Đang tải... (xem toàn văn)
Microsoft Word 20180415 May Rua Nap Ren Ong Phi Rev 2 FINAL BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ TRƯƠNG HOÀI PHI NGHIÊN CỨU PHÁT TRIỂN THIẾT BỊ[.]
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ TRƯƠNG HOÀI PHI NGHIÊN CỨU PHÁT TRIỂN THIẾT BỊ VÀ XÁC ÐỊNH CHẾ ÐỘ HOẠT ÐỘNG KHI RỬA NẮP BẢO VỆ REN ỐNG DẦU KHÍ BẰNG SĨNG SIÊU ÂM NGÀNH: KỸ THUẬT CƠ KHÍ - 1520419 S K C0 Tp Hồ Chí Minh, tháng 04/2018 ` BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ TRƯƠNG HOÀI PHI NGHIÊN CỨU PHÁT TRIỂN THIẾT BỊ VÀ XÁC ĐỊNH CHẾ ĐỘ HOẠT ĐỘNG KHI RỬA NẮP BẢO VỆ REN ỐNG DẦU KHÍ BẰNG SĨNG SIÊU ÂM NGÀNH: KỸ THUẬT CƠ KHÍ MÃ SỐ: 1520419 Hướng dẫn khoa học: PGS TS ĐẶNG THIỆN NGƠN Tp Hồ Chí Minh, tháng 04 năm 2018 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ TRƯƠNG HOÀI PHI NGHIÊN CỨU PHÁT TRIỂN THIẾT BỊ VÀ XÁC ĐỊNH CHẾ ĐỘ HOẠT ĐỘNG KHI RỬA NẮP BẢO VỆ REN ỐNG DẦU KHÍ BẰNG SĨNG SIÊU ÂM NGÀNH: KỸ THUẬT CƠ KHÍ MÃ SỐ: 1520419 Hướng dẫn khoa học: PGS TS ĐẶNG THIỆN NGƠN Tp Hồ Chí Minh, tháng 04 năm 2018 i ii iii iv v vi vii I LÝ LỊCH SƠ LƯỢC LÝ LỊCH KHOA HỌC Họ & tên: TRƯƠNG HỒI PHI Giới tính: Nam Ngày, tháng, năm sinh: 16/06/1986 Nơi sinh: Tp Vũng Tàu Quê quán: Bà Rịa – Vũng Tàu Dân tộc: Kinh Chỗ riêng địa liên lạc: 195/34 Ba Cu , phường 4, Tp Vũng Tàu, Tỉnh Bà Rịa - Vũng Tàu II Điện thoại quan: 0254 3834 664/12 Điện thoại di động: 0902 922 7726 Fax: E-mail: thphi@vietubes.com.vn 0254 3834 663 QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO Đại học: Hệ đào tạo: Chính Quy Thời gian đào tạo : 2004 đến 2009 Nơi học (trường, thành phố): ĐH Công Nghiệp Tp HCM Ngành học: Chế tạo máy Tên đồ án, luận án môn thi tốt ngiệp : Ngày & nơi bảo vệ đồ án, luận án thi tốt ngiệp : Người hướng dẫn : Thạc sĩ: Hệ đào tạo: Chính Quy Thời gian đào tạo từ 10/2015 đến 05/2018 Nơi học (trường, thành phố): Đại Hoc Sư Phạm Kỹ Thuật Tp HCM Ngành học: Kỹ thuật Cơ khí Tên luận văn: “Nghiên cứu phát triển thiết bị xác định chế độ hoạt động rửa nắp bảo vệ ren ống dầu khí sóng siêu âm” Ngày & nơi bảo vệ luận văn: 05/05/2018 – Khoa Cơ khí máy, Trường ĐH Sư Phạm Kỹ Thuật Tp HCM Người hướng dẫn: PGS.TS ĐẶNG THIỆN NGÔN III Q TRÌNH CƠNG TÁC CHUN MƠN KỂ TỪ KHI TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC Thời gian Nơi công tác Công việc đảm nhiệm 2009 - 2012 Công ty TNHH KT Gas Phúc Sang Minh Kỹ sư dự án 2012 - Nay Công ty TNHH Vietubes viii Chuyên viên Logistics Standardized Pareto Chart for PLU PIN + - A:MINUTE B:POWER AA AB BB Standardized effect 12 15 Hình 4.19: Đồ thị ảnh hưởng yếu tố đến độ mỡ vặn ống Dựa biểu đồ 4.19 ta có: mức độ tương tác thể hệ số hồi qui, dấu trước hệ số hồi qui tính chất tương quan, (-) thể tương quan nghịch (+) tương quan thuận Theo đồ thị ta nhận thấy thời gian ảnh hưởng nhiều đến độ Nhìn vào đồ thị hình 4.18 ta thấy độ tăng thời gian tăng cơng suất tăng Đối với nắp ren ngồi: - Mơ hình hồi qui hàm độ sạch: HBP = 37.5648 + 0.0799053*t + 0.0505662*P + 0.0000190444*t*P (4.10) - Kết phân tích phương sai mơ hình cho thấy hệ số hồi quy đảm bảo độ tin cậy, mơ hình phù hợp (Lack-of-fit p = 0.9565 > 0,05) Hệ số tương quan yếu tố tương đối chặt (R-Squared = 60.5125) - Kiểm tra phù hợp mơ hình thơng qua tính tốn hệ số Ft (kết tính tốn theo chương trình Statgraphic center XV trình bày phụ lục) Ft = 0.01 Tra bảng phân bố Fisher có: Fb = F0.05 (3;5) = 9,01 Vậy Ft < Fb, nên mơ hình phù hợp Từ phương trình hàm độ sạch, ta có đồ thị biểu diễn ảnh hưởng công suất phát thời gian hình 4.20; 69 Estimated Response Surface Contours of Estimated Response Surface 620 96 POWER PLU BOX 116 76 56 36 PLU BOX 36.0 44.0 52.0 60.0 68.0 76.0 84.0 92.0 100.0 108.0 116.0 124.0 570 MINUTE 620 570 470520 420 370 320 POWER 520 470 420 370 320 c) Đồ thị độ độ (không gian) MINUTE d) Đồ thị độ (phẳng) Hình 4.20: Đồ thị quan hệ tỷ lệ độ với thời gian công suất Standardized Pareto Chart for PLU BOX + - A:MINUTE B:POWER AA BB AB Standardized effect 12 15 Hình 4.21: Đồ thị ảnh hưởng yếu tố đến độ mỡ vặn ống Dựa biểu đồ 4.21 ta có: mức độ tương tác thể hệ số hồi qui, dấu trước hệ số hồi qui tính chất tương quan, (-) thể tương quan nghịch (+) tương quan thuận Theo đồ thị ta nhận thấy thời gian ảnh hưởng nhiều đến độ Nhìn vào đồ thị hình 4.20 ta thấy độ tăng thời gian tăng công suất tăng b) Thiết lập giải tốn tối ưu tìm chế độ phù hợp - Chỉ tiêu tối ưu độ giá trị lớn nhất; - Chỉ tiêu tối ưu chung xác định chế độ hoạt động hợp lý cho máy rửa siêu âm; - Xuất phát từ mục đích nghiên cứu, tốn tối ưu đa mục tiêu lập sở hai hàm HPP (%) HBP (%) đặc trưng cho tiêu nghiên cứu - Hàm mục tiêu: Độ Sạch nắp ren HPP (%): HPP = f(P, t) 70 HPP = 35.8193 + 0.0530298*t + 0.0440594*P + 0.0000911924*t*P max - Hàm mục tiêu: Độ Sạch nắp ren HBP (%): HBP = f(P, t) max HBP = 37.5648 + 0.0799053*t + 0.0505662*P + 0.0000190444*t*P max - Hàm điều kiện: 360 ≤ P ≤ 540 120 ≤ t ≤ 300 Kết giải toán tối ưu đa mục tiêu (xem thêm phụ lục): - Các thông số tối ưu: + Công suất : P = 540 (W) + Thời gian: t pin = 300 (s), t box = 300 (s) - Các tiêu tối ưu: + Độ nắp pin: 90.2935 + Độ nắp box: 91.9273 - Nhận xét: + Ưu điểm: q trình thí nghiệm, thông số thời gian công suất điều khiển dễ dàng xác Điều chỉnh đo kiểm tra dễ dàng + Nhược điểm: Xác định thông số độ nhiều thời gian, yêu cầu phải kiểm tra cảm quan nên mức độ đánh giá tương đối Do thiết bị chế tạo hạn chế nên khơng thể sử dụng mức xác theo mực độ tính tốn c) Hàm tương quan với thông số ảnh hưởng cho mỡ bảo quản Kết thí nghiệm ghi bảng 4.12, sử dụng phần mềm chương trình xử lý số liệu thực nghiệm, sau tính tốn kết sau: Đối với nắp ren trong: - Mơ hình hồi qui hàm độ sạch: HPR = 60.3375 + 0.0458605*t + 0.0328475*P - 0.000023299*t*P (4.11) - Kết phân tích phương sai mơ hình cho thấy hệ số hồi quy đảm bảo độ tin cậy, mơ hình phù hợp (Lack-of-fit p = 0.9153 > 0,05) Hệ số tương quan yếu tố tương đối chặt (R-Squared = 43.3138) - Kiểm tra phù hợp mơ hình thơng qua tính tốn hệ số Ft (kết tính tốn theo chương trình Statgraphic center XV trình bày phụ lục) 71 Ft = 0.01 Tra bảng phân bố Fisher có: Fb = F0.05 (3;5) = 9,01 Vậy Ft < Fb, nên mơ hình phù hợp Từ phương trình hàm độ sạch, ta có đồ thị biểu diễn ảnh hưởng cơng suất phát thời gian hình 4.22; Contours of Estimated Response Surface Estimated Response Surface RV PIN 30.0 38.0 46.0 54.0 62.0 70.0 78.0 86.0 94.0 102.0 110.0 118.0 620 570 POWER 110 RV PIN 90 70 50 30 MINUTE 570620 520 420470 320370 POWER 520 470 420 370 320 e) Đồ thị độ độ (không gian) MINUTE f) Đồ thị độ (phẳng) Hình 4.22: Đồ thị quan hệ tỷ lệ độ với thời gian công suất Standardized Pareto Chart for RV PIN + - A:MINUTE B:POWER AA AB BB 12 Standardized effect 16 20 Hình 4.23: Đồ thị ảnh hưởng yếu tố đến độ mỡ vặn ống Dựa biểu đồ 4.23 ta có: mức độ tương tác thể hệ số hồi qui, dấu trước hệ số hồi qui tính chất tương quan, (-) thể tương quan nghịch (+) tương quan thuận Theo đồ thị ta nhận thấy thời gian ảnh hưởng nhiều đến độ Nhìn vào đồ thị hình 4.22 ta thấy độ tăng thời gian tăng công suất tăng Đối với nắp ren ngồi: - Mơ hình hồi qui hàm độ sạch: HBR = 46.1289 + 0.0497126*t + 0.0446543*P + 0.000032461*t*P 72 (4.12) - Kết phân tích phương sai mơ hình cho thấy hệ số hồi quy đảm bảo độ tin cậy, mơ hình phù hợp (Lack-of-fit p = 0.8577> 0,05) Hệ số tương quan yếu tố tương đối chặt (R-Squared = 78.9742) - Kiểm tra phù hợp mơ hình thơng qua tính tốn hệ số Ft (kết tính tốn theo chương trình Statgraphic center XV trình bày phụ lục) Ft = 0,03 Tra bảng phân bố Fisher có: Fb = F0.05 (3;5) = 9,01 Vậy Ft < Fb, nên mơ hình phù hợp Từ phương trình hàm độ sạch, ta có đồ thị biểu diễn ảnh hưởng cơng suất phát thời gian hình 4.24; Contours of Estimated Response Surface Estimated Response Surface 620 570 POWER RV BOX 111 91 71 51 31 MINUTE 620 570 520 470 420 370 320 POWER 520 470 420 370 320 g) Đồ thị độ độ (không gian) MINUTE RV BOX 31.0 39.0 47.0 55.0 63.0 71.0 79.0 87.0 95.0 103.0 111.0 119.0 h) Đồ thị độ (phẳng) Hình 4.24: Đồ thị quan hệ tỷ lệ độ với thời gian công suất Standardized Pareto Chart for RV BOX + - A:MINUTE B:POWER AA BB AB Standardized effect 12 15 Hình 4.25: Đồ thị ảnh hưởng yếu tố đến độ mỡ vặn ống Dựa biểu đồ 4.25 ta có: mức độ tương tác thể hệ số hồi qui, dấu trước hệ số hồi qui tính chất tương quan, (-) thể tương quan nghịch (+) tương quan thuận Theo đồ thị ta nhận thấy áp suất ảnh hưởng nhiều đến độ 73 Nhìn vào đồ thị hình 4.24 ta thấy độ tăng thời gian tăng công suất tăng d) Thiết lập giải tốn tối ưu tìm chế độ phù hợp - Chỉ tiêu tối ưu độ giá trị lớn nhất; - Chỉ tiêu tối ưu chung xác định chế độ hoạt động hợp lý cho máy rửa siêu âm, - Xuất phát từ mục đích nghiên cứu, tốn tối ưu đa mục tiêu lập sở hai hàm HPP (%) HBP (%) đặc trưng cho tiêu nghiên cứu - Hàm mục tiêu: Độ Sạch nắp ren HPP (%): HPR = f(P, t) HPR = 60.3375 + 0.0458605*t + 0.0328475*P - 0.000023299*t*P max - Hàm mục tiêu: Độ Sạch nắp ren HBP (%): HBR = f(P, t) max HBR = 46.1289 + 0.0497126*t + 0.0446543*P + 0.000032461*t*P max - Hàm điều kiện: 360 ≤ P ≤ 540 120 ≤ t ≤ 300 Kết giải toán tối ưu đa mục tiêu (xem thêm phụ lục): - Các thông số tối ưu: + Công suất : P = 540 (W) + Thời gian: t pin = 300 (s), t box = 300 (s) - Các tiêu tối ưu: + Độ nắp pin: 88.0588 + Độ nắp box: 90.4147 - Nhận xét: + Ưu điểm: q trình thí nghiệm, thơng số thời gian công suất điều khiển dễ dàng xác Điều chỉnh đo kiểm tra dễ dàng + Nhược điểm: Xác định thông số độ nhiều thời gian, yêu cầu phải kiểm tra cảm quan nên mức độ đánh giá tương đối Do thiết bị chế tạo hạn chế nên khơng thể sử dụng mức xác theo mực độ tính tốn 74 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Kết luận Luận văn tiến hành nghiên cứu nội dung sau: - Nghiên cứu tổng quan nắp bảo vệ ren ống dầu khí, nguyên lý tẩy rửa, làm sạch; - Nghiên cứu tính khả thi việc ứng dụng kỹ thuật siêu âm rửa nắp bảo vệ ren ống dầu khí; - Nghiên cứu đề xuất công nghệ rửa nắp bảo vệ ren ống kỹ thuật siêu âm; - Tính tốn thiết kế, chế tạo thiết bị rửa nắp bảo vệ kỹ thuật siêu âm; - Khảo nghiệm để đánh giá khả hoạt động thiết bị rửa nắp bảo vệ kỹ thuật siêu âm, xác định dung dịch tẩy rửa tiến hành xác định chế độ rửa nắp bảo vệ ren ống dầu khí phù hợp Kết nghiên cứu đạt sau: - Thiết bị rửa nắp bảo vệ kỹ thuật siêu âm thiết kế, chế tạo rửa nắp bảo vệ ren ống dầu khí bẩn (dính mỡ bảo vệ, mỡ vặn ống) - Khảo nghiệm xác định mối quan hệ thơng số thơng qua phương trình hồi qui Từ phương trình hồi qui cho phép xác định chế độ làm việc hợp lý cho máy rửa nắp bảo vệ ren Trên sở giải tốn tối ưu đa mục tiêu, ta có chế độ rửa nắp bảo vệ ren ống dầu khí Kiến nghị Do thời gian, điều kiện nghiên cứu kinh phí cịn hạn chế nên đề tài cịn số điểm chưa hồn thiện Vì vậy, kiến nghị đề xuất sau nhằm giúp đề tài hồn thiện hơn: - Tính tốn thiết kế phận cung cấp tự động nắp bảo vệ bẩn; - Thiết kế bổ sung hệ thống lọc để loại bớt cặn mỡ dầu sau rửa; - Tính tốn thiết kế bể sấy hay bể thổi khí để nắp khô sau rửa 75 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Lê Việt Trung, Phạm Văn Chất Bài báo Tổng quan vể ngành cơng nghiệp dầu khí Việt Nam, năm 2016; [2] Lê Phước Hảo Giáo trình nhập mơn dầu khí, Trường ĐH Dầu Khí Việt Nam [3] Nguyễn Ngọc Phương Nghiên cứu, thiết kế chế tạo máy rửa sử dụng sóng siêu âm dùng công nghiệp, Đề tài cấp Bộ, Trường ĐH Sư Phạm Kỹ Thuật Tp Hồ Chí Minh, năm 2011; [4] Nguyễn Xuân Quang Thiết kế, chế tạo máy rửa cỡ nhỏ sử dụng sóng siêu âm, kết hợp điều khiển - giám sát hoạt động máy tính, ĐATN, Trường ĐH Sư Phạm Kỹ Thuật Tp Hồ Chí Minh, năm 2007; [5] Mai Xuân Sỹ Thiết kế, chế tạo máy rửa siêu âm Việt Nam Báo cáo tổng kết đề tài NCKH cấp Bộ, Trung tâm công nghệ vi điện tử tin học, Viện Ứng dụng Công nghệ, Bộ Khoa học Công nghệ, 2008 [6] F John Fuchs, Ultrasonic Cleaning: Fundanmental Theory and Application, 2002 [7] Labconco Corporation, Flask Scrubber & SteamScrubber - Laboratory Glassware Washers, 2008 [8] Kleentek ultrasonics, Industrial Ultrasonic Cleaner: TM-800 Mega Tank, Kleentek, 2010 [9] Knight Oil Tools, Knight Manufacturing's Thread Protector Cleaning Machine, Knight Oil Tools, 2012 [10] Sami Awad, Vice President Crest Ultrasonics Corp., Ultrasonic Cavitations and Precision Cleaning, 1996 [11] Stephen M Kovach, B S., Understanding the Sonic Cleaning Process, 2014 [12] Trần Kim Thạch Dầu hỏa miền Nam Việt Nam NXB Lửa Thiên, 1972 [13] Máy rửa long, http://khoahocphattrien.vn/cong-nghe/viet-nam-phong-vetinh-micro-dragon-vao-cuoi-nam-2018/201804060156214p1c859.htm, 02/2018 [14] Máy rửa khay chén dĩa tự động, https://cokhiviendong.com/tin-tuc/mot-luu-y-khisu-dung-may-rua-bat-dia/, 02/2018 [15] Máy rửa chén bát, http://noithattoantam.vn/cach-van-hanh-may-rua-bat, 02/2018 76 [16] Máy rửa chén bát cao cấp, https://mayruabatcaocap.com/cau-tao-va-nguyen-tachoat-dong-cua-may-rua-bat-phan-2/, 02/2018 [17] Thái Long, Nghiên cứu xác định số thông số tối ưu cho thiết bị rửa chi tiết máy sử dụng sóng siêu âm, LVThS, Đại học Lâm Nghiệp, 2014 77 PHỤ LỤC Simple Regression - BOX vs CONG SUAT Dependent variable: BOX (%) Independent variable: CONG SUAT (W) Double-squared: Y = sqrt(a + b*X^2) Coefficients Parameter Intercept Slope Least Squares Estimate 2215.1 0.0235563 Standard Error 336.921 0.00156232 Analysis of Variance Source Sum of Squares Model 2.43576E7 Residual 1.07142E6 Total (Corr.) 2.5429E7 Df 10 11 T Statistic 6.57453 15.0778 Mean Square 2.43576E7 107142 P-Value 0.0001 0.0000 F-Ratio 227.34 P-Value 0.0000 F-Ratio 227.34 P-Value 0.0000 4.38 0.0519 Correlation Coefficient = 0.978706 R-squared = 95.7866 percent R-squared (adjusted for d.f.) = 95.3653 percent Standard Error of Est = 327.325 Mean absolute error = 246.523 Durbin-Watson statistic = 1.38493 (P=0.0648) Lag residual autocorrelation = 0.275371 Analysis of Variance with Lack-of-Fit Source Sum of Squares Df Model 2.43576E7 Residual 1.07142E6 10 Lack-of-Fit 559960 Pure Error 511458 Total (Corr.) 2.5429E7 11 Comparison of Alternative Models Model Square root-Y reciprocal-X S-curve model Reciprocal-X Squared-Y logarithmic-X Squared-Y square root-X Logarithmic-X Squared-Y Square root-Y logarithmic-X Double reciprocal Square root-X Squared-Y reciprocal-X Multiplicative Double square root Linear Double squared Logarithmic-Y square root-X Square root-Y Reciprocal-Y logarithmic-X Exponential Squared-X Reciprocal-Y square root-X Square root-Y squared-X Reciprocal-Y Logarithmic-Y squared-X Reciprocal-Y squared-X Logistic Log probit Mean Square 2.43576E7 107142 279980 63932.2 Correlation -0.9847 -0.9845 -0.9842 0.9838 0.9837 0.9836 0.9828 0.9827 0.9826 0.9822 -0.9816 0.9812 0.9805 0.9799 0.9787 0.9784 0.9776 -0.9766 0.9747 0.9731 -0.9724 0.9694 -0.9675 0.9652 -0.9554 R-Squared 96.96% 96.93% 96.87% 96.79% 96.77% 96.76% 96.59% 96.57% 96.55% 96.46% 96.36% 96.28% 96.14% 96.02% 95.79% 95.72% 95.56% 95.38% 95.01% 94.68% 94.56% 93.97% 93.60% 93.16% 91.28% 78 Simple Regression - PIN vs CONG SUAT Dependent variable: PIN (%) Independent variable: CONG SUAT (W) Reciprocal-Y logarithmic-X model: Y = 1/(a + b*ln(X)) PIN = 1/(0.0740097 - 0.0100759*ln(CONG SUAT)) Coefficients Parameter Intercept Slope Least Squares Estimate 0.0740097 -0.0100759 Analysis of Variance Source Sum of Squares Model 0.0000278523 Residual 9.19783E-8 Total (Corr.) 0.0000279443 Standard Error 0.0011169 0.000183104 Df 10 11 T Statistic 66.2636 -55.0286 Mean Square 0.0000278523 9.19783E-9 P-Value 0.0000 0.0000 F-Ratio 3028.14 P-Value 0.0000 F-Ratio 3028.14 P-Value 0.0000 0.30 0.7500 Correlation Coefficient = -0.998353 R-squared = 99.6709 percent R-squared (adjusted for d.f.) = 99.6379 percent Standard Error of Est = 0.0000959053 Mean absolute error = 0.0000609878 Durbin-Watson statistic = 2.41442 (P=0.6642) Lag residual autocorrelation = -0.251193 Analysis of Variance with Lack-of-Fit Source Sum of Squares Df Model 0.0000278523 Residual 9.19783E-8 10 Lack-of-Fit 6.38275E-9 Pure Error 8.55955E-8 Total (Corr.) 0.0000279443 11 Mean Square 0.0000278523 9.19783E-9 3.19138E-9 1.06994E-8 Comparison of Alternative Models Model Correlation Reciprocal-Y logarithmic-X -0.9984 Logarithmic-Y square root-X 0.9983 Square root-Y 0.9982 Exponential 0.9981 Double squared 0.9979 Linear 0.9978 Double square root 0.9977 Reciprocal-Y square root-X -0.9977 Squared-X 0.9976 Multiplicative 0.9975 Double reciprocal 0.9970 Square root-X 0.9966 Square root-Y squared-X 0.9966 Square root-Y logarithmic-X 0.9963 Reciprocal-Y -0.9960 Squared-Y 0.9954 Logarithmic-Y squared-X 0.9950 Logarithmic-X 0.9945 S-curve model -0.9934 Squared-Y square root-X 0.9927 Square root-Y reciprocal-X -0.9907 Reciprocal-Y squared-X -0.9902 Squared-Y logarithmic-X 0.9892 Reciprocal-X -0.9875 Squared-Y reciprocal-X -0.9794 Logistic Log probit R-Squared 99.67% 99.65% 99.65% 99.62% 99.58% 99.57% 99.54% 99.53% 99.52% 99.51% 99.40% 99.32% 99.32% 99.26% 99.21% 99.08% 99.01% 98.89% 98.68% 98.55% 98.15% 98.04% 97.85% 97.51% 95.93% 79 Simple Regression - PIN vs CONGSUAT Dependent variable: PIN (%) Independent variable: CONGSUAT (W) Square root-Y reciprocal-X model: Y = (a + b/X)^2 ; PIN = (12.2688 - 1376.8/CONGSUAT)^2 Coefficients Parameter Intercept Slope Least Squares Estimate 12.2688 -1376.8 Analysis of Variance Source Sum of Squares Model 2.72847 Residual 0.0856653 Total (Corr.) 2.81413 Standard Error 0.177414 77.1463 Df 10 11 T Statistic 69.1536 -17.8467 Mean Square 2.72847 0.00856653 P-Value 0.0000 0.0000 F-Ratio 318.50 Correlation Coefficient = -0.984662 R-squared = 96.9559 percent R-squared (adjusted for d.f.) = 96.6515 percent Standard Error of Est = 0.0925555 Mean absolute error = 0.0699899 Durbin-Watson statistic = 1.8904 (P=0.2912) Lag residual autocorrelation = 0.0166416 Analysis of Variance with Lack-of-Fit Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio Model 2.72847 2.72847 318.50 Residual 0.0856653 10 0.00856653 Lack-of-Fit 0.031821 0.0159105 2.36 Pure Error 0.0538442 0.00673053 Total (Corr.) 2.81413 11 Comparison of Alternative Models Model Correlation R-Squared Square root-Y reciprocal-X -0.9847 96.96% S-curve model -0.9845 96.93% Reciprocal-X -0.9842 96.87% Squared-Y logarithmic-X 0.9838 96.79% Squared-Y square root-X 0.9837 96.77% Logarithmic-X 0.9836 96.76% Squared-Y 0.9828 96.59% Square root-Y logarithmic-X 0.9827 96.57% Double reciprocal 0.9826 96.55% Square root-X 0.9822 96.46% Squared-Y reciprocal-X -0.9816 96.36% Multiplicative 0.9812 96.28% Double square root 0.9805 96.14% Linear 0.9799 96.02% Double squared 0.9787 95.79% Logarithmic-Y square root-X 0.9784 95.72% Square root-Y 0.9776 95.56% Reciprocal-Y logarithmic-X -0.9766 95.38% Exponential 0.9747 95.01% Squared-X 0.9731 94.68% Reciprocal-Y square root-X -0.9724 94.56% Square root-Y squared-X 0.9694 93.97% Reciprocal-Y -0.9675 93.60% Logarithmic-Y squared-X 0.9652 93.16% Reciprocal-Y squared-X -0.9554 91.28% 80 P-Value 0.0000 P-Value 0.0000 0.1561 Simple Regression - BOX vs CONGSUAT Dependent variable: BOX (%) Independent variable: CONGSUAT (W) Squared-Y reciprocal-X model: Y = sqrt(a + b/X) ; BOX = sqrt(17661.5 - 4.44107E6/CONGSUAT) Coefficients Parameter Intercept Slope Least Squares Estimate 17661.5 -4.44107E6 Analysis of Variance Source Sum of Squares Model 2.8389E7 Residual 138669 Total (Corr.) 2.85277E7 Standard Error 225.723 98152.9 Df 10 11 T Statistic 78.2442 -45.2465 Mean Square 2.8389E7 13866.9 P-Value 0.0000 0.0000 F-Ratio 2047.24 Correlation Coefficient = -0.997567 R-squared = 99.5139 percent R-squared (adjusted for d.f.) = 99.4653 percent Standard Error of Est = 117.758 Mean absolute error = 73.8799 Durbin-Watson statistic = 2.21794 (P=0.5223) Lag residual autocorrelation = -0.111911 Analysis of Variance with Lack-of-Fit Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio Model 2.8389E7 2.8389E7 2047.24 Residual 138669 10 13866.9 Lack-of-Fit 14508.1 7254.04 0.47 Pure Error 124161 15520.2 Total (Corr.) 2.85277E7 11 Comparison of Alternative Models Model Correlation R-Squared Squared-Y reciprocal-X -0.9976 99.51% Reciprocal-X -0.9968 99.37% Square root-Y reciprocal-X -0.9959 99.18% Squared-Y logarithmic-X 0.9955 99.09% S-curve model -0.9946 98.92% Squared-Y square root-X 0.9930 98.61% Logarithmic-X 0.9924 98.48% Double reciprocal 0.9909 98.18% Square root-Y logarithmic-X 0.9903 98.06% Squared-Y 0.9896 97.94% Square root-X 0.9888 97.76% Multiplicative 0.9878 97.57% Double square root 0.9861 97.23% Linear 0.9842 96.87% Logarithmic-Y square root-X 0.9830 96.63% Reciprocal-Y logarithmic-X -0.9818 96.39% Square root-Y 0.9810 96.23% Double squared 0.9803 96.11% Exponential 0.9774 95.52% Reciprocal-Y square root-X -0.9759 95.24% Squared-X 0.9727 94.61% Reciprocal-Y -0.9691 93.93% Square root-Y squared-X 0.9683 93.76% Logarithmic-Y squared-X 0.9636 92.85% Reciprocal-Y squared-X -0.9533 90.87% Logistic Log probit 81 P-Value 0.0000 P-Value 0.0000 0.6427 Analysis of Variance for BOX Source Sum of Squares A:THOI GIAN 471.94 B:CONG SUAT 291.844 AB 0.19172 Total error 549.788 Total (corr.) 1392.31 Df 1 12 Mean Square 471.94 291.844 0.19172 61.0876 F-Ratio 7.73 4.78 0.00 P-Value 0.0214 0.0566 0.9565 R-squared = 60.5125 percent R-squared (adjusted for d.f.) = 47.3499 percent Standard Error of Est = 7.81585 Mean absolute error = 4.37663 Durbin-Watson statistic = 1.19785 (P=0.1003) Lag residual autocorrelation = 0.356363 Estimated effects for BOX (%) Effect Estimate average 77.2624 A:THOI GIAN 15.8227 B:CONG SUAT 13.0957 AB 0.411359 Stnd Error 2.31376 5.69264 5.99143 7.34283 V.I.F 1.13352 1.00011 1.13345 Regression coeffs for BOX Coefficient Estimate constant 37.5648 A:THOI GIAN 0.0799053 B:CONG SUAT 0.0505662 AB 0.0000190444 BOX = 37.5648 + 0.0799053*THOI GIAN + 0.0505662*CONG SUAT + 0.0000190444*THOI GIAN*CONG SUAT Optimize Response Goal: maximize BOX Optimum value = 91.9273 Factor Low High Optimum THOI GIAN 120.0 300.0 300.0 CONG SUAT 300.0 540.0 540.0 Analysis of Variance for BOX RV Source Sum of Squares Df Mean Square A:THOI GIAN 245.082 245.082 B:CONG SUAT 259.682 259.682 AB 0.557001 0.557001 Total error 147.181 16.3534 Total (corr.) 700.0 12 F-Ratio 14.99 15.88 0.03 P-Value 0.0038 0.0032 0.8577 R-squared = 78.9742 percent R-squared (adjusted for d.f.) = 71.9656 percent Standard Error of Est = 4.04393 Mean absolute error = 2.89923 Durbin-Watson statistic = 0.971052 (P=0.0374) Lag residual autocorrelation = 0.429414 Regression coeffs for BOX RV Coefficient Estimate constant 46.1289 A:THOI GIAN 0.0497126 B:CONG SUAT 0.0446543 AB 0.000032461 BOX RV = 46.1289 + 0.0497126*THOI GIAN + 0.0446543*CONG SUAT + 0.000032461*THOI GIAN*CONG SUAT Optimize Response Goal: maximize BOX RV Optimum value = 90.4147 Factor Low High THOI GIAN 120.0 300.0 CONG SUAT 300.0 540.0 Optimum 300.0 540.0 82