Desarrollo analítico para el ajuste de curvas de inyección de agua y producción de petróleo para la determinación de curvas de permeabilidad relativa por un método no estacionario.Full description
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Profesor cañote
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ondas y vibraciones
FISICA 2: DINAMICA DE FLUIDOS, TUBO DE VENTURI
Profesor cañote
AJUSTE DE CURVAS
INDICE 1. Introducción 2. Teoría del tema 3. Resumen 4. Resultados 5. Observaciones 6. Conclusiones 7. Sugerencias 8. Bibliografía 9. Anexos
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AJUSTE DE CURVAS
PRÁCTICA Nº1 GRAFICA DE FUNCIONES I.
INTRODUCCION
El trabajo realizado en el laboratorio nos permite realizar graficas mediante los papeles milimetrado, semilogaritmo y logarítmica. Para
entender estudio de las relacionadas entre FUNCIONES variables y su representación mediante tablas, gráficas y modelos matemáticos es de gran utilidad ya que por ella podemos describir, interpretar, y explicar fenómenos diversos de tipo económico, natural. Por lo cual seremos capaces de reconocer las diferentes graficas atraves de su ecuación de determinada función, asi también determinaremos las diferencias entre los tipos de papeles (milimetrado,semilogaritmico,logarítmico) y la precisión con repecto a cada funcion (LINEAL, POTENCIAL Y EXPONENCIAL).
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AJUSTE DE CURVAS II.
MARCO TEORICO AJUSTES DE CURVA
Los datos que se obtienen mediante mediciones fluctúan debido a errores aleatorios del sistema de medición. El ajuste de curvas es un proceso mediante el cual, dado un conjunto de N pares de puntos { xi , yi } (siendo x la variable independiente y la dependiente), se determina una función matemática f(x) de tal manera que la suma de los entre la imagen real y la correspondiente obtenida mediante la función ajustada en cada punto sea la mínima posible.
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AJUSTE DE CURVA FUNCION LINEAL
Conocido también como rectas de regresión en (mínimos cuadrados)
Sea {(xk, yk)} Nk =1 un conjunto de N puntos cuyas abcisas {x k} son todas distintas. La recta de regresión o recta óptima en el sentido de los (mínimos cuadrados) es la recta de ecuación y = f (x) = Ax + B que minimiza el error cuadrático medio E2(f ). Teorema: Recta de Regresión en Mínimos Cuadrados AJUSTE
Sean {(xk , yk )}Nk=1 N puntos cuyas abcisas {x k}Nk=1 son distintas. Entonces, los coeficientes de la recta de regresión y = Ax + B son la solución del siguiente sistema lineal, conocido como las ecuaciones normales de Gauss: AJUSTE DE
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AJUSTE DE CURVAS
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AJUSTE DE CURVA FUNCION NO LINEAL
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AJUSTE DE CURVAS
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A JUSTE DE CURVA FUNCION POTENCIAL
El Ajuste Potencial y = AxM
Algunas situaciones se modelan mediante una función del tipo f (x) = AxM, donde (M) es una constante conocida. En estos casos solo hay que determinar un parámetro. Teorema: Ajuste potencial
Supongamos que tenemos N puntos {(xk, yk)}Nk=1 cuyas abcisas son distintas. Entonces, el coeficiente A de la curva potencial óptima en mínimos cuadrados y = AxM viene dado por:
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AJUSTE DE CURVAS
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AJUSTE DE CURVA FUNCION EXPONENCIAL
El Ajuste Exponencial y = Ce Ax Se desea ajustar una curva exponencial de la forma y = CeAx a un conjunto de puntos {(xk , yk )}Nk =1 dado de antemano.
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AJUSTE DE CURVAS
III.
CALCULOS Y RESULTADOS FUNCION LINEAL Y = mX + b T (s)
e (m)
0.20
4.60
0.60
5.80
0.80
6.40
1.00
7.00
1.20
7.60
1.40
8.20
1.60
8.80
m=
n∑x.y - ∑x. ∑ y n ∑ x2 – (∑ x )2 = 7(51.2) – (6.80). (48.4) =
