аппроксимация капилярок

Последнее сообщение
Guzel 249 15
Июн 09

делюсь опытом

нужно было определить эмпирические формулы для Saturation-Height Functions при наличии керновых даннных

простой формулой не обойдешься, а эксель известен своим неумением делать любую регрессию, кроме линейной

на просторах инета найдена программа DataFit http://www.oakdaleengr.com/download.htm, которую всем советую. месяц можно пользоваться бесплатно.
делает регрессию для сложных функций, в том числе и произвольно заданных. там сказано, что определяет до 20и параметров

но мы обошлись тремя. методом научного тыка найдена эмперическая формула, дающая хорошую аппроксимацию. во-первых, по форме; во-вторых, удовлетворяет условиям: Sw = 1 @Pc = 0, Sw --> const(Swi) @ Pc --> бесконечность

получилось вот эдак: Sw = ((1-b )/ln(Pc*a+c)+b )/((1-b )/ln( с ) +b ), параметры a, b, c для заданного набора экспериментальных данных с помощью регрессии получаются легко и просто

VIT 1124 15
Июн 09 #1

Я нашел что зависимости J(Sw)=k*(Sw-Swirr)^n+a или J=a+k*Sw^n
работают тоже неплохо, просто последнюю точку Sw=1 надо обнулять.

Для любой регрессии всегда использую просто Excel + Goal seek по параметрам модельного уравнения, минизируешь ошибку между модельными значениями и точками которые хочешь заматчить.

Плюсы:
- outliers легко исключить и, наоборот, если надо, добавить dummy points
- очень часто бывает, особенно для степенных или экспоненциальных графиков что минимум квадратичного или абс отклонения не дают желаемую картинку, поэтому можно выбрать любую другую метрику для ошибки, например логарифм.

Myp3uJIKA 237 15
Июн 09 #2

а что, STATISTICA уже не в моде?

volvlad 2255 15
Июн 09 #3

Myp3uJIKA пишет:

а что, STATISTICA уже не в моде?

Почему же очень даже в моде. Но не у всех закуплен этот инструмент. А Эксель есть на любом компьютере...

Guzel 249 15
Июн 09 #4

VIT пишет:

Для любой регрессии всегда использую просто Excel + Goal seek по параметрам модельного уравнения, минизируешь ошибку между модельными значениями и точками которые хочешь заматчить.

я пробовала, у меня это плоховато что-то работало(

volvlad 2255 15
Июн 09 #6

Гоша пишет:

Ну если не куплен, воспользуйтесь R.
Он свободен, но как всякое свободное ПО требует времени на изучение.

Гоша, ты бы хотя бы ссылочку скинул... Не сразу понял, смысл фразы "воспользуйтесь R" )))

Собственно, здесь инфа про этот R

VIT 1124 15
Июн 09 #7

Guzel пишет:

я пробовала, у меня это плоховато что-то работало(


Ну в смысле не Goal seek, а Solver который может минимум-максимум искать. У меня проблем не было, надо начальное решение более менее аккуратно задавать чтобы не было расхождений.

Guzel 249 15
Июн 09 #8

VIT пишет:

Я нашел что зависимости J(Sw)=k*(Sw-Swirr)^n+a или J=a+k*Sw^n
работают тоже неплохо, просто последнюю точку Sw=1 надо обнулять.

вообще да, степенная функция для Jf рулит, для обнуления в точке Sw=1 можно использовать a = -k*Sw^m (m - любая положительная степерь больше 1, в зависимости от того, как резко или плавно ты хочешь приблизить значения к 0)

только в этом случае проблема выразить обратно Sw(J) (что необходимо для моделирования в петреле).

Irina 66 15
Июл 09 #9

Guzel пишет:

делюсь опытом
на просторах инета найдена программа DataFit http://www.oakdaleengr.com/download.htm, которую всем советую. месяц можно пользоваться бесплатно.
делает регрессию для сложных функций, в том числе и произвольно заданных. там сказано, что определяет до 20и параметров


Большое спасибо. Просто и удобно. С 19 параметрами справилась. Я очень довольна smile.gif

Guzel 249 15
Июл 09 #10

Irina пишет:

Большое спасибо. Просто и удобно. С 19 параметрами справилась. Я очень довольна smile.gif

а зачем столько понадобилось, если не секрет?)

Irina 66 15
Июл 09 #11

Guzel пишет:

а зачем столько понадобилось, если не секрет?)

Хотела в функции для давления насыщения все константы пересчитать. Их 19 оказалось. ну а раз не ручками все надо делать, а прога считает, так почему бы не попробовать? Хвост с большим газосодержанием очень здорово собрался в кучку. Для низкого газосодержания, естественно, так и осталось облако в штанах, но хвост очень порадовал.

Go to top