污水处理技术篇：炼油污水深度处理技术-第2页-北极星环保网

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2 结果与分析

2.1 回归方程与数据分析

一共进行30 组实验，每次实验都按照设计方案进行，然后测定ρ(COD)，最后计算得到COD 去除率，实验设计方案和结果见表2。

实验序号如1、4、15、22、25 和26 的实验因素的条件是相同的，主要是为了验证实验Pure error(纯误差)。利用Design Expert 软件对表2 的实验数据进行多元回归拟合，最后得到臭氧通量、催化剂投加量、初始pH 和反应时间与炼油废水COD 去除率之间的二次多项式回归方程:

使用方差分析(ANOVA)来检查二次多项式模型对实验结果进行模拟的充分性和显著性，方差分析结果见表3。

表3 为方差分析结果。模型方程统计显著性是由F 值确定，F 值越大，则表明方程的显著性越强〔19〕。P 值小于0.0500，表明模型因素项具有显著性，P 值大于0.1000，认为模型因素项是非显著性的。由表3 可知，二次多项式模型的F 为11.54，远大于1，P < 0.0001，说明模型具有较好的回归效果和较强的显著性。ρ(O3)、ρ(催化剂)、初始pH 和反应时间的F 值分别为0.066、20.18、20.15 和55.51，因此各因素对处理效果影响的显著性顺序为反应时间>催化剂投加量>初始pH >臭氧通量。

相关系数R2 和Radj2是检验模型可信度和准确性的重要指标，R2 和Radj2越靠近1，表明模型越能有效反映实验的数据，R2和Radj2越靠近0，表明模型越不能有效反映实验的数据。该回归方程的相关系数(R2)为0.9537，调整相关系数(Radj2)为0.9150，说明该回归方程能较好地模拟真实的曲面。

图2 ～图4 为残差图，残差是Design Expert 软件预测值与实际值之间的误差。内学生化残差用来表征标准偏差偏离实际、预测响应值的程度，在图形上表现为数据点是否呈现线性分布。外学生化残差是用于考虑各个响应值数据相对于拟合的回归方程是否为异常点，大部分学生化残差分布在± 3.5 范围之内。由图2 可见，实验数据点呈现了线性分布，而且表明了回归模型拟合得较好，该直线上的数据点不存在任何问题，进一步证实了预测值与实际值较接近。由图3、图4 可见，数据点随机分布，没有任何趋势，由于实验操作中的误差原因，图4 中的第3 个数据点超出范围，在后续的数据处理中将其舍去。

图5 为废水COD 去除率的实测值与预测值关系图。由图可见，实验数据点基本分布在直线上，深度处理后炼油废水COD 去除率的实际值和预测值的皮尔逊相关系数(pearson correlation coefficient)为0.981，说明模型预测值与实测值之间存在良好的线性关系，模型具有较高的准确度。

原标题：炼油污水深度处理技术

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