在众多单元操作过程的数学模型中，不管是机理模型还是经验模型，都存在着模型参数的实验确定问题。很多情况下，模型中可能含有多个原始模型参数。为了在实验研究中避免单个参数测量和计算的困难，在数学模型的推导过程中常常采取参数综合的方法，即将几个同类型参数归并成一个新的综合参数，以明确表示主要变量与实验结果之间的关系。从而只要通过真实物料的少量实验确定新的模型参数，即可获得必要的工程设计数据。
例如，过滤过程数学模型为
K称为过滤常数，亦即为过滤数学模型参数，它就是一个体现了悬浮液和固体（滤饼）的综合性质，同时包含了过滤压差的综合参数。实验时只需用真实物料测定K，即可满足工程设计需要，而不再是测量各单个参数。
再者，吸收传质速率方程中的传质系数Kya：
NA＝Kya（y－ye）(www.xing528.com)
Kya称为体积传质系数，它反映了（原始）传质系数和有效传质面积两个参数的乘积。实际上，传质系数Ky与两相有效接触面积a都是难以单独测定的参数。
就过程的机理分析和寻求过程的特性规律而言，总希望将影响过程的因素尽可能分解，逐个讨论。而从工程应用角度讲，则希望将多个难以直接测定的参数归并为较少且易于测定的参数，并在指定条件下（真实物料，操作条件与工业相同）通过确定模型系数的间接实验代替测定真实变量的直接实验。
要特别指出的是，在建立数学模型时，人们总是期望能建立机理型模型，也总希望赋予模型参数以真实的物理含义。然而，在将参数综合以后，特别是模型参数的数值是通过实验数据的拟合而得的，因此过程中存在许多未知的不确定因素的影响，包括实验测量误差，均归并到模型参数本身。因此，最终获得的模型参数只能是统计意义下的参数。
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