
- •Введение
- •1. Структура системы экологического контроля. Объекты, цели и задачи экологического контроля
- •Контрольные вопросы
- •2.2. Качество и охрана природной среды
- •2.2.1. Классификация и формы загрязнения окружающей среды
- •2.2. Экологическая служба промышленного предприятия
- •2.3. Содержание инструкции о порядке организации экологического контроля на конкретном предприятии
- •2.4. Характеристика предприятий в зависимости от категории опасности
- •2.5. Комплексная оценка эффективности функционирования систем экологического контроля на промышленных предприятиях
- •2.6. Количественная и качественная оценка эффективности систем экологического контроля
- •Контрольные вопросы
- •3. Критерии оценки состояния окружающей среды и производственных процессов
- •3.1. Методы контроля качества окружающей среды
- •Методы исследований окружающей среды
- •3.2. Критерий экологичности технологических процессов
- •3.3. Математическая модель оценки степени экологичности производства
- •3.4. Практические подходы к последовательному снижению отрицательного воздействия производства на окружающую среду и минимизации использования ресурсов
- •Контрольные вопросы
- •4. Анализ риска загрязнения окружающей среды
- •4.1. Положения анализа риска
- •Порядок рассмотрения проблемы риска
- •4.2. Основная формальная структура принятия решений
- •Принятие решений по оценочной функции
- •4.3. Классические критерии принятия решений
- •4.4. Производные критерии принятия решений
- •4.5. Количественные характеристики ситуации принятия решений
- •4.6. Основы анализа риска с помощью дерева отказа
- •Компоненты построения дерева отказа
- •Символы событий
- •Контрольные вопросы
- •5. Регулирование воздействия на окружающую среду
- •5.1. Нормативные и качественные показатели окружающей природной среды
- •Система норм и нормативов
- •5.1. Экономический механизм охраны окружающей среды
- •5.2. Ответственность за нарушение природоохранительного законодательства, норм по охране окружающей среды
- •5.3. Экологические функции правоохранительных органов
- •Контрольные вопросы
- •6. Экологический паспорт промышленного предприятия
- •6.1. Назначение и содержание экологического паспорта
- •6.2. Взаимодействие в системе «промышленное предприятие – окружающая среда»
- •Контрольные вопросы
- •Экологическая сертификация
- •Контрольные вопросы
- •Планирование промышленного эксперимента
- •8.1. Критерии оптимальности и типы планов
- •8.2. Дисперсионный анализ
- •8.3. Регрессионный анализ
- •8.4. Постановка задачи оптимизации
- •8.5. Полный факторный эксперимент первого порядка
- •Матрица планирования полного факторного эксперимента
- •8.6. Оценки коэффициентов функции отклика
- •8.7. Дробный факторный эксперимент
- •8.8. Оценки коэффициентов функции отклика в дробном факторном эксперименте
- •8.9. Проверка значимости оценок коэффициентов модели
- •8.10. Планы для описания поверхности отклика
- •Матрицы планирования трехфакторного эксперимента
- •8.11. Планы для оценки влияния факторов
- •Контрольные вопросы
- •Библиографический список
- •1. Экология горного производства: Учебник для вузов / Мирзаев г.Г., Иванов б.А., Щербаков в.М., Проскуряков н.М. – м.: Недра, 1991. – 320 с.
8.6. Оценки коэффициентов функции отклика
С помощью матрицы планирования, описанной в табл. 7, можно вычислить оценки коэффициентов неполного полинома третьей степени
y ' = 0 + 1x1 + 2x2 +х3 +12x1x2 +13x1x3 + 23x2x3 + 123x1x2х3
или линейной функции
y' = 0 + 1x1 + 2x2 +3х3.
Первый вид полинома позволяет оценить не только влияние отдельных факторов, но и один из часто встречающихся видов нелинейности, когда эффект одного фактора зависит от уровня других факторов, т.е. присутствует эффект взаимодействия факторов. Эффект взаимодействия вида xi xj называют парным, xi xj xk – тройным и т. д. С ростом количества факторов число возможных взаимодействий быстро увеличивается. Суммарно количество всех коэффициентов функции отклика такого типа равно числу опытов полного факторного эксперимента.
Оценки коэффициентов полинома определяются на основе метода наименьших квадратов и для рассматриваемого типа ПФЭ вычисляются по соотношениям
|
(54) |
Здесь величина y соответствует значению отклика в указанной точке факторного пространства при отсутствии повторных опытов или является оценкой математического ожидания
(55)
значений функции отклика по всем ru повторным опытам в данной точке. Повторные опыты проводятся в тех случаях, когда на функционирование системы оказывают влияние случайные воздействия. Количество повторных опытов в разных точках плана может различаться.
Допустима следующая интерпретация оценок коэффициентов:
0 соответствует значению функции отклика в центре проводимого эксперимента;
i равен приращению функции при переходе значения фактора i с нулевого уровня на верхний (это вклад соответствующего фактора в значение функции);
ij равен нелинейной части приращения функции при одновременном переходе факторов i и j с нулевого уровня на верхний и т.п.
Ошибки в определении коэффициентов полинома можно охарактеризовать соответствующей дисперсией. С учетом того, что кодированные значения факторов принимают значения +1 и – 1, оценка дисперсии коэффициента определяется соотношением
(56)
Следовательно, оценка дисперсии всех коэффициентов одинакова и определяется только дисперсией средних значений функции отклика и числом опытов. Эту формулу можно применять, если количество опытов во всех точках плана одинаково. При факторном эксперименте, в отличие от классического, одновременно варьируются все факторы, поэтому каждый коэффициент полинома определяется по результатам всех экспериментов, тем самым оценка дисперсии коэффициентов получается в N раз меньше средней дисперсии всех опытов. Оценка дисперсии среднего значения в конкретной точке плана
,
(57)
где u2 – оценка дисперсии функции отклика в точке u, ru – число повторных опытов в этой точке плана. Дисперсия оценок всех коэффициентов одинакова, поэтому ПФЭ рассмотренного типа являются ротатабельным.
При использовании неполных полиномов k-го порядка количество точек плана равно количеству оцениваемых параметров (насыщенное планирование). Поэтому не остается степеней свободы для проверки гипотезы об адекватности представления результатов эксперимента заданной математической моделью. Если применять полиномы первой степени, то тогда остаются степени свободы для проверки гипотезы об адекватности модели.