CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.3. Kết quả ảnh hưởng của tỷ lệ thành phần nguyên liệu đến một số tính chất keo
4.3.1. Ảnh hưởng đến hàm lượng khô
Căn cứ phương pháp nghiên cứu thực nghiệm của kế hoạch thực nghiệm đa yếu tố được mô tả trong Chương 3, thí nghiệm được thiết kế theo mô hình CCD, chọn số lần lặp tại tâm là 5 lần và chạy phần mềm Design - Expert 11 sẽ tìm được số mẫu thí nghiệm là 13 mẫu với bố trí lượng dùng PVA và tỷ lệ mol F:U1 ngẫu nhiên được trình bày tại bảng 4.1.
Bảng 4.1. Bố trí thí nghiệm và kết quả xác định hàm lượng khô của keo theo tỷ lệ thành phần nguyên liệu khác nhau
Đơn vị thí
nghiệm Lượng dùng PVA, % Tỷ lệ F:U1 Hàm lượng khô, %
1 2,0 1,90 53,8
2 2,0 1,90 53,9
3 3,4 1,90 53,6
4 2,0 2,04 53,7
5 1,0 1,80 54,6
6 3,0 2,00 53,4
7 2,0 1,90 53,9
8 2,0 1,90 54,2
9 1,0 2,00 54,1
10 2,0 1,90 53,8
11 2,0 1,76 53,8
12 0,6 1,90 55,1
13 3,0 1,80 53,3
Bảng 4.2. Kết quả phân tích ANOVA tỷ lệ thành phần nguyên liệu ảnh hưởng đến hàm lượng khô
Source Sum of Squares df Mean Square F-value p-value
Model 2,61 5 0,5225 18,45 0,0007 significant
A-PVA 2,12 1 2,12 74,99 < 0.0001
B-F:U 0,0366 1 0,0366 1,29 0,2927
AB 0,0900 1 0,0900 3,18 0,1178
A² 0,1894 1 0,1894 6,69 0,0361
B² 0,1268 1 0,1268 4,48 0,0721
Residual 0,1982 7 0,0283
Lack of Fit 0,0902 3 0,0301 1,11 0,4421 not significant
Pure Error 0,1080 4 0,0270
Cor Total 2,81 12
Giá trị F của mô hình là 18,45 với p = 0,0007 cho thấy mô hình có ý nghĩa, chỉ có 0,07% khả năng giá trị F lớn như vậy có thể xảy ra do nhiễu. Giá trị p < 0,05 chỉ ra rằng các số hạng mô hình có ý nghĩa, trong trường hợp này là A và A2 là các số hạng mô hình quan trọng, có nghĩa là lượng dùng PVA có ảnh hưởng mạnh đến hàm lượng khô. Giá trị F của Lack of fit phản ánh độ rời rạc của dữ liệu, giá trị này có ý nghĩa tại p < 0,05 và không có ý nghĩa về mặt thống kê với p > 0,05.
Bảng 4.3. Kết quả phân tích sự phù hợp của mô hình với thực nghiệm
Std. Dev. 0,1683 R² 0,9295
Mean 53,94 Adjusted R² 0,8791
C.V. % 0,3120 Predicted R² 0,7118
Adeq Precision 14,2242
Theo Zabeti et al. (2009) [92], mô hình tương quan tốt cần có sự phù hợp giữa số liệu thực tế và lý thuyết. Độ chính xác phù hợp AP (adequate precision) được sử dụng để định hướng cho không gian thiết kế phải lớn hơn 4,0. Ngoài ra, mô hình tương quan tốt cần có hệ số xác định tương quan R² lớn hơn 0,8 [34]. Như vậy mô hình được xây dựng từ thí nghiệm đã thỏa mãn các điều kiện với hệ số xác định tương quan R² = 0,9295, giá trị p của Lack of fit = 0,4421, AP = 14,2242. Do đó, có thể khẳng định, mô hình có đủ độ chính xác để sử dụng dự đoán mối tương quan của các nhân tố với hàm lượng khô và mô hình có thể được dùng để chuyển đến không gian thiết kế.
Đồ thị biểu diễn mối quan hệ của các thông số đầu vào đối với hàm lượng khô được thể hiện trên hình 4.19.
Đồ thị bề mặt đáp ứng và contour ở hình 4.19 cho thấy, hàm lượng khô có xu hướng tăng khi tỷ lệ mol F:U1 tăng từ 1,76 đến 1,85 và đạt giá trị tối ưu tại F:U1 = 1,80 sau đó giảm xuống khi tỷ lệ mol tiếp tục tăng đến 2,0. Hàm lượng khô giảm khi tăng lượng dùng PVA. Hàm lượng khô đạt giá trị tối ưu là 55,1% tương ứng với lượng dùng PVA = 0,6% và tỷ lệ mol F:U1 = 1,80.
Hình 4.19. Đồ thị ảnh hưởng của tỷ lệ thành phần nguyên liệu đến hàm lượng khô của keo
Trên cơ sở số liệu thực nghiệm, sau khi xử lý thống kê (theo phần mềm Design Expert 11), kết quả cụ thể tham khảo phần phụ lục, trong phần này chỉ trình bày phương trình tương quan biểu diễn quan hệ giữa lượng dùng PVA và tỷ lệ mol F:U1 với hàm lượng khô của keo và sự sai lệch giữa giá trị thực nghiệm với giá trị hồi quy của hàm lượng khô thông qua mối tương quan giữa chúng.
Phương trình với các số hạng của các yếu tố thực có thể được dùng để dự đoán về đáp ứng trong việc xem xét các mức của mỗi yếu tố. Phương trình tương quan (dạng thực) giữa lượng dùng PVA và tỷ lệ mol F:U1 (FU) với hàm lượng khô SC (solid content):
SC = 13,86121 - 4,02517PVA + 47,62322FU + 1,5PVA.FU + 0,165PVA2 - 13,5FU2
Phương trình dự đoán hàm lượng khô cho thấy, số hạng của lượng dùng PVA và bình phương tỷ lệ F:U1 có quan hệ tỷ lệ nghịch với hàm lượng khô. Ngược lại số hạng của tỷ lệ mol F:U1, tương tác giữa lượng dùng PVA với tỷ lệ mol F:U1 và bình phương lượng dùng PVA có quan hệ tỷ lệ thuận với hàm lượng khô.
Mối tương quan giữa giá trị thực nghiệm và giá trị hồi quy của hàm lượng khô thể hiện trong hình 4.20.
Hình 4.20. Đồ thị tương quan giữa giá trị thực nghiệm và giá trị hồi quy của hàm lượng khô
Dữ liệu trong Hình 4.20 cho thấy giá trị thực nghiệm và giá trị hồi quy có quan hệ rất chặt chẽ (R2 > 0,9). Điều này có nghĩa, phương trình tương quan lập ở trên là phù hợp với quy luật biến đổi hàm lượng khô của keo biến tính.