Министерство образования Российской Федерации

Московская государственная академия тонкой химической технологии

им. М.В. Ломоносова

Кафедра Информационных технологий

Курсовая работа по курсу

«Информационные технологии в науке и образовании»

Создание базы данных критических свойств веществ в редакторе баз данных MS Acsess

Выполнил: Степанов В.Н.

Москва, 2007г.

1.         Описание предметной области

 

Критическая (жидкость-пар) температура (Tc) органических веществ является одним из важнейших свойств, которые положены в основу современных методов прогнозирования, основанных на принципе соответственных состояний. Качество сведений по Tc во многом определяет результативность прогноза свойств веществ, зависящих от межмолекулярных взаимодействий. При этом следует признать, что пополнение базы экспериментальных данных по критическим температурам происходит очень медленно по вполне объективным причинам. Таким образом, совершенствование методов прогнозирования Tc не теряет своей значимости. В настоящее время предложены различные подходы к прогнозированию критических температур. Основные методы обобщены Полингом, Праусницем и О'Коннелом. В данной работе рассмотрены основные известные методы прогнозирования критической температуры органических веществ.

Особую важность имеет задача систематизирования имеющихся экспериментальных и расчетных данных, поскольку в инженерных расчетах необходимо учитывать все имеющиеся данные для поиска оптимального значения и оптимального метода прогнозирования для определенного класса веществ либо определенной группы веществ, если для данного вещества отсутствуют экспериментальные данные и возможность проведения эксперимента отсутствует. Данная работа проведена с целью систематизировать имеющиеся данные по критической температуре, как полученной экспериментально, так и методами прогнозирования, упростить работу с большим массивом данных, ускорить процесс получения различного рода информации по критическим температурам.

В базе данных собраны критические температуры органических веществ, данные по литературным источникам, в которых собрана информация. Показано распределение веществ по классам и распределение данных по типам (источникам информации) – экспериментальные, либо полученные прогностическими методами – Лидерсена, Джобака, Марреро и Пардилло – основными прогностическими методами, предлагаемыми в иностранной литературе для решения задачи прогнозирования критических температур.

2.         Блок-схема данных

На рисунке представлена блок-схема данных, реализованная в данной работе:

3.         Описание структур таблиц, свойства полей

 

Таблицы получены экспортом данных из программы MS Excel.

Таблица «Классы веществ» состоит из двух полей: Классы и КодКласса и содержит данные об основных классах органических веществ, для которых имеются данные по критическим температурам. Тип данных поля Классы – текстовый; тип данных поля КодКласса – Счетчик. Поле КодКласса было задано, как первичный ключ. Число записей – 6.

Таблица Вещества состоит из полей Вещества, КодКласса, Формула, и КодВещества. ............