Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
курсовик матмет исправлен.doc
Скачиваний:
2
Добавлен:
21.08.2019
Размер:
668.16 Кб
Скачать

5. Оценка влияния двух реагентов на предельное напряжение сдвига бурового раствора.

Составляется таблица №4 с исходными данными.

Далее производится оценка влияния концентраций двух химических реагентов CaCl2 и КССБ (концентрированная сульфитспиртовая барда) на величину предельного напряжения сдвига бурового раствора.

Диапазоны изменения концентраций:

1. Реагент CaCl2 0 – 2 %;

2. Реагент КССБ 1 – 3 %.

Проводится четыре эксперимента (N=4) по три параллельных опыта в каждом (n=3).

Матрица планирования в общем виде представлена в таблице №5:

Таблица №5

Y1

Y2

Y3

1

Y11

Y12

Y13

2

Y21

Y22

Y23

3

Y31

Y32

Y33

4

Y41

Y42

Y43

где - конкретное значение τ0.

Пусть: - концентрация CaCl2, - концентрация КССБ, тогда общий уровень:

; (36)

;

; (37)

.

Интервал варьирования факторов:

; (38)

; (39)

В планировании эксперимента используется метод кодирования. Каждый фактор имеет одно из двух значений: «+1» - наибольшее значение уровня варьирования фактора; «-1» - наименьшее значение уровня варьирования фактора;

Стандартная матрица планирования с учетом взаимодействия факторов будет выглядеть, как пример, следующим образом (таблица №6):

Таблица №6

N

Y1

Y2

Y3

1

-1

-1

+1

y11

y12

y13

2

-1

+1

-1

y21

y22

y23

3

+1

-1

-1

y31

y32

y33

4

+1

+1

+1

y41

y42

y43

Допустим, что под воздействием изменения концентраций предельное напряжение сдвига бурового раствора изменяется прямо пропорционально (линейная модель), тогда общий вид регрессионной модели:

. (40)

где: - значение функции отклика;

- величина предельного напряжения сдвига;

bi – коэффициенты уравнения регрессии;

Средние значения функции отклика по каждому из четырех экспериментов:

; (41)

Коэффициенты уравнения регрессии:

. (42)

где: b0 – свободный член уравнения; N –количество экспериментов (N = 4);

; (43)

- окончательный вид регрессионной модели.