DPS分析玉米秸稈傳熱系數

孟藝瑋 陳麗梅 張程

摘 要：本文介紹了利用DPS數據處理系統進行玉米秸稈板保溫性能的分析，舉例介紹了DPS數據處理系統在實際使用時的操作過程，并得到在所選試驗條件下編碼為-0.82601、0.98900、-1.68180時導熱系數取得極小值為0.03799W/（m2·K），進行換算得到的各因素水平取值為0.76g/cm3、11.98cm、12.2%。DPS數據處理系統使用更簡單，可進行異常值分析和多種形式的回歸分析，且分析結果較準確。

關鍵詞：DPS；玉米秸稈板；傳熱系數

中圖分類號：S-3 文獻標識碼：A DOI：10.11974/nyyjs.20180732003

引言

將玉米秸稈用于壓制秸稈保溫板，是農業廢棄物有效利用的又一種途徑，符合綠色節能理念。保溫性的好壞是這一途徑實際意義大小的主要體現，可通過測量導熱系數得知，但有很多因素會對玉米秸稈板的導熱系數造成影響。為了科學合理的安排試驗使試驗工作達到又好又省的效果，利用了二次通用旋轉組合試驗設計安排試驗。

多次的試驗后得到了大量的數據，但是只通過試驗數據很難發現其中存在的一般規律，想探索各因素與導熱系數之間存在的數學模型需要進行大量計算和分析，只有這樣才能透過數據表現看到數據中的客觀規律。傳統計算費時費力，隨著時代的進步與發展，現階段常用分析軟件進行試驗數據分析，常用的分析軟件有DPS、SAS、SPSS、Excel 等。但SAS、SPSS、Excel有些是外國編制的軟件，使用不便；有些需要使用者編寫復雜函數；有些雖然有漢化版，但是統計分析和數學模型模擬分析功能不全。而 DPS = Excel + SPSS，既有 Excel 那樣方便的在工作表里面處理基礎統計分析的功能，又實現了 SPSS 高級統計分析技術[1-5]。

1 DPS數據處理系統介紹

DPS（ Data Processing System） 數據處理系統，簡稱 DPS，是由浙江大學唐啟義教授研發。該系統設有多級下拉式菜單，用戶在使用時可逐級根據需要在菜單中做出選擇，絕大多數操作僅靠點擊鼠標即可完成，方便快捷，簡便易行[6]。

DPS數據處理系統將數值計算、統計計算、模型模擬已經畫線制表等功能融為一體。DPS數據處理系統的第1版于1997年出版發行運行環境是直接寫屏的軟漢字DOS操作系統。隨著DPS數據處理系統的不斷改進，其運行環境為中文Windows 95/98視窗系統，集全屏幕編輯制表、試驗設計及統計分析、多元分析、數值計算以及建立各種數學模型等多項功能為一體，用戶可以在本系統中找到自己使用的部分。

2 應用方法

本次試驗采用的是二次通用旋轉組合試驗設計[7-8]，選擇了3個試驗因素。在用DPS進行數據處理系統時利用的是二次多項式回歸模型。先編輯定義數據矩陣，矩陣左側為試驗設計編碼表，右側1列輸入試驗結果，1行1個試驗組合，然后將試驗設計編碼表和試驗結果一起定義成數據矩陣。執行二次多項式回歸分析后，系統會提示您輸入1個極值，以作為系統優化方案的臨界值，以計算極大值或極小值時對應各因素的各個水平，最后輸出分析結果（本次試驗分析玉米秸稈保溫板的導熱系數，所以分析的為極小值）。

3 數據分析

本次試驗因素水平見表1，試驗結果見表 2。

3.1 異常值檢測

在試驗過程中往往會有一些異常的數據，這些數據的出現可能會對最終數據的分析產生影響，甚至得到錯誤的結果，所以需對異常值進行檢測進行剔除。在DPS 軟件中錄入數據；選中每一行的數據區域，將其定義為數據塊。再單擊菜單欄中的“數據分析”→單擊“異常值檢測”→選擇“格拉布斯（ Grubbs） 法”→選擇P值“0.05”→單擊“確定”按鈕→輸出“結果”（如圖1）。

3.2 回歸分析

要研究的變量之間常有相互關系，雖然并不一定是確定性的函數關系，但可以設法找出最能代表它們之間關系的數學表達形式即多元回歸方程。多元回歸系數的計算比較復雜，用 DPS 數據處理軟件可以方便的進行回歸系數計算和回歸分析[9-11]。

具體操作步驟：選中數據單擊菜單欄“多元分析”→單擊“回歸分析”→單擊“二次多項式逐步回歸”→單擊“Yes”3次→單擊“OK”→選則“模型最小值”→單擊“確定”→單擊“畫圖”→分別選則“因子自變量1、2、3和綜合”依次畫圖，依次保存→保存好圖后點擊關閉，輸出結果：

Y=0.04645+0.00564X1-0.00466X2+0.00369X3+0.00369X12+0.00373X22+0.00139X32-0.00003X1×X2-0.00030X1×X3+0.00162X2*X3 （1）

采用DPS分析方法對（1）進行分析對進行失擬和回歸關系分析知，F失=F1=1.92503 F0.01=4.02，該方程R2=0.823，R=0.907，說明研究因素與導熱系數有明顯函數關系，可直接利用此方程進行分析。

得到最低指標時各個因素組合Y=0.03799，X1=-0.826，

X2=0.990，X3=-1.682。

3.2.1 實際值與擬合值對比

通過DPS數據統計分析得到實際值與擬合值的對比表如表4。

從表4可以看出通過DPS所得的數學模型計算得到的數據與實際試驗測得的數據誤差較小，模擬效果很好，得到的數學模型具有實際意義。

3.2.2 主效應分析

由于采用通用旋轉組合設計，3 因素編碼值的取值均限制在-1.682～ +1.682，在編碼的因子空間中處于完全平等地位，偏回歸系數（ bi ） 已經標準化，所以方程（ 1） 的回歸系數可以直接反映該因子的作用大小，其符號則反映該因素的作用方向，由于本試驗測量的是導熱系數應該是取值小的效果好，從一次項的系數可知，各元素對試驗指標的影響大小。由（1）式知3因素對導熱系數的影響由大到小依次是：容重（X1）、玉米秸稈板厚度（X2）、碎秸稈濕度（X3），對導熱系數影響最大的為容重和厚度。該試驗中一次項說明 3 因素在不同程度上對產量均有影響；方程的二次項系數 b11 、b22 、b33 均為正值，表明前3種因素，用量過多時會造成秸稈板導熱系數升高，不能獲得預期的效果，因此，要達到較理想的傳熱性能需考慮各個因素合理取值。

3.2.3 單因素分析

采用降維法將（1）變為一組單因素試驗得到回歸子式模型為

容重：Y1=0.04645+0.00564X1+0.00369X12

厚度：Y2=0.04645-0.00466X2+0.00373X22

濕度：Y3=0.04645+0.00369X3+0.00139X32

4 結論

DPS與Excel 電子表格程序相比雖然不那么生動、直觀，但能提供方差齊性檢驗和多重比較的程序。SPASS、SAS 等數據處理軟件雖然功能完善，但軟件是外文版本在使用上存在不便。DPS 數據處理軟件處理工作簡便易行，結果準確。

DPS數據統計軟件通過分析大量試驗數據得到擬合度較高的數學模型，有一定的實用價值。

利用DPS數據分析系統可以分析異常值，進行回歸分析得到試驗因素與試驗指標間存在的相關關系。

通過分析可知影響保溫板導熱數的因素主次順序為容重（ X1）、玉米秸稈板厚度（ X2 ） 、碎秸稈濕度（X3）。

利用DPS軟件處理試驗數據，將得到的極小值編碼-0.82601，0.98900，-1.68180進行換算得到的各因素水平為0.76g/cm3、11.98cm、12.2%，傳熱系數最小為0.03799 W/（m2·K）。

參考文獻

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作者簡介：孟藝瑋，女，在讀研究生，研究方向：設施農業過程控制與環境工程。