMENT IN AGRICULTURE.

MERANIE. doc. Ing. Peter Kukuča, CSc. MIET KMer FEI STU

Transactions of the VŠB Technical University of Ostrava, Mechanical Series No. 2, 2014, vol. LX article No. 1989

NEINVAZÍVNY ANALYZÁTOR KRVI AMP. XXXIII. Konsolidačná výročná konferencia SSVPL SLS, Starý Smokovec október 2012

Skúsenosti so schladzovaním a zalievaním veľkých supravodivých magnetov

Ing. Arpád Kósa. Author's report on the dissertation thesis

Jozef Pecho Jej veličenstvo búrka PRIF UK Bratislava Slovenský hydrometeorologický ústav, Bratislava-Koliba

Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta DIPLOMOVÁ PRÁCE. Viktor Babjak. Morfologie dvoukomponentních povrchových struktur

Objavovanie znalostí v databázach. Ján Paralič

Computation of Information Value for Credit Scoring Models

URČENIE MODULU PRUŽNOSTI OSOBNÝCH PLÁŠŤOV PNEUMATÍK

Softwarové inžinierstvo. martin timothy timko

VYBRANÉ TERMOCHEMICKÉ VÝPOČTY CHEMICKEJ REAKCIE FORMOU WEBOVEJ SLUŽBY

Zadání diplomové práce

KVANTIFIKACE NEJISTOT MĚŘENÍ MAGNETICKÝCH VELIČIN

Adsorpcia na aktívnom uhlí a ozonizácia povrchovo aktívnej látky - polyetylénglykolu (PEG)

Priestorové a časové zmeny pôdnych procesov a parametrov Procesy ovplyvňuj. ujúce funkcie a kvalitu pôdy

Informačný vek modifikuje metódy a formy vyučovania matematiky

Errors-in-variables models

Kinetika deštrukcie vitamínov v potravinách

Transactions of the VŠB Technical University of Ostrava, Mechanical Series No. 2, 2010, vol. LVI article No. 1777

LABORATÓRNE CVIČENIA Z FYZIKÁLNEJ CHÉMIE

ukázat omezení vztáhnout sebraná data k tomu, co je o předmětu již známo Diskuse je svým způsobem dialogem s úvodem práce spekulovat

Transactions of the VŠB Technical University of Ostrava, Mechanical Series No. 1, 2014, vol. LX article No. 1982

NEISTOTY. Základné pojmy a definície z oblasti neistôt meraní

Sborník vědeckých prací Vysoké školy báňské - Technické univerzity Ostrava Lenka OCENASOVA* Stanislav TUREK** Robert CEP ***, Ivan LITVAJ****

Sorpcia selénu na syntetický goethit

Vesmírny web. FAKULTA PRÍRODNÝCH VIED Univerzity Mateja Bela v Banskej Bystrici KATEDRA FYZIKY

ENTROPIA. Claude Elwood Shannon ( ), USA A Mathematical Theory of Communication, 1948 LOGARITMUS

Experiment planning and evaluation of the outcomes

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY

Experimenty na urýchľovači LHC v CERN

STREDOŠKOLSKÁ ODBORNÁ ČINNOSŤ. Teória stacionárneho vesmíru

ERODOMERNÉ VALCE NENÁROČNÁ A RELATÍVNE PRESNÁ METÓDA MERANIA VODNEJ ERÓZIE

FUZZY-NEURO ALGORITMY MODELOVANIA NELINEÁRNYCH PROCESOV V DOPRAVE

SLOVENSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA V BRATISLAVE FAKULTA ELEKTROTECHNIKY A INFORMATIKY. Ing. Matúš Kováčik. Autoreferát dizertačnej práce

České vysoké učení technické v Praze

Dokonalé a spriatelené čísla

Expozicne scenare pre latky a pripravky

DIPLOMOVÁ PRÁCE. Peter Baník Metody optimalizace ve financích

Jádrové odhady regresní funkce pro korelovaná data

Bc. Mária Kanásová QSAR ANALÝZA INDEXOV AKÚTNEJ TOXICITY ALKOHOLOV STANOVENÝCH POMOCOU ALTERNATÍVNYCH METÓD

Prednášky z regresných modelov

19/09/ Years of CERN - 18th Conference of Czech and Slovak Physicists 1

VPLYV MATERIÁLU A GEOMETRIE VÝMENNÍKA NA PRENOS TEPLA INFLUENCE OF MATERIAL AND GEOMETRY OF EXCHANGER ON HEAT TRANSFER


VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY ANALÝZA AKUSTICKÝCH VLASTNOSTÍ POHONNÝCH JEDNOTEK

Kľúčové slová: SAR, šum spekl noise, evolučná PDR, lineárna difúzia, Perona-Malikova rovnica, štatistickéfiltre, Leeho filter

VŠB - Technical University of Ostrava, 17. listopadu 15, Ostrava, tel. (+420)

Czech Technical University in Prague Faculty of Electrical Engineering

Mikrokontaktová spektroskopia silne korelovaných elektrónových systémov

UNIVERZITA KOMENSKÉHO V BRATISLAVE FAKULTA MATEMATIKY, FYZIKY A INFORMATIKY. Robustné metódy vo faktorovej analýze

Katedra Informatiky Fakulta Matematiky, Fyziky a Informatiky Univerzita Komenského, Bratislava. Multiparty Communication Complexity (Master thesis)

RESEARCH REPORT. ÚTIA AVČR, v.v.i., P.O.Box 18, Prague, Czech Republic Fax: (+420) ,

MODELOVANIE PRIESTOROVÝCH DÁT V MODEL DRIVEN DEVELOPMENT

Transactions of the VŠB Technical University of Ostrava, Mechanical Series. article No. 1849

Analýza změn úrovně mořské hladiny z hlediska současných představ o globálním oteplování

=, kde n = 1,2,3,... E n

Perforované plastové rozvádzačové lišty

IMPORTANT GEOGEBRA ATTRIBUTES FROM MATHEMATICS TEACHERS PERSPECTIVE VÝZNAMNÉ ATRIBÚTY SYSTÉMU GEOGEBRA Z POHĽADU UČITEĽOV MATEMATIKY

Transcription:

VPLYV EXPERIMENTÁLNYCH PODMIENOK NA SPOĽAHLIVOSŤ VÝSLEDKOV PRI ŠTÚDIU KINETIKY LÚHOVANIA Raschman P. Katedra chémie, Hutnícka fakulta, Technická univerzita Košice UNCERTAINTY OF KINETIC LEACHING DATA INTRODUCED BY APPLIED EXPERIMENTAL PROCEDURE Raschman P. Department of Chemistry, Metallurgical Faculty, Technical University Košice Abstract Reliable kinetic data is important for an engineering, as well as for a scientific analysis of the leaching process. The present paper is focused on the methodology of measuring the kinetic data in reacting suspensions - chemical reactions of granular or powdered solids with liquids play a significant role not only in metallurgy and technical chemistry, but also in materials- and environmental engineering. Since the overall rate of leaching is always a result of interactions between chemical reactions and transport phenomena, accuracy, validity and adequacy of the measured kinetic data are strongly affected by the factors related to the applied experimental procedure. Contacting of the phases in the reaction mixture and the liquid-phase hydrodynamics are determined by the choice of an appropriate reactor - simple, perfectly mixed reactors are therefore recommended. As far as the reaction conditions are considered, variation of the values of rate-controlling parameters (such as mass or heat transfer coefficients, or leaching agent concentration) should be under control - e.g. the values of kinetic parameters can be calculated much more easily when concentration of the leaching agent does not vary significantly during individual leaching tests. Though it is simple to measure time itself, some difficulties may arise when the actual reaction (leaching) time is to be measured - total time which is necessary to withdraw a sample from the reaction suspension and stop the reaction should be much shorter than the characteristic time of chemical reaction (e.g. half-time of reaction), otherwise it can become a source of a significant systematic error. The rates of intrinsic chemical reactions are very sensitive to temperature - temperature difference 1K, caused by the heat of reaction, may result in a relative error about 10%. The latter fact is also valid for the rates of chemical reactions taking place at the liquid-solid interface and isothermal conditions in the whole leaching system are therefore necessary to obtain accurate and valid kinetic data. The results of individual measurements are commonly presented in terms of conversion-time curves - adequate analytical methods should be therefore used to determine the compositions of liquid and solid phases before, during and after leaching. Using experiments and mathematical modelling simultaneously is recommended. Adequate model equations can be used to analyse the effects of individual factors on the overall rate of leaching and to design leaching experiments - more accurate values of model parameters can be obtained more easily using this method, if compared with a "traditional" approach based on carrying out the measurements and consequent processing of the data collected. Key words: leaching, kinetics, experiment, measurement, sources of inaccuracy

Abstrakt Práca vychádza z významu kinetických údajov pre inžiniersku aj vedeckú analýzu procesu a je zameraná na metódy, ktoré sa používajú pri experimentálnom štúdiu lúhovania zrnitých a práškových tuhých látok. Diskutujú sa zdroje možných chýb meraní v súvislosti s použitým pokusným zariadením, vlastnosťami tuhej látky, reakčnými podmienkami a analytickými metódami. Vplyv najdôležitejších faktorov je ilustrovaný na príkladoch. Zdôrazňuje sa výhodnosť spojenia experimentov s využitím matematických modelov. Kľúčové slová: lúhovanie, kinetika, experiment, meranie, zdroje chýb Úvod Pojmom lúhovanie sa označuje (väčšinou zložitá) chemická reakcia kvapaliny (lúhovacieho činidla) s mnohozložkovou tuhou látkou, pri ktorej jednotlivé zložky tuhej látky reagujú s lúhovacím činidlom rozdielnou rýchlosťou. Pre lúhovanie je teda charakteristická selektivita - niektoré tuhé zložky sa (chemicky) rozpúšťajú výrazne rýchlejšie ako iné. Procesy tohto druhu hrajú významnú úlohu nielen v technickej chémii a metalurgii, ale aj v materiálovom a environmentálnom inžinierstve. Ak má hutnícky alebo chemický inžinier za úlohu navrhnúť nový lúhovací reaktor a jeho pracovný režim, zlepšiť prevádzkové podmienky pre zariadenie, ktoré už je v prevádzke, či posúdiť možnosť spracovania rôznych vstupných surovín, musí vedieť predpovedať, ako sa bude správať doposiaľ nepostavené lúhovacie zariadenie, alebo ako sa bude správať jestvujúce zariadenie v zmenených podmienkach. Lúhovanie je heterogénny proces a jeho celková rýchlosť je vždy výsledkom vzájomného pôsobenia chemických reakcií a transportných dejov. Celkovú situáciu môže ešte komplikovať absorpcia alebo desorpcia reagujúceho plynu. Tieto skutočnosti môžu v rôznej miere ovplyvňovať presnosť prevádzkových aj laboratórnych meraní a je s nimi preto vždy nutné rátať nielen pri posudzovaní spoľahlivosti vlastných alebo prevzatých výsledkov, ale aj v štádiu prípravy experimentov. Táto práca je príspevkom k štúdiu kinetiky lúhovania. Sú v nej analyzované zdroje možných chýb súvisiace s výberom experimentálnych metód a reakčných podmienok pri štúdiu procesu v laboratórnych a poloprevádzkových podmienkach. Význam údajov o kinetike lúhovania Technológia bola pôvodne náukou o faktoch. Zbierala údaje o tom, za akých podmienok sa ktorá látka vyrába. Moderná technológia je však už aj náukou o závislostiach a vzťahoch. Okruh otázok, na ktoré je treba odpovedať, je preto omnoho širší.

Moderná technológia smeruje stále viac k štúdiu závislostí. V prípade lúhovania to znamená štúdium funkcií, ktoré popisujú vplyv vlastností tuhej látky, koncentrácie lúhovacieho činidla, teploty, atď. na priebeh procesu (a s tým spojené ekonomické dôsledky). Tieto funkcie sa nazývajú matematické modely. Použitie matematických modelov je teda logickým dôsledkom vývoja technických disciplín a každý technický výskum by mal smerovať ku kvantitatívnemu vyhodnoteniu výsledkov a k ich spracovaniu pomocou vhodného matematického modelu. Ak hovoríme o vplyve rôznych faktorov na priebeh lúhovania, mali by sme tým rozumieť ich vplyv na kinetiku (tj., na rýchlosť a mechanizmus) procesu. Štúdium kinetiky lúhovania je základom pre dôkladnú teoretickú analýzu a súčasne východiskom pre inžinierske riešenie praktických problémov. Zdroje informácií Potrebné kinetické údaje je možné získavať rôznym spôsobom. Pre účely výberu vhodnej stratégie výskumu a vývoja je vhodné rozdeliť informácie do týchto skupín [2]: Výsledky priamych experimentov s prevádzkovým zariadením. Poskytujú priame informácie o správaní sa konkrétneho jestvujúceho prevádzkového zariadenia a môžu byť využité pri optimalizácii režimu jeho prevádzky. Výsledky nepriamych experimentov. Získavajú sa na pokusných aparatúrach v laboratóriu alebo v poloprevádzke a môžu byť využité pre návrh nového prevádzkového zariadenia - je však treba vedieť, ako. Výsledky iných autorov. Možno ich získať z odbornej literatúry, z výskumných správ, z patentovej literatúry, atď.. Sú to informácie rovnakého druhu ako v predchádzajúcej skupine s tým rozdielom, že inžinier nemusí robiť pokusy sám, čo je istá výhoda. Nevýhodou je, že bez vlastných skúseností nemôže ten, kto informácie preberá, posúdiť ich spoľahlivosť. Užitočné informácie o faktoroch, ktoré zásadným spôsobom ovplyvňujú správnosť a presnosť kinetických parametrov vypočítaných z nameraných údajov, možno nájsť v prehľadnom článku [3]. Údaje o príbuzných procesoch. Zovšeobecnené experimentálne výsledky (zákony a teórie). Sú zovšeobecnením experimentálnych výsledkov a skúseností celých generácií, ktoré prispeli k budovaniu teoretických vied. Inžinier, ktorý nevyužíva alebo nevie využívať teóriu, sa ochudobňuje o cenné poznatky, ktoré sú v nej obsiahnuté. Súčasne je ale potrebné si uvedomiť, že každá teória a zákonitosť platí presne iba v oblasti, kde bola pokusne overená. Pri využití teórie preto musíme vždy uvážiť, či neprekračujeme hranice, v ktorých zákonitosť alebo teória platí s dostatočnou presnosťou. Z uvedeného prehľadu vyplýva, že určitá miera experimentovania je prakticky vždy nutná. Hľadanie správnej odpovede na otázku: "Ako by mal vyzerať optimálny experiment pri riešení môjho problému?" je kľúčom k získavaniu využiteľných informácií s minimálnymi nákladmi a malo by preto byť súčasťou bežnej inžinierskej praxe. Postup pri štúdiu kinetiky lúhovania Pre postup kinetických meraní nie je možné uviesť všeobecne platný návod, pretože metodika výskumu sa musí prispôsobiť vlastnostiam študovaného procesu a cieľom výskumu. Pri štúdiu kinetiky je však vždy potrebné každú sériu pokusov ihneď vyhodnotiť a výsledky použiť pri výbere podmienok pre ďalšie merania - obrázok 1.

Fig.1 An iterative method for studying the kinetics of chemical reactions [2] Táto spätná väzba dovoľuje vylúčiť neužitočné merania. Zásadne je nutné vystríhať sa mechanického postupu, pri ktorom sa realizujú veľké série meraní a výsledky sa vyhodnocujú až po skončení experimentov. Vtedy sa často zabúda práve na tie najdôležitejšie aspekty a nameria sa množstvo výsledkov, ktoré pre analýzu procesu nie sú veľmi dôležité. Vo všeobecnosti sa pri štúdiu kinetiky chemických reakcií odporúča realizovať jednotlivé kroky v tomto poradí [2]: 1. Určiť stechiometrické rovnice Stechiometrické vzťahy sú východiskom pre výber vhodných analytických metód; súčasne umožňujú vytvoriť prvé teórie o priebehu lúhovania, napr. určiť, o aký typ heterogénnej chemickej reakcie sa jedná (napr. (l)-(s) alebo (g)-(l)-(s)). Tiež naznačujú, či by mal výskum smerovať k preferencii vzniku nejakej látky, alebo naopak k potlačeniu jej vzniku, atď.. 2. Predbežne určiť tepelné zafarbenie Údaje ukazujú, či je nádej vykonať lúhovanie v laboratóriu v izotermických podmienkach a poskytuje tak informácie pre výber laboratórnej metodiky a pre odhad oblasti teplôt, v ktorej sa majú merania vykonať. 3. Ekonomický rozbor Ekonomické ukazovatele naznačujú, v ktorej oblasti parametrov je účelné vykonávať kinetické merania. 4. Vykonať orientačné kinetické merania Pri orientačných meraniach sa využívajú rýchle analytické metódy. Výsledky sú nutné pre voľbu spôsobu štúdia kinetiky - pre rýchle procesy sa musí použiť iná metodika, ako pre procesy pomalé. 5. Vypracovať metodiku meraní Pre laboratórne merania je treba určiť najmä správny typ reaktora a vhodné analytické metódy. 6. Vykonať kinetické merania a vyhodnotiť výsledky

Konečným výsledkom je matematický model procesu a údaje o tepelnom zafarbení reakcie, resp. o adiabatickom ohreve. Možné zdroje chýb Najčastejšie zdroje chýb pri meraní kinetiky lúhovania sú: 1. Nevhodné pokusné zariadenie Nakoľko je pre vyhodnocovanie nameraných údajov potrebný výpočet použitého laboratórneho reaktora, nemá zmysel merať v takom zariadení, v ktorom experimentátor nie je schopný popísať zloženie a teplotu v každom bode reakčnej zmesi po celú dobu reakcie [2]. Koncentrácie látok v reakčnej zmesi sa v danom bode môžu meniť z dvoch príčin - látky sú spotrebúvané chemickou reakciou alebo sa do daného miesta dostávajú prenosom hmoty. Rovnako sa môže meniť teplota v danom mieste - teplo vzniká chemickou reakciou alebo je privádzané prenosom. Koncentrácia a teplota v danom mieste je teda ovplyvnená rýchlosťou chemickej reakcie a/alebo rýchlosťou prenosu hmoty a tepla. Rýchlosť prenosu tepla a hmoty - na rozdiel od rýchlosti vlastnej chemickej reakcie - závisí od vlastností zariadenia jako celku, od jeho veľkosti, od veľkosti miešadla, od frekvencie otáčania miešadla, od veľkosti teplovýmennej plochy, atď. Preto, ak použijeme nevhodný reaktor, nie je možné namerané kinetické údaje vyhodnotiť [2]! Pre laboratórny výskum kinetiky lúhovania je účelné voliť čo najjednoduchší typ reaktora - taký, pre ktorý je výpočet možný s minimálnym množstvom dodatočných informácií. Týmto požiadavkám vyhovujú štyri ideálne typy reaktorov, v ktorých je vylúčený vplyv vlastností zariadenia na namerané kinetické údaje: a) vsádzkový (periodický, diskontinuálny) izotermický dokonale miešaný reaktor, b) vsádzkový adiabatický dokonale miešaný reaktor, c) prietokový (kontinuálny) izotermický dokonale miešaný reaktor, d) prietokový adiabatický dokonale miešaný reaktor. Okrem uvedených štyroch základných typov reaktorov sa niekedy používajú aj ich kombinácie. Princípy meraní vo vsádzkových a prietokových reaktoroch, ako aj metódy, ktoré sa používajú pri hodnotení spoľahlivosti nameraných údajov, sú podrobne popísané napr. v literatúre [2]. 2. Nevhodné reakčné podmienky Hlavnou príčinou výberu nevhodných podmienok sú nedostatočné alebo nesprávne predstavy o mechanizme procesu. Nevhodné reakčné podmienky môžu mať za následok zmiešaný a/alebo ťažko definovateľný vplyv vlastností tuhej látky, chemických reakcií, prenosu tepla a/alebo hmoty na

výslednú rýchlosť lúhovania, čo komplikuje alebo dokonca znemožňuje vyhodnotenie nameraných výsledkov. Veľmi užitočným nástrojom pri výbere reakčných podmienok je vhodný matematický model. Analýzou modelových vzťahov vieme zistiť, ktoré faktory a ako ovplyvňujú rýchlosť procesu, a môžeme preto plánovať experimenty tak, aby bol výpočet hodnôt modelových parametrov z nameraných údajov čo najjednoduchší a najspoľahlivejší. 3. Chyby pri meraní času Meranie času samo o sebe nebýva významným zdrojom chýb. Chybou ale môže byť zaťažené určovanie reakčnej doby u diskontinuálnych aparatúr v dôsledku nutnosti počiatočného zmiešavania reaktantov a konečného zastavenia reakcie; u prietokových - presnosťou určenia strednej doby zdržania. 4. Chyby pri meraní a udržiavaní teploty Rýchlosť chemických reakcií je na teplotu veľmi citlivá, preto má meranie a regulácia teploty mimoriadny význam. Chyba v určení teploty o 1 K môže spôsobiť chybu okolo 10% (to platí aj o teplote na povrchu reagujúcich častíc tuhej látky!). Preto napríklad použitie vadného teplomeru zaťažuje výsledky veľkou systematickou chybou. Veľkým zdrojom chýb môže byť neizotermickosť pri pokuse, spôsobená reakčným teplom. Pokusy preto musia byť usporiadané tak, aby bola teplota vo všetkých miestach reaktora presne regulovaná a presne meraná. 5. Chyby pri meraní zloženia Presnosť stanovenia koncentrácií je závislá na použitej analytickej metóde a musí sa pre každý prípad určovať zvlášť. Pri analýze zdrojov chýb je nutné aj sledovať, ako sa chyby meraných veličín prejavia v chybe veličín vypočítavaných. Aj v tejto súvislosti musíme opäť zdôrazniť význam matematických modelov. Záver Efektívne štúdium lúhovania nepredstavuje len spojenie experimentu a následného vyhodnotenia nameraných výsledkov s cieľom formulovať predstavy o tom, ako proces prebieha. Moderný prístup už na samom začiatku vychádza z predstáv o mechanizme a tieto predstavy ďalej sústavne upresňuje a rozvíja pomocou experimentu spojeného s využitím vhodného matematického modelu. Matematický model pritom slúži nielen na lepšie spoznanie procesu, ale aj ako účinný nástroj

pre plánovanie experimentálnych podmienok a výber vhodných metód pre laboratórny a/alebo poloprevádzkový výskum. Poďakovanie Táto práca bola podporená Vedeckou grantovou agentúrou MŠ SR a SAV (Grant 2/4179/97). Literatúra [1] Dennis, W.H.: Metallurgy of the Non-Ferrous Metals, Sir Isaac Pitman & Sons, Londýn, 1954, str. 198-202 [2] Horák, J., Pašek, J.: Návrh průmyslových chemických reaktorů z laboratorních dat, 1980, SNTL Praha [3] Prosser, A. P.: Review of uncertainty in the collection and interpretation of leaching data, Hydrometallurgy, 41, 1996, 119-153 [4] Boon, M., Heijnen, J.J.: Gas-liquid mass transfer phenomena in bio-oxidation experiments of sulphide minerals: A critical review of literature data, Hydrometallurgy, 48, 1998, 187-204 [5] Raschman, P.: Kinetika lúhovania MgO-slinku kyselinou chlorovodíkovou, Chemický průmysl, 36, 1986, 187-192