Реферат: Теория химико-технологических процессов
Таблица 3.3. Расчётная таблица для базового опыта.
i | τi | αi | (τi )2 | τi αi |
1 | 9000 | 0,235566 | 81000000 | 2120,095 |
2 | 18000 | 0,419124 | 324000000 | 7544,232 |
3 | 27000 | 0,662714 | 729000000 | 17893,29 |
4 | 36000 | 0,860113 | 1296000000 | 30964,07 |
5 | 45000 | 1,070329 | 2025000000 | 48164,82 |
6 | 54000 | 1,322055 | 2916000000 | 71390,98 |
7 | 63000 | 1,515984 | 3969000000 | 95507 |
8 | 72000 | 1,733948 | 5184000000 | 124844,3 |
Сумма: | - | - | 16524000000 | 398428,8 |
Отсюда по формуле (3.14):
3.3.2. Оценка дисперсии воспроизводимости.
Её можно произвести по двум параллельным выборкам (опытам 5, 6) с учетом того, что в выборках одинаковое число членов по следующей формуле (3.15) [1]:
(3.15)
Где - ошибка опыта, , n – количество членов параллельной выборки, m – количество параллельных опытов. При этом число степеней свободы равно .
Т.к. изучается единый технологический процесс, протекающий на одной и той же установке, и так как нет резко выделяющихся значений, то не будем проверять однородность и нормальность результатов параллельных опытов, используя статистику.
Проверка осуществляется по общей схеме проверки гипотез. Для условий базового опыта (t=80ºС, СA, O =1,0 моль/л, СY -, O =0,5 моль/л), при n = 8, т.е. τ1 = 8900, τ2 = 17800, …, τ8 =71200, и m = 2 (число параллельных опытов) получены следующие данные и из них получены выражения для расчета дисперсии воспроизводимости. Все они сведены в таблице 3.4.
Таблица 3.4. Расчётная таблица для дисперсии воспроизводимости базового опыта.
i | τi | Опыт 5 | Опыт 6 | Опыт 5 | Опыт 6 | |||||
CY -,i | αi | CY -,i | αi | |||||||
1 | 8900 | 0,406 | 0,219078 | 0,403 | 0,227278 | 0,223178 | 0,0041 | 1,68∙10-5 | 0,0041 | 1,68∙10-5 |
2 | 17800 | 0,336 | 0,436741 | 0,343 | 0,412179 | 0,42446 | 0,0122 | 0,000151 | 0,0122 | 0,000151 |
3 | 26700 | 0,281 | 0,658147 | 0,282 | 0,653601 | 0,655874 | 0,0022 | 5,16∙10-6 | 0,0022 | 5,16∙10-6 |
4 | 35600 | 0,242 | 0,854529 | 0,243 | 0,848975 | 0,851752 | 0,0027 | 7,71∙10-6 | 0,0027 | 7,71∙10-6 |
5 | 44500 | 0,205 | 1,084081 | 0,208 | 1,063518 | 1,073799 | 0,0102 | 0,000105 | 0,0102 | 0,000105 |
6 | 53400 | 0,178 | 1,288433 | 0,176 | 1,305124 | 1,296778 | 0,0083 | 6,96∙10-5 | 0,0083 | 6,96∙10-5 |
7 | 62300 | 0,154 | 1,506015 | 0,151 | 1,536165 | 1,52109 | 0,0150 | 0,000227 | 0,0150 | 0,000227 |
8 | 71200 | 0,135 | 1,710406 | 0,133 | 1,733948 | 1,722177 | 0,0117 | 0,000138 | 0,0117 | 0,000138 |
Сумма: | - | - | - | - | - | - | - | 0,000721 | - | 0,000721 |
Отсюда по формуле (3.15) дисперсия воспроизводимости равна:
Число степеней свободы .
3.3.3. Проверка адекватности кинетической модели базового опыта.
Проверим модель на адекватность, т.е. ответим на вопрос: можно ли использовать полученное уравнение регрессии или необходима более сложная модель.
а) Для начала нужно найти по формуле (3.16) дисперсию адекватности:
(3.16)
В нашем случае n = 8, а количество значимых коэффициентов уравнения регрессии l = 1. найдём по формуле (3.13): . Все данные сведены в таблицу (3.5):
Таблица 3.5. Расчётная таблица для дисперсии адекватности базового опыта.
i | ||||
1 | 0,235566 | 0,217009 | 0,018557 | 0,000344 |
2 | 0,419124 | 0,434018 | 0,014894 | 0,000222 |
3 | 0,662714 | 0,651027 | 0,011687 | 0,000137 |
4 | 0,860113 | 0,868037 | 0,007923 | 6,28∙10-5 |
5 | 1,070329 | 1,085046 | 0,014716 | 0,000217 |
6 | 1,322055 | 1,302055 | 0,020001 | 0,0004 |
7 | 1,515984 | 1,519064 | 0,00308 | 9,49∙10-6 |
8 | 1,733948 | 1,736073 | 0,002125 | 4,51∙10-6 |
Сумма: | - | - | - | 0,001396 |
Тогда по уравнению (3.16):
Число степеней свободы при этом .
б) Проверку адекватности уравнения регрессии эксперименту проводиться по критерию Фишера по формуле (3.17):
(3.17)
Для нашего случая:
Для p= 0,05 по табличным данным [1] найдём, что . Таким образом, т.к. , то гипотеза об адекватности принимается.
3.3.4. Оценка средней квадратичной ошибки коэффициента уравнения регрессии.
По формуле (3.18) имеем: