Для оптимизации процессов смешивания растворов используют различные математические модели, среди них:

• Модели регрессии. 1 Основаны на результатах предварительных испытаний смесителей выбранного типа. 1 Позволяют выбрать наиболее значимые факторы, влияющие на изучаемый процесс. 1
• Модели теории информации и статистической термодинамики. 1 Описывают процесс смешивания сыпучих компонентов с помощью информационной энтропии. 1 Применяются, когда нужно получить смесь из компонентов со значительным расхождением их массовых долей в составе. 1
• Модели теории управления. 1 Предполагают рассматривать смесительное оборудование в форме преобразователя «входного возмущения». 1 Основная цель — получить функцию распределения времени пребывания частиц смешиваемых компонентов в рабочей камере устройства. 1
• Модели цепей Маркова. 13 Позволяют оценить влияние конструктивных и режимных факторов процесса смешивания на его результаты. 3 Достоинство таких моделей — они наиболее полно учитывают процесс сегрегации частиц, разных по размерам и плотностям. 2
• Модель идеального смешения. 4 Поток в такой модели представляется в виде непрерывной среды, которая поступает в аппарат и мгновенно распределяется по всему его объёму. 4 Концентрация и температура при этом остаются постоянными во всех точках объёма аппарата и на выходе из него. 4
• Модель идеального вытеснения. 4 Модель с идеализированной структурой потока, в которой принимается поршневое течение без перемешивания вдоль потока при равномерном распределении концентраций вещества в направлении, перпендикулярном движению потока. 4