Главная -> Словарь

Распределения погрешностей

Рис.2. График распределения плотности узких арланской иромашкинской иефтен

На рис. 62 показаны дифференциальные кривые распределения плотности частиц коксов, прокаленных при 1200°С. Из рисунка видно,

Определение показателя текстуры проводили рентгеновским методом. Ошибка измерений составляла 5-10 %. По полученным кривым распределения интенсивности отраженных рентгеновских лучей, представляющих функцию распределения плотности нормалей кристаллитов в пространстве, определяли степень текстурированности материала двумя различными способами: по интенсивности дифракционных линий и по их форме. Для слаботекстурированных материалов за показа-

Анализ взаимосвязи характеристик пористой структуры углеродных материалов, скоростей диффузии компонентов газовой фазы со скоростью химической реакции разложения углеродсодержащих веществ в газовой фазе и отложение слоя пироуглерода сделан в работе . Авторы этой работы обращают особое внимание на распределение пор по размерам и показывают, что более 90 % общей поверхности графита недоступно для химической реакции, так как на преобладающие поры, размером обычно больше 1 мкм, приходится около 1.0 % поверхности. С учетом размеров пор и диффузии при разных давлениях в них выведено уравнение для глубины проникновения реакции в поры материала: х = — In C/GOV D^Jk, где k — константа скорости поверхностной реак-. ции. Уравнение дает связь глубины проникновения реакции с изменением концентрации, с константой скорости реакции на поверхности и эффективным коэффициентом диффузии . Определение константы скорости реакции на гладкой поверхности углерода позволило рассчитать глубину проникновения реакции и характер распределения концентрации газообразного реагента по толщине материала. Получено, что для графита ГМЗ глубина проникновения реакции при 900 °С составляет 30—35 мм и убывает до 2,0—2,5 мм при 1200°С. Сопоставление распределения плотности образца, уплотненного пироуглеродом, с концентрацией метана по образцу, представлено на рис. 72.

Рис. 62. Дифференциальные кривые распределения плотности коксов во фракции 0,16—0,5 мм :

На рис. 62 показаны дифференциальные кривые распределения плотности частиц коксов, прокаленных при 1200°С. Из рисунка видно,

Рис. 62. Дифференциальные кривые распределения плотности коксов во фракции 0,16—0,5 мм :

На рис. 62 показаны дифференциальные кривые распределения плотности частиц коксов, прокаленных при 1200°С. Из рисунка видно,

При равных условиях коксования по длине и высоте камер усадка коксового пирога зависит от исходной плотности загрузки, а конечная конфигурация перед выдачей должна соответствовать характеру исходного распределения плотности насыпной массы угольной шихты в печной камере: чем выше плотность, тем больше будет соответствующий ей рбъем участка коксового пирога, т.е. меньше вертикальная и боковая усадка, и, наоборот, чем ниже исходная плотность, тем больше усадка .

123.3убилин И. Г. Исследование распределения плотности угольной шихты в опытной печной камере большой емкости.,'/Кокс и химия, 1961, № 6, с. 23-28.

На рис.6 представлены оже-спектры образцов карбина и графита. На рис. 7с приведена кривая распределения плотности электронных состояний в валентной зоне образца карбина. Для сравнения приведены теоретические данные для алмаза и графита . Внизу изображены электронные термы линейных цепочек углерода С„ , рассчитанные методом линейной комбинации атомных орбиталей для п=2,3,...,8. Как видно из расчетных данных, цепочки состоят из глубоко залегающей о--зоны и расположенной выше нее л--зоны. Между этими зонами наблюдается запрещенная зона д, величина которой уменьшается при увеличении длины цепочки, а ширина ст- и л--зон при этом увеличивается.

Закон распределения измеряемой величины и ее погрешности зависит от законов распределения аргументов а, Ь, с, ... Если распределения погрешностей измерений аргументов подчиняются нормальному закону, то будет нормальным и распределение погрешности измерений измеряемой величины. Обычно на практике при обработке результатов косвенных измерений приходится пользоваться распределением Стьюдента. При определении СКО также используются оценки СКО аргументов

чеоких методах, теории планирования эксперимента. Нормируемые дополнительные погрешности не полностью учитывают всего многообразие условий применения отдельных компонентов ИИ С, комплекса внешних влияющих величин, Таким образом, MX многих ИИС и их компонентов не нормированы должным образом. Обычно производит т я нормирование пределов допускаемых осноыой погрешности и дополнительной погрешности от влияния температуры или у «.азы •• ваегод класс точности, при этом систематические и случайнее составляющие погрешности не разделяются. Деление основной 5 дополнительных погрешностей нз ои^-гема-гичедаие и-случайнаг позволяет участь или исключить систематический составляющие и повысить точность измерения. Составляющие г:~ грешности измерений как случайные величины долины вираиас'ься доверительным интервалом , в котором они могут находиться, -з указанием заданной или выбранной доверительной вероятности при известном1 или найденном законе распределения погрешностей. Характерным является то, что в большинстве случаев динамические погрешности измерительных каналов не определяются, хотя ИИС осуществляют измерения, как правило, при динамических режимах работы установок. /ля большинства блоков не приводятся данные о входных и выходных параметрах .

Из теории распределения погрешностей известно, что 68%

Из теории распределения погрешностей известно, что 68% результатов анализа лежат в пределах стандартного отклонения о, 95% в пределах 2о и 99,7% в пределах За . Поэтому. рассматривая единичный анализ, можно считать, что в лучшем случае его результаты лежат в пределах ±1% отн. при доверительной вероятности 0,95, а обычно в пределах ±2 — 3% отн. При определении примесей, содержащихся в анализируемом материале в количестве меньшем 1%, результаты могут лежать в пределе ±20% отн. при названной доверительной вероятности. Погрешности могут быть уменьшены путем проведения ряда параллельных анализов и вычисления среднего арифметического результата. Стандартное отклонение среднего арифметического составляет:

В состоянии исправной работы вероятность Р{ обусловливается фактическим соотношением между погрешностями автоматического анализатора и его средства поверки. Например, при нормальном законе распределения погрешностей и соотношении погрешностей образцового и поверяемого средства измерений как 1 : 3, вероятность того, что фактическая погрешность поверенного средства измерений превышает допускаемое значение после поверки, составляет величину 1 — 0,997 = 0,003.

Неравенство Чебышева дает только нижнюю границу для неравенства Р {))) Ах