Сравнительный метод расчета теплоемкости углеводородных газов при высоких параметрах состояния

Es ist die Methode der Kalkulation der isobarischen Warmekapazitat der Kohlenwasserstoffe und ihrer Derivate in den Rahmen der Theorie der thermodynamischen Ahnlichkeit bei den Temperaturen bis 650 K und dem Druck bis 0,9 Pkp beschrieben. Es ist das Dimensionalkriterium der Ahnlichkeit der thermodynamischen Eigenschaften der Stoffe, das auf ihre Warmekapazitat im Zustand des Idealgases gegrundet ist, vorgeschlagen. Es ist die Methode der analytischen quantitativen Beschreibung der thermodynamischen Oberflache auf den Gebieten der starken Veranderung der warme-physikalischen Eigenschaften der Stoffe durch den Aufbau des Neuronnetzes beschrieben. Es ist die Prufung der vorgeschlagenen Korrelationen von den vorhandenden experimentellen Angaben erfullt.Est decrite la methode du calcul de la capacite thermique isobare des hydrocarbons et de leurs derives dans le cadre de la theorie de la simulation thermodynamique lors de la temperature jusqua 650 K et la pression jusqua 0,9 Рс. Est propose le critere illimite de la similitude des proprietes thermodynamiques des substances fonde sur leur capacite thermique en etat de gaz ideal. Est decrite la methode de la description qualitative et analytique des surfaces thermodynamiques dans les domaines du changement net des proprietes thermodynamiques des substances par la voie de la construction du reseau des neurons. Est execute le controle des correlations proposees par des donnees experimentales existantes.The paper describes the method for the calculation of the isobaric heat capacity of hydrocarbons and their derivatives in the theory of thermo-dynamic similarity at temperatures up to 650 K and pressures up to 0,9Рс. A dimensionless criterion for the similarity of the thermo-dynamic properties of substances based on their heat capacity in the ideal gas state has been proposed. The method for quantitative analytical description of thermo-dynamic surfaces in areas of sharp changes in the thermo-physical properties of substances by constructing a neural network has been presented. Verification of the proposed correlation through the available experimental data has been made.