Themodel predicted parameters and e

The
model predicted parameters and experimental generated data are
shown in Table 2. The oil yield data obtained from the experiments
were fitted to develop the model. The significant of each parameter
were evaluated from the p-value by ANOVA which reflects the
strength of significances of the parameters. RSM suggested
quadratic model with F-value and p-value of 40.03 and 0.0001
respectively. Accordingly, the ANOVA of the suggested model
was analysed and presented in Table 3.The p-value was observed
to be lesser than 0.0001; which signifies the reliability of the model. Similarly, the smaller the p-value for the independent parameter, the more significant it is in the suggested model for
response [23,25,35]. The suggested model’s p-value (

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การรุ่นคาดการณ์พารามิเตอร์ และข้อมูลที่สร้างขึ้นทดลองแสดงในตารางที่ 2 ข้อมูลผลผลิตน้ำมันที่ได้จากการทดลองกำลังพอดีในการพัฒนารูปแบบ สำคัญของแต่ละพารามิเตอร์ประเมินได้จากค่า p โดย ANOVA ซึ่งสะท้อนถึงการความแข็งแรงของ significances พารามิเตอร์ RSM ที่แนะนำรูปแบบกำลังสองกับค่า F และค่า p 40.03 และ 0.0001ตามลาดับ ตามลำดับ ANOVA รุ่นแนะนำแก้ไขวิเคราะห์ และนำเสนอในตารางที่ 3 พบว่า ค่า pจะน้อยกว่า 0.0001 ซึ่งหมายถึงความน่าเชื่อถือของแบบจำลอง ในทำนองเดียวกัน เล็ก p-ค่าสำหรับอิสระพารามิเตอร์ สำคัญมากขึ้นในแบบจำลองที่แนะนำสำหรับตอบ [23,25,35] แนะนำแบบ p-ค่า (< 0.0001) คือน้อยกว่าค่า F ที่สำคัญ และยอมรับได้ดังนั้น การสร้างสมการพหุนามกำลังสองทำนายน้ำมันผลผลิตโดยใช้การออกแบบการทดลอง โดยรหัส (Eq. (2)) และในการแบบฟอร์มพารามิเตอร์จริง (Eq. (3)) มีข้อตกลงที่ดีพบว่า ระหว่างข้อมูลที่คำนวณได้ และทดลอง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

รูปแบบที่คาดการณ์ค่าพารามิเตอร์และข้อมูลที่สร้างการทดลอง
ที่แสดงในตารางที่ 2 ข้อมูลผลผลิตน้ำมันที่ได้จากการทดลอง
ได้รับการติดตั้งในการพัฒนารูปแบบ ที่สำคัญของแต่ละพารามิเตอร์
ได้รับการประเมินจาก P-มูลค่าโดยการวิเคราะห์ความแปรปรวนซึ่งสะท้อนให้เห็นถึง
ความแข็งแกร่งของความสำคัญของพารามิเตอร์ RSM แนะนำ
รูปแบบสมการกำลังสองกับ F-คุณค่าและ p-value ของ 40.03 และ 0.0001
ตามลำดับ ดังนั้นการวิเคราะห์ความแปรปรวนของรูปแบบปัญหา
ได้รับการวิเคราะห์และนำเสนอในตารางที่ 3. p-value เป็นข้อสังเกต
ที่จะน้อยกว่า 0.0001; ซึ่งหมายถึงความน่าเชื่อถือของรูปแบบ ในทำนองเดียวกันที่มีขนาดเล็ก p-value สำหรับพารามิเตอร์อิสระอย่างมีนัยสำคัญมากขึ้นก็คือในรูปแบบปัญหาสำหรับ
การตอบสนอง [23,25,35] รูปแบบการแนะนำของ p-value (<0.0001) เป็น
น้อยกว่า F-ค่าที่มีความสำคัญและเป็นที่ยอมรับจึง
สมการพหุนามกำลังสองถูกสร้างขึ้นที่จะคาดการณ์น้ำมัน
อัตราผลตอบแทนที่ใช้การออกแบบการทดลองโดยรหัส (สม. (2)) และใน
รูปแบบของพารามิเตอร์ที่เกิดขึ้นจริง (สม. (3)) มีข้อตกลงที่ดี
สังเกตระหว่างข้อมูลการคำนวณและการทดลอง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ที่แบบจำลองทำนายค่าพารามิเตอร์ และทดลองสร้างข้อมูลแสดงในตารางที่ 2 ข้อมูล น้ํามันผลผลิตที่ได้จากการทดลองถูกติดตั้งเพื่อพัฒนารูปแบบ สำคัญของแต่ละพารามิเตอร์ประเมินจากผลการทดสอบที่แสดงให้เห็นโดยความแข็งแรงของความสำคัญของพารามิเตอร์ RSM แนะนำรูปแบบกำลังสองและค่าร้อยละของ 26 พ.ค. และตามลำดับ ดังนั้น การวิเคราะห์ความแปรปรวน ของแนะนำรุ่นวิเคราะห์และนำเสนอในตารางที่ 3 และพบว่า .จะน้อยกว่า 0.0001 ; ซึ่งหมายถึงความน่าเชื่อถือของแบบจำลอง เหมือนกับ , ขนาดเล็ก , สำหรับพารามิเตอร์อิสระ อีกอย่างมันคือความถูกต้องสำหรับการตอบสนอง [ 23,25,35 ] ความถูกต้อง ( p-value < 0.0001 ) คือซึ่งน้อยกว่าค่าอย่างมีนัยสำคัญ จึงยอมรับได้ ที่พหุนามกำลังสองสมการขึ้นเพื่อทำนายน้ํามันผลผลิตโดยใช้การออกแบบการทดลองโดยรหัส ( อีคิว ( 2 ) ) และในรูปแบบของพารามิเตอร์ที่เกิดขึ้นจริง ( อีคิว ( 3 ) ) มันเป็นข้อตกลงที่ดีระหว่าง ค่าสังเกตการทดลอง