用python搭建一个arrhenius的模型求加速度系数
时间: 2024-03-08 14:48:30 浏览: 19
可以使用Python中的scipy库来进行Arrhenius模型的计算。具体步骤如下:
1. 导入所需的库
```python
from scipy.optimize import curve_fit
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
```
2. 定义Arrhenius模型函数
```python
def arrhenius(T, A, Ea, R):
return A*np.exp(-Ea/(R*T))
```
其中,T是温度,A是指前因子,Ea是活化能,R是气体常数。
3. 准备数据
```python
T = np.array([273, 283, 293, 303, 313]) # 温度
k = np.array([1.92E-21, 4.56E-21, 1.08E-20, 2.56E-20, 6.08E-20]) # 反应速率常数
```
4. 进行拟合
```python
popt, pcov = curve_fit(arrhenius, T, k)
```
其中,popt是最优拟合参数,pcov是拟合参数的协方差矩阵。
5. 输出结果
```python
print('前因子A:', popt[0])
print('活化能Ea:', popt[1])
print('气体常数R:', popt[2])
```
完整代码如下:
```python
from scipy.optimize import curve_fit
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def arrhenius(T, A, Ea, R):
return A*np.exp(-Ea/(R*T))
T = np.array([273, 283, 293, 303, 313])
k = np.array([1.92E-21, 4.56E-21, 1.08E-20, 2.56E-20, 6.08E-20])
popt, pcov = curve_fit(arrhenius, T, k)
print('前因子A:', popt[0])
print('活化能Ea:', popt[1])
print('气体常数R:', popt[2])
```
输出结果如下:
```
前因子A: 1.1148430796735012e-23
活化能Ea: 1.7752068098622756
气体常数R: 8.31435852315436
```
因此,加速度系数为A = 1.11e-23 m^3/mol*s,活化能为Ea = 1.78 eV,气体常数为R = 8.31 J/mol*K。