Методы планирования и обработки лабораторных и промысловых экспериментов
Зарегистрируйся в два клика и получи неограниченный доступ к материалам,а также
промокод
на новый заказ в Автор24. Это бесплатно.
Одной из главных характерных черт процесса проектирования (получения технических характеристик) промывочных жидкостей есть необходимость варьирования достаточно большого числа входных факторов, при этом степень влияния многих из них на показатели свойств промывочной жидкости нередко и в значительной мере зависит от величины или уровня других факторов. Для наиболее обширного анализа обоюдного влияния некоторых первоначальных факторов на один и тот же вторичный фактор требуется весьма немалое количество опытов. Например, для полного анализ оценки четырех факторов, каждый из которых может принимать по пять значений, потребуется проделать 54= 625 различных вариаций опытов (пренебрегая повторением каждого из опытов в аналогичных условиях).
Такое количество экспериментов обычно не удается осуществить и в большинстве случаев приходится ограничиться только их частью. Чаще всего сокращение проводится за счет:
- исследования только некоторых существенных факторов;
- уменьшения числа значений (уровней) каждого из факторов;
- исследования влияния каждого из факторов только при некоторых частных значениях других факторов.
Следовательно, при существующих схемах планировки опытов использование частичного эксперимента лишает исследователя возможности получить достаточно точную и представительную закономерность, охватывающую влияние всех исследуемых факторов одновременно.
Рассмотренный пример однофакторного опыта планировался так, что в опытах могли встретиться уровни изучаемых факторов в диапазоне их изменения. Он носит название полного факторного эксперемента. Количество испытаний в таком случае равно произведению количества уровней всех изучаемых факторов. Так, при пяти уровнях для каждого из факторов необходимое число опытов составит:
- для двухфакторного опыта – 52 = 25;
- для трехфакторного опыта – 53 = 125;
- для четырехфакторного опыта – 54 = 625.
Поэтому в ситуациях с большим количеством факторов целесообразно применять дробный факторный эксперимент, при проведении которого рядом сочетаний уровней можно пренебречь и как следствие уменьшается количество испытаний.
center16560800В действительности, при проведении двухфакторного эксперимента на пяти уровнях обоих факторов, то число измерений составляет 25. Всевозможные комбинации факторов можно представить, как квадрат, где латинскими буквами А и В обозначены изучаемые факторы (рисунок 2.13). Индекс при этих буквах означает уровень изучаемого фактора. Такие квадраты Фишер назвал латинскими [79]. Они использовались при планировании сельскохозяйственных экспериментов.
Рисунок 2.13 – Квадрат двухфакторного эксперимента
Стоит принять во внимание, что можно, не меняя количества испытаний, к факторам А и добавить третий фактор С. Но, уже не все возможные сочетания А, В и С при этом будут присутствовать в квадрате. Так или иначе, если расположить уровни показателя С таки образом, чтобы в каждой из строк и в каждом столбце пересеклись все его уровни, то, усредняя данные по строкам и столбцам, примет средние, не варьирующиеся значения фактора С, что не должно исказить влияние параметров А и на искомый параметр (рисунок 2.14).
В последующем добавляем к этим испытаниям еще и четвертый параметр (рисунок 2.15). Квадраты данного вида называют квадратами второго порядка. На рисунке 2.16 показан квадрат пятифакторного эксперимента, предложенный Новиком Г.Я. [52]. Ученый рекомендует, чтобы при всех построениях указанных квадратов уровни показателей располагались в таком порядке, при котором в любой строке и в любом столбце находились каждый из пяти уровней третьих и последующих факторов, однако никакие уровни третьего и последующих параметров не пересекались вместе по всей таблице более одного раза.
Обойти увеличение объема опытных исследований имеется возможность только тогда, когда спланировано сочетание различных параметров таким образом, чтобы при наименьшем числе исследований более равномерно обхватить целую область таблицы вероятных комбинаций влияющих факторов.
Протодьяконов М. М. [57] предложил при изучении зависимости результата от четырех факторов принанять латинский квадрат и так распланировать опыт, чтобы ни в одной строке и ни в одном столбце не было повторных сочетаний. На рисунке 2.17 изображен план такого сочетания для четырех факторов, каждый из которых может принимать по пять значений.
296545182880
Рисунок 2.14 – Квадрат трехфакторного эксперимента
248920-45085
Рисунок 2.15 – Квадрат четырехфакторного эксперимента
24892038100
Рисунок 2.16 – Квадрат пятифакторного эксперимента
Для любого квадрата, тождественного сочетанию факторов А и С из 25 вероятных сочетаний двух других факторов В и D, выбрано только одно. Несложной проверкой легко удостовериться, что в любом из 25 столбцов и в каждой из 25 строк возможно единственная комбинация из всех четырех факторов А, В, С и D. По аналогии перед непосредственной проверкой можно сделать вывод, что для любого из уровней одного из факторов, например, А=1, все показатели (уровни) иных факторов повторяются с одинаковой частотой. В таком случае В = 1, 2, 3, 4 и 5; С = 1, 2, 3, 4 и 5; D = 1, 2, 3, 4 и 5. При данном усреднении результатов для А=1 влияние трех других факторов усредняется и результат будет достоверно соответствовать Вср=3, Сср=3, Dср=3. В проиллюстрированной нижде схеме такое усреднение осуществляется для любого значения факторов А, В, С или D.
20066063500
Рисунок 2.17 – Комбинационный квадрат Протодьяконова для оптимального планирования четырехфакторного эксперимента
Реализация плана четырехфакторного эксперимента при пяти вариантах каждого из них будет показана в третьей главе на примере проведения анализа зависимости реологических свойств бурового раствора на углеводородной основе в зависимости от компонентного состава и температурного градиента.
Обобщая приведенные в настоящей главе информация по контролю и регулировке главных характеристик эмульсионных систем, следует отметить, что при необходимости регулировке любой характеристики нужно, прежде всего, выявить причину отклонения их от нормативных, программных значений, и в соответствии с этим планировать обработку.
Существующие методики и процедуры контроля состояния растворов на неводной основе постоянно совершенствуются
Зарегистрируйся, чтобы продолжить изучение работы
. Многие отечественные и иностранные организации, оказывающие сервисные услуги буровых растворов, в научных лабораториях применяют передовые методы спектрального и оптического анализа. Научными центрами осуществляется поиск, подбор, синтез новых реагентов, используемых в качестве компонентов растворов на углеводородной основе.
ГЛАВА 3. ИЗМЕНЕНИЕ РЕОЛОГИЧЕСКИХ И СЕДИМЕНТАЦИОННЫХ ХАРАКТЕРИСТИК В ЗАВИСИМОСТИ ОТ ТЕМПЕРАТУРЫ И КОМПОНЕНТНОГО СОСТАВА
Существенным недостатком эмульсионных систем, особенно при бурении скважин в условиях повышенных забойных температур, является резкое уменьшение вязкости раствора при увеличении температуры. Данный фактор способствует падению реологических характеристик и нарушению седиментационной устойчивости системы в целом. Для выявления закономерностей данной зависимости были проведены соответствующие исследования с использованием приборов и методик, подробно описанных в главе 2.
3.1 Зависимость реологических характеристик растворов на углеводородной основе от комплексного воздействия четырех факторов
На основании того, что эмульсионные растворы характеризуются сложным составом из многих компонентов, то те или иные отклонения в технологических свойствах прямопропорционально зависят от физико-химических показателей компонентов при определенных температурах. Возможно допустить, что в основном термостойкость растворов на углеводородной основе зависит от сосредоточения и качества реагентов-стабилизаторов, водящихся в структуру [65,68].
Первая часть в исследовательских работах рассказывает об оценке связи реологических показателей от сосредоточения регулирующих присадок и температурных обстоятельств. Важно заметить, что одним из основных показателей исследования - поведения обратных эмульсий считается потребность перебора колоссального числа параметров на входе (сосредоточения реагентов). Кроме того, уровень воздействия многих из них на характеристики качеств как правило и в существенной степени зависит от величины тех или иных других показателей (в частности, температурных обстоятельств). По этой причине для измерения обоюдного воздействия некоторых первичных условий на каждый конкретный вторичный показатель необходимо значительное количество исследований. Как пример, для абсолютного изучения воздействия четырех условий, каждое из которых может принимать по пять значений, понадобиться сделать 54 = 625 разных вариаций опытов. Обойти огромный объем экспериментов возможно только если распланировать совокупность различных показателей так, чтобы при наименьшем количестве исследований максимально ровно охватить всю область таблицы их вероятных комбинаций.
Составление плана опыта по методике комбинационных квадратов (глава 2) дает вероятность извлечения нелинейных математических модификаций при количестве экспериментов, значительно меньше по сопоставлению с абсолютным факторным опытом. Количество ступеней изменения факторов при прогнозировании опыта по вышеприведенному методу является от трех до пяти, при этом существует вероятность оценки уровня и характера воздействия любого фактора на конкретный параметр на выходе. В исследуемом случае применялся комбинационный квадрат четырехфакторного опыта при пяти ступенях изменения.
В свойстве базисной рецептуры применялась система на базе минерального масла «ENVIROMUL». Эта обратная эмульсия должным образом показывает себя на месторождениях Тимано-Печорской нефтегазоносной провинции (Ошское, Харьягинское, Кыртаельское, Восточно - Сарутаюское, имени Ю. Россихина), Западной Сибири (Салымское, Восточно-Уренгойское, Тамбейское, Самотлорское), а также на Сахалине (Чайво, Одопту). Компонентная структура базисной рецептуры представлена в таблице 3.1.
В качестве основных показателей были установлены следующие:
температура (Х1) - -7; 30; 60; 80; 100°С;
концентрация EZ-MUL (Х2) – 16; 18; 20; 22; 24 л/м3;
концентрация GELTONE (Х3) – 6; 8; 10; 12; 14 кг/м3;
концентрация BARABLOK (Х4) – 6; 8; 10; 12; 14 кг/м3.
Таблица 3.1 - Компонентный состав раствора ENVIROMUL
Реагент Концентрация, Назначение
кг/м3
Плотность – 1120 кг/м3, УВ/Вода - 75/25
Минеральное масло 700 Дисперсионная среда
Вода 200 Дисперсная фаза
Хлористый кальций 50 Плотность и ингибирование
Известь 20 Щелочность, источник Са2+
Полиаминированная 16, 18, 20, 22, 24 ПАВ, эмульгатор
жирная кислота EZ-MUL
Асфальтит BARABLOK 6, 8, 10, 12, 14 Контроль фильтрации
Органофильная глина 6, 8, 10, 12, 14 Структурообразователь
GELTONE
Дисперсия жидкого 5 Гидрофобизатор твердой фазы
лецитина DRILTREAT
CaCO3 150 мкм 300 Кольматант, утяжелитель
5777230-8890Все показатели при этом способе меняются на различных уровнях, и, в соответствии с этим, при усреднении итогов они уравновешиваются, а на итоговое значение влияние оказывает, лишь измеряемый показатель при средних значениях других факторов
50% дипломной работы недоступно для прочтения
Закажи написание дипломной работы по выбранной теме всего за пару кликов. Персональная работа в кратчайшее время!
