Справочник химика 21

Химия и химическая технология

Статьи Рисунки Таблицы О сайте English

Степенной фактор статистической определение

    В заключение приведем данные о влиянии масштабного фактора при определении прочности клеевых соединений. Известно, что с увеличением геометрических размеров прочность материалов уменьшается, что связано со статистической природой прочности. Оказалось, что кроме этого на масштабном факторе отражаются процессы перераспределения напряжений во времени. В качестве примера приведем сведения [76] о подобных испытаниях клееной древесины разных размеров при различных видах сдвига и длительности действия постоянной нагрузки (рис. 2.13). Оказалось, что изменение площади склеивания в 30—60 раз больше снижает прочность и деформативность в тех случаях, когда напряженное состояние более однородно и процессы перераспределения напряжений не могут быть существенны. В более значительной степени эта зависимость проявляется под постоянной нагрузкой. Если при увлажнении происходит пластификация, это также способствует перераспределению напряжений (например, у клееной древесины). Особенно наглядно за зависимостью процесса разрушения от масштабного фактора можно наблюдать по [c.64]


    При ассоциативном анализе не учитывается влияние взаимосвязи признаков (первичные факторы) на распознавание типа месторождений (вторичные факторы). Для определения степени влияния взаимодействия первичных факторов (одного с другим) на вторичные факторы был использован метод корреляционного анализа, так как корреляционным анализом устанавливается статистическая связь между факторами и результатами расчета или эксперимента. В табл. 2 приведены коэффициенты корреляции всех признаков в их сочетании одного с другим. [c.74]

    Разработка методов прогноза начинается с выявления периодов со значительным загрязнением. Затем устанавливаются корреляционные зависимости между наблюдавшимися в эти периоды степенью загрязнения воздуха и некоторыми метеорологическими величинами или их определенными сочетанием, рассматриваемых в качестве предикторов. Таким путем вырабатываются различные прогностические правила. Используются также методы статистической экстраполяции во времени режима изменения загрязнения воздуха с учетом выявленных автокорреляционных зависимостей и инерционных факторов. [c.68]

    Качественные критерии носят статистический характер [21]. Первый, наиболее простой способ состоит в определении дисперсии концентрации того ингредиента, который играет роль диспергируемой фазы. При этом общий объем смеси разделяют на достаточно большое число элементарных объемов и, пользуясь таблицей случайных величин, отбирают достаточно представительную выборку (обычно не менее 25 проб), которую направляют на химический анализ. Может быть установлена взаимосвязь величины дисперсии и какого-либо параметра смешения, например времени. Используют также фактор сравнительной неоднородности, представляющий собой отношение дисперсий в исследуемом и стандартном образцах (за эталон сравнения может быть принят образец, в котором достигнуто наилучшее распределение компонентов для данной системы). С увеличением степени неоднородности фактор неоднородности изменяется от 1 до оо. [c.468]

    Основной особенностью анализа группового состава, отличающей его от анализа индивидуального состава, является его статистический характер. Это обусловлено тем, что все измеряемые или рассчитываемые величины представляют собой не характеристики какого-то определенного соединения, которые можно измерить с той или иной степенью точности, определяемой приборными факторами и условиями опыта, а являются результатом усреднения таких характеристик для многих индивидуальных соединений, присутствующих в смеси, т. е. все калибровочные коэффициенты, коэффициенты чувствительности и другие параметры являются функциями состава смеси. Поэтому в молекулярной масс-спектрометрии особенно большую роль играет построение спектральных моделей анализируемых групп соединений (которые далее мы будем называть групповыми масс-спектрами), уменьшающих большой разброс спектральных признаков индивидуальных соединений, сильную зависимость этих признаков от структуры, которые могли бы определяться даже при отсутствии в ряде случаев достаточного количества экспериментального материала. [c.58]


    Несмотря на то, что теории прочности композиционных материалов посвящено большое число исследований (см., например, [2, 8, 81, 86]), этот вопрос в настоящее время еще находится в стадии разработки. Имеющиеся данные показывают, что построение диаграммы деформирования и определение прочности по уравнению аддитивности позволяют получить лишь ориентировочный результат, поскольку не учитывают влияния статистических отклонений физических и геометрических параметров структуры материалов [98]. Как было показано выше, соответствующий анализ позволил сделать заключение о допустимых отклонениях геометрических параметров структуры от регулярной, а также о допустимых отклонениях прочностных свойств компонентов от среднестатистических. Накопленный экспериментальный материал показывает, что характеристики углепластиков определяются большим числом факторов, прежде всего типом волокна и связующего и условиями получения композита, и в большой степени зависят от методов его испытания. [c.170]

    Макромолекула - основная структурная единица живого - включает большое количество атомов и атомных групп. Их тепловое движение, повороты и вращения вокруг единичных связей обусловливают большое число внутримолекулярных степеней свободы, что придает макромолекуле статистические свойства. Одновременно в той же макромолекуле между атомами существуют химические связи, ближние и дальние взаимодействия которых придают вполне определенный детерминистский характер ее конформационным перестройкам. Таким образом, биологическая макромолекула обладает своеобразными свойствами, в основе которых лежит тесное взаимодействие статистических и детерминистских (механических) степеней свободы. В простых химических процессах в растворах продукт реакции появляется вследствие активных соударений молекул реагентов. В отличие от этого результат функционирования макромолекулы в биохимических процессах достигается прежде всего вследствие взаимодействия частей единого активного макромолекулярного комплекса. В химии растворов рост температуры вызывает увеличение доли активных кинетических соударений молекул, а в макромолекулярных комплексах этот же фактор может повлиять на их структурную организацию и тем самым на механизм и эффективность внутримолекулярных взаимодействий. Для таких систем, строго говоря, неприменимо понятие химического потенциала как движущей силы процесса, зависящей от исходного числа реагентов. В случае макромолекулярных комплексов реакция определяется не их числом как таковым, а внутримолекулярными взаимодействиями в каждом из них. Это хорошо видно на примере ферментативного катализа. [c.87]

    В процессе изготовления деталей машин качество их и, в частности, точность размеров зависят от большего числа технологических факторов, влияющих в различной степени на точность обработки. Зависимости эти носят вероятностный (стохастический) характер. В теории вероятности и математической статистики разработаны методы, с помощью которых можно объективно оценить точностные характеристики реальных технологических процессов. Вероятностно-статистические методы используют для оценки точности технологических процессов, определения уровня настройки станков, оценки стабильности технологических процессов, определения ожидаемой доли брака, установления зависимости между точностными характеристиками смежных операций и решения других задач. [c.78]

    Для выявления общей тенденции развития производства химических реактивов и особо чистых веществ использованы. . фактические данные об их выпуске за последние годы в виде временных (динамических) рядов. Определение факторов, влияющих на тот или иной техниЬо-экономический показатель, осуществлялось логическим анализом, а степень и характер влияния этих факторов — статистическими методами. Такой подход к прогнозированию уровней экономических [c.206]

    В связи с этим необходимо выявить зоны с высокими остаточными запасами, вьщелить геологические факторы, влияющие на полноту выработки запасов, оценить структуру остаточных запасов и разработать направления по возможному повышению эффективности существующей системы заводнения с целью воздействия на остаточные запасы с ухудшенной геологической структурой. Для решения поставленной задачи в работе предложен комплексный подход, который основывается на построении двух моделей геологической и технологической. Поскольку по объекту отмечается высокая степень геологической неоднородности, первая модель решает задачу определения множества факторов геологической неоднородности как на макро-(площадь, залежь), так и на микро-уровне (скважина, пласт, проплас-ток), в целом определяющих состояние и степень выработки продуктивного пласта путем расчета данных параметров по скважинам и построением соответствующих карт и матриц. Вторая модель решает задачу определения состояния и эффективности выработки запасов. Для этого проведены расчеты удельных балансовых запасов нефти, коэффициентов извлечения нефти по скважинам, удельных остаточных запасов нефти, а также ряда технологических параметров, характеризующих эффективность нефтеизвлечения, построены соответствующие карты. Наложение этих двух моделей с анализом построенных карт и проведением статистических исследований множества параметров позволяет в комплексе определить влияние рассматриваемых геологических признаков на эффективность выработки запасов, оценить состояние и структуру остаточных запасов и дать [c.77]


    Несмотря на то, что в последнее время появилось много работ, посвященных адсорбции полимеров на различных твердых поверхностях [133, 141—143, 164, 187—190, 194, 195], достаточной ясности в теории адсорбции полимеров еще нет. (Основными факторами, влияющими на адсорбцию полимеров на различных поверхностях, являются молекулярный вес полимера, концентрация раствора, тип растворителя, температура и, разумеется, природа адсорбента и адсорбтива У Рассмотрим вначале основные закономерности адсорбции полимеров из разбавленных растворов. Как правило, изотермы адсорбции из разбавленных растворов представляют собой кривые, достигающие насыщения при определенных концентрациях. Толщина адсорбционного слоя значительно превышает размеры мономолекулярного слоя. В связи с этим было предложено несколько моделей структуры адсорбционных слоев [142, 144—148, 182, 183]. При сильном взаимодействии макромолекулы с поверхностью возможно ее разворачивание под влиянием адсорбционных сил [149]. Такая молекула лежит на поверхности плашмя, причем адсорбируется несколько слоев молекул. ]Иожно представить себе, что адсорбированная макромолекула имеет форму статистического клубка [147, 148, 152, 153, 163]. И наконец, адсорбированная макромолекула может образовывать складки, будучи связана с поверхностью только несколькими сегментами. Последний случай наиболее вероятен для длинноцепных гибких макромолекул полимеров [144—146, 150, 163]. В частности, подобный характер адсорбции был экспериментально обнаружен в системе кремнезем — полиметилмет-акрилат [151] и подробно рассмотрен в работах Симхи, Фриша и Эйриха [144-146]. Поскольку конформация полимерной цени в растворе зависит от природы растворителя, этот фактор оказывает существенное влияние на характер адсорбции. В разбавленных растворах в плохих растворителях макромолекулы вследствие меньшего взаимодействия с растворителем более свернуты и адсорбируются в большей степени. Так, для политриметиленади-пипата хорошим растворителем является хлороформ, плохим — толуол. В последнем случае адсорбция на стекле оказывается в 5 раз больше [143]. Но иногда наблюдается обратная зависимость адсорбция нолидиметилсилоксана на стекле [154] из бензольного раствора (плохой растворитель) меньше, чем из четыреххлористого углерода (хороший растворитель). Это явление авторы объясняют конкурирующей адсорбцией растворителя на поверхности адсорбента, что препятствует адсорбции полимера. [c.23]

    Пептидная связь имеет длину 1,33 А, тогда как нормальная С—N- вязь имеет длину 1,47 А [26]. Пептидной связи присущи некоторые особенности двойной связи и определенная стабильность. Хотя все пептидные связи в белковой молекуле чувствительны к кислотному гидролизу, скорость гидролиза отдельной связи зависит от ряда факторов. Электростатические и стерические свойства молекулы в значительной степени определяются характером отдельных аминокислот и в меньшей степени природой и числом соседних аминокислот. Если бы гидролиз представлял собой беспорядочный разрыв пептидных связей, то, согласно статистической теории, по мере протекания гидролиза образовывались бы короткие цепи пептидов с преобладанием ди- и трипеп-тидов [26,43, 140]. Однако большое количество экспериментальных данных не подтверждает это предположение и на самом деле имеется определенная избирательность разрыва пептидных связей. [c.388]

    Помимо экспериментов, необходимы комплексные натурные исследования по сопоставлению оцениваемого показателя с общепринятыми микробиологическими, с физико-химическими и другими санитарными показателями, а также данными санитарного обследования. В набор изучаемых тестов обязательно должны входить патогенные микроорганизмы, по отношению к которым предлагается косвенный показатель. Непременным условием должно быть использование современных наиболее чувствительных количественных методов определения мих-роосганизмов. Санитарно-показательные микроорганизмы следует определять только методами прямого посева на плотные среды или с помощью мембранных фильтров. Титрационные методы, особенно с однорядовой схемой посева, непригодны, так как получаемые результаты заведомо статистически недостоверны (Г. П. Калина, В. М. Со,MOB, 1969). В исследованиях должны быть учтены типы водных объектов, сезонный фактор, различная степень и характер загрязнений и т. п. [c.57]

    Из исследований Мори и Феннера системы кремнезем — метасиликат калия — вода (см. С. I, 170 и ниже) очевидно, что гидролиз не приводит к образованию устойчивого равновесия в растворе, так как щелочные силикаты, разлагаясь, образуют разбавленный раствор едкой щелочи и золь или гель кремневой кислоты. Мори рассмотрел вопрос об устойчивости стекол и керамики по отношению к воде здерь справедливы те же закономерности. Вообще не следует говорить о растворимости силикатных стекол (см. С. I, 247 и ниже). На устойчивость стекол сильно влияют такие второстепенные факторы, как, например, размер и форма зерна, подвергающегося действию жидкости. Поэтому только при очень тщательном выполнении условий опыта, можно с определенной степенью точности гарантировать надежные и воспроизводимые результаты. Произвести точные измерения сложно, так как почти никогда не бывает известной величина абсолютной поверхности, например поверхности образцов стекла. Однако в принципе эту проблему можно решить методом радиоактивных эманаций (О. Хан), как это впервые показал Хектер Своим весьма показательным исследованием он доказал, что при предельно тщательной методике выделения фракции зерен определенного размера можно легко получить воспроизводимые данные по величине поверхности образца . Имеющиеся в литературе данные результатов опытов по выщелачиванию характеризуются сильным разбросом. Бергер, Геффкен и Штёссер , основываясь на законах статистического распределения, рассмотрели вопрос о точном определении размера зерен материала. Чтобы устранить наиболее очевидные ошибки, нужны определенные технические условия для выработки способов производства зернистых порошков. Критике подвергаются как эманационный метод, так и изменения состояния поверхности в процессе реакций травления. [c.888]

    Однако оптимальные режимы прессования все же существуют. При определении этих режимов надо учитывать ряд факторов, обусловленных особенностями стеклопластиков. Во-первых, для каждого конкретного изделия (или вида изделий) и конкретных условий их изготовления (тип прессматериала, конструкция прессформы) существуют свои оптимальные режимы, поскольку длина и ориентация волокон, а также степень полимеризации связующего, определяющие прочность материала, различны при одинаковых режимах прессования разных деталей. Использование режимов, приведенных в ГОСТ и ТУ или установленных для одних изделий, при изготовлении других изделий должно быть в каждом конкретном случае обосновано. Во-вторых, при установлении режимов, обеспечивающих максимальную прочность материала, необходимо учитывать его неоднородность должно быть испытано достаточно большое число образцов (деталей) и произведена статистическая оценка надежности полученных результатов. [c.45]

    Мы не касаемся здесь результатов статистического рассеяния для условно идентичных образцов, которые представлены в различной степени во всех экспериментальных данных, а имеем дело с реальными физическими различиями, обусловленными анизотропией и неоднородностью. Конечно, можно, спорить относительно того, что реальное статистическое рассеяцие также обусловлено реальными физическими различиями , но этот особый вопрос остается нерешенным, и по этому поводу не следует продолжать обсуждение. В частности, деформационные эксперименты соответствуют всем требованиям и хорошо разработаны. В этом отношении прочностные испытания с наклонным ступенчатым воздействием значительно менее совершенны, а испытания на удар совсем неудовлетворительны. Таким образом, в испытаниях с наклонным ступенчатым возбуждением напряжение предела вынужденной эластичности, полученное для податливого образца, служит характеристикой материала, даже несмотря на зависимость этого напряжения от анизотропии последнего. А прочность, определенная при разрушении хрупкого образца, является лишь приближением к истинной прочности, и необходимы дополнительные испытания для разумной ее оценки. В то же время данные по удару настолько чувствительны к вариациям обработки образцов, к текстуре поверхности, к ориентации образца в пределах отливки и ко многим другим факторам, что никаких реальных количественных оценок не может быть дано за исключением разве случая хрупких материалов. Проблема разрешается подразделением поведения материала при ударе на широкие категории, которые не совсем точно связаны с численным значением энергии удара, в частности никакого смысла не следует приписывать энергии, зарегистрированной при вязком типе разрушения. [c.120]

    Врашательные суммы состояний. Точное определение вращательной суммы состояний даже для простой молекулы связано с рядом осложняющих обстоятельств. Ниже будет показано, что для многих целей упрощенный способ вычисления дает достаточную точность. Статистический вес каждого вращательного уровня определяется как вращательными квантовыми числами, так и спинами ядер, составляющих молекулу. Каждому уровню с квантовым числом У соответствует 2У- -1 возможных ориентаций, соответствующих одной и той же энергии двухатомной молекулы, так что число (27- -1) представляет собой степень вырождения только вращательного движения. Однако это число должно быть умножено на спиновый фактор, зависящий от природы молекулы. Если спин каждого ядра в молекуле с двумя одинаковыми ядрами равен /, то имеется 21- - способов, которыми эти спины могут быть скомбинированы друг с другом, причем результирующий спин может принимать следующий ряд значений 2/, 2/ — 1, 2/ — 2,..., 2, 1, р. Из этих значений первое, третье, пятое и т. д. соответствуют симметричным спиновым собственным функциям, а второе, четвертое, шестое и т. д. — антисимметричным собственным функциям. Вообще результирующий спин молекулы ( ) может быть выражен, как 2/ — я, где я равно нулю или целому числу, не превышающему 2/. Для симметричных, т. е. орто-состояний, я должно быть четным числом или нулем, для антисимметричных, т. е. пара-состояний, я должно быть нечетным числом. Так как каждому значению спина соответствует 2 1 возможных ориентаций молекулы, то каждому значению результирующего молекулярного спина соответствует (2 - -1)-кратное вырождение. Поскольку =2г — я, то степень вырождения, соответствующая каждой комбинации двух ядерных спинов, [c.177]

    Во всех статистических расчетах, проводившихся в предшествующем изложении, учитывалась только потенциальная энергия внутреннего вращения и Иными словами, мы исходили шз определенного допущения. Молча предполагалось, что при вычислении статистической суммы по степеням свободы внутреннего вращения интегрирование по обобщенным импульсам, фигурирующим в выражении кинетической энергии, давало множитель, не зависящий от углов ср2- мы видели (стр. 51), это действительно так в простых молекулах, содержащих симметричные волчки, соединенные с жестким остовом. Однако полимерная цепь не является такой системой. Она представляет собой систему несимметричных волчков на волчках. В этом случае соответствующий множитель, обозначавшийся в формуле (2. 26) на стр. 50 посредством является достаточно сложной функцией всех углов внутреннего вращения. Прямое вычисление этого множителя даже для сравнительно коротких цепей невозможно. Более того, в закрученной полимерной цепи уже нельзя пренебречь взаимодействием валентных и деформационных колебаний с внутренними вращениями соответствующие степени свободы, строго говоря, не разделяются, следовательно, статистическая сумма не может быть представлена произведением ( кол.( виутр. вращ.< вращ.- При интегрировании или точнее квантовомеханическом суммировании по всем колебательным степеням свободы появится фактор, зависящий от ср , ср .. . Эти вопросы обсуждаются в работе Накада и Икеда[ ]. [c.249]

    Полимеризацию нри глубоких степенях превращения, как уже указывалось, удобно подразделить на глубокую и гетерофазную. В самом деле, гетерофазную полимеризацию можно рассматривать, по-видимому, как частный случай полимеризации при глубоких степенях превращения вследствие того, что при выделении конденсированной фазы элементарные реакции протекают преимущественно в полимерных частицах, т. е. также в условиях высокой концентрации полимера. Некоторые авторы [77] связывают особенности как глубокой, так и гетерофазной полимеризации со степенью свертывания макромолекулярных клубков и уменьшением ко- Как известно, в растворе макромолекула имеет конфигурацию статистического клубка [23]. Арг1ог1 можно ожидать, что концентрация мономера в клубке отличается от средней концентрации во всем макроскопическом объеме. Размер этих клубков и локальная концентрация мономера в них зависит от термодинамического взаимодействия макромолекулы с растворителем. В хорошем растворителе клубок заполнен на 99—99,9% объема молекулами мономера [78]. С уменьшением растворимости размер клубка и концентрация мономера в нем уменьшаются. При определенной длине цепи и определенных скоростях реакции доступ молекул мономера к реакционному центру, замурованному в мак-ромолекулярном клубке, может быть настолько затруднен, что элементарная реакция контролируется диффузионными факторами, а систему можно рассматривать как микрогетерофазную. В условиях плохой растворимости полимера происходит последующая агрегация макромолекулярных клубков в полимерные частицы диаметром 1000—2000 А. [c.19]

    Когда теории, развитые на основе концепций Гальтона и Менделя, сравнивают по этим критериям, то оказывается, что гальтоновский подход породил феноменологическую теорию. Пирсон, знаменитый ученик Гальтона, еще в 1904 г. указывал, что количественное сравнение фенотипов родственников с помощью биометрических методов ведет к чисто описательной статистической теории . До определенной степени она систематизирует знания, но выдвигает неспецифические гипотезы. На ее основе сходство между родственниками можно объяснить наследственностью или, более определенно, аддитивным генным действием без или с вкладом доминирования или средовых факторов. Такие утверждения носят слишком общий характер, и только дополнительные гипотезы могут иногда усилить их значимость. В качестве примера можно привести эффект Картера, описанный в разд. 3.6.2.3 более высокая частота врожденных дефектов у родственников пробандов-женщин была предсказана и объяснена дополнительной гипотезой об идентичности распределения генов подверженности у обоих полов, несмотря на неравное распределение по полу среди пробандов. Условия 5) и 6) для концепции Гальтона вовсе не выполняются проблемы нельзя переформулировать в более плодотворной форме и теория не предлагает способа получения новых данных. Она предлагает лишь очевидное сравнение родственников. [c.247]

    Указанные возможные источники пофешности в той или иной степени оказывают влияние на точность получаемых результатов. Если в пробе и эталоне содержится одинаковое количество элемента, то и измеренные активности в определенном энергетическом диапазоне, где присутствует гамма-излучение с характерной для данного элемента энергией, будут одинаковыми. Неодинаковость измеренных активностей и характеризует сходимость метода. Статистический характер распада, изменение потока нейтронов при облучении эталона и образца, нестабильность электронной регистрирующей аппаратуры и другие факторы офаничивают точность метода. Измерения, проведенные на автоматической установке НАА растений, показали, что точность результатов анализа, если она не офаничена недостаточной статистикой отсчета, составляет 1,5 - 2%. Наибольшую пофешность в точность [c.51]

    Классификация выбросов по степени опасности вызываемых ими последствий также основывается на статистических данных. К числу таких данных относятся травмы и их тяжесть, смертельные случаи, повреждения оборудования, потери производственной продукции, ущерб сельскому хозяйству и животноводству, потери урожайности, ущерб недвижимому имуществу и др. В соответствии со сгепенью опасности последствий выбросов установлены три основных классификационных класса слабый выброс - 510 м средний -510 м и сильный - 5 Ю м Для всех классов возможные последствия газовых выбросов разбиты на 7 основных групп, каждая из которых характеризуется определенным числом факторов риска и соответствующим им экономическим ущербом. По совокупности информационных сведений подобрана матрица риска, устанавливающая характеристики факторов риска в соответствии с классом выброса. Фрагменты матрицы риска представлены в табл. 1. [c.34]


Смотреть страницы где упоминается термин Степенной фактор статистической определение: [c.26]    [c.104]    [c.24]    [c.5]    [c.266]    [c.226]    [c.98]    [c.104]    [c.226]    [c.409]   
Идеи скейлинга в физике полимеров (1982) -- [ c.39 ]

Идеи скейлинга в физике полимеров (1982) -- [ c.39 ]




ПОИСК





Смотрите так же термины и статьи:

Статистический фактор



© 2025 chem21.info Реклама на сайте