Để phân tích ảnh hưởng của điều kiện xử lý a xít stearic (C- nồng độ dung dịch xử lý, t – thời gian xử lý) đến hiệu quả cách ẩm của gỗ sau khi phủ
ZnO, trong nghiên cứu đã bố trí thông số thí nghiệm và nhập kết quả thực nghiệm theo bảng sau:
Bảng 4.3. Bố trí thí nghiệm và kết quảxác định MEE STT C (%) t (phút) MEE (%) 1 1,5 180 5.1 2 1,5 265 5.2 3 1,0 240 5.3 4 1,5 180 4.9 5 1,0 120 4.6 6 2,2 180 5.2 7 1,5 180 5.0 8 1,5 180 5.1 9 0,8 180 4.7 10 2,0 240 5.2 11 1,5 95 4.8 12 1,5 180 5.2 13 2,0 120 5.4
Trên cơ sở số liệu thực nghiệm nhập vào phần mềm Design expert để tính ra các giá trị trung bình ở các mức nồng độ dung dịch và thời gian xử lý khác nhau, tiến hành vẽđồ thị quan hệvà đường xu hướng biến thiên của MEE khi các nhân tốthay đổi. Kết quả thể hiện như hình 4.18 và hình 4.19.
Hình 4.18. Thay đổi của MEE theo nồng độ dung dịch
Hình 4.19. Thay đổi của MEE theo thời gian xử lý
Qua kết quả biểu diễn trên đồ thị hình 4.18 và hình 4.19 có thể thấy, khi nồng độ dung dịch xửlý tăng lên thì MEE của gỗtăng lên, nhưng cơ bản sẽđạt
4.6 4.7 4.8 4.9 5.0 5.1 5.2 5.3 5.4 0.5 1 1.5 2 2.5 MEE ( % ) Nồng độ a xít stearic (%) 4.7 4.8 4.9 5.0 5.1 5.2 5.3 90 140 190 240 290 MEE ( % )
mức tối đa khi nồng độ là 2%, và khi nồng độ lớn hơn 2% thì MEE có xu hướng giảm xuống. Với thời gian xử lý khác nhau thì xu hướng thay đổi của MEE cũng tương tựnhư thay đổi nồng độ, MEE đạt giá trị lớn nhất khi thời gian xử lý là 240 phút.
Dựa vào đồ thị biểu diễn quan hệ của các nhân tố đầu vào với MEE, nghiên cứu phân tích được xu hướng biến thiên của MEE theo mô hình hàm bậc 2 với phương trình tương quan như sau:
Phương trình tương quan giữa nồng độ và MEE: Y = -0,2864x2 + 1,2092x + 3,9472
R² = 0,9128
Phương trình tương quan giữa thời gian xử lý và MEE: Y = -0,008x2 + 0,0053x + 4,4011
R² = 0,9039
Trên cơ sở kết quả phân tích đơn yếu tố, luận án tiến hành lựa chọn mô hình bậc 2 đểphân tích đa yếu tố bằng phần mềm Design expert. Kết quả phân tích phương sai ANOVA đối với mô hình và các hệ số của phương trình tương quan được trình bày trong bảng 4.4.
Bảng 4.4. Kết quả phân tích ANOVA ảnh hưởng đến MEE
Source Sum of
Squares df
Mean
Square F-value p-value
Model 0,5834 5 0,1167 8,61 0,0067 significant A-C 0,2376 1 0,2376 17,54 0,0041 B-t 0,1510 1 0,1510 11,15 0,0124 AB 0,1899 1 0,1899 14,02 0,0072 A² 0,0044 1 0,0044 0,3252 0,5863 B² 0,0001 1 0,0001 0,0100 0,9232
Từ bảng phân tích ANOVA đối với mô hình và các hệ sốphương trình tương quan cho thấy, mô hình đã chọn là có ý nghĩa về mặt thống kê với giá trị P < 0,05. Với các biến của phương trình, thông qua giá trị P có thể thấy, có mối liên hệ tương quan rõ ràng giữa các biến số, nhưng với hệ số ở biến bậc 2 thì không có ý nghĩa thống kê (có thể bỏ qua hệ số này) vì P > 0,05.
Phương trình tương quan giữa điều kiện xử lý và MEE như sau: MEE = 1.98 + 1.95C + 0.012t – 0,007C * t – 0,10C² + 0,0001t² R2 = 0,86
Trên cơ sở mô hình đã chọn, có thể biểu diễn phương trình trên đồ thị mối quan hệ giữa nồng độ dung dịch và thời gian xử lý với MEE như hình sau:
Với phương trình tương quan theo mô hình đã chọn, áp dụng phương pháp phân tích trong phần mềm có thể vẽđược đồ thị thể hiện mối quan hệ giữa giá trị hồi quy và giá trị thực nghiệm của MEE như hình sau:
Hình 4.21. Tương quan giữa giá trị hồi quy và giá trị thực nghiệm MEE
Trên hình 4.21 ta thấy, đường thẳng là đường thể hiện giá trị MEE hồi quy và thực nghiệm theo hàm Y = x, khi các giá trị thực nghiệm càng nằm sát đường thẳng này thì mức độ tương quan cả chặt chẽ. Với kết quả thực nghiệm của luận án có thể thấy, giá trị hồi quy và giá trị thực nghiệm có mối tương quan khá chặt, thể hiện ở hệ sốtương quan R2 = 0,86. Thông qua hình ảnh trực quan này có thể khẳng định thêm mức độ tương quan giữa điều kiện xử lý stearic với MEE là khá chặt, và mô hình lựa chọn là có ý nghĩa về thống kê.