实验数据处理作业

化学与环境工程学院《实验设计与数据处理》班级：应化 11002班姓名：王猛学号：2010063761、 用 Excel作出下表数据带数据点的折线散点图：（1）分别作出加药量和余浊、总氮 T-N、总磷 T-P、COD 的变化关系图（共四张图，要求它们的格式大小一致，并以两张图并列的形式排版到Word 中，注意调整图形的大小）；（2）在一张图中作出加药量和浊度去除率、总氮 T-N 去除率、总磷 T-P 去除率、COD 去除率的变化关系折线散点图加药量 浊度 总氮 T-N(mg/L） 余浊（NTU） 去除率(%) T-N（mg/L) 去除率(%)50 11.9 80.17 11.01 52.0575 7.5 87.51 14.01 38.98100 6.8 88.67 14.38 37.37125 6.2 89.67 13.01 43.34150 5.6 90.67 10.08 56.11加药量 总磷 T-P COD(mg/L） T-P（mg/L) 去除率(%) COD（mg/L) 去除率(%)50 1.09 16.15 53 73.0975 0.57 56.15 52 73.61100 0.27 79.23 51 74.11125 0.32 75.38 52 73.61150 0.42 67.69 56 71.57图 1-1加 药 量 与 浊 度 关 系4567891011121340 60 80 100 120 140 160加 药 量 (mg/l)余浊（NTU)图 1-2加 药 量 与 总 氮 T-N关 系8910111213141540 60 80 100 120 140 160加 药 量 (mg/l)总氮T-N(mg/l)图 1-1加 药 量 与 总 磷 T-P关 系0.20.40.60.811.240 60 80 100 120 140 160加 药 量 (mg/l)总氮T-P(mg/l)图 1-1加 药 量 与 COD关 系505152535455565758596040 60 80 100 120 140 160加 药 量 (mg/l)COD(mg/l)010203040506070809010050 75 100 125 150加 药 量 对 浊 度 、 总 氮 、 总 磷 、 COD的 影 响去除率加 药 量 对 浊 度 的 影 响加 药 量 对 总 氮 的 影 响加 药 量 对 总 磷 的 影 响加 药 量 对 COD的 影 响2、对离心泵性能进行测试的实验中，得到流量 Qv、压头 H和效率 η 的数据如表所示，绘制离心泵特性曲线。

将扬程曲线和效率曲线均拟合成多项式 （要求作双 Y轴图）流量 Qv、压头 H和效率 η的关系数据序号 1 2 3 4 5 6Qv(m3/h)H/m0.015.000.414.840.814.561.214.331.613.962.013.65η 0.0 0.085 0.156 0.224 0.277 0.333序号 7 8 9 10 11 12Qv(m3/h)H/mη2.413.280.3852.812.810.4163.212.450.4463.611.980.4684.011.300.4694.410.530.431Qv(m3/h)H/m0.015.000.414.840.814.561.214.331.613.962.013.65y = -0.0225x2 - 0.1006x + 15.095R2 = 0.9977y = -0.0046x2 + 0.1017x - 0.104R2 = 0.995502468101214161 2 3 4 5 6 7 8 9 101112流 量 Q（ m^3/h)H/m-0.100.10.20.30.40.5η/% 扬 程 与 流 量 的 关 系效 率 与 流 量 的 关 系3、用荧光法测定阿司匹林中的水杨酸（SA） ，测得的工作曲线和样品溶液的数据如下表:C(SA)/μg.mL -1 0.50 1.00 1.50 2.00 3.00 样品 1 样品 2F(荧光强度) 10.9 22.3 33.1 43.5 65.4 38.2 39.2（1） 列出一元线性回归方程，求出相关系数，并给出回归方程的精度；（2） 求出未知液（样品）的水杨酸（SA）浓度。

y = 21.697x + 0.3243R2 = 0.99990102030405060700 1 2 3 4C(SA)/μ g.ml﹣ 1F（荧光强度）（2）当 y=38.2 时，可知 x=1.75；当 y=39.2 时，x=1.79；故样品一的水杨酸（SA）浓度为：1.75μg.mL -1；样品二的水杨酸（SA）浓度为 1.79μg.mL -14、对某矿中的 13 个相邻矿点的某种伴生金属含量进行测定，得到如下一组数据：矿样点 距离 x 含量 c 矿样点 距离 x 矿样点1 2 106.42 8 11 110.592 3 108.20 9 14 110.603 4 109.58 10 15 110.904 5 109.50 11 16 110.765 7 110.00 12 18 110.006 8 109.93 13 19 111.207 10 110.49试找出某伴生金属 c 与含量距离 x 之间的关系(要求有分析过程、计算表格以及回归图形)提示：⑴作实验点的散点图，分析 c~x 之间可能的函数关系，如对数函数 y=a+blgx、双曲函数(1/y)=a+(b/x)或幂函数 y=dxb等；⑵对各函数关系分别建立数学模型逐步讨论，即分别将非线性关系转化成线性模型进行回归分析，分析相关系数：如果 R≦0.553，则建立的回归方程无意义，否则选取标准差 SD最小（或 R 最大）的一种模型作为某伴生金属 c 与含量距离 x 之间经验公式。

lgx 1/x 1/y lgy0.30103 0.5 0.00939673 4.6673940.477121 0.333333 0.00924214 4.6839810.60206 0.25 0.00912575 4.6966550.69897 0.2 0.00913242 4.6959250.8450980.142857 0.009090914.700480.90309 0.125 0.0090967 4.6998441 0.1 0.00905059 4.7049251.041393 0.090909 0.00904241 4.705831.146128 0.071429 0.00904159 4.705921.176091 0.066667 0.00901713 4.7086291.20412 0.0625 0.00902853 4.7073661.255273 0.055556 0.00909091 4.700481.278754 0.052632 0.00899281 4.711331061071081091101111121 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21距 离 X含量c散 点 图对 数 线 性 回 归y = 3.664x + 106.5R2 = 0.80171061071081091101111120 0.5 1 1.5距 离 lgx含量c幂 函 数 类 型y = 0.0336x + 4.6683R2 = 0.7994.6654.674.6754.684.6854.694.6954.74.7054.714.7150 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4距 离 X含量c线 性 回 归y = 0.1697x + 108.14R2 = 0.58991061071081091101111121 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21距 离 X含量c双 曲 函 数y = 0.0008x + 0.009R2 = 0.93520.00880.00890.0090.00910.00920.00930 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 0.4 0.45 0.51/x1/y根据上图中得 R 值，可知 R 之越大，某伴生金属含量 c 与含量距离 x 之间的关系越好。

故可得(1/y)=0.009+(0.0008 /x)5、在玻璃防雾剂的配方研究中，考察了三种主要成分用量对玻璃防雾性能的影响，三个因素的水平取值如下：因素 1 2 3 4 5 6 7PVA x1/g 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5ZC x2/g 3.5 4.5 5.5 6.5 7.5 8.5 9.5LAS x3/g 0.2 0.4 0.8 1.0 1.2 1.4 1.6试验结果 y 3.8 2.5 3.9 4.0 5.1 3.1 5.6已知试验指标 y 与 x1 、x 2 、x 3间近似满足关系式： y＝a+b 1x1+b3x3+b23 x2x3 试求待定系数，并给出方程精度因素 PVA x1/g LAS x3/g x2x3实验结果 y ZC x2/g1 0.5 0.2 0.7 3.8 3.52 1 0.4 1.8 2.5 4.53 1.5 0.8 4.4 3.9 5.54 2 1 6.5 4 6.55 2.5 1.2 9 5.1 7.56 3 1.4 11.9 3.1 8.5SUMMARY OUTPUT回归统计Multiple R 0.728296R Square 0.530415Adjusted R Square 0.060829标准误差 1.037746观测值 7方差分析df SS MS FSignificance F回归分析 3 3.649253 1.216418 1.129538 0.461299残差 3 3.230747 1.076916总计 6 6.88 　 　 　Coefficients 标准误差 t Stat P-value Lower 95%Intercept 5.181799 2.26617 2.286588 0.106289 -2.03017X Variable 1 -7.04745 6.611169 -1.06599 0.364605 -28.0871X Variable 2 7.283779 8.149545 0.893765 0.437301 -18.6517X Variable 3 0.854925 0.778031 1.098831 0.35212 -1.62112由回归分析可得： 。

其中1323y5.70..86xx20.534R6、测定某铜合金中铜含量，五次平行测定的结果是：27.22%、27.20%、27.24% 、27.25% 、27.15%，计算：（ 1）平均值；平均偏差；相对平均偏差；标准偏差；相对标准偏差；（2）若已知铜的标准含量为 27.20%，计算以上结果的绝对误差和相对误差解：（1）平均值： x=27.1%in平均偏差为： -05d=.3i（ ）相对平均偏差为： 110.%27.x7 3.5 1.6 15.2 5.6 9.5标准偏差为： n21()S=0.4%iix相对标准偏差为： r=.157.（2）已知铜的标准含量为 27.20%故：误差 =x27.1-.0.相对误差 20%1%=0.4.7、已知某合成试验的反应温度范围为 340～420℃，通过单因素优选法得到：温度为 400℃时，产品的合成率最高，如果使用的是 0.618法，问优选过程是如何进行的，共需作多少次实验假设在实验范围内合成率是温度的上单峰函数要求详细列出计算过程)计算试验点位置按下列公式计算X1=340+0.618*(420-340)=390X2=340+0.382*(420-340)=370设 x1、x2 为表示两点的实验结果，且值越大，效果越好，分几种情况讨论(1) 若 f(x1)＞f(x2)，即 f(x1)比 f(x2)好，则根据“留好去。