ПЕРЕВІРКА ХАРАКТЕРУ РОЗПОДІЛУ ДАНИХ ПРО ХІМІЧНИЙ СКЛАД ЧАВУНУ НА ВИПУСКУ

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.32782/IT/2023-3-8

Ключові слова:

типи даних, закон розподілу, описова статистика, нестаціонарні процеси.

Анотація

Вступ. Забезпечення заданого хімічного складу чавуну на виробництві грає вирішальну роль у задачі визначення якості металургійної продукції і важливих економічних показників підприємства. Для досягнення цієї мети виникає необхідність розробки та впровадження ефективних методів прогнозування, які відіграють ключову роль оптимального управління процесом виплавки чавуну заданої якості. Складні технологічні процеси, такі як доменна плавка, піддаються впливу багатьох факторів різної природи. Ці фактори впливають як на загальний перебіг та розвиток процесу, так і на його окремі властивості та кількісні характеристики. Методологія. У процесі дослідження найбільша увага приділялася ключовим аспектам первинної обробки даних про хімічний склад чавуну та методам описової статистики. Головною метою описової статистики є надання інформації про досліджувані дані в компактній та зрозумілій формі. Однак, перш ніж перейти до опису доступних даних, необхідно проаналізувати їх тип і характер розподілу, оскільки різні типи даних вимагають різних методів опису та обробки. Це також буде корисним при виборі відповідного статистичного методу для перевірки гіпотез. Наукова новизна. На даний момент дослідники не дійшли єдиної думки про те, яким законом розподілу описуються дані про хімічний склад чавуну на випуску, крім цього автору невідомі наукові публікації, які докладно розкривають цю тему. У зв'язку з чим виникає необхідність у проведенні дослідження стохастичних властивостей реальних даних про хімічний склад чавуну на випуску доменної печі.

Посилання

Гусєв О.Ю., Сіданченко В.В. Фрактальний аналіз реальних даних про хімічний склад чавуну на випуску доменної печі. Information Technology: Computer Science, Software Engineering and Cyber Security. 2022. №. 2. С. 24-31.

Boffetta G., Cencini M., Falconi M., Vulpiani A. Predictability: a way to characterize complexity // Phys. Rep. 2002. V. 356. P. 367-374.

Mandelbrot B. (2002). Fractal geometry of nature. The institute of Computer Research.

J. Feder. (1988). Fractals. Plenum Press, New York.

Сіданченко В.В., Нікольська О.І. Методи нелінійної динаміки в задачі прогнозування хімічного складу чавуну на випуску. Information Technology: Computer Science, Software Engineering and Cyber Security. 2023. №. 2. С. 76-83.

##submission.downloads##

Опубліковано

2023-11-27