Заглавная страница Избранные статьи Случайная статья Познавательные статьи Новые добавления Обратная связь КАТЕГОРИИ: АрхеологияБиология Генетика География Информатика История Логика Маркетинг Математика Менеджмент Механика Педагогика Религия Социология Технологии Физика Философия Финансы Химия Экология ТОП 10 на сайте Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрацииТехника нижней прямой подачи мяча. Франко-прусская война (причины и последствия) Организация работы процедурного кабинета Смысловое и механическое запоминание, их место и роль в усвоении знаний Коммуникативные барьеры и пути их преодоления Обработка изделий медицинского назначения многократного применения Образцы текста публицистического стиля Четыре типа изменения баланса Задачи с ответами для Всероссийской олимпиады по праву Мы поможем в написании ваших работ! ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
Влияние общества на человека
Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации Практические работы по географии для 6 класса Организация работы процедурного кабинета Изменения в неживой природе осенью Уборка процедурного кабинета Сольфеджио. Все правила по сольфеджио Балочные системы. Определение реакций опор и моментов защемления |
Энон. Физики продолжают шутить
Час расставания близок. Чувство сожаления скрашивается надеждой, что вы в какой-то мере уже подготовлены к применению методов планирования эксперимента для оптимизации многофакторных процессов. Однако после чтения четырнадцати глав от всех рекомендаций и советов, часто носящих неоднозначный характер, от обилия разнородных примеров, появилось смутное чувство, что на практике планирование эксперимента использовать трудно. Конечно, все понимают, что уверенность появляется не сразу, она приходит с жизненным опытом после решения нескольких конкретных задач. В этой главе мы ограничимся разбором одной из таких задач — задачи экстракционного разделения циркония и гафния трибутилфосфатом [1]. На этой задаче мы последовательно рассмотрим все логические и вычислительные операции, характерные для процедуры оптимизации. Как театр начинается с вешалки, так и всякая задача начинается с формулировки. 15.1. Предпланирование эксперимента Задача получения циркония с низким содержанием гафния возникла в связи с использованием циркония и его сплавов как конструкционного материала для ядерных реакторов. Конструкционные материалы должны иметь хорошие механические свойства и быть коррозионно стойкими к действию теплоносителей. Так как мощность реакторов пропорциональна количеству имеющихся в них нейтронов, поглощение нейтронов конструкционными материалами должно быть небольшим. Цирконий и его сплавы являются чуть ли не единственными материалами, удовлетворяющими этим требованиям. Гафний, обладая близкими с цирконием химическими свойствами, довольно сильно поглощает нейтроны. Циркониевые руды содержат 1—3% гафния, однако содержание гафния в цирконии, используемого как конструкционный материал, не должно превышать сотых долей процента [2]. Экстракционные методы разделения циркония и гафния нашли- широкое применение в технологии получения этих металлов По одному из наиболее распространенных вариантов технологии экстракция проводится раствором трибутилфосфата (ТБФ) в инертном разбавителе из азотнокислых растворов. Однако условия процесса, предлагаемые различными авторами для статической экстракции и одностадийного разделения, в большой степени различаются. Не удивительно поэтому, что величина параметра оптимизации, характеризующего процесс разделения — коэффициента разделения металлов, лежит в диапазоне от 4 до 21 [Ш
Выбор параметра оптимизации. Рассмотрим теперь вопрос о параметре оптимизации для данной задачи. В этом случае^ как и всегда, сначала обсуждается все множество откликов^ известное по литературным данным и из опыта экспериментатора. Затем делается попытка построить единственный параметр оптимизации, а если это не удается, то приходится использовать некоторое обобщение. Экстракция относится к классу разделительных процессов, а для них предложено несколько десятков параметров — технологических, термодинамических, экономических, статистических и т. д. Общими и существенными характеристиками разделительных нроцессрв являются полнота извлечения ценного компонента, производительность по готовому продукту и качество продукта. Рост любой из них приводит к падению других характеристик [41. В настоящем исследовании мы также имеем дело с количеством (полнота извлечения) и качеством (низкое содержание гафния) продукта. В схеме классификации параметров оптимизации (гл. 2) характеристики количества и качества продукта отнесены к группе технико-технологических параметров. Если только ограничиться параметрами этой группы, то следует учитывать, что они недостаточно универсальны, не учитывают экономику процесса. Но их использование вполне допустимо при решении конкретных задач типа оптимизации отдельных стадий, основных операций и т. д. Параметры оптимизации этой группы просты, легко вычисляемы и имеют ясный физический смысл. Из группы технико-технологических параметров оптимизации для процессов экстракции, реализуемых в лабораторном масштабе, широко распространены коэффициент распределения, фактор извлечения и коэффициент разделения [5]. Коэффициент распределения D равен отношению общей концентрации вещества в органической фазе к его концентрации в водной фазе. Фактор извлечения R (процент экстракции) — доля или процент от общего количества вещества, экстрагируемого в органическую ■фазу при данных условиях. Коэффициент разделения двух металлов равен отношению коэффициентов распределения. Как следует из этих определений, между коэффициентом распределения и фактором извлечения при равенстве объемов фаз существует связь:
i? = 100D/(D+l). Еще предлагалось характеризовать разделение двух металлов фактором обогащения, равным отношению факторов извлечения [6]. Для систем с высокой разделяющей способностью использовался параметр оптимизации, равный сумме извлечений одного из металлов в органическую фазу, а другого — в водную фазу [7]. В качестве параметра оптимизации выбираем коэффициент разделения. При этом учтем, что в нескольких предварительных опытах было достигнуто значение коэффициента разделения циркония и гафния, близкое к десяти, а извлечение суммы металлов в органическую фазу составило 30—40%. Легко установить, что извлечение гафния в органическую фазу невелико, всего несколько процентов. Для сокращения сроков исследования на первых этапах решения задачи, по-видимому, можно ограничиться одним параметром оптимизации — коэффициентом разделения. Но на последующих этапах очевидно следует вводить характеристики процесса, связанные с полнотой извлечения, например извлечение суммы металлов в органическую фазу. Тогда же целесообразно будет обратиться к обобщенному параметру оптимизации. Последовательный подход к выбору параметров оптимизации не должен вызывать возражений. Некоторым примером может служить шахматная игра, когда конечная цель достигается последовательным выполнением иных задач: максимального развития своих фигур, достижения материального перевеса и т. д. [8]. Здесь естественно ставить задачу получения максимальных значений коэффициента разделения, так как при эффективном разделении металлов сокращаются расходы экстрагента и упрощается аппаратурная схема процесса. Еще о}що обстоятельство в пользу выбора коэффициента разделения. Представляет интерес сравнение результатов планируемых опытов с данными классических однофакторных экспериментов, известных из литературы. Таким образом, в этой задаче решено использовать коэффициент разделения. Нужно, однако, иметь в виду, что коэффициент разделения может иметь большую величину и при плохом разделении (например, D^IO3, D2=10) [6]. Следовательно, когда извлечение сразу двух металлов в органическую фазу велико, применение этого критерия нецелесообразно. К моменту начала эксперимента в предварительных опытах наилучшие значения коэффициента разделения равнялись 10, а в литературе встречались значения около 20. Если бы в результате оптимизации удалось получить значения, превосходящие 20, то работу можно было бы считать успешной. Из априорных данных известна примерная оценка дисперсии воспроизводимости: = l,0. Выбор факторов. В гл. 4 мщ отмечали, что следует включать в рассмотрение все существенные факторы, которые могут влиять на процесс. Необходимо пояснить, что значит существенные факторы. Принципиально на любой объект исследования влияет неограниченно большое число факторов. Какие из них являются существенными, а какие нет, определяется постановкой задачи, условиями проведения эксперимента, состоянием теоретических представлений в этой области. Например, достижение в производственных условиях требуемого по количеству и качеству продукта варьированием небольшого числа факторов удешевляет процесс, в то время как во многих лабораторных исследованиях экономика может отступать на задний план, а первостепенное значение приобретает содержательная информация о механизме процесса, получаемая при варьировании многих факторов. Имеет смысл на первых этапах исследования включать в рассмотрение большое число факторов (хотя бы по сравнению с аналогичными задачами, выполняемыми с помощью однофакторных экспериментов). Экспериментальная оценка «силы влияния» позволит выделить наиболее существенные факторы.
Обсудим вопрос о выборе факторов. Для данной экстракционной системы с целью отбора факторов были использованы методы априорного ранжирования и случайного баланса 19, 10]. Может быть, когда-нибудь мы вам и расскажем об этих весьма интересных методах выделения наиболее влияющих факторов. Они интересны еще и потому, что здесь возможно предложить последовательную схему оптимизации многофакторных процессов методами планирования эксперимента: метод априорного ранжирования факторов метод случайного баланса метод крутого восхождения -> планирование второго порядка [3]. Возвращаясь к нашей задаче, ограничимся кратким замечанием: из двенадцати «подозреваемых» факторов было выделено четыре: концентрации суммы металлов и азотной кислоты в исходном водном растворе, концентрация реагента ТБФ в разбавителе и соотношение объемов фаз. Эти результаты не противоречат существующим теоретическим представлениям о роли различных факторов в подобных экстракционных системах [6]. v Итак, варьируемые факторы: хх — концентрация металлов на сумму двуокисей циркония и гафния {2Zr(Hf)02} в исходном водном растворе, г/л; хг — концентрация азотной кислоты в исходном водном растворе, мол/л; х3 — концентрация ТБФ в о-кси- лоле, объемные %; ж4 — соотношение объемов фаз, органической к водной. Методика эксперимента. Для приготовления исходных растворов применяли оксинитрат циркония, содержащий 1,5—2,1% гафния по отношению к сумме двуокисей. Исходные азотнокислые растворы оксинитрата с различной концентрацией соли и кислоты получались разбавлением концентрированного водного раствора соли. Экстрагентом служил ТБФ, разбавленный о-ксилолом. Опыты проводили в статических условиях. Экстрагент предварительно насыщался азотной кислотой. Раствор и экстрагент (по 20 мл) перемешивали в делительных воронках в течение 15 мин на вибрационном аппарате. Реэкстракция осуществлялась двукратным встряхиванием органической фазы с равными объемами дистиллированной воды. Водную фазу после экстракции и реэкстракции анализировали на содержание суммы окислов циркония и гафния гравиметрическим методом. Содержание гафния определялось спектральным методом. Концентрация азотной кислоты устанавливалась титрованием по метиловому красному.
15.2. Выбор условий проведения опытов Выбор области определения факторов. Вначале рассмотрим выбор области для первого фактора—концентрации металла. Здесь, как это часто бывает, приходится сталкиваться с противодействующими тенденциями. С одной стороны, выгодно повышать концентрацию суммы металлов, так как при этом усиливается процесс подавления экстракции гафния цирконием, и коэффициент разделения растет. С другой стороны, повышению концентрации металлов препятствуют трудности приготовления исходных растворов и образование еще одной, третьей фазы, что снижает разделение. По данным разных авторов [31, концентрация суммы металлов (это и есть первый фактор) изменяется от 35 до 120 г/л. Если «классический» эксперимент, с помощью которого получены эти цифры, можно сравнить с выстрелом по цели из ружья, то метод крутого восхождения — это уже выстрел из пушки. Имеет смысл выбрать «площадь поражения» побольше, а потому — область определения для концентрации суммы металлов установлена от 20 до 150 г!л. Второй фактор — концентрация азотной кислоты. При концентрации менее 3 мол 1л цирконий и гафний экстрагируются слабо. С ростом концентрации увеличивается и извлечение металлов в органическую фазу. При концентрации кислоты выше 5 мол!л гафний хорошо извлекается в органическую фазу, разделение падает. Здесь «рассогласование» литературных данных гораздо меньше, чем по концентрации металла: диапазон всего от 5 до 6 мол/л. Мы выбрали область определения от 3 до 8 мол!л. Перейдем к концентрации реагента в разбавителе и соотношению объемов фаз. Литературные рекомендации (полученные, естественно, однофакторный экспериментом) сводятся к таким цифрам: х3=50—60 об. %, ж4=1: 1—2: 1. Целесообразно уменьшать концентрацию ТБФ в разбавителе в надежде улучшить экономические показатели процесса. Повышению концентрации реагента препятствует высокая вязкость растворов. Поэтому растворы концентрации выше 70% обычно не используются. Для ТБФ выбрана область 20—70 об.%. Предварительными экспериментами установлено слабое извлечение металлов при соотношении объемов фаз менее 1:1. Верхняя граница определяется экономическими соображениями. Нами задана область определения для соотношения объемов фаз от 1:1 до 4:1. Сведения об областях определения факторов, точности поддержания уровней и области, в которой по литературным данным и результатам предварительных экспериментов оптимизация наиболее целесообразна (область интереса), представлены в табл. 15.1.
Таблица 15.1 Характеристики факторов*
|
* Точность (коэффициент вариации) для всех факторов не более 3°/0 |
Теперь перейдем к выбору основного уровня факторов.
Принятие решений при выборе основного уровня факторов.
Уже отмечалось ранее, что оптимизации новых многофакторных процессов методами планирования эксперимента обычно предшествуют некоторые (мы их называем предварительными) опыты, из которых мы узнаем, что процесс «идет», опыты воспроизводятся и т. д. Несколько подобных опытов в подобласти ^—20—40 г/л-, f2=3—5 мол/л; х3=20—40 об. %; х4=1: 1 — 2:1 были проделаны и в нашем случае. Здесь процесс экстракционного разделения протекал без трудностей: расслаивание водной и органической фаз достигалось достаточно быстро, не образовывалась третья фаза и т. д. Правда, значения коэффициента разделения в предварительных опытах не превышали десяти. Будем считать, что в отмеченной подобласти процесс разделения протекал достаточно хорошо. Нашей ситуации соответствуют два эквивалентных решения: выбор центра подобласти и выбор случайной J04KH в подобласти. Мы остановились на первом решении. Таким образом, основной уровень факторов равен: жх=30 г/лг Ss = 4 мол/л, £s = 30 об.%, x4 = i,5: 1.
Пока вам кажется, что процедуры выбора параметров оптимизации, факторов и их основного уровня проходят «гладко». И часто бывает именно так. Можно сказать, что пока «полет совершается в тихую погоду». Но впереди «грозовой» фронт — принятие решений при выборе интервалов варьирования факторов. К этому этапу мы сейчас и обратимся.
Принятие решений при выборе интервалов варьирования факторов. Согласно сделанным ранее рекомендациям (гл. 6), при выборе интервалов варьирования факторов следует учитывать точность фиксирования" значений факторов, информацию о кривизне поверхности отклика и диапазоне изменения параметра оптимизации. Погрешности в фиксировании факторов не превышают 3%, что было подтверждено несколькими специально поставленными опытами. По нашей приближенной классификации — это средняя точность. Диапазон изменения параметра оптимизации может быть признан широким, так как в предварительных опытах разброс значений параметра оптимизации существенно превышал ошибку воспроизводимости. Осталось рассмотреть вопрос о кривизне поверхности отклика. По факторам х2, xs и £t кажется разумным предположение об отсутствии информации по кривизне поверхности отклика. Только по фактору хх можно полагать наличие нелинейной зависимости, в связи со значительным расхождением приводимых рекомендаций (35—123 г/л).
Для выбора интервалов обращаемся к блок-схеме принятия решений при средней точности фиксирования факторов (гл. 6). Напомним, что ситуации обозначены номерами в кружочках, признаки ситуации определяются стрелками, направленными к данному кружочку, стрелка, выходящая из него, указывает решение. Выбранные признаки в рассматриваемой задаче для факторов х2, х3, соответствуют ситуации 16 и принимаемое решение — средний интервал варьирования. Что же касается фактора xlt то здесь имеет место ситуация 13 блок-схемы и другое решение — узкий интервал варьирования.
Таблица 15.2 Уровни и интервалы варьирования факторов (первая серия)
|
Условия первой серии опытов приведены в табл. 15.2. Интервал варьирования по первому фактору составляет примерно 4% от области определения, по второму и третьему факторам — 20%, по четвертому фактору — 17%. Если интервал составляет не более 10% от области определения, то его можно отнести к узким,' если не более 30% — к средним. В нашем примере эти условия соблюдены, поэтому можно считать выбор решения соответствующим блок-схеме. В этой экспериментальной области существует возможность установления факторов на любых уровнях и заданные значения уровней остаются постоянными в течение опыта,
15.3. Выбор и реализация плана
(первая серия)
Б гл. 5 был изложен шаговый принцип поиска оптимума, связанный.с реализацией коротких серий опытов, позволяющих строить модели для оценки градиента. Мы предполагаем, что в выбранной области первой серии опытов линейная модель окажется адекватной.
Выбор плана. При выборе плана прежде всего приходится учитывать критерии оптимальности и число опытов. В нашем •случае ясно, что искомый план должен быть двухуровневым, -гак как нас интересует линейная модель, ортогональным и рота- табельным. Ортогональность позволяет двигаться по градиенту пропорционально коэффициентам линейной модели и независимо интерпретировать эффекты. Ротатабельность обеспечивает гарантированное равенство дисперсий предсказания при движении в любом направлении от центра эксперимента. Всем этим требованиям удовлетворяет факторный эксперимент 24. Однако если принять во внимание стремление к минимизации опытов, то целесообразно применить полуреплику, которая относительно линейной модели сохраняет оптимальные свойства полного факторного эксперимента^
Существуют альтернативные планы, такие, как симплекс-планирование Плакетта—Бермана и др. (см. гл. 16), однако они не удовлетворяют одновременно всем сформулированным требованиям. Эффективность дробной реплики определяется системой •смешивания (гл. 7). Здесь нет каких-либо специальных соображений о большей значимости тройных взаимодействий по сравнению •с парными взаимодействиями, поэтому нет смысла выбирать полуреплику 24-1 с разрешающей способностью III. Коль скоро мы намечали движение по градиенту, целесообразно получить линейные эффекты, свободные от парных эффектов взаимодействия. Такие оценки позволяют получать главные полуреплики от полного факторного эксперимента 24, планы с разрешающей способностью IV. Мы выбрали полуреплику с генерирующим соотношением xi=x1xixs.
Матрица планирования приведена в табл. 15.3. При выборе -такого типа планирования получаем следующую систему смешивания оценок:
Таблица 15.3 Матрица планирования опытов (первая серия)
|
Ь0~* | Ро. | Ь3 | Рз. | Кз PlS + Р24. |
Pi. | h | р4. | К Рн + Р23' | |
Ъ,^ | Р». | ри+р№ |
Таблица 15.4
|
||
Последнее изменение этой страницы: 2017-02-05; просмотров: 216; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы! infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 18.218.184.214 (0.033 с.) |