OPISYWANIE IZOTERM SORPCJI WYBRANYMI RÓWNANIAMI Z WYKORZYSTANIEM PROGRAMU EXCEL

Podobne dokumenty
BŁĘDY OKREŚLANIA MASY KOŃCOWEJ W ZAKŁADACH SUSZARNICZYCH WYKORZYSTUJĄC METODY LABORATORYJNE

ZALEŻNOŚĆ WSPÓŁCZYNNIKA DYFUZJI WODY W KOSTKACH MARCHWI OD TEMPERATURY POWIETRZA SUSZĄCEGO

MASA WŁAŚCIWA NASION ZBÓś W FUNKCJI WILGOTNOŚCI. Wstęp. Materiał i metody

WPŁYW BLANSZOWANIA NA REHYDRACJĘ PIETRUSZKI KORZENIOWEJ SUSZONEJ SUBLIMACYJNIE

MATLAB A SCILAB JAKO NARZĘDZIA DO MODELOWANIA WŁAŚCIWOŚCI REOLOGICZNYCH

MATEMATYCZNY MODEL PĘTLI HISTEREZY MAGNETYCZNEJ

ZASTOSOWANIE MODELU GOMPERTZ A W INŻYNIERII ROLNICZEJ

BADANIA SYMULACYJNE PROCESU HAMOWANIA SAMOCHODU OSOBOWEGO W PROGRAMIE PC-CRASH

WPŁYW ZABIEGU BLANSZOWANIA NA PROCES SUSZENIA SUBLIMACYJNEGO KRAJANKI PIETRUSZKI

ANALIZA ZALEŻNOŚCI POMIĘDZY CECHAMI DIELEKTRYCZNYMI A WŁAŚCIWOŚCIAMI CHEMICZNYMI MĄKI

Inżynieria Rolnicza 7(105)/2008

OPTYMALIZACJA STEROWANIA MIKROKLIMATEM W PIECZARKARNI

ZWIĄZKI MIĘDZY CECHAMI ELEKTRYCZNYMI A AKTYWNOŚCIĄ WODY ŚRUTY PSZENICZNEJ

PROGNOZOWANIE CENY OGÓRKA SZKLARNIOWEGO ZA POMOCĄ SIECI NEURONOWYCH

WPŁYW SZYBKOŚCI STYGNIĘCIA NA WŁASNOŚCI TERMOFIZYCZNE STALIWA W STANIE STAŁYM

WIELOMIANOWE MODELE WŁAŚCIWOŚCI MECHANICZNYCH STOPÓW ALUMINIUM

KOMPUTEROWY MODEL UKŁADU STEROWANIA MIKROKLIMATEM W PRZECHOWALNI JABŁEK

METODA OKREŚLANIA CZASÓW OBRÓBKI CIEPLNEJ PRÓBEK ZIARNA NA PRZYKŁADZIE PROSA Zbigniew Oszczak, Marian Panasiewicz

CHARAKTERYSTYKA SUSZARNICZA OWOCÓW BZU CZARNEGO

ANALIZA MIKROFALOWEGO SUSZENIA SELERA KORZENIOWEGO W WARUNKACH OBNIśONEGO CIŚNIENIA. KINETYKA SUSZENIA I SKURCZ SUSZARNICZY

WPŁYW WILGOTNOŚCI SORPCYJNEJ NA PRZEWODNOŚĆ CIEPLNĄ BETONÓW KOMÓRKOWYCH

ANALIZA OBCIĄŻEŃ JEDNOSTEK NAPĘDOWYCH DLA PRZESTRZENNYCH RUCHÓW AGROROBOTA

ZASTOSOWANIE SPEKTROSKOPII ODBICIOWEJ DO OZNACZANIA ZAWARTOŚCI WODY W SERACH. Agnieszka Bilska, Krystyna Krysztofiak, Piotr Komorowski

WPŁYW WYBRANYCH CZYNNIKÓW NA RÓWNOMIERNOŚĆ DOZOWANIA I WYSIEWU NASION PSZENICY KOŁECZKOWYM ZESPOŁEM WYSIEWAJĄCYM

CHARAKTERYSTYKA I ZASTOSOWANIA ALGORYTMÓW OPTYMALIZACJI ROZMYTEJ. E. ZIÓŁKOWSKI 1 Wydział Odlewnictwa AGH, ul. Reymonta 23, Kraków

OPTYMALIZACJA PARAMETRÓW PRACY PNEUMATYCZNEGO SEPARATORA KASKADOWEGO

WPŁYW TECHNICZNEGO UZBROJENIA PROCESU PRACY NA NADWYŻKĘ BEZPOŚREDNIĄ W GOSPODARSTWACH RODZINNYCH

BADANIA WSPÓŁCZYNNIKA TARCIA ZEWNĘTRZNEGO I KĄTA NATURALNEGO USYPU NASION ŁUBINU ODMIANY BAR I RADAMES

OKREŚLENIE PRĘDKOŚCI PORUSZANIA SIĘ SZKODNIKÓW Z WYKORZYSTANIEM KOMPUTEROWEJ ANALIZY OBRAZU

WPŁYW OBRÓBKI TERMICZNEJ ZIEMNIAKÓW NA PRĘDKOŚĆ PROPAGACJI FAL ULTRADŹWIĘKOWYCH

METODA WARTOŚCIOWANIA PARAMETRÓW PROCESU PLANOWEGO OBSŁUGIWANIA TECHNICZNEGO MASZYN ROLNICZYCH

ANALIZA PORÓWNAWCZA METOD POMIARU IMPEDANCJI PĘTLI ZWARCIOWEJ PRZY ZASTOSOWANIU PRZETWORNIKÓW ANALOGOWYCH

OCENA PORÓWNAWCZA WYNIKÓW OBLICZEŃ I BADAŃ WSPÓŁCZYNNIKA PRZENIKANIA CIEPŁA OKIEN

Analiza korelacyjna i regresyjna

SUSZENIE ZIARNA JĘCZMIENIA W SUSZARCE KOMOROWO-DASZKOWEJ

Prognoza terminu sadzenia rozsady sałaty w uprawach szklarniowych. Janusz Górczyński, Jolanta Kobryń, Wojciech Zieliński

Wykorzystanie testu Levene a i testu Browna-Forsythe a w badaniach jednorodności wariancji

Numeryczna symulacja rozpływu płynu w węźle

TRANSFORMATA FALKOWA WYBRANYCH SYGNAŁÓW SYMULACYJNYCH

( x) Równanie regresji liniowej ma postać. By obliczyć współczynniki a i b należy posłużyć się następującymi wzorami 1 : Gdzie:

FORECASTING THE DISTRIBUTION OF AMOUNT OF UNEMPLOYED BY THE REGIONS

Regresja wieloraka Ogólny problem obliczeniowy: dopasowanie linii prostej do zbioru punktów. Najprostszy przypadek - jedna zmienna zależna i jedna

WPŁYW GRADIENTU TEMPERATURY NA WSPÓŁCZYNNIK PRZEWODZENIA CIEPŁA

PODSTAWY ELEKTOTECHNIKI LABORATORIUM

PROGNOZOWANIE OPORU TOCZENIA KÓŁ CIĄGNIKÓW ROLNICZYCH NA GLEBIE

ZASTOSOWANIE RÓWNANIA BOUSSINESQUE A DO OKREŚLANIA NAPRĘŻEŃ W GLEBIE WYWOŁANYCH ODDZIAŁYWANIEM ZESTAWÓW MASZYN

WPŁYW TEMPERATURY NA CECHY DIELEKTRYCZNE MIODU

OKREŚLENIE WŁAŚCIWOŚCI MECHANICZNYCH SILUMINU AK132 NA PODSTAWIE METODY ATND.

NAPRĘŻENIA ŚCISKAJĄCE PRZY 10% ODKSZTAŁCENIU WZGLĘDNYM PRÓBEK NORMOWYCH POBRANYCH Z PŁYT EPS O RÓŻNEJ GRUBOŚCI

APLIKACJE KOMPUTEROWE DO OCENY WYBRANYCH PARAMETRÓW SENSORYCZNYCH PRODUKTÓW ROLNO-SPOŻYWCZYCH

ElŜbieta Kusińska Katedra InŜynierii i Maszyn SpoŜywczych Akademia Rolnicza w Lublinie

ZASTOSOWANIE METOD NUMERYCZNEGO ODWRÓCENIA PRZEKSZTAŁCENIA LAPLACE A W MODELOWANIU MATEMATYCZNYM WYBRANYCH PROCESÓW INŻYNIERII CHEMICZNEJ

WPŁYW WZDŁUŻNEGO NACHYLENIA SITA DWUPŁASZCZYZNOWEGO NA CZYSTOŚĆ ZIARNA ZBIERANEGO KOMBAJNEM ZBOŻOWYM

SZACOWANIE WŁASNOŚCI MECHANICZNYCH SILUMINU AK9 NA PODSTAWIE METODY ATND

KOMPUTEROWA ANALIZA PRACY UKŁADÓW PROSTOWNICZYCH WYKORZYSTANYCH W PRZEMYŚLE ROLNO-SPOŻYWCZYM

WPŁYW TEMPERATURY W POMIESZCZENIACH POMOCNICZYCH NA BILANS CIEPŁA W BUDYNKACH DLA BYDŁA

Marek Tukiendorf, Katarzyna Szwedziak, Joanna Sobkowicz Zakład Techniki Rolniczej i Leśnej Politechnika Opolska. Streszczenie

BADANIA DYNAMICZNEGO OBCIĄŻENIA NORMALNEGO KÓŁ NAPĘDOWYCH CIĄGNIKA

Analiza Danych Sprawozdanie regresja Marek Lewandowski Inf 59817

OKREŚLANIE WŁASNOŚCI MECHANICZNYCH SILUMINU AK20 NA PODSTAWIE METODY ATND

Inżynieria Rolnicza 5(93)/2007

Wykorzystanie testu t dla pojedynczej próby we wnioskowaniu statystycznym

WPŁYW WIELKOŚCI CZĄSTEK ROZDROBNIONEJ PSZENICY NA PARAMETRY PROCESU ZAGĘSZCZANIA

KONCEPCJA METODYKI OCENY SIEWU ROZPROSZONEGO

Statystyczna analiza zmienności obciążeń w sieciach rozdzielczych Statistical Analysis of the Load Variability in Distribution Network

CEL ĆWICZENIA: Celem ćwiczenia jest zapoznanie się z zastosowaniem diod i wzmacniacza operacyjnego

CHARAKTERYSTYKA SUSZARNICZA OWOCÓW ROKITNIKA POSPOLITEGO PODDANYCH WSTĘPNYM ZABIEGOM PRZYGOTOWAWCZYM

THE DEPENDENCE OF TIME DELAY FROM QUEUE LENGTH ON INLET OF SIGNALIZED INTERSECTION

BADANIA WSPÓŁCZYNNIKA TARCIA ZEWNĘTRZNEGO ZIARNA ZBÓś W FUNKCJI WILGOTNOŚCI

Dopasowywanie modelu do danych

Inżynieria Rolnicza 5(93)/2007

METODA OCENY OPŁACALNOŚCI WYKONANIA USŁUG NAWOŻENIA MINERALNEGO UPRAW ZBOŻOWYCH

Rys Wykres kosztów skrócenia pojedynczej czynności. k 2. Δk 2. k 1 pp. Δk 1 T M T B T A

ANALIZA ROZKŁADU CIŚNIEŃ I PRĘDKOŚCI W PRZEWODZIE O ZMIENNYM PRZEKROJU

WPŁYW AKTUALIZACJI NIEKTÓRYCH WSKAŹNIKÓW EKSPLOATACYJNO-EKONOMICZNYCH NA KOSZTY EKSPLOATACJI CIĄGNIKÓW ROLNICZYCH NOWEJ GENERACJI

Jak korzystać z Excela?

RÓWNANIE DYNAMICZNE RUCHU KULISTEGO CIAŁA SZTYWNEGO W UKŁADZIE PARASOLA

PORÓWNANIE WYBRANYCH SCHEMATÓW RÓŻNICO- WYCH NA PRZYKŁADZIE RÓWNANIA SELECTED DIFFERENTIAL SCHEMES COMPARISON BY MEANS OF THE EQUATION

Metoda określania pozycji wodnicy statków na podstawie pomiarów odległości statku od głowic laserowych

MODELE RELAKSACJI NAPRĘŻEŃ W PŁYTACH PILŚNIOWYCH ZAWIERAJĄCYCH KOMPONENT SŁOMY

ZASTOSOWANIE RACHUNKU OPERATORÓW MIKUS- IŃSKIEGO W PEWNYCH ZAGADNIENIACH DYNAMIKI KONSTRUKCJI

XII International PhD Workshop OWD 2010, October Metodyka pozyskiwania i analizy wyników badań symulacyjnych ścieżek klinicznych

Edward Sawiłow Analiza dokładności określenia jednostkowej wartości nieruchomości metodą korygowania ceny średniej

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH

CECHY TECHNICZNO-UŻYTKOWE A WARTOŚĆ WYBRANYCH TECHNICZNYCH ŚRODKÓW PRODUKCJI W ROLNICTWIE

WYKŁAD 8 ANALIZA REGRESJI

STOCHASTYCZNY MODEL BEZPIECZEŃSTWA OBIEKTU W PROCESIE EKSPLOATACJI

NATĘŻENIE POLA ELEKTRYCZNEGO PRZEWODU LINII NAPOWIETRZNEJ Z UWZGLĘDNIENIEM ZWISU

ANALiZA WPŁYWU PARAMETRÓW SAMOLOTU NA POZiOM HAŁASU MiERZONEGO WEDŁUG PRZEPiSÓW FAR 36 APPENDiX G

Knovel Math: Jakość produktu

Matematyczne modele psychrometrycznych własności powietrza. Markowski Marek

Wprowadzenie do analizy korelacji i regresji

Prace Koła Matematyków Uniwersytetu Pedagogicznego w Krakowie (2017)

Zastosowanie rachunku wyrównawczego do uwiarygodnienia wyników pomiarów w układzie cieplnym bloku energetycznego siłowni parowej

POLITECHNIKA OPOLSKA

ANALIZA STATYSTYCZNA ZAPOTRZEBOWANIA NA CIEPŁO W GMINACH WIEJSKICH

Ćw. nr 1. Wyznaczenie przyspieszenia ziemskiego za pomocą wahadła prostego

ZASTOSOWANIE REGRESJI LOGISTYCZNEJ DO WYZNACZENIA CECH O NAJWIĘKSZEJ SILE DYSKRYMINACJI WIELKOŚCI WSKAŹNIKÓW POSTĘPU NAUKOWO-TECHNICZNEGO

1. Sporządzić tabele z wynikami pomiarów oraz wyznaczonymi błędami pomiarów dotyczących przetwornika napięcia zgodnie z poniższym przykładem

WPŁYW KSZTAŁTU POCZĄTKOWEGO CZĄSTEK NA SKURCZ SUSZARNICZY W CZASIE SUSZENIA MIKROFALOWEGO PRZY OBNIśONYM CIŚNIENIU

Transkrypt:

Inżynieria Rolnicza 5(13)/28 OPISYWANIE IZOTERM SORPCJI WYBRANYMI RÓWNANIAMI Z WYKORZYSTANIEM PROGRAMU EXCEL Zbigniew Zdrojewski, Stanisław Peroń Instytut Inżynierii Rolniczej, Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu Streszczenie. Praca przedstawia analizę możliwości wykorzystania programu EXCEL do aproksymowania danych empirycznych wybranymi równaniami w kontekście porównania tych dopasowań z uzyskanymi przez program STATISTICA. Wyniki symulacji wykazały, że metoda Gradient zastosowana w EXCELU nie daje wyników porównywalnych do metody Newtona w EXCELU czy programu STATISTICA. Zastosowanie równań Oswina, Halseya i GAB daje w obu programach dla ustalonych procedur identyczne wyniki stałych, a zastosowanie równania Hendersona powoduje uzyskanie dwóch różnych krzywych otrzymanych poprzez zastosowanie obu programów. Słowa kluczowe: wilgotność względna, zawartość wody, aproksymacja, równania, błędy Wykaz oznaczeń A,B,C stałe w równaniach (tabela), df stopnie swobody (liczba pomiarów minus liczba stałych w równaniu), M, M calc zawartość wody, z pomiarów lub obliczona kgh 2 O kg d.b. -1 [%], N liczba punktów pomiarowych, P błąd względny procentowy, dla zawartości wody M lub wilgotności wzgl. φ RE błędy względne aproksymacji w programach EXCEL i STATISTICA [%], SE błąd standardowy zawartości wody M lub wilgotności względnej φ SUMA wartość funkcji straty, dla zawartości wody M lub wilgotności wzgl. φ T temperatura [ o C], ϕ, ϕ calc wilgotność względna, z pomiarów lub obliczona Wstęp i cel pracy Wykresy izoterm sorpcji zawierają punkty pomiarowe i krzywą dopasowaną w programie komputerowym. Różne programy wykorzystują różne metody, co przedstawia tabela 1. Łącznie w 4 programach wykorzystywanych jest 9 metod. W programach EXCEL i STA- TISTICA żadne z metod nie pokrywają się. Dodatkowo w programie EXCEL należy samemu założyć początkowe wartości obliczanych stałych. W literaturze tematyka różnych wyników dopasowania przez różne programy komputerowe praktycznie nie istnieje. Pierwsze porównania przedstawił Zdrojewski i in. [22, 24] i dotyczyły one programów SAS i STATISTICA. Wykazane zostało, że rozbieżności w dopasowaniu tymi programami mogą sięgać nawet 4% w odniesieniu do niektórych równań i metod obliczeniowych. 395

Zbigniew Zdrojewski, Stanisław Peroń Tabela 1. Metody regresji nieliniowej wykorzystywane przez różne programy matematyczne Table 1. Nonlinear regression methods used by different mathematical programs Programy obliczeniowe Marquardt Gaus-Newton Levenb.- Marqquardt. Quasi Newton Metody Newton Gradient Hooke Jeeves SAS x x x x Statistica 5 x x x x Statistica 6 x x x x x x Excel x x Oznacza to, że na wykresach można zobaczyć nie jedną, ale dwie krzywe opisujące te same punkty pomiarowe. Skoro program EXCEL jest w Polsce bardzo rozpowszechniony, a w literaturze zagranicznej bardzo rzadko jest on cytowany jako wykorzystywany przy dopasowywaniu różnych danych eksperymentalnych dowolnymi równaniami, celem niniejszej pracy było przeanalizowanie możliwości wykorzystywania EXCELA do opracowywania izoterm sorpcji. Metodyka porównań wyników aproksymacji programami EXCEL i STATI- STICA Do analizy obu programów zaczerpnięto dane eksperymentalne z literatury [Yu L., Mazza G., Jayas D.S., 1999, Mazza G., Jayas D.S., 1991 spośród szeregu możliwości tak, aby reprezentowały one różne przebiegi punktów pomiarowych, co ilustruje rysunek 1. Rosen-brock Sympleks M[%] 1 9 8 7 6 5 4 3 2 1 LINNOT SEED KERNELS HULLS CHERRIE-FREEZE CHERRIE OSMO FREEZE M=f( ) 25C,1,2,3,4,5,6,7,8,9 1 [-] Rys. 1. Fig. 1. Dwa przykłady izoterm sorpcji (wiśnie-cherries freeze i ziarna słonecznika-kernels) wzięte do analizy z literatury Two examples of isotherm sorption (cherries freeze and sunflower kernel), taken to the analysis from literature 396

Opisywanie izoterm sorpcji... Warunek taki spełniały wiśnie suszone sublimacyjnie (cherries freeze) i ziarna słonecznika (sunflower kernels). Oznaczane one będą odpowiednio w dalszej analizie jako przykład 1 i przykład 2. Otrzymane podczas eksperymentu dane, można opisać równaniami przedstawiającymi zależność równowagowej wilgotności powietrza ϕ od równowagowej zawartości wody M lub równaniami przedstawiającymi zależność odwrotną. Odrębny podział dotyczy z kolei uwzględnienia lub nie, zależności od temperatury. W niniejszej analizie zastosowano równania uwzględniające wpływ temperatury, przestawione w tabeli 2. Tabela 2. Zależności zawartości wody M i wilgotności względnej φ oraz błędy estymacji wzięte do analizy Table 2. Equations for moisture content M relative humidity φ relationships and estimation coefficients - taken to the analysis Autor Równania Wilgotność względna φ [-] lub zawartość wody M [kgh 2 O kg d.b. -1, %] B ϕ = 1 A * T + C M [ ] Równanie Hendersona zmodyfikowane ( ) Równanie Chung-Pfosta zmodyfikowane A BM ϕ = T + C 1 C [ M ] Równanie Halseya zmodyfikowane ϕ ( A + B * T ) = * 1 ϕ = C Równanie Oswina zmodyfikowane A + BT + 1 M C A Bϕ Równanie Guggenheim-Anderson-de Boer T M = (GAB) zmodyfikowane C ( 1 Bϕ ) 1 Bϕ + Bϕ T 1 P( M ) = * N SEM = ( M M ) M calcl Błędy dopasowania: 1 ϕ ϕ P( ϕ) = * Σ N ϕ 2 ( M M calc ) ( ϕ ϕcalc ) df SEϕ = Tabela ta przedstawia również analizowane błędy dopasowań błąd względny procentowy P oraz błąd standardowy SE w zastosowaniu do wilgotności powietrza φ lub zawartości wody M. Analizę porównawczą wyników aproksymacji punktów pomiarowych równaniami przy użyciu programów obliczeniowych STATISTICA 6 (metoda funkcji straty) i EXCEL przeprowadzono przez określenie błędów względnych RE obliczania zawartości wody M (równanie 2) lub wilgotności względnej powietrza ϕ (równanie 2) df calc 2 397

Zbigniew Zdrojewski, Stanisław Peroń RE(M) = (Obliczone M EXCEL Obliczone M STATISTICA )/ Obliczone M STATISTICA * 1% (1) RE(ϕ) = (Obliczone M EXCEL Obliczone M STATISTICA)/ Obliczone M STATISTICA * 1% (2) Wyniki porównań Wyniki obliczeń w zastosowaniu do równania GAB przedstawia tabela 3 oraz rysunek 2. Analizując tabelę można zauważyć, że wartości startowe równe nie przyniosą rozwiązania w ogóle. Metoda Gradient dobiera natomiast dla obu przykładów stałe do równań zawsze inne, aniżeli metoda Newton w EXCELU czy program STATISTICA np. wsp. A równy dla Gradientu i Newtona odpowiednio 15,46 i 13,1 lub 2,71 i 1,759 ). Odpowiada to też różnicom we współczynnikach dopasowania, ale odnośnie współczynnika determinacji R 2 to różnice między 84,4 i 86,9 dla przykładu 1 i 92, i 93,7 dla przykładu 2nie są tak duże. Jednak przebieg krzywych sorpcji i błędów względnych na rysunku 2 jest jednak bardzo wyraźna. Można zatem stwierdzić, że dla obu przykładów zastosowanie metody Newtona i wartości startowych,1 pozwala uzyskać prawie identyczne wyniki. Zawartość wody M [%] EXCEL (Newton -1) - EXCEL(Gradient -1) - przykład 1 - temp. 4 oc - GAB 1 8 6 4 2 calc. Newton calc. Gradient. points,2,4,6,8 1 Wilgotność względna φ [-] Błędy względne RE(Mcalc) [%] Excel(Newton -1) - EXCEL(Gradient -1) - przykład 1 - GAB 6 temp. 1 oc 5 temp. 25 oc temp. 4 oc 4 3 2 1-1,2,4,6,8 1-2 Wilgotność względna φ [-] Rys. 2. Fig. 2. Wpływ użytych metod na rezultaty aproksymacji dla równania GAB Influence of used methods on the approximations results for GAB equation W literaturze dotyczącej porównania dopasowań równań do punktów pomiarowych przy wykorzystaniu programów SAS i STATISTICA [Zdrojewski 22] stwierdzono, że dla równań Halseya i Oswina uzyskiwano identyczne lub bardzo podobne wyniki dopasowań dla obu programów. I w porównaniach z wykorzystaniem programu EXCEL (tabela 3) widać podobnie, że nie ma wpływu to, czy stosujemy metodę Newtona czy metodę Gradientu. Nie ma również znaczenia dla metody Halseya to, czy wartości startowe założymy czy,1. Stałe i współczynniki dopasowania będą pokrywały się z wynikami z programu STATISTICA. Wartości startowe wynoszące 1 lub (co trudne do wytłumaczenia) równe,5, nie pozwalają w ogóle uzyskać rozwiązania. 398

Opisywanie izoterm sorpcji... W odniesieniu do równania Oswina, identycznych wyników dla różnych wartości startowych i dla różnych metod nie uzyskano w pełni. Jednak wartości startowe równe,1 pozwoliły uzyskać identyczne wyniki, jak te z wykorzystaniem programu STATISTICA - bez względu na to czy zastosowano metodę Newtona, czy metodę Gradientu, Analizę możliwość wykorzystania programu EXCEL do aproksymacji izoterm sorpcji równaniem Hendersona, przedstawiają tabela 3 i rysunek 3. Tabela 3. Wpływ wartości startowych i użytych metod na rezultaty aproksymacji Table 3. Influence of start points and used methods on the approximations results Program Metody Stałe w równaniach Startowe Obliczone Współczynniki dopasowania A B C A B C Suma R 2 SEM P Przykład 1 (cherries freeze) - Równanie GAB,1-1 13,1,896 117,7 2288 86,9 1,4 47,,5 3,75 1,267,598 2231 19,1 32,6 8,4,1 15,46,881 39,2 2712 84,4 11,3 26,5,5 3,51 1,268,617 22326 19,1 32,6 8,3 1 15,98,874 42,63 2636 84,8 11,2 29,6 STAT Q.-Newt.,1 13,1,896 117,7 2288 86,9 1,4 47, Przykład 2 (sunflower kernels) - Równanie GAB,1 1,759,981 145298 78,9 93,7 1,65 17,,5 1,756,982 29489 79, 93,7 1,65 16,9 1 1,758,982 16487 78,9 93,7 1,65 17,,1 2,71,949 29,84 14,4 92, 2,2 38,8,5 2,56,953 37,76 131,9 92,1 2,13 36,8 1 2,44,957 43,14 127,6 92,3 2,9 36, STAT Q.-Newt.,1 1,757,981 1,7E+6 78,9 93,3 1,65 16,9 Stałe w równaniach Program Metody Startowe Obliczone Współczynniki dopasowania A B C A B C Suma R 2 SEφ P Przykład 1 (cherries freeze) - Równanie HALSEYA Newt./Grad. -,1 1,915 -,5,876,63 96,7,549 14,6 EXCEL Newt./Grad.,5-1 Brak rozwiązania STAT. Q-Newt.,1 1,915 -,49,876,63 96,7,549 14,6 Przykład 1 - Równanie OSWINA,1-,5-1 13,48 -,167 1,219,6 96,9,533 14,5,1-1 13,48 -,167 1,219,6 96,9,533 14,5,5 13,41 -,143 1,219,6 96,9,533 14,5 1 1 13,33 -,116 1,219,6 96,9,533 14,6 STAT Q-Newton,1 13,48 -,167 1,219,6 96,9,533 14,5 EXCEL Newt./Grad Przykład 2 - Równanie OSWINA -,5-1 Brak rozwiązania,1-11 5,477 -,34 2,585,87 96,9,547 11,7 STAT Q-Newton,1 5,476 -,33 2,585,87 96,5,547 11,7 399

Zbigniew Zdrojewski, Stanisław Peroń Program Metody Stałe w równaniach Współczynniki dopasowania startowe obliczone A B C A B C Suma R 2 SEM P Przykład 1 (cherries freeze) - Równanie HENDERSONA Newton -,1-,5,475 -,583 2,6,96 95,3,675 18, EXCEL Gradient,539 -,563,26,11 95,9,724 17,1,1,523 -,56,55,15 95,8,78 16,7,5,568 -,858,51,15 95,8,78 16,9 STAT Q-Newt,1,5,796 14,9,9 95,3,655 ----- Przykład 2 (sunflower kernels) - Równanie HENDERSONA Newton -,1-,5,16,262-1,445,165 93,5,755 2,2 -,1,14,262-1,44,165 93,5,755 2,2 EXCEL Gradient,5,137,249-1,421,166 93,4,756 2,2 STAT Q-Newt,1,58 1,741 56,64,172 93,1,96 ----- Zawartość wody M [%] 8 7 6 5 4 3 2 1 STAT.(Q.Newton -,1) - EXCEL(New ton -,1 ) - przykład 1 -temp. 1 oc - Henderson Newton QuasiNewton. points 7,2,4,6,8 1 W ilgotność wzglę dna φ [-] Zawartość wody M [%] STAT.(Q.Newton -,1) - EXCEL(Newton -,1) - prz ykład 2 -temp. 25 oc - Henderson 18 16 14 12 1 8 6 4 2 Newton QuasiNewton ex p. points,2,4,6,8 1 W ilgotność wzglę dna φ [-] Rys. 3. Fig. 3. Błędy względne RE( ca lc) [%] STAT.(Q.Newt. -,1)-EXCEL(Newton,1) - przykł ad 1 - Henderson 2 1,5 1-1 -2-3 te m p. 1 oc te m p. 25 oc te m p. 4 oc W ilgotność wzglę dna φ [-] Błędy względn e RE( calc ) [%] STAT.(Q.Newt -,1)-EXCEL(Ne wton-,1) - prz ykład 2 - Henderson 15-5,2,4,6,8 1-2 5-4 5-6 5 temp. 1 oc temp. 25 oc temp. 4 oc temp. 55 oc W ilgotność wzglę dna φ [-] Przebieg izoterm sorpcji i błędów względnych dla równania Hendersona Different isotherm curves and comparative errors for Henderson equation W żadnym z obu analizowanych przykładów, nawet dla wartości startowych,1 i metody Newtona dla EXCELA, nie uzyskano zadowalających porównań uzyskanych stałych do równań i współczynnikach dopasowania. Mimo identycznych lub bardzo podobnych 4

Opisywanie izoterm sorpcji... współczynników determinacji R 2 uzyskuje się różne przebiegi krzywych obliczeniowych. Jedyny wydaje się być wniosek, że nie ma możliwości uzyskania w obu programach identycznych dopasowań równania Hendersona do punktów pomiarowych. Wnioski 1. W analizowanym zakresie, wbrew uprzedzeniom badaczy, program EXCEL może być wykorzystywany do aproksymacji izoterm sorpcji równaniami GAB, Halsey i Oswin stosując wartości startowe,1 oraz metodę Newton. 2. Metoda Gradient dla wszystkich równań dawała wartości stałych prawie identyczne lub różniące się znacznie, stąd powinna być stosowana w ograniczonym zakresie. 3. Dla równania Hendersona nie ma możliwości uzyskania identycznych współczynników, takich jak otrzymanych z wykorzystaniem programu STATISTICA i skutkuje to dwoma krzywymi na wykresie dla tych samych danych eksperymentalnych. Błędy porównawcze wynoszą do 6%. Bibliografia Yu L., Mazza G., Jayas D.S. 1999. Moisture Sorption Characteristics of Freeze-dried, Osmo-freezedried, and Osmo-air-dried Cherries and Blueberries. Transactions of the ASAE Vol. 42(1). pp.141-147. Mazza G., Yajas D.S. 1991. Equilibrium Moisture Characteristics of Sunflower Seeds. Hulls and Kernels, Transactions of the ASAE Vol. 34(2). pp. 534-538. Zdrojewski Z.. Peroń S. 22. Errors in sorption isotherms approximation with selected equations and application of different computational programs. Acta Agrophysica, 77. pp. 167-177. Zdrojewski Z., Peroń S., Gugała M. 24. Opisywanie izoterm sorpcji równaniem Hendersona wykorzystując standardowe i niestandardowe ustawienia programów SAS I STATISTICA. Acta Agrophysica, Vol.3(3). pp. 631-642. 41

Zbigniew Zdrojewski, Stanisław Peroń DESCRIBING OF SORPTION ISOTHERMS WITH SELECTED EQUATIONS USING THE EXCEL SPREADSHEET Abstract. The paper presents an analysis of possibilities to use the EXCEL spreadsheet to approximate empirical data with selected equations in the context of comparing these matches to those obtained using the STATISTICA application. Simulation results have proven that the Gradient method used in EXCEL does not give results comparable to the Newton method in EXCEL, or to STATIS- TICA application. Using of the Oswin, Halsey and GAB equations gives identical outcomes as regards constants in both applications for fixed procedures, and as a result of using the Henderson equation we obtain two different curves, received when using both applications. Key words: relative humidity, water content, approximation, equations, errors Adres do korespondencji: Zbigniew Zdrojewski; e-mail: zdrojewski@imr.ar.wroc.pl Instytut Inżynierii Rolniczej Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu ul. Chełmońskiego 37/41 51-63 Wrocław 42