proyecto final-medición de gases-puluchi

NALISIS DE DATOS DE POTENCIA Y TORQUE 4000 RPM

- COLOCACION DE DATOSDesignacion a= extra b= super c= 50% extra - 50% super d= 25% extra- 75% super e=25%super -75% extra

El análisis de datos se realizó en el programa MINITAB, los datos alimentados en el programa debe ingresarse de manera Manual para respetar el orden estándar.

El nivel de confianza para las pruebas de potencia vs concentraciones es de 95 %.

- ANALISIS DE VARIANZA ANOVA POTENCIA [4000 RPM]

En este análisis se utiliza un valor P y un valor α=0.05 para concluir si se rechaza la hipótesis nula es cuando P<0,05 y se determina que hay diferencia significativas en la potencia con las concentraciones y se acepta la hipótesis nula si P>0,05.

ANOVA unidireccional: potencia vs. Concentraciones

Fuente GL SC MC F Pconcentraciones 4 1524,196 381,049 4855,67 0,000Error 45 3,531 0,078Total 49 1527,728

S = 0,2801 R-cuad. = 99,77% R-cuad. (ajustado) = 99,75%

En nuestro caso tenemos un p=0,000 por lo tanto la hipótesis si es la correcta y existe diferencia significativa entre las concentraciones con respecto a la potencia.

ANALISIS METODO TUKEY DE POTENCIA [4000RPM]

Intervalos de confianza simultáneos de Tukey del 95%Todas las comparaciones de dos a dos entre los niveles de concentraciones

Nivel de confianza individual = 99,33%

concentraciones = a restado de:

concentraciones Inferior Centro Superiorb -1,683 -1,327 -0,971c -0,674 -0,318 0,038d 10,296 10,653 11,009e 10,364 10,720 11,076

concentraciones --------+---------+---------+---------+-b *)c (*d *)e *) --------+---------+---------+---------+- -7,0 0,0 7,0 14,0

En esta parte podemos determinar que la concentración c no tiene una diferencia significativa con el resto, en cambio [b,d,e] si presentan variabilidad de la potencia con respecto a las concentraciones.

concentraciones = b restado de:

concentraciones Inferior Centro Superiorc 0,653 1,009 1,365d 11,624 11,980 12,336e 11,691 12,047 12,403

concentraciones --------+---------+---------+---------+-c *)d *)e *) --------+---------+---------+---------+- -7,0 0,0 7,0 14,0

concentraciones = c restado de:

concentraciones Inferior Centro Superiord 10,614 10,971 11,327e 10,682 11,038 11,394

concentraciones --------+---------+---------+---------+-d (*e (* --------+---------+---------+---------+- -7,0 0,0 7,0 14,0

concentraciones = d restado de:

concentraciones Inferior Centro Superiore -0,289 0,067 0,423

concentraciones --------+---------+---------+---------+-e *) --------+---------+---------+---------+- -7,0 0,0 7,0 14,0

Las concentraciones [d - e] entre las 2 no presentan mayor diferencia significativa en cuanto a la potencia, pero si la presentan en cuanto al resto de concentraciones.

En el análisis tukey observamos que sin super [b] hay una diferencia significativa en las concentraciones súper, 25% extra - 75% súper, 25 % súper - 75% extra y 50% de los 2 combustibles.

En cambio al comparar entre la potencia de [d-e] no hay una variabilidad significativa entre las 2 de la potencia, pero si existe diferencia si la comparamos con otras como el caso de [a,b,c].

- ANALISIS DE VARIANZA ANOVA TORQUE [4000 RPM]

En este análisis se utiliza un valor P y un valor α=0.05 para concluir si se rechaza o aprueba la hipótesis. Si α > P se acepta la hipótesis nula.

En nuestro caso tenemos un p=0,000 por lo tanto se rechaza la hipótesis nula,por lo que si existe una diferencia significativa entre las concentraciones con respecto a la potencia.

ANOVA unidireccional: torque vs. concentraciones

Fuente GL SC MC F Pconcentraciones 4 8992,653 2248,163 4259,38 0,000Error 45 23,752 0,528

Total 49 9016,405

S = 0,7265 R-cuad. = 99,74% R-cuad.(ajustado) = 99,71%

ANALISIS METODO TUKEY DE TORQUE [4000 RPM]

ICs de 95% individuales para la media basados en Desv.Est. agrupadaNivel N Media Desv.Est. --+---------+---------+---------+-------a 10 34,214 0,823 (*b 10 30,519 0,551 *)c 10 33,258 0,745 (*d 10 59,759 0,639 (*e 10 60,092 0,834 *) --+---------+---------+---------+------- 32,0 40,0 48,0 56,0

Desv.Est. agrupada = 0,727




concentraciones Inferior Centro Superiorb -4,619 -3,695 -2,772c -1,880 -0,956 -0,032d 24,621 25,545 26,468e 24,954 25,878 26,801

concentraciones ---------+---------+---------+---------+b (*c *)d (*)e *) ---------+---------+---------+---------+ -16 0 16 32

En cuanto al torque en todas estas concentraciones observamos que si hay una diferencia significativa es decir hay variabilidad.


concentraciones Inferior Centro Superiorc 1,816 2,739 3,663d 28,317 29,240 30,164e 28,650 29,573 30,497

concentraciones ---------+---------+---------+---------+c (*d *)e *) ---------+---------+---------+---------+ -16 0 16 32



concentraciones ---------+---------+---------+---------+d (*e (*

---------+---------+---------+---------+ -16 0 16 32



concentraciones ---------+---------+---------+---------+e *) ---------+---------+---------+---------+ -16 0 16 32

En el análisis final de tukey observamos que hay un diferencia significativa entre todas las concentraciones de combustibles, a diferencia en la concentración [d - e] la cual no hay variabilidad en el torque.

De manera similar se comportan las concentraciones en cuanto al torque y la potencia existen diferencia significativas en las mismas concentraciones pero en cuanto a [d - e] son iguales entre las 2 pero si las comparan con otras también muestra diferencia.

ANALISIS GRAFICO DE DATOS POTENCIA Y TORQUE [4000 RPM]

Esta grafica nos determina porque si se aprueba esta hipótesis entre potencia y concentraciones a 4000 rpm.

Grafica de probabilidad normal.

La grafica presente nos ayuda a determinar una prueba de normalidad de errores, se conoce como Anderson – Darling, para verificar si este supuesto está correcto, como podemos ver los datos tomados se ajustan a una línea recta por lo que podemos afirmar que el error es normal y se sigue una distribución normal.

Los datos de torque tomados en el motor a 4000 rpm siguen una linea recta por lo que podemos afirmar que el error es normal y se sigue una distribución normal.

TORQUE POTENCIA

Grafica de independencia de errores

Esta grafica compara los residuales con respecto al tiempo, aquí se revise que no se presente patrones en la distribucion de los datos.

Como podemos ver los datos se encuentran distribuidos aleatoriamente y no siguen un patron definido, es decir los errores son independientes entre si.

Como podemos ver los datos se encuentran distribuidos aleatoriamente y no siguen un patron definido, es decir los errores son independientes entre si.

TORQUE POTENCIA

Grafica igualdad de varianzas

Esta prueba nos ayuda a definir lo antes mencionado en la cual debemos revisar que los puntos de datos toados de potencia esten dispersos alrededor del cero, en nuestar prueba a 4000 rpm observamos que los datos de potencia estan alrededor del cero por lo que la varianzasson iguales.

Los puntos de datos de torque esten dispersos alrededor del cero, en nuestar prueba a 4000 rpm observamos que los datos de torque estan alrededor del cero por lo que la varianzas son iguales.

TORQUE POTENCIA

DIAGRAMAS DE CAJAS POTENCIA- TORQUE [4000 RPM]

En la grafica podemos ver que no existe mucha diferencia de la potencia con respecto alas concentraciones de [a,b,c] es decir extra, super y mezcla de los dos un 50%, la diferencia es minima en su media y variabilidad.

En cambio en las mezclas de 25% y 75% de los dos combustibles encontramos tambien una diferencia minima casi nula, teniendo la misma media entre las dos.

A 4000 rpm con una carga de 50 en el motor concluimos que en mezclas equilibradas la potencia es relativamente baja, pero si mezclamos los combustibles en distintas proporciones donde predomina uno con respecto al otro en el caso de [d,e] la potencia sube casi 10 Kw con respecto a [a,b,c].

Esta hipotesis se muestra de manera silmilar a la de potencia por lo que al comparar en la grafica podemos ver que no existe mucha diferencia de torque con respecto a las concentraciones de [a,b,c] es decir extra, super y mezcla de los dos un 50%, la diferencia es minima en su media y variabilidad.

En cambio en las mezclas de 25% y 75% de los dos combustibles encontramos tambien una diferencia minima casi nula, teniendo la misma media entre las dos.

El torque a 4000 rpm con una carga de 50, el motor reacciona con menor torque en mezclas equilibradas caso de [a,b,c], pero si mezclamos los combustibles en distintas proporciones donde predomina uno con respecto al otro en el caso de [d,e] el torque sube casi 25 N*m con respecto a [a,b,c].

ANALISIS DE DATOS DE CONSUMO 4000 RPM

- ANALISIS DE VARIANZA ANOVA CONSUMO [4000 RPM]

ANOVA unidireccional: consumo vs. concentraciones



Podemos ver que el valor de p= 0,00 por lo que se rechaza hipótesis nulas asociadas a cada factor y se determina que las concentraciones si influyen en el consumo de combustible en un vehículo.

ANALISIS METODO TUKEY DE CONSUMO [4000 RPM]

ICs de 95% individuales para la media basados en Desv.Est. agrupadaNivel N Media Desv.Est. ---+---------+---------+---------+------a 10 108,922 0,781 *b 10 85,823 0,134 *)c 10 114,886 0,429 (*d 10 109,400 0,161 (*e 10 103,893 0,247 * ---+---------+---------+---------+------ 88,0 96,0 104,0 112,0





concentraciones Inferior Centro Superiorb -23,638 -23,099 -22,560c 5,424 5,963 6,502d -0,061 0,478 1,017e -5,568 -5,029 -4,490

concentraciones +---------+---------+---------+---------b (*c *d *)e (* +---------+---------+---------+--------- -30 -15 0 15


concentraciones Inferior Centro Superiorc 28,523 29,062 29,601d 23,038 23,577 24,116

e 17,531 18,070 18,609

concentraciones +---------+---------+---------+---------c *)d (*e * +---------+---------+---------+--------- -30 -15 0 15


concentraciones Inferior Centro Superiord -6,024 -5,485 -4,947e -11,531 -10,992 -10,453

concentraciones +---------+---------+---------+---------d *)e (* +---------+---------+---------+--------- -30 -15 0 15


concentraciones Inferior Centro Superiore -6,046 -5,507 -4,968

concentraciones +---------+---------+---------+---------e *) +---------+---------+---------+--------- -30 -15 0 15

En cuanto al consumo vemos que no hay diferencia significativa en la concentración [d] mezcla de 25% extra y 75% súper, mientras que las otras concentraciones si hay diferencia, por eso se rechazó la hipótesis nula.

- ANALISIS GRAFICO DE DATOS CONSUMO [4000 RPM]

En la gráfica encontramos que en la figura de igualdad de varianzas y la gráfica de independencia de errores los datos de consumo están repartidos alrededor del cero por lo que las varianzas son iguales y no presenta un patrón definido, en la gráfica de probabilidad normal tenemos un error pues la gráfica no siguen una linea recta por lo que podemos afirmar que no sigue una distribución normal, al igual que la gráfica del histograma no tiene una forma de campana normal.

DIAGRAMAS DE CAJAS CONSUMO [4000 RPM]

En este diagrama encontramos que el máximo consumo se produce con una mezcla de 50% de los 2 combustibles [c] y el mínimo consumo se da con solo súper [b], observamos que hay un desfase en el resultado de solo súper pues nos da valores bajos de consumo alrededor de 86 ml/min, con un tiempo de inyección de 6,78 ms, porque en el resto de concentraciones tenemos unas medias entre 105 y 115 ml/min.

Las medias entre [a,c,d,e] no varían entre ellas pero solo la súper nos reduce el consumo caso de [b], cumpliendo uno de los parámetros de un motor mayor potencia, máximo torque y minimo consumo.

Súper [b] consume menos combustible en el motor pero de igual manera su costo es elevado.

ANALISIS GENERAL DE POTENCIA Y TORQUE A 4000 RPM

POTENCIA TORQUE CONSUMO- La potencia sube con

mezclas donde predomina un combustible con respecto a otro [d,e].

- Se mantiene la potencia igual con mezclas equilibradas o puras como son [a,b,c].

- El torque al igual que la potencia sube con mezclas donde predomina un combustible con respecto a otro casos [d,e].

- Se mantiene el torque con igual con mezclas equilibradas o puras como son [a,b,c].

-

- El mínimo consumo es solo con súper [b].

- Las otras concentraciones consumen demasiado un valor 105- 115 ml/min.

CONCLUSIONES DE POTENCIA TORQUE Y CONSUMO

- Los resultados presentes demuestran que la potencia no es la máxima que da el motor ya que no se le dio la carga suficiente para obtenerla, lo que podemos determinar es que la potencia y el torque tiene similar comportamiento con mezclas de diferente concentración cuando hay predominio de un combustible con respecto al otro caso [d,e], tiende a subir el par y la potencia.

- Cuando el motor funciona bajo un solo combustible o mezcla igual de los 2 como el caso de [a,b,c], la potencia y torque es baja.

- El consumo mínimo se presenta con súper por lo que el costo va ser un poco elevado del motor, pero con la presencia de otro combustible en el motor así sea en bajo porcentaje el consumo se va elevar.

EMISIONES PRESENTES

Para el analisis de emisiones consideramos solo los dos factores mas importantes dentro de la contaminacion ambiental el monoxido de carbono [CO] y los hidrocarburos [HC], debido a que los otros factores no varian en nuestro motor.

A continuacion mostramos los valores de lambda, O2 y CO2 a 800, 2000 y 4000 rpm, para determinar que estos valores se mantienen casi constantes a diferentes concentraciones de mezcla ya mencionadas anteriormente.

800 rpm 2000 rpm 4000 rpm Factor1,019 - 1,023 1,008 - 1,01 0,99- 1,002 Lambda1,50 - 1,60 0,8 - 0,9 0,53 - 0,61 O214,2 - 14,7 14 - 15,3 14,7 - 15,3 Co2

En la tabla podemos ver que la mezcla se mantiene estequiometrica con un lambda proximo a 1 en todas las concentraciones a distintas rpm, vemos de igual manera que se tiene valores iguales en

O2 y de igual manera el CO2, por lo que definimos que a ralenti el O2 esta alto lo que determina que no hay una buena combustion, y el CO2 esta en un valor aceptable pues si es un valor alto.

EMISIONES 800 RPM

- ANALISIS DE VARIANZA ANOVA EMISIONES CO [800 RPM]

ANOVA unidireccional: CO vs. Concentraciones



El análisis de emisión de CO con respecto a las concentraciones se rechaza la hipótesis nula debido a p<0,05 , por lo que si existe una diferencia entre los datos tomados.

ICs de 95% individuales para la media basados en Desv.Est. agrupadaNivel N Media Desv.Est. ---------+---------+---------+---------+a 2 0,74500 0,03536 (--*--)b 2 0,59000 0,01414 (--*--)c 2 0,41500 0,00707 (---*--)d 2 0,75000 0,00000 (---*--)e 2 0,78000 0,02828 (--*--) ---------+---------+---------+---------+ 0,48 0,60 0,72 0,84


ANALISIS METODO TUKEY DE EMISIONES CO [800 RPM]




concentraciones Inferior Centro Superiorb -0,24099 -0,15500 -0,06901c -0,41599 -0,33000 -0,24401d -0,08099 0,00500 0,09099e -0,05099 0,03500 0,12099

concentraciones --------+---------+---------+---------+-b (---*--)c (---*--)d (--*---)e (--*---) --------+---------+---------+---------+- -0,25 0,00 0,25 0,50


concentraciones Inferior Centro Superiorc -0,26099 -0,17500 -0,08901d 0,07401 0,16000 0,24599e 0,10401 0,19000 0,27599

concentraciones --------+---------+---------+---------+-

c (--*--)d (--*---)e (---*--) --------+---------+---------+---------+- -0,25 0,00 0,25 0,50



concentraciones --------+---------+---------+---------+-d (--*---)e (---*--) --------+---------+---------+---------+- -0,25 0,00 0,25 0,50



concentraciones --------+---------+---------+---------+-e (--*---) --------+---------+---------+---------+- -0,25 0,00 0,25 0,50

Sin la gasolina extra [a], se producen diferentes emisiones de CO en las concentraciones [b,c] es decir super y 50% de los 2 combustibles a regimen ralenti.

La variabilidad del CO se presenta repetitivamente en las concentraciones [c,d] es decir 50% de los dos combustibles y cuando existe mas super en la mezcla, mientras que al final en [e] cuando hay mas extra en la mezcla no hay diferencia comparada al resto.

- ANALISIS GRAFICO DE DATOS DE EMISIONES DE CO [800 RPM]

Podemos ver en la grafica que los datos no tiene un patron definido ya que en la de probabilidad normal siguen una linea recta y en el histograma tiene una distribucion casi normal en forma de campana.en conclusiom los datos estan repartidos aleatoriamente y las distintas graficas demustran la veracidad de los datos tomados.

DIAGRAMAS DE CAJAS EMISIONES DE CO [800 RPM]

A regimen de ralenti 800 rpm, observamos que el menor numero de emisiones de CO [0,4] se produce con una concentracion [c] es decir 50% de los dos combustibles, mientras que la concentracion que mayor emision nos produce es la [e] que contiene mas extra [75%] en su mezcla, pero si pasaria un control de emisiones ya que estaria dentro del rango.

Encontramos un desbalance en las emisiones debido a que cuando la concentracion es super [b] en su totalidad bajan las emisiones de CO con respecto a la extra pura [a] y todavia bajan mas si tenemos un 50-50 de los dos combustibles [c], pero cuando existe una mezcla de 75% de super es decir [d] las emisiones de CO suben a casi el valor de la concentracion [e], llegando a la conclusion que cuando hay mayor cantidad de un combustible sobre el otro las emisiones se disparan y cuando hay un equilibrio de los 2 bajan notablemente.

- ANALISIS DE VARIANZA ANOVA EMISIONES HC [800 RPM]

ANOVA unidireccional: HC vs. concentraciones

Fuente GL SC MC F Pconcentraciones 4 134239 33560 18,88 0,003Error 5 8887 1777Total 9 143126


ANALISIS METODO TUKEY DE EMISIONES HC [800 RPM]

ICs de 95% individuales para la media basados en Desv.Est. agrupadaNivel N Media Desv.Est. -------+---------+---------+---------+--a 2 774,50 23,33 (------*-----)

b 2 477,50 55,86 (------*-----)c 2 615,00 72,12 (-----*------)d 2 794,00 1,41 (-----*------)e 2 633,00 4,24 (------*-----) -------+---------+---------+---------+-- 480 600 720 840



Fuente GL SC MC F Pconcentraciones 4 134239 33560 18,88 0,003Error 5 8887 1777Total 9 143126


El análisis de emisión de HC con respecto a las concentraciones se rechaza la hipótesis nula debido a p<0,05, por lo que sí existe una diferencia entre los datos tomados.

ICs de 95% individuales para la media basados en Desv.Est. agrupadaNivel N Media Desv.Est. -------+---------+---------+---------+--a 2 774,50 23,33 (------*-----)b 2 477,50 55,86 (------*-----)c 2 615,00 72,12 (-----*------)d 2 794,00 1,41 (-----*------)e 2 633,00 4,24 (------*-----) -------+---------+---------+---------+-- 480 600 720 840





concentraciones Inferior Centro Superiorb -466,03 -297,00 -127,97c -328,53 -159,50 9,53d -149,53 19,50 188,53e -310,53 -141,50 27,53

concentraciones ---------+---------+---------+---------+b (------*------)c (------*-----)d (------*------)e (-----*------) ---------+---------+---------+---------+ -250 0 250 500


concentraciones Inferior Centro Superiorc -31,53 137,50 306,53d 147,47 316,50 485,53e -13,53 155,50 324,53

concentraciones ---------+---------+---------+---------+c (------*-----)

d (------*-----)e (------*------) ---------+---------+---------+---------+ -250 0 250 500


concentraciones Inferior Centro Superiord 9,97 179,00 348,03e -151,03 18,00 187,03

concentraciones ---------+---------+---------+---------+d (------*------)e (------*-----) ---------+---------+---------+---------+ -250 0 250 500


concentraciones Inferior Centro Superiore -330,03 -161,00 8,03

concentraciones ---------+---------+---------+---------+e (------*-----) ---------+---------+---------+---------+ -250 0 250 500

En el análisis vemos que las concentraciones [c,e] es decir el 50% de los dos combustibles y 75% de extra y 25% súper no presentan mayor diferencia con respecto al resto, en cambio la concentración [b,d] cuando hay más súper 75% y solamente súper en las concentraciones tienen bastante influencia en la emisión de HC, ya que el uno emite más Hc que el otro.

- ANALISIS GRAFICO DE DATOS DE EMISIONES DE HC [800 RPM]

En el analisis de datos podemos ver que tenemos un leve desface en la toma de datos en la mitad de todas las graficas se demuestra esto, debido a que en la primera grafica siguen los puntos una linea recta hasta la mitad que se acumulan 4 datos, al igual que el histograma, los erroes si son independientes entre si por la disposicion aleatoria en la cuarta y tercera grafica.

DIAGRAMAS DE CAJAS EMISIONES DE HC [800 RPM]

Primeramente si el motor estuviera que pasar un control no lo aceptaría debido a su alta contaminación de HC a ralentí, vemos que [a] extra y [d] 25% de extra son las que más HC emiten al ambiente, mientras que solamente la súper emite una valor reducido.

Por lo cual cuando se mezclan los combustibles y predominen uno con respecto al otro las emisiones de HC son altas, al igual que cuando esta puramente extra, solamente la súper [b] por su alto octanaje [92] se observa que emite menor cantidad de HC.

EMISIONES 2000 RPM

- ANALISIS DE VARIANZA ANOVA EMISIONES CO [2000 RPM]

ANOVA unidireccional: CO vs. CONCENTRACIONES

Fuente GL SC MC F PCONCENTRACIONES 4 0,25426 0,06356 9,21 0,016Error 5 0,03450 0,00690Total 9 0,28876


El análisis de emisión de CO con respecto a las concentraciones se rechaza la hipótesis nula debido a p<0,05, por lo que sí existe una diferencia entre los datos tomados.


ICs de 95% individuales para la media

basados en Desv.Est. agrupadaNivel N Media Desv.Est. --------+---------+---------+---------+-a 2 0,8050 0,1202 (------*-------)b 2 0,6150 0,0212 (-------*------)c 2 0,7800 0,1131 (-------*-------)d 2 1,0400 0,0424 (-------*-------)e 2 0,6000 0,0707 (-------*-------) --------+---------+---------+---------+- 0,60 0,80 1,00 1,20


Intervalos de confianza simultáneos de Tukey del 95%Todas las comparaciones de dos a dos entre los niveles de CONCENTRACIONES


CONCENTRACIONES = a restado de:

CONCENTRACIONES Inferior Centro Superiorb -0,52304 -0,19000 0,14304c -0,35804 -0,02500 0,30804d -0,09804 0,23500 0,56804e -0,53804 -0,20500 0,12804

CONCENTRACIONES ---------+---------+---------+---------+b (-------*--------)c (-------*--------)d (-------*-------)e (-------*-------) ---------+---------+---------+---------+ -0,40 0,00 0,40 0,80

CONCENTRACIONES = b restado de:

CONCENTRACIONES Inferior Centro Superiorc -0,16804 0,16500 0,49804d 0,09196 0,42500 0,75804e -0,34804 -0,01500 0,31804

CONCENTRACIONES ---------+---------+---------+---------+c (-------*-------)d (--------*-------)e (--------*-------) ---------+---------+---------+---------+ -0,40 0,00 0,40 0,80

CONCENTRACIONES = c restado de:

CONCENTRACIONES Inferior Centro Superiord -0,07304 0,26000 0,59304e -0,51304 -0,18000 0,15304

CONCENTRACIONES ---------+---------+---------+---------+d (--------*-------)e (--------*-------) ---------+---------+---------+---------+ -0,40 0,00 0,40 0,80

CONCENTRACIONES = d restado de:

CONCENTRACIONES Inferior Centro Superiore -0,77304 -0,44000 -0,10696

CONCENTRACIONES ---------+---------+---------+---------+e (-------*-------) ---------+---------+---------+---------+ -0,40 0,00 0,40 0,80

El analisis muestra que no hay diferencia de emisiones de CO a 2000 rpm en las concentraciones [b,c,d,e] con respecto a [a], pero si encontramoes diferencia paricular en el contenido de super 25% [e] y [d] extra 25%, estas dos muestran diferencia significativa con respecto al resto en valores de CO.

- ANALISIS GRAFICO DE DATOS DE EMISIONES DE CO [2000 RPM]

Existe un error normal en los datos tomados debido a la primera gráfica muestra los puntos siguen una línea recta, también las varianzas son iguales en la segunda grafica porque los datos están alrededor del cero solamente el histograma no tiene una distribución adecuada en forma de campana.DIAGRAMAS DE CAJAS EMISIONES DE CO [2000 RPM]

o

En el diagrama podemos ver que la super [b] baja notablemente las emisiones comparada con la extra [a] y la mezcla de 50 % de los 2 [c], pero cuando se mezcla en porcentajes donde predomina mas el super 75% [d] suben las emisiones de CO.

El motor ya esta sometido a carga 2000 rpm, lo cual las emisiones de CO bajan en la concentracion de extra 75% [e] mas abajo de la super [b], por lo que definimos que cuadno se mezcla de forma desigual los combustibles como [d,e] arrojan valores altos y bajos de CO, comparado a una mezcla equilibrada como [a,b,c].

ANALISIS DE VARIANZA ANOVA EMISIONES HC [2000 RPM]

ANOVA unidireccional: HC vs. CONCENTRACIONES

Fuente GL SC MC F PCONCENTRACIONES 4 8334,4 2083,6 22,14 0,002Error 5 470,5 94,1Total 9 8804,9


El análisis de emisión de HC con respecto a las concentraciones se rechaza la hipótesis nula debido a p<0,05, por lo que sí existe una diferencia entre los datos tomados.


ICs de 95% individuales para la media basados en Desv.Est. agrupadaNivel N Media Desv.Est. ----+---------+---------+---------+-----a 2 265,50 4,95 (----*----)b 2 214,00 4,24 (----*----)c 2 272,00 8,49 (----*----)d 2 304,00 4,24 (----*----)e 2 265,00 18,38 (----*----) ----+---------+---------+---------+----- 210 245 280 315


Intervalos de confianza simultáneos de Tukey del 95%Todas las comparaciones de dos a dos entre los niveles de CONCENTRACIONES


CONCENTRACIONES = a restado de:

CONCENTRACIONES Inferior Centro Superiorb -90,39 -51,50 -12,61c -32,39 6,50 45,39d -0,39 38,50 77,39e -39,39 -0,50 38,39

CONCENTRACIONES --------+---------+---------+---------+-b (-----*----)c (-----*----)d (-----*----)e (-----*----) --------+---------+---------+---------+- -70 0 70 140

CONCENTRACIONES = b restado de:

CONCENTRACIONES Inferior Centro Superiorc 19,11 58,00 96,89d 51,11 90,00 128,89e 12,11 51,00 89,89

CONCENTRACIONES --------+---------+---------+---------+-c (----*-----)d (-----*----)e (----*-----) --------+---------+---------+---------+- -70 0 70 140

CONCENTRACIONES = c restado de:

CONCENTRACIONES Inferior Centro Superiord -6,89 32,00 70,89

e -45,89 -7,00 31,89

CONCENTRACIONES --------+---------+---------+---------+-d (-----*----)e (-----*-----) --------+---------+---------+---------+- -70 0 70 140

CONCENTRACIONES = d restado de:

CONCENTRACIONES Inferior Centro Superiore -77,89 -39,00 -0,11

CONCENTRACIONES --------+---------+---------+---------+-e (----*-----) --------+---------+---------+---------+- -70 0 70 140

Sin extra [a] no encontramos diferecia notable entre las concentraciones [c,d,e], mientras que con la super [b], hay una marcada reduccion de HC.

No hay diferencia entre las concentraciones [c,d,e] pero si con respecto a otras como es el caso de solo super [b], por lo que vemos que la principal diferencia va estar a entorno de la concentracion super [b].

- ANALISIS GRAFICO DE DATOS DE EMISIONES DE HC [2000 RPM]

En cuanto a varianzas y error en los datos es normal en las graficas de probabilidad , pero en el histograma vemos que no hay una forma de campana por lo que no hay una distribucion normal de los datos, pero si vemos una reparticion aleatoria en la ultima grafica, ademas la hipotesis nula se rechazo

DIAGRAMAS DE CAJAS EMISIONES DE HC [2000 RPM]

o

Como antes mencionado si el motor tuviera que pasar un control de emisiones no estaria apto los HC a 2000 rpm estan demasiado altos pero ya un poco menor al regimen de ralenti, no hay diferencia de emisiones en las concentraciones [a,c,d], pero en el combustible super [b] se muestra un valor bajo de HC comparado al resto.

En conclusion unas emisiones bajas en HC seria con un combustible puro de super [b], ya que si mezclamos en distintas proporciones [a,c,d,e] nos van a elevar las emisiones de un valor de 260 ppm hacia arriba.

EMISIONES 4000 RPM

- ANALISIS DE VARIANZA ANOVA EMISIONES HC Y CO [4000 RPM]

ANOVA unidireccional: CO vs. concentraciones






Las emisiones a 4000 rpm no se podrá analizar por este método debido a que se acepta la hipótesis nula ya que tanto para CO y HC el valor de p es mayor a 0,05, lo cual muestra que no hay mayor diferencia significativa en las emisiones de HC y CO con respecto alas concentraciones.

En cuanto a los datos vemos que los puntos en la grafica de probabilidad normal no siguen una linea recta normal, mucho menos el histograma no hay una distribucion normal, tambien presentan errores en los datos ya que las varianzas tampoco son iguales y los datos no estan dispersos aleatoriamente.

En conclusion la hipotesis nula se acepta porque no hay mayor diferencia entre las medias de cada concentracion de combustibles como podemos ver en las graficas.

ANALISIS GENERAL DE EMISIONES [CO - HC]

800 RPM 2000 RPM 4000 RPM- Mezcla equilibrada

caso de [c], bajan las emisiones de CO.

- La super [b] baja las

- Mezcla equilibarada caso [a,b,c] emiten una valor igual de CO.

- Mezclas donde

- Bajan las emisones de HC con el aumento de las rpm con super.

- Bajan emisines de CO

emisiones de HC.- Mezclas diferentes

proporciones excepto [c], elevan las emisiones de CO y HC

predomina uno con el otro varia el CO ocasiones alto y otras bajo.

- Los HC bajan con la super [b].

- En otras proporciones dan valores de HC 260ppm para arriba.

con super.- Con distintas

concentraciones no hay mayor diferencia se mantiene en un valor medio, por eso no se pudo analizar en minitab.

COCLUSIONES DE EMISIONES

- La mezcla se mantiene estequiometrica con un lambda proximo a 1 en todas las concentraciones a distintas rpm, vemos de igual manera que se tiene valores iguales en O2 y de igual manera el CO2, por lo que definimos que a ralenti el O2 esta alto lo que determina que no hay una buena combustion, y el CO2 esta en un valor aceptable pues si es un valor alto.

- A 4000 rpm encontramos una mezcla ligeramente rica, podemos decir tambien que las emisiones bajan cuando hay una concentracion de super, y cuando las mezclas son equlibradas distintas rpm , mientras que en mezclas de diferentes proporciones elevan las emisiones de CO y HC perjudicales al ambiente.

- Algo particular ocurre a 2000 rpm cuando las mezclas son diferentes proporciones las emisiones tienden a subir o bajar pero valores al limite.

- En genral un control de emisiones no pasaria a ralenti ni a 2000 rpm por los HC pero si por el CO, por motivos ya explicados pero a 4000 rpm estos ya pasarian pero estan al limite casi 200 ppm los HC mientras el CO esta correcto.

- El motivo de los hidrocarburos elevados seria por la toma de muestras que el motor presenta una descarga de la bateria y por un mezcla que no seria homogenea ya que esta funcionando a varios combustibles y no se prioriza uno solo, ya que el resto de factores como lambda, O2, CO2 y CO estan bien.

proyecto final-medición de gases-puluchi

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