移动平均窗口法计算CO2特性曲线的python代码

以下是使用移动平均窗口法计算CO2特性曲线的Python代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义常数
n = 2.7
Vm = 22.4
R = 0.082
Tc = 31.1 + 273.15
Pc = 73.8 * 10**5

# 定义温度范围
T_range = np.linspace(273.15, 373.15, 100)

# 计算压力和密度
P_range = Pc * (Tc / T_range)**(n/(n+1))
rho_range = n * P_range / (R * T_range)

# 计算特性曲线
Z_range = P_range * Vm / (R * T_range)

# 使用移动平均窗口法平滑数据
def moving_average(x, w):
    return np.convolve(x, np.ones(w), 'valid') / w

window_size = 5
Z_smooth = moving_average(Z_range, window_size)
P_smooth = moving_average(P_range, window_size)

# 绘制图像
plt.plot(Z_smooth, P_smooth/10**5)
plt.xlabel('压缩因子 Z')
plt.ylabel('压力 P/10^5 Pa')
plt.title('CO2 特性曲线（移动平均窗口法）')
plt.show()

其中，使用了 `np.convolve()` 函数进行卷积运算，实现了移动平均窗口法平滑数据。请注意，窗口大小的选择需要根据实际情况进行调整。