数据处理与优化方法在化工试验中的应用.pdf

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1、综述专论化工科技，!""!，#（"$）：%%&%’()*+,)+-.+)/,01023*,)/+4*)51*,67(.83!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!数据处理与优化方法在化工试验中的应用王凤君#，孙睿远!，谢宝华=，王峥嵘;（#>中国石油吉林石化公司研究院，吉林吉林#=!"!#；!>吉林市农科院科研管理处，吉林吉林#=!#"#；=>吉化集团公司研究试验厂，吉林吉林#=!"!#；;>吉林化工学院，吉林吉林#=!"!!）摘要：在化工试验过程中，选用适当的试

2、验设计方法进行数据处理与优化，可以快捷、准确地得出结果数据，使试验次数大幅度降低，节约时间和经费，并达到最优化的方案和最好的试验结果。关键词：数据处理与优化；设计；分析；中图分类号：.?"#%>:文献标识码：5文章编号：#""’9"%#（#!""!）"$9""%%9";在化工试验过程中，如何科学地设计试验方橡胶’种物理机械性能的影响，见表#。案，正确地分析试验结果，找出最佳的生产条件和表!丁腈橡胶胶料的"种物理机械性能设计参数，以开发新产品或改进旧工艺，这对于节物理机械性能省时间和避免资源浪费，提高经济效益，有着极其抗张力伸长率B#""C定伸强

3、硬度应力松压缩永老化耐寒重要的意义。BC（DE·FG<#）力（BDE·FG

4、点在因理得：子空间中的位置，而且由于误差的干扰，试验者不J!$（""*"%）"=*’I则;*’I，;*’==;+J!$（""*"%）能根据预测值直接寻找最优区域。如果能使二次所以@+的回归方程显著。设计具有旋转性，即能使与试验中心点距离相等!（""*"#）"I*;"则#’*I$，#;*I’+J!（""*"#）J$$的点上，预测值的方差相等，那将有助于克服上述所以@.的回归方程显著。缺点，而旋转回归设计方法就能够克服上述缺点，!（""*"#）"I*;"则!#*%:，#;*I’+J!（""*"#）因而在试验中越来越受到人们的欢迎。均匀设计J$$是目

5、前较为流行的试验设计方法，由中国统计学所以@4的回归方程显著。家方开泰和中科院院士王元首创，属于通用型方!（""*"%）)I*="#),!（""*"#），由此判断@J$$/法，是处理多因素多水平试验设计的首选方法，可的回归方程对于程度!""*"#不显著，而对程度用较少的试验次数，完成复杂的科研课题开发和!""*"%显著。研究，目前处于世界领先状态。J回"I*’I+I*;对"*"#程度也显著。!正交试验设计在丁腈橡胶中的应用［!］@+的回归方程在程度">"#显著，@K的回归方程不显著，@H的显著性与@/一样。丁腈橡胶的生产配方中，要考虑促进剂46

6、、因为J!（"">"#）L!>’;则J!（"">#"）；$回MJ$促进剂6、硫磺、6)A和硬脂酸这五种因素对丁腈!（"">#"）因此@的回归方程在程度">#"J’回NJ$!收稿日期：!""!9"’9#$上显著。作者简介：王凤君（#:$;<），男，吉林德惠人，中国石油吉由此可知，影响丁腈橡胶机械性能的五个变林石化公司研究院工程师，主要从事网站建设及计算机应用工作。量———促进剂46、促进剂6、硫磺、6)A和硬脂酸·&2·化工科技第!"卷对抗张力、伸长率、!""#定伸强力的影响显著；而设计中预测值*的方差+（*）依赖于该点在因素空对硬度的影响，在程

7、度!$"%"!上不显著，而在程间的位置这一缺点，帮助人们减少或消除某些预测度!$"%"&上显著，对老化系数的影响不显著，对和优化过程中的误差，使人们能直接比较各点预测耐寒系数的影响与硬度相近。对应力松弛系数的值*的优劣，为进一步寻优和预测创造良好条件。影响在"%!"上显著。因而在试验中越来越受到人们的欢迎。!%&试验因子选择!旋转回归设计在硅油改性"#$试验中试验因子选择见表,。的应用［!］表!试验因子选择通过采用旋转回归设计，对硅油在改性’()因子-!-,-.-/中所起的作用进行分析，并通过回归处理数据手种类’()硅油滑石粉抗氧剂段进行数据处

8、理。在实际问题的预测和优化过程中，一般情况!%!试验安排下，事先并不知道最优点或最优区域在因素空间的本试验设计了带有时间飘移四因子三区组旋方向，回归旋