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滴定数据处理结果分析

作者:互联网

简 介: 对于补充测量数据进行重新初步分析

关键词 滴定卡式水分

 

§01 充测量数据


一、数据文件

  在今天(2021-07-11)收到的数据包括两类数据:

1、不同水量测量结果

  在相同转速下,不同加水量时对应的滴定结果。

▲ 图1.1 实时数据的一个测量结果曲线

▲ 图1.1 实时数据的一个测量结果曲线

  通过上面的曲线来看,实际上上从Step2 才能够真正反映出滴定的结果。

2、不同转速测量数据

  测量不同转速下的相同加水量的数据。

测量数据:
转速分类:400,500,600,700
测量数量:每种转速三次测量结果,总共12个测量结果

  下图给出了记录数据文件的不同滴定数据。他们的记录长度不同。其中长度为90为记录4秒钟的正式测量数据。

▲ 图1.2.1 带有滴定标签的定输出640

▲ 图1.2.1 带有滴定标签的定输出640

  下面是将滴定的前六次的记录回执上的波形。可以看到第一滴记录的电流还是处在稳定变化阶段。所以在后面处理的时候,将此次的记录值1去掉。

▲ 图1.2.2 正式滴定的前6滴数据

▲ 图1.2.2 正式滴定的前6滴数据

2、处理不同转速数据

1、初步处理结果

  下面表格辈出了不同转速下的面积计算值。

【表1-2 不同转速下的积分曲线面积】

速度面积1面积2面积3
400390.51345.21325.54
400375.00461.94405.61
400396.84386.49400.34
500344.63324.84369.51
500496.50352.72341.39
500350.01374.24383.38
600466.78373.35383.60
600471.17347.13411.94
600433.79396.36514.42
700441.78421.49439.67
700475.31444.63427.96
700368.78424.76450.33

2、不同滴定曲线结果

【表1-3 不同转速下不同滴对应的统计量】

统计量面积1面积2面积3
均值417.59387.76404.47
方差2579.001696.342364.04

三、处理不同加水量滴定

1、初步处理结果

加水体积滴定2面积V*S
10.00471.394713.88
10.00477.554775.52
10.00335.273352.73
12.00300.603607.14
12.00157.841894.09
12.00201.172413.99
15.00184.812772.09
15.00140.492107.39
15.00144.272164.12
18.00102.411843.36
18.00114.192055.43
18.00116.092089.54
1.008545.888545.88
1.003836.753836.75
20.0082.491649.75
20.0061.151223.02
20.0092.291845.86
25.0050.581264.60
25.0044.891122.30
25.0042.331058.29
2.002690.425380.83
2.002745.815491.61
2.002484.314968.63
5.00972.084860.41
5.001100.375501.84
5.00933.544667.68

2、处理结果分析

  为什么会发生突变呢?

  下面对比一下这些滴定曲线之间的差异。可以看到在5,10uL中的滴定曲线明显大于15,18的滴定曲线。这说明其中在实验过程中可能存在电机更换、滴定液更换、增加滴定体积的差异。

  这需要对于实验过程进一步的确认。

▲ 图1.4.1 15uL水滴定曲线

▲ 图1.4.1 15uL水滴定曲线

▲ 图1.4.3 18uL水滴定曲线

▲ 图1.4.3 18uL水滴定曲线

▲ 图1.4.2 10uL水滴定曲线

▲ 图1.4.2 10uL水滴定曲线

▲ 图1.4.4 5uL水滴定曲线

▲ 图1.4.4 5uL水滴定曲线

3、处理程序

#!/usr/local/bin/python
# -*- coding: gbk -*-
#============================================================
# PRODATA2.PY                  -- by Dr. ZhuoQing 2021-07-11
#
# Note:
#============================================================

from headm import *

datadir = tspstring2text('datadir1')
#printf(datadir)

filedir = os.listdir(datadir)
#printf(filedir)

datafile = [s for s in filedir if s.find('实时数据') >= 0]
#printf(datafile)

#printf(len(datafile))

#------------------------------------------------------------
def dataarea123(filename):

    area = []

    fnn = os.path.basename(filename)
    volid = fnn.find('ul')
    volumn = 0
    if volid > 0:
        volumn = float(fnn[:volid])

#    if volumn != 15: return 0, [0,0,0]

    with open(filename, 'r', encoding='gbk') as f:
        lines = f.readlines()

        for id,s in enumerate(lines):
            sdata = [float(ss) for ss in s.split() if len(ss) > 0 ]
            if id >= 8: break

            datalen = len(sdata)

            if datalen >= 50 and datalen < 100:
                step = round(sdata[0])

                if step in [2,3,4]:
                    area.append(sum(sdata))

#            if datalen >= 85 and datalen < 95:
#                plt.plot(sdata[1:], label='Step:%d'%round(sdata[0]))

#        plt.xlabel("Samples")
#        plt.ylabel("Values")
#        plt.title(os.path.basename(filename))
#        plt.grid(True)
#        plt.legend(loc='upper right')
#        plt.tight_layout()
#        plt.show()

    return volumn, area

#------------------------------------------------------------
voldim = []
a1dim = []
#a2dim = []
ratio = []

for f in datafile:
    fn = os.path.join(datadir, f)
    v,a = dataarea123(fn)

    if len(a) >= 1:
        voldim.append(v)
        a1dim.append(a[0])

        r = a[0] * v
        ratio.append(r)

#        a2dim.append(a[1])

#    break

#printf(voldim)
#printf(a1dim)
#printf(ratio)

for v,a,r in zip(voldim, a1dim, ratio):
    printf("%5.2f %5.2f %5.2f"%(v, a, r))

#------------------------------------------------------------
#        END OF FILE : PRODATA2.PY
#============================================================

 

析结果 ※


  过对于补充分析的数据进行处理,可以看到:

  但是,在整个的实验过程中,可以看到数据明显分为两大类。具体的原因需要通过下午的讨论来进行分析。


● 相关图表链接:

标签:1.4,plt,滴定,结果,曲线,printf,数据处理,转速
来源: https://blog.csdn.net/zhuoqingjoking97298/article/details/118652059