2023年第九届数维杯国际大学生数学建模挑战赛——B题解题思路 2_2023数维杯b

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
 
\\读取数据
data = pd.read_csv('your_data_file.csv')
 
\\ 数据预处理（假设收率数据以百分比形式给出）
for column in ['焦油收率', '水收率', '焦炭渣收率', '合成气收率']:
 data[column] = data[column].str.rstrip('%').astype('float') / 100
 
\\ 数据分析
\\ 按照是否使用脱硫灰分组
grouped = data.groupby('使用脱硫灰')
 
\\ 可视化
for name, group in grouped:
 plt.figure(figsize=(10, 6))
 sns.lineplot(x='混合比', y='焦油收率', data=group, label='焦油')
 sns.lineplot(x='混合比', y='水收率', data=group, label='水')
 sns.lineplot(x='混合比', y='焦炭渣收率', data=group, label='焦炭渣')
 sns.lineplot(x='混合比', y='合成气收率', data=group, label='合成气')
 plt.title(f'热解产物收率 - 使用脱硫灰: {name}')
 plt.xlabel('混合比')
 plt.ylabel('收率')
 plt.legend()
plt.show()

这段代码将根据是否使用脱硫灰将数据分组，并为每组数据绘制不同热解产物收率与混合比之间的关系图。请注意，这里的代码假设数据是以CSV格式存储的，并且收率数据是以百分比形式给出的。大家需要根据实际数据格式进行相应的调整。

问题 2：热解组合混合比对产率影响的讨论

我们可以使用Python中的Matplotlib库来绘制混合比对产率的影响。

```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
 
\\假设数据结构：'混合比', '组合类型', '产率'
data = pd.read_csv('热解组合数据.csv')
 
\\ 绘制每种组合类型的混合比与产率的关系
for group in data['组合类型'].unique():
 group_data = data[data['组合类型'] == group]
 plt.plot(group_data['混合比'], group_data['产率'], label=group)
 
plt.xlabel('混合比')
plt.ylabel('产率')
plt.title('热解组合混合比对产率的影响')
plt.legend()
plt.show()

问题 3：CE和LG热解产物产率差异分析

导入一个包含CE和LG热解产物产率的数据集，使用统计测试来判断差异是否显著。

```python
import pandas as pd
from scipy import stats
 \\读取数据
data = pd.read_csv('CE_LG_数据.csv')
 
\\进行t-test比较
t_stat, p_value = stats.ttest_ind(data[data['类型'] == 'CE']['产率'],
 data[data['类型'] == 'LG']['产率'])
 
print(f'T统计量: {t_stat}, P值: {p_value}')
```

问题 4：建立催化反应机理模型和反应动力学模型

这一问题需要复杂的化学反应动力学知识，通常超出了一般编程的范畴。但是，我们可以设置一个简化的动力学模型来模拟。

```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
\\假设反应动力学模型
def reaction_model(t, k, reactant_concentration):
 return reactant_concentration * np.exp(-k * t)
 
\\设置时间和速率常数
t = np.linspace(0, 10, 100) # 时间
k = 0.1 # 速率常数
 
\\ 计算产物浓度
product_concentration = reaction_model(t, k, 1.0)
 
\\ 绘制
plt.plot(t, product_concentration)
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('产物浓度')
plt.title('简化的反应动力学模型')
plt.show()
```

问题 5：使用数学模型或AI进行热解产物预测

使用一个简单的线性回归模型来预测产物产量。

```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import pandas as pd
 
\\ 读取数据
data = pd.read_csv('热解数据.csv')
 
\\假设数据包括多个特征和一个目标变量（产量）
X = data.drop('产量', axis=1)
y = data['产量']
 
\\ 数据拆分
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
 
\\创建和训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
 
\\预测和评估
predictions = model.predict(X_test)
print(f'预测值: {predictions}')
```

【金山文档】 2023年第九届数维杯国际大学生数学建模挑战赛 指导全集

https://kdocs.cn/l/csmCrDKXfdos