О СТОХАСТИЧЕСКОЙ ОЦЕНКЕ РЕЗУЛЬТАТОВ ВОЛНОВОГО ПРОСВЕЧИВАНИЯ ТВЕРДЫХ МАТЕРИАЛОВ ПРИ МАЛОМ КОЛИЧЕСТВЕ ИЗМЕРЕНИЙ

В технике и горном деле широкое применение нашли методы волнового просвечивания, основанные на использовании параметров отраженных и проходящих волн, полученных путем воздействия на твердые материалы и породы из различных источников. В последние годы широко распространилась простая методика робастного проектирования производственных процессов, в которой использованы понятия «сигнал» и «шум», а десятая часть величины логарифма обратного значения квадрата дисперсии соответствует отношению сигнала к шуму. В статье использована методика оценки доверительных пределов для дисперсии при робастном проектировании по критерию хи-квадрат при малой выборке, описанная К. А. Браунли под редакцией академика А. Н. Колмогорова, что существенно повышает надежность стохастических оценок.

Для примера количественной оценки надежности определения аномальных зон в шахтных условиях применена выкопировка из графиков формирования регулярных компонент поля упругих колебаний при сейсмическом просвечивании параллельно слоистости соляных пород нижней промышленной пачки III калийного горизонта Старобинского месторождения. Предлагаемая методика может использоваться при стохастической оценке результатов измерений любых процессов, где необходимо оценить надежность выделения сигнала на фоне шума. При этом удобно пользоваться простой условной шкалой, построенной на базе времени и величины уровня шума, принимаемых за единицу. Приведенные номограмма и графические зависимости позволяют быстро оценить вероятность реализации отношения сигнала к шуму и возможности ее повышения. При этом получаемые оценки мало зависят от формы распределения вероятных значений используемой величины.

1. Андрейко, С. С. Газодинамические явления в калийных рудниках / С. С. Андрейко, П. А. Калугин, В. Я. Щерба. – Минск : Вышэйш. шк., 2000. – 335 с.

2. Taguchi, G. System of Experimental Design: Engineering Methods to Optimize Quality and Minimize Costs / G. Taguchi. – New York, UNIPUB / Kraus International Publications, White Plains, 1987. – Vols. 1, 2.

3. Taguchi, G. Taguchi Methods Case Studies from the U.S. and Europe / G. Taguchi, Wu. – Tokyo, Japan: Japanese Standards Association, 1989. – Vol. 6. – 368 p.

4. Осипов, С. Н. О некоторых особенностях использования коэффициента вариации при статистической обработке экспериментальных данных / С. Н. Осипов // Вестник БНТУ. – 2005. – № 4. – С. 10–13.

5. Бажин, Н. П. Статистическая обработка результатов испытаний физикомеханических свойств кембрийских глин / Н. П. Бажин, В. А. Петров // Горное давление, сдвижение горных пород и методика маркшейдерских работ: cб. ВНИМИ. – Л., 1966. – Вып. 60. – С. 13–21.

6. Способ определения минимального количества испытаний преимущественно строительных материалов и изделий : eвразийский пат. № 014390: E04G 23/00, G01N 3/32 / С. Н. Осипов, В. М. Пилипенко; дата публ. : 29.10.2010.

7. Браунли, К. А. Статистические исследования в производстве / К. А. Браунли; под ред. А. Н. Колмогорова. – М. : Изд-во иностр. лит., 1949. – 228 с.

8. Осипов, С. Н. Об оценке надежности результатов испытаний физических свойств строительных материалов / С. Н. Осипов // Наука и техника. – 2014. – № 5 – С. 8–24.

9. Породы горные. Методы определения предела прочности при одноосном сжатии: ГОСТ 21153.2–84. – М. : Госкомитет СССР по стандартам, 1984. – 16 с.

10. Серенков, П. С. Концепция робастного проектирования процессов в рамках системы менеджмента качества / П. С. Серенков, В. М. Романчик, Э. М. Короневич // Стандартизация и сертификация. Новости. – 2004. – № 2. – С. 64–67.

11. Губарев, В. В. Алгоритмы статистических измерений / В. В. Губарев. – М. : Энергоатомиздат, 1985. – 272 с.

12. Новицкий, П. В. Оценка погрешностей результатов измерений / П. В. Новицкий, И. А. Зорграф. – Л. : Энергоатомиздат, 1985. – 248 с.