Determinar las constantes involucradas para los siguientes modelos cinéticos linealizados y hacer una discriminación de los cuatro modelos de este tema para señalar cual es el correcto o aquel que ajusta mejor los datos cinéticos de la tabla proporcionada en el Ejemplo 1. a) Modelo cinético: KAPA KB PB RA kC (1 K 2 P) C C Ecuación linealizada: PA PB RA K 1 C kC KA KB P kC KA KB C b) Corresponde al caso resuelto en el recurso anterior c) Modelo cinético: ! RA kC KAPA KBPB (1K P KPKP)2 A A B B C C Ecuación linealizada: PA PB1/2 RA 1 kC KA KB1/2 KA PB PA kC KB1/2 KK kC A d) Modelo cinético: R A kC KAPAKB PB (1 K P K A A 2 P) B B B KC kC KA KB1/2 PC Ecuación linealizada: P A PB RA 1 kC KA KB KA kC KB P A KB kC KA P B Consideren que la variable dependiente y puede tener una diferente relación de variables y que alguna de las variables independientes xi puede cambiar y en ese caso se debe de agregar una columna nueva con esa variable modificada. Para la discriminación de los diferentes modelos una vez que se ha corrido el programa para cada modelo, semejante al caso resuelto, se debe tomar en cuenta cada parámetro de discriminación en el orden siguiente: Primer parámetro de discriminación; todos los valores ai deben de ser positivos. Si hay al menos uno negativo, el modelo se descarta inmediatamente. Si son todos positivos, se va al siguiente parámetro de discriminación. Segundo parámetro de discriminación; el factor de correlación (R2) debe ser lo más cercano a 1. Abajo de 0.8 se duda de su veracidad pero no se descarta el modelo, más bien se compara con las R2 de los otros modelos. Se selecciona el modelo con el mayor valor de este parámetro. Si acaso hay dos valores de R2 iguales o casi iguales y se duda en la selección del mejor, se puede ir a un tercer parámetro de discriminación. Tercer parámetro de discriminación; En el caso de necesitar este parámetro, la suma de los cuadrados de los errores Rmsd, se sellecciona el modelo que de el menor valor de este parámetro. En los resultados de la corrida del programa se darán cuenta que existe un cuarto parámetro de discriminación, Variance, pero ya es muy raro que se llegue a seleccionar un modelo a través de este nuevo parámetro. Pero existe tal posibilidad sin duda. Una vez que se tiene detectado cual es el modelo cinético original que más ajusta o define los datos cinéticos de la tabla, se ponen los valores de las constantes y se simplifica si es posible porque ese mejor modelo cinético heterogéneo se usará en una actividad posterior a este tema tan interesante. Nota. Puede suceder que ya con los valores de las ai no sea posible calcular todas las constantes debido a la complejidad de las relaciones que las contienen. En este caso remoto se debe proceder a analizar el modelo original pero en vez de seleccionar el método multilineal se selecciona el método no lineal. Pero esto será tema de otro recurso y otra actividad posteriores.