Cтраница 2
Изложены результаты лабораторных петрофизических исследований влияния буровых растворов различной минерализации на электрические параметры ( параметр пористости Рп и параметр насыщенности Рн) коллекторов гранулярного типа пластов Д я Дд Туймазинского месторож-деяия. Приведены графики и результаты статистической обработки экспериментальных данных для случая пористой среда для различных типов глл-нистых и беэглиййстнх, пресных и минерализованных буровых растворов. [16]
С увеличением - г - вероятность появления начальных прогибов должна повышаться, а это приводит к снижению средней величины реальных критических напряжений. Это подтверждается также результатами статистической обработки экспериментальных данных. [17]
Переменными факторами, влияющими на формирование рукава, служили вязкость расплава полимера, степень продольной вытяжки, избыточное давление воздуха в рукаве ( определяющее степень раздува), количество охлаждающего воздуха, поступающего через обдувочное кольцо. Уравнения регрессии, полученные в результате статистической обработки экспериментальных данных, показали хорошее соответствие с известными закономерностями, что дает возможность использовать их при составлении программы для управления процессом с помощью ЭВМ. [18]
Следующим шагом после окончательного выбора структуры процесса является выявление достоверности оценок констант модели. Если эти константы были получены в результате статистической обработки экспериментальных данных, их достоверность будет известна. Если же данные оценки получены как-нибудь иначе, скажем взяты из литературы, в их достоверности, возможно, придется убеждаться самим. Выяснить этот вопрос можно, многократно решая модель при целом ряде значений констант и анализируя соответствующие изменения характеристик процесса. В результате может наглядно выявиться необходимость дальнейших исследований с целью более точного определения чувствительности констант. [19]
К настоящему времени предложен ряд решений задачи о температурном режиме алмазного породоразрушающего инструмента. Одни носят аналитический характер, другие являются эмпирическими и базируются на результатах статистической обработки экспериментальных данных. [20]
Математические модели кинетики пиролиза промышленных углеводородных смесей (11.34), основанные на радикально-цепном механизме процесса, трудно использовать для количественных расчетов и других практических целей; причина состоит в их сложности и наличии большого числа параметров, требующих уточнения. Поэтому часто применяются модели, содержащие меньшее число параметров, определяемых в результате статистической обработки экспериментальных данных, полученных на реальном объекте. [21]
Среднее значение диаметра капель ( математическое ожидание) характеризует не все свойства распределения капель, а лишь одно из них. Полная характеристика распределения капель может быть получена при наличии второго параметра - zf, который находят в результате статистической обработки экспериментальных данных. [22]
К настоящему времени не только изучен механизм, но и проведены широкие исследования водопоглощения для различных типов и видов, степени разложения и химического состава фрезерного торфа. Показано, что для каждого типа торфа распределение водопоглощения подчиняется нормальному закону. В результате статистической обработки экспериментальных данных получены средние для типов торфа значения водопоглощения и его фактические пределы: верховой - 3 98 ( 0 75 - 19 75), переходный 3 24 ( 1 17 - 8 69) и низинный - 3 08 ( 0 73 - 8 37) кг / кг. [23]
В предлагаемой модели учитывается отклонение свойств смеси от идеально-газового состояния. Эти отклонения могут быть незначительными в области низких давлений ( например, до 20-ти атм), но они возрастают с ростом давления. Учет неидеальности реакционной смеси позволяет получить наиболее общую модель, способную корректно описать скорости реакций в широкой области изменения давления и в окрестности критической точки реакционной смеси. Ниже приводятся детали построения кинетической модели и результаты статистической обработки экспериментальных данных. [24]
Рассмотрен вопрос выбора регулируемых параметров на отдельных стадиях производства гидросульфита натрия с целью автоматической ста билиэации качества продукта. Решение указанной задачи осуществлено путем применения методов корреляционного анализа. Для каждой стадии процесса найден такой физико-химический параметр, который наиболее тесно связан с качеством выходящего продукта. В результате статистической обработки экспериментальных данных, полученных в процессе нормальной эксплуатации объекта автоматизации, определены регулируемые параметры для стадий синтеза гидросульфита цинка и обменного разложения в производстве гидросульфита натрия. [25]
В конечном счете, критерием ценности любой теории является ее предсказательная сила. Чем больше фактов может быть предсказано на основе уже известных, чем больше новых величин может быть вычислено на базе определенного количества экспериментальных данных, тем ценнее теория ( см. § 4 гл. Однако на практике пользоваться этим критерием бывает затруднительно. Количество наличного экспериментального материала по тому или другому конкретному вопросу является случайным. Более того, потенциальные возможности вычислений, на которые претендует любая из рассматриваемых в этой книге зависимостей, неизмеримо больше того количества экспериментальных измерений, которое практически может быть осуществлено. Тем не менее большое значение имеют результаты статистической обработки экспериментальных данных. [26]