Determining the adsorption isotherms is an issue of significant importance in preparative chromatography. A modern technique for estimating adsorption isotherms is to solve an inverse problem so that the simulated batch separation coincides with actual experimental results. However, due to the ill-posedness, the high non-linearity, and the uncertainty quantification of the corresponding physical model, the existing deterministic inversion methods are usually inefficient in real-world applications. To overcome these difficulties and study the uncertainties of the adsorption-isotherm parameters, in this work, based on the Bayesian sampling framework, we propose a statistical approach for estimating the adsorption isotherms in various chromatography systems. Two modified Markov chain Monte Carlo algorithms are developed for a numerical realization of our statistical approach. Numerical experiments with both synthetic and real data are conducted and described to show the efficiency of the proposed new method.


翻译:确定吸附为热量是预配色谱学中一个非常重要的问题。估计吸附为热量的现代技术是解决一个反向问题,使模拟批量分离与实际实验结果相吻合。然而,由于储量不当、非线性强和相应物理模型的不确定性,现有确定性自转方法在现实世界应用中通常效率低下。为了克服这些困难并研究吸附-对调参数的不确定性,在巴伊西亚取样框架的基础上,我们建议采用统计方法估算不同染色体系统中的吸附为热量。两种经过修改的马可夫连锁蒙特卡洛算法是为了从数字上实现我们的统计方法。对合成和真实数据的量化实验进行并描述,以显示拟议新方法的效率。

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