用正交试验方法优化乳化炸药设计.pdf

2 0 1 0 年4 月用正交试验方法优化乳化炸药设计阮华等2 3 用正交试验方法优化乳化炸药设计。 阮华 福建海峡科化股份有限公司 福建永安，3 6 6 0 0 0 [ 摘要] 文章运用了正交试验设计的方法，对乳化炸药的配方进行优化设计。通过“正交表”来选择试验条件。 利用正交表的特点进行数据分析，从而通过代表性很强的少数次试验摸清各因素对结果的影响情况，并根据影响 的大小确定因素主次顺序，找出较好的生产条件或较优的参数组合。试验结果表明，影响乳化炸药作功能力的因 素有原材料配比、乳化剂类型、敏化方式，而原材料配比是影响乳化炸药作功能力的关键因素，乳化剂类型是主要 因素，敏化方式是次要因素。 [ 关键词] 乳化炸药正交试验配方作功能力 [ 分类号] T D 2 3 5 ．2 1 1 引言 正交试验设计是研究多因素多水平的一种设计 方法，它是根据正交性从全面试验中挑选出部分有 代表性的点进行试验，这些有代表性的点具备了 “均匀分散，齐整可比”的特点，是一种高效、快速、 经济的实验设计方法⋯。日本著名的统计学家田 口玄一将正交试验选择的水平组合列成表格，称为 正交表【2 J 。例如作一个三因素三水平的实验，按全 面实验要求，需进行3 3 2 7 种组合的实验，且尚未 考虑每一组合的重复数。若按厶 3 4 正交表进行 实验口】，只需作9 次，显然大大减少了工作量。因而 正交实验设计在很多领域的研究中已经得到广泛应 用，本文将正交试验设计应用到高威力乳化炸药配 方研究当中，取得了较好的效果【4J 。 炸药的作功能力是炸药重要的性能指标之 一【4 J ，对工业炸药来说，作功能力的大小直接关系 到工程爆破效果和用户的接受程度。目前市场上大 部分乳化炸药都是2 号岩石乳化炸药，作功能力为 2 8 0m l 左右。但有些爆破作业场合要求使用威力更 高的乳化炸药，即l 号岩石乳化炸药，要求作功能力 ， 3 2 0 m l 。影响乳化炸药作功能力的因素有很多，但 可以归纳为几个方面，如原材料配比、乳化剂类型、 敏化方式等。从影响乳化炸药作功能力的一些因素 中去寻找好的工艺参数，这便是多因素 因子 的试 验设计问题。一个好的设计可以通过少量试验获得 较多的信息，达到试验的目的。这里采用正交试验 设计方法，通过正交表选择试验的条件，并利用正交 表的特点进行数据分析，找出最好的或满意的试验 条件‘3 1 。 2 高威力乳化炸药试验及结果分析 本试验的目的是提高乳化炸药的作功能力，使 得作功能力， 3 2 0 r i d ，把作功能力作为考察指标，该 指标越大表明试验条件越好。影响炸药作功能力的 可能因子有三个，它们是A 原材料配比 N a N 0 3 - N H ．N 0 3 水复合油相 ；B 乳化剂类型；C 敏化 方式。 在本实验案例中，选择A 因素的3 种原材料配 比如表l 所示、B 因素的3 种乳化剂类型如表2 所 示及c 因素的3 种敏化方式如表3 所示。 表1A 因素一览表 表2B 因素一览表 表3C 因素一览表 根据各因子的可能取值范围，在本试验中采用 的因素水平如表4 所示。同时为了表述上的方便， 收稿日期2 0 0 9 1 0 1 9 作者简介阮华 1 9 7 6 一 ，女，工程师。主要从事工业炸药性能测试、理化分析工作。E m a r l 汕伊 1 6 3 ．Ⅻ 万方数据 2 4 爆破器材E x p l o s i v eM a t e r i a l s第3 9 卷第2 期 在以下的叙述中A 因素原材料配比用配比l 、配比 2 、配比3 表示；曰因素乳化剂类型用非离子型、高分 子型、复合型表示；C 因素敏化方式用物理敏化、化 学敏化、复合敏化表示。 表4 因子水平 2 ．1 选择正交表嵋J 因为本试验中3 个因素都有3 个水平，所以选 择水平相等的正交表。在常见的正交表中可选择 k 3 4 来设计试验方案。可以把3 个因素分别放在 3 个纵列，每列放一个因素，第四列没有放置因素， 可用来估计误差。采用对号入座的方法将实际水平 填入正交表中，可以得到试验设计方案表。 2 ．2 试验结果分析口1 2 ．2 ．1 试验结果的直观分析 试验结果的直观分析就是比较正交表中9 次试 验当中的好的条件，本试验中考察的是炸药的作功 能力，要求作功能力越高越好。第9 号试验的作功 能力为3 2 1 m L ，是9 次试验当中最高的，这样就得到 好条件A ，B ，c 2 ，即原材料配比选配比3 ，乳化剂类型 选复合型乳化剂，敏化方式选化学敏化。但是该试 验条件只是这9 次试验当中最好的，3 个因素各有3 个水平总共可以2 7 次试验，通过直观比较只能找到 这9 次试验当中最好的试验条件，会不会有更好的 试验条件就需要通过更详细及深入地分析。 2 ．2 ．2 试验结果的极差分析 所谓极差分析，也就是通过极差的大小来判断 因素的主次，并探索最佳试验方案的过程。首先计 算各因素不同水平的指标和，即兀 2 6 3 2 6 0 2 7 8 8 0 1 ，其它依此类推。同时计算各因素3 个水 平试验结果的极差，如因素A 的3 个水平的极差是 指因素A 的3 个水平在3 次试验当中最大值与最小 值之差，即R ． 9 4 0 8 0 1 1 3 9 ，其它的依此类推。 因为本试验的目的是想找出哪些因子对指标是有明 显影响的，各个因子的什么样的水平组合可以使指 标达到最大，这可以利用正交表的特点进行数据分 析。因此可列出试验结果极差分析表，如表5 所示。 本试验只有一个指标，而且不考虑存在交互作 用的情况，所以选取好的试验条件只需要考察各因 素不同水平试验结果的指标值的大小。由上面的计 算结果可知，对于因素A 来说，在因素A 的3 个水平的 指标和中，3 水平的指标和最大，也就是3 水平的作 表5 试验设计方案及极差分析 霉原材料A 配比乳化剂B 类型敏化C 方式 D 作功m 能L 力号 。 功能力最高，所以因素A 应该取3 水平。同理，因 素B 应该选取3 水平，因素C 也应该选取3 水平。 综上所述，可以使作功能力指标达到最高的试验条 件是A ，B 3 C ，，即原材料配比选配比3 ，乳化剂类型选 复合型乳化剂，敏化方式选复合敏化。 因为极差R 的大小可用来衡量试验中相应因 素对指标作用的显著性。极差R 大的因素，意味着 它的3 个水平对于作功能力所造成的差别大，是显 著的重要因素。极差R 小的因素则往往是次要因 素。本案例中，B R 。 R c ，所以各因素对试验结 果的影响程度从主到次分别是A 、B 、C 。 2 ．2 ．3 试验结果的方差分析 由于整个试验只考虑因素水平对指标的影响， 完全忽视了试验误差。因此不能把试验中由于试验 条件的改变引起的数据波动同试验误差引起的数据 波动区分开来。不能区分因素各水平对应的试验结 果的差异，是由于因素的水平不同引起，还是由试验 误差造成的。同时，对影响试验结果的各因素的显 著性，也不能给出精确的定量估计。为解决这一问 题，就需要对试验结果进行方差分析。 首先，对试验结果的偏差平方和进行分解怛J 。 进行方差分析需要从试验结果出发，试验条件的不 同与试验中存在的误差，都会导致各试验结果不同。 而造成试验结果波动的原因可能是因素所取水平的 不同，也可能是试验误差，也可能两者都有。方差分 析就是要把由各种原因造成的波动分别用数量表示 出来。以因素A 为例，用T l 、T 2 、T 3 分别表示因素A 的3 个水平下的试验结果的平均值，用L 表示试验结 万方数据 2 0 1 0 年4 月用正交试验方法优化乳化炸药设计阮华等 2 5 果的总平均值，则因素A 的偏差平方和S 为 3 ．．一 一． S 三3 T 1 一L 2 S ．除了误差外只反映因素A 的效应间的差异， 即由于因素A 的水平不同所引起的试验结果的波 动，因此称其为因素A 的偏差平方和。同理可计算 其它因素的偏差平方和，将计算出的各因素偏差平 方和的值列入表6 中。 表6 各因素偏差平方和的计算 序原材料配比乳化剂类型敏化方式 n 作功能力 号 ABC 。 m L 由于各因素的偏差平方和之间不一定具有可比 性，因此为判断因素是否对指标有显著影响，需要采 用均方和肘进行对比。均方和是指偏差平方和与 其自由度的比。而方差分析就是用因素的均方和与 误差的均方和进行对比，求得一系列比值，计算的结 果如表7 所示。 表7 方差分析 由于F 大于F o ，∞ 2 ，2 9 ．0 和R 好 2 ，2 1 9 ．0 ，因此因素A 在显著性水平0 ．1 0 与0 ．0 5 上是 显著的；n 大于R 9 0 2 ，2 9 ．0 ，而小于R 够 2 ， 2 1 9 ．O ，所以因素B 在显著性水平0 ．1 0 上是显 著的，在显著性水平0 ．0 5 上是不显著的；F c 小于 民．如 2 ，2 9 ．0 和R 粥 2 ，2 1 9 ．0 ，所以因素C 在显著性水平0 ．1 0 与O ．0 5 上是不显著的。对显著 因素应该选择其最好的水平，而对于不显著因素可 以任意选择水平1 。 3 试验产品性能测试 在本试验中，因素A 是显著性因素，因素B 也 可看作显著性因素，应选取最好水平如玩。对于因 素c 是不显著的，可选取任意水平，但从工艺上来 看，因为采取复合敏化，可增大乳化炸药的爆速，提 高乳化炸药的性能，因此综合考虑应选取C ，。由此 可得出最佳的试验条件为A ，毋C 。。也就是原材料 配比选配比3 ，乳化剂类型选复合型乳化剂，敏化方 式选复合敏化方式。根据这样的试验设计组织生产 了多批小批量的样品，并且进行了5 次性能检测，测 得的结果如表8 所示。 表8 试验产品性能测试 4 结束语 正交试验设计的基本特点是用部分试验来代 替全面试验，通过对部分试验结果的分析，了解全面 试验的情况。正因为正交试验是用部分试验来代替 全面试验的，它不可能像全面试验那样对各因素效 应、交互作用一一分析。当交互作用存在时，有可能 出现交互作用的混杂。虽然正交试验设计有上述不 足，但它能通过部分试验找到最优水平组合，因而很 受生产实践中工程技术人员的青睐。 参考文献 [ I ] 李云雁，胡传荣．实验设计与数据处理[ M ] ．北京化 学工业出版社，2 0 0 5 ．1 1 0 ． [ 2 ] 宋明顺．质量管理学[ M ] ．北京科学出版社，2 0 0 5 ．8 8 9 r 7 ． [ 3 ] 于献忠．质量专业理论与实务[ M ] ．北京中国人事出 版社，2 0 0 4 ．9 3 1 0 2 ． [ 4 ] 王文佑，云主惠．工业炸药[ M ] ．北京兵器工业出版 社，1 9 9 3 ．8 6 - 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s i r e ．T h ee x p e r i m e n t a lc o n d i t i o n sa 地s e l e c t e dt h r o u g ht h eo r t h o g o n a l ．a n dt h ed a t ai sa n a l y z e da e o D r d l n gt ot h eo r t h o g o n a l c h a r a c t e r i s t i c st of i n do u tt h ei m p a c to fv a r i o u s { h c t 0 璐O nt h er e s u l t st b 坤a r e p r e s e n t a t i v eB m 8 1 1n u m b e ro ft e a t s ．A n dt h e p r i m a r ya n ds e 咖d l 盯yi m p a c tf a c t o r sa 弛c o n f i r m e dt oo b t a i nab e t t e rp r o d u c t i o nc o n d i t i o n s0 1 “ c o m b i n a t i o n so ft h eb e t t e rp a - r m n e t e r s ．T e s tr e s u l t ss h o wt h a tt h ef a c t o r si m p a c t i n gt h es 讹n g t h0 fe m u l s i o ne x p l o s i v ea 沁t h er a t i oo fr s wm a t e r i a l s 。t h e t y p eo fe m u l s i f i e r ．a n dt h ew a y0 fs e n s i t i z e d ．W h i l et h er a t i oo fr a wn m t e r i a l st u r n so u tt ob eak e y 妇t oi m p a c tt h e g 能I l | g t l Io fe m u l s i o ne x p l o s i v e ，t h et y p eo fe m u l s ／矗e ra n dt h ew a y0 fs e n s i t i z e da 咒t h em a j o rf a c t o ra n das e c o n d a r yf a c t o r r e s p e c t i v e l y ． [ K E YW O R D S ] e m u l s i o ne x p l o s i v e ，o r t h o g o n a le x p e r i m e n t ，f o r m u l a ，s t r e n g t ho fe x p l o s i v e 万方数据