Authors: С.А. Царева | В.В. Новожилов | С.Л. Савина
Source: Южно-Сибирский научный вестник (article, 2025-12-31)
Field: Materials Science — Materials Chemistry

СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ВАРИАБЕЛЬНОСТИ ПРИ ВАЛИДАЦИИ МЕТОДИК ВЫПОЛНЕНИЯ ИЗМЕРЕНИЙ НА ОСНОВЕ МНОГОМЕРНЫХ КОНТРОЛЬНЫХ КАРТ Т-2 ХОТЕЛЛИНГА В статье показана адаптация многомерных контрольных карт Т-2 Хотеллинга для валидации методик определения концентрации элементов износа дизельных двигателей в моторном масле в сети химико-технических лабораторий (ХТЛ) ОАО «РЖД». Целью работы является разработка методического подхода, позволяющего заменить ресурсоемкие межлабораторные сравнительные испытания эффективной процедурой многопараметрического статистического контроля. На основе данных пяти лабораторий (Северная, Московская, Октябрьская, Приволжская и Свердловская ХТЛ) с использованием программной среды Statgraphics Centurion проведен статистический анализ вариабельности с применением дисперсионного анализа (ANOVA). Установлено, что концентрации Fe и Pb являются статистически значимыми параметрами (F-критерии составляют соответственно 8,07 и 4,97 при уровне значимости α = 0,0027), вносящими наибольший вклад в вариацию данных. Выявлены тенденции к потере статистической управляемости в Северной ХТЛ для Fe, Pb, Cu, что требует дополнительных мер контроля. Область применения настоящего исследования распространяется на аккредитованные испытательные лаборатории, в частности в системе железнодорожного транспорта, где требуется высокоточный мониторинг показателей качества. Практическая значимость работы заключается в возможности минимизировать влияние внешних факторов, снизить затраты на межлабораторные испытания и обеспечить оперативный многомерный контроль. Основной вывод работы свидетельствует о том, что использование контрольных карт Т-2 Хотеллинга представляет собой эффективный инструмент для валидации методик, обеспечивающий повышение точности, эффективности и результативности лабораторного контроля, Перспективное развитие исследований включают интеграцию нечеткой логики и разработку адаптивных планов выборки для обработки неопределенных данных и повышения универсальности метода выполнения измерений. The article shows the adaptation of the T-2 Hotelling multidimensional control charts for validating the methods for determining the concentration of diesel engine wear elements in engine oil in the network of chemical and technical laboratories (CTL) of Russian Railways. The aim of the work is to develop a methodological approach that makes it possible to replace resource-intensive interlaboratory comparative tests with an effective procedure of multiparametric statistical control. Based on the data of five laboratories (Northern, Moscow, Oktyabrskaya, Volga and Sverdlovsk HTL) using the Statgraphics Centurion software environment, a statistical analysis of variability using the analysis of variance (ANOVA) was carried out. It was found that the concentrations of Fe and Pb are statistically significant parameters (the F-criteria are 8.07 and 4.97, respectively, with a significance level of α = 0.0027), making the largest contribution to the variation of the data. Trends towards the loss of statistical controllability in the Northern CTL for Fe, Pb, and Cu are revealed, which requires additional control measures. The scope of this study extends to accredited testing laboratories, in particular in the railway transport system, where high-precision monitoring of quality indicators is required. The practical significance of the work lies in the ability to minimize the impact of external factors, reduce the cost of interlaboratory tests and provide operational multidimensional control. The main conclusion of the work indicates that the use of T-2 Hotelling control charts is an effective tool for validating methods, providing an increase in the accuracy, efficiency and effectiveness of laboratory control. Work (physics) ; Control (management) ; Diesel engine ; Expert system ; Adaptation (eye) Material Properties and Failure Mechanisms ; Scientific Measurement and Uncertainty Evaluation ; Material Properties and Applications