Главное меню
Главная О сайте Добавить материалы на сайт Поиск по сайту Карта книг Карта сайта
Книги
Аналитическая химия Ароматерапия Биотехнология Биохимия Высокомолекулярная химия Геохимия Гидрохимия Древесина и продукты ее переработки Другое Журналы История химии Каталитическая химия Квантовая химия Лабораторная техника Лекарственные средства Металлургия Молекулярная химия Неорганическая химия Органическая химия Органические синтезы Парфюмерия Пищевые производства Промышленные производства Резиновое и каучуковое производство Синтез органики Справочники Токсикология Фармацевтика Физическая химия Химия материалов Хроматография Экологическая химия Эксперементальная химия Электрохимия Энергетическая химия
Новые книги
Сидельковская Ф.П. "Химия N-вннилпирролидона и его полимеров" ()

Сеидов Н.М. "Новые синтетические каучуки на основе этилена и олефинов" (Высокомолекулярная химия)

Райт П. "Полиуретановые эластомеры" (Высокомолекулярная химия)

Попова Л.А. "Производство карбамидного утеплителя заливочного типа" (Высокомолекулярная химия)

Поляков А.В "Полиэтилен высокого давления. Научно-технические основы промышленного синтеза" (Высокомолекулярная химия)
Книги по химии
booksonchemistry.com -> Добавить материалы на сайт -> Эксперементальная химия -> Ахназарова С.Л. -> "Методы оптимизации эксперемента в химической технологии" -> 84

Методы оптимизации эксперемента в химической технологии - Ахназарова С.Л.

Ахназарова С.Л., Кафаров В.В. Методы оптимизации эксперемента в химической технологии — М.: Высшая школа, 1985. — 166 c.
Скачать (прямая ссылка): metodioptimizaciieksperimenta1985.djvu
Предыдущая << 1 .. 78 79 80 81 82 83 < 84 > 85 86 87 88 89 90 .. 116 >> Следующая

8 +1 -1 -1 +1 + 1 +1 -1 +1 + 1 -1 +1 101,34
9 +1 -1 -1 -1 + 1 +1 +1 -1 + 1 +1 -1 98,62
10 +1 +1 -1 -1 -1 +1 + 1 +1 -1 +1 +1 87,85
11 +1 -1 +1 -1 -1 -1 +1 +1 + 1 -1 +1 84,49
12 +1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 1 -1 -1 89,89
*/ 78,19 15,13 -3,43 -2,83 8,40 7,84 7,96 2,64 -13,23 -7,01 2,91
ь 312,76 61,44 13,72 11,32 33,60 31,36 31,86 10,58 52,92 28,04 11,64
Средние значения степени усвояемости у определены по двум параллельным опытам. Дисперсия воспроизводимости равна .^воспр = 1,48. Число степеней свободы /воспр “ 12. Табличное значение критерия Стьюдента /о,оэ(12) — 2,18. Таким образом, все коэффициенты уравнения регрессии оказались значимыми и уравнение имеет вид
у = 78,19— 15,36 *! —3,43*2 —2,83*3 +8,40 *4 + 7,84 *6 +
+ 7,96 *в + 2,64*,— 13,23 *„ — 7,01 *» + 2,91 *10.
(V. 156)
Так как план эксперимента был ненасыщенный (N =12, к = 10), имеется одна степень свободы для проверки адекватности уравнения эксперименту. Дисперсия адекватности равна
12 А
2 2 &-У‘)
i=l = 4,26.
с2 =.
*ад
12— 11
Значение F-отношения F = & воспр “ 2,88.
Табличное значение критерия Фишера /0.95(1,12) =4,8.
Таким образом, уравнение адекватно эксперименту. Полученное уравнение регрессии позволяет определить условия, обеспечивающие получение на основе азотнокислотной вытяжки из фосфатов удобрений, содержащих весь фосфор в усвояемой форме.
При отсутствии параллельных опытов для оценки авоспр можно использовать эффекты так называемых мнимых факторов. Мнимые факторы вводятся, если план ненасыщенный, т. е. k<N-l. При этом свободным столбцам матрицы планирования можно поставить в соответствие некоторые мнимые факторы и подсчитать их эффекты по общему правилу, как для действительных факторов. Эти эффекты отличаются от нуля за счет ошибки в измерении у и неучтенных эффектов взаимодействия. Если bk + 1, bk+ 2, bN_ ] эффекты мнимых факторов, то величина

bl. I +^+2+---+^-
'*+1
1
N—k—l
240
служит оценкой квадратичной ошибки в определении эффектов главных факторов, а
^оспр= N ( bl+l + 6I+2 + • • • + bN~ 1 ) N_k_i
является оценкой квадратичной ошибки в измерении отклика, если считать, что эффекты взаимодействия отсутствуют.
Планы Плакетта — Бермана являются в ряде случаев более экономными планами по сравнению с дробными репликами для данной размерности факторного пространства.
13. Отсеивающие эксперименты. Метод случайного баланса. Для уменьшения числа опытов часто без достаточных оснований стабилизируют значения некоторых факторов в процессе исследования. При решении задачи оптимизации это приводит к определению только локальных экстремумов процесса. Для многофакторных задач на первой стадии исследования проводят отсеивающие эксперименты. Поскольку интенсивность влияния фактора связана с диапазоном его изменения, многие факторы, подозреваемые как существенные на основании априорной информации, могут оказаться незначимыми. Поэтому отсеивающие эксперименты эффективны не только при исследовании новых процессов, но и как первая стадия изучения многофакторных процессов с достаточной априорной информацией, если число факторов слишком велико, чтобы сразу планировать эксперимент, направленный на поиск оптимальных условий процесса. Для отсеивания количественных и качественных факторов при числе уровней, равном двум, можно использовать дробные реплики от факторного эксперимента достаточно высокой степени дробности, а также насыщенные ортогональные планы Плакетта — Бермана. Эти планы позволяют получать раздельные оценки линейных эффектов всех факторов с максимально возможной при данном числе опытов точностью, одинаковой для всех эффектов. Последнее особенно ценно на этапе отсеивания, так как неизвестно, какие эффекты окажутся значимыми. К недостаткам указанных планов относится требование отсутствия значимых эффектов взаимодействия.
Для выделения существенных эффектов — линейных и парных взаимодействий—Саттерзвайтом предложен метод случайного баланса. В этом методе план эксперимента предлаг ается делать сверхнасыщенным— число опытов N в матрице планирования эффектов, т. е. в начале исследования число степеней свободы /< 0. Метод случайного баланса не обосновывается теоретически, а носит в основном эвристический характер. Основная предпосылка эффективного применения метода случайного баланса: среди большого числа рассматриваемых эффектов лишь несколько действительно существенно влияют на процесс, а все остальные могут быть при-
меньше числа рассматриваемых
Рис. 54. Диаграмма ранжирования эффектов
241
знаны незначимыми и отнесены к шумовому полю. Если расположить эффекты* в порядке убывания вносимого ими вклада в величины дисперсии выходного фактора, то получим диаграмму ранжирования (рис. 54). Эффекты, попавшие в правую часть диаграммы ранжирования, должны быть отнесены к шумовому полю. Отнесение части эффектов к шумовому полю позволяет расщепить исходную математическую модель:
у = Ь0 -f- бл + Ьгхг + ... + bhxh + b12x ix2 +
“Ь ^13*1*8 “Ь- • h xh-1 xk + sBOCDp>
где sBOcnp— ошибка опыта.
Считая, что некоторые ху обозначают парные взаимодействия, расщепленную модель можно записать в линейном виде:
Предыдущая << 1 .. 78 79 80 81 82 83 < 84 > 85 86 87 88 89 90 .. 116 >> Следующая

Авторские права © 2011 BooksOnChemistry. Все права защищены.
Реклама