SPECIALIZAREA INGINERIA CALITĂȚII LUCRARE DE DISERTAȚIE CONDUCĂTOR ȘTIINȚIFIC Prof. univ. dr. ing. ș i dr. ec. -mg. Mihail Aurel ȚÎȚU ABSOL VENT:… [604240]

UNIVERSITATEA „LUCIAN BLAGA” DIN SIBIU
FACULTATEA DE INGINERIE
SPECIALIZAREA INGINERIA CALITĂȚII

LUCRARE DE DISERTAȚIE

CONDUCĂTOR ȘTIINȚIFIC
Prof. univ. dr. ing. ș i dr. ec. -mg. Mihail Aurel ȚÎȚU

ABSOL VENT:
Anca Alexandra ISAILĂ

SIBIU
2017

2 UNIVERSITATEA „LUCIAN BLAGA” DIN SIBIU
FACULTATEA DE INGINERIE
SPECIALIZAREA INGINERIA CALITĂȚII

Cercetare experimentală cu privi re la modelarea unor
parametri în domeniul gazelor naturale utilizând o metodă de
cercetare experimentală de tip activ

CONDUCĂTOR ȘTIINȚIFIC
Prof. univ. dr. ing. ș i dr. ec. -mg. Mihail Aurel ȚÎȚU

ABSOLVENT: [anonimizat]
2017

3 CUPRINS

INTROD UCERE ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. …………… 5
CAPITOLUL I – CONSIDERAȚII TEORETICE DE BAZĂ CU PRIVIRE LA CERCETAREA
EXPERIMENTALĂ ȘI PRELUCRAREA DATELOR ………………………….. ………………………….. ……………. 8
1.1 CONSIDERAȚII TEORETICE GENERALE ………………………….. ………………………….. ………………… 9
1.2 MĂRIMI FIZICE. MĂSURAREA MĂRIMILOR FIZICE ………………………….. ……………………….. 12
1.3 CERCETAREA EXPERIMENTALĂ ȘI CALITATEA ÎN ORGANIZ AȚIA BAZATĂ PE
CUNOȘTINȚE ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. ……………. 14
1.4 STRATEGIA EXPERIMENTULUI FACTORIAL. STRATEGII DE EXPERIMENTARE ……. 15
CAPIOLUL 2 – EXPERIMENTUL DE TIP ACTIV – O SOLUȚIE BENEFICĂ ÎN CERCETAREA
EXPERIMENTALĂ ȘI PRELUCRAREA DATELOR ………………………….. ………………………….. ………….. 18
2.1 METODA EXPERIMENTULUI FACTORIAL ………………………….. ………………………….. …………… 18
2.1.1 Considerații teoretice fundamentale și specifice cu privire la metoda experimentului fact …. 18
2.1.2 Concepte fundamentale aplicate în cadrul metodei experimentului factorial …………………….. 20
2.1.3 Formularea unor decizii preliminare în vederea proiectării experi mentelor fact oriale ………. 21
2.2 METODA ANALIZEI DISPERSIONALE ………………………….. ………………………….. ……………………. 22
2.2.1 Metoda analizei dispersionale unifactoriale ………………………….. ………………………….. …………….. 24
2.2.2 Contraste și comparații între medii ale nivelelor ………………………….. ………………………….. …….. 24
2.2.3 Principiile managementului integrat al resurselor de apă ………………………….. ……………………. 24
2.2.4 Metoda analizei dispersionale multifactoriale ………………………….. ………………………….. ………… 24
2.3 METODA ANALIZEI REGRESIONALE ………………………….. ………………………….. ……………………. 25
2.3.1 Concepte de baza ale metodei analizei regresionale ………………………….. ………………………….. …. 25
2.3.2 Metoda analizei regresionale liniare simple ………………………….. ………………………….. …………….. 25
2.3.3 Verificarea adecvanței modelului liniar de regresie ………………………….. ………………………….. …. 26
2.4 METODA TAGUCHI ………………………….. ………………………….. ………………………….. …………………….. 27
CAPITOLUL 3 – CONTRIBUȚII CU PRIVIRE LA MODULAREA ȘI OPTIMIZAREA UNOR
FUNCȚII OBIECTIV CU AJUTORUL EXPERIMENTULUI FACTORIAL CENTRAL COMPUS
DE ORDINUL AL II – LEA ………………………….. ………………………….. ………………………….. ……………………… 29
3.1 INTRODUCERE ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. … 29
3.2 TEORIA ȘI OPTIMIZAREA FORAJULUI SONDELOR DE GAZE NATURALE ………………… 32
3.3 PRODUCEREA ZĂCĂMINTELOR DE GAZE NATURALE ………………………….. …………………… 34
3.4 SCRUBERUL SPUMANT ………………………….. ………………………….. ………………………….. ……………….. 36
3.5 SCURTĂ ISTORIE A COMPANIEI GAZEIFERE ROMGAZ ………………………….. ………………….. 37
3.6 DEFINIREA OBIECTULUI ȘI MODUL DE MĂSURARE ………………………….. ……………………….. 40
3.7 SELECȚIONAREA FACTORILOR ȘI A VALORILOR LOR, CARE VOR FI TESTATE ……. 41
3.8 SELECȚIONAREA PLANULUI DE EXPERIENȚE CARE TREBUIE UTILIZAT ……………… 43
3.9 REALIZAREA ÎNCĂRCĂRILOR ȘI MĂSURAREA REZULTATELOR ………………………….. …. 44
3.10 ANALIZA REZULTATELOR ȘI DEFINIREA CONFIGURAȚIEI CARE CONDUCE LA
OPTIMIZAREA REZULTATELOR ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………… 63
CAPITOLUL 4 – CONCLUZ II FINALE ………………………….. ………………………….. ………………………….. …… 64
BIBLIOGRAFIE ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. …………. 67

4

“Cărbunele, petrolul și gazele naturale sunt denumite combustibili fosili, pentru că acestea
sunt în mare parte făcute din rămășițele fosile ale ființelor de odinioară. Energia chimică din
interiorul lor es te un fel de lumină solară stocată – acumulată inițial de plantele străvechi.
Civilizația noastră funcționează prin arederea rămășițelor creaturilor modeste care au locuit
pe pământ cu sute de milioane de ani înainte ca primii oameni să apară pe scenă. “

5 INTRODUCERE

În sistemul de management al unei întreprinderi, o importanță foarte mare este cea a
sistemului de management al calității, acesta conține structuri organizatorice, dar și resursele și
procesele pentru managementul calităț ii.
Managementul calității presupune totalitatea activităților funcției generale de management al
unei întreprinderi care determină atât obiectivele cât și responsabilitățile în domeniul calității.
Acestea sunt implementate în sistemul calității prin met ode cum ar fi planificarea, controlul și
asigurarea dar și îmbunătățirea calității.

Gazele natural sunt cunoscute încă din antichitate atât sub forma focurilor nestinse, cât si sub
forma unor iviri aproape de suprafață, ele fiind utilizate de chinezi cu 2000 de ani i.Hr pentru
încălzit, fiind transportate prin tulpini de bambus.
Gazele natural au intrat târziu la noi în România în balanța energetică, dar și ca folosirea lor
ca materie primă în industria chimică. Au o importanță enormă și datorită puterii calorice (500 –
13.500 kcal/m3).

Industria gazeiferă din România are o istorie de peste 100 de ani, descoperirea gazului metan
pe teritoriul României s -a făcut în 1909 prin sonda 2 Sărmășel, o sondă de prospecțiuni pentru săruri
de potasiu. Indicații ale p rezenței gazelor naturale au existat și înainte, prin manifestările “focurilor
vii” sau a “vulcanilor noroioși” din diverse zone ale țării. Descoperirea gazelor naturale,
exploatabile, prin sonda menționată face să crească activitatea de exploatare geologi că a bazinului
Transilvaniei. Noi zăcăminte sunt descoperite la Sângiorgiul de Mureș, Bazna, Copșa și alte locații.
Rolul economic important al gazelor naturale este faptul ca pot fi valorificate integral, iar
transportul este facil cu ajutorul conductelo r la distanțe mari, față de locul unde au fost exploatate.
De asemenea costurile pentru exploatarea gazului sunt de 8 până la 12 ori mai mici decât costurile
pentru cărbune sau petrol.
Rezervele geologice de gaze ale Romaniei însumează 660.612 miliarde de metri cubi, iar
cele sigure sunt 109.284 de miliarde de metri cubi. Rezervele sigure sunt suficiente pentru următorii
zece ani.

Am ales s ă vorbesc despre gazele naturale, deoarece sunt de o importanță foarte mare, iar
procesul este foarte coplex.
Tema lu crării de dizertație este Cercetare experimentală cu privire la modelarea unor
parametri în domeniul gazelor naturale utilizând o metodă de cercetare experimentală de tip activ .

Am încercat să abordez tema aleasă prin trei capitole. Primul capitol presupu ne considerațiile
teoretice cu privire la cercetare experimentală și prelucrarea datelor. Prelucrarea statistica a datelor
experimentale formează obiectul unei ramuri speciale a matematicii, numită statistică matematică,
care este legată de teoria probabil ității.

6 Cel de -al doilea capitol se referă la experimentul de tip activ – o soluție benefică în
cercetarea experimentală și prelucrarea datelor.
Experimentele factoriale își dovedesc cu precădere eficiența acolo unde se dorește studierea
influenței exer citate de doi sau mai mulți factori asupra unei funcții obiectiv.
Identificarea principalelor noțiuni și concepte cu care se operează în mod curent
experimentarea factorială poate fi realizată cel mai facil prin abordarea și rezolvarea unor probleme
relativ simple, dar cu un pronunțat caracter intuitiv.

În continuare am vorbit despre medotedele de analiză care sunt cele mai întâlnite și anume
analiza dispersională și analiza regresională.
Am adus în discuție și metoda Taguchi, care concret, ea constă în identificarea combinațiilor
de parametrii care reduc efectele cauzelor fără ca acestea să fie atacate direct. Aceasta, este o
metodă, care se aplică în cercetarea experimentală respectiv se utilizează extrem de pregnant în
modelarea si optimizarea procese lor, produselor și serviciilor în anumite situații .

În capitolul 3, am vorbit în introducere despre gazele natural, am vorbit depre compoziția
acestora, despre importanța acestora și am făcut de asemenea un scurt istoric cu privire la gazele
natural în Ro mânia. Acestea sunt acumulări gazoase în interiorul scoarței terestre și se află în
diferite compoziții.
Tot în acest capitol am vorbit despre exploatarea gazelor naturale, cu ajutorul sondelor. Aceasta este
este o construcție mi nieră, de formă cilindrică, caracterizată printr -un raport mare între lungime
(adâncime) și diametru realizată de la suprafață cu instalație specială, având ca scop cercetarea
scoarței terestre, evidențierea și valorificarea unor zăcăminte de gaze naturale.

Pentru exploatarea zăcăm intelor de gaze naturale se realizează o infrastructură de suprafață
complexă, care se dezvoltă și se reconfigurează odată cu modificarea numărului de sonde
productive, cu dinamica presiunilor sondelor și a presiunii din sistemul de colectare la care este
racordat zăcământul.
Procesul de extracție al gazelor naturale se aduce la suprafață un amestec de produși sub
formă lichi dă, gazoasă, și solidă, fapt ce impune condiționarea de către producători a gazelor
naturale, înainte de predarea acestora către tran sportator, distribuitor sau consumatori.

În continuare, am făcut o scurtă istorie a companiei gazeiferă Romgaz , care a format o
asociație cu cea mai mare companie de servicii din domeniu, Schlumberger pentru optimizarea și
eficientizarea câmpului de gaze Laslau Mare, din județul Mureș.
Schlumberger Limited este compania lider mondial în domeniul serviciilor în industria
petrolieră și gazeiferă, furnizând tehnologie, soluții și un management integrat de proiecte care
optimizează performanțele și exploatarea rezervelor pentru clienți în domeniu.
Obiectul studiu lui meu îl face intervenția regulate la sonde, cu diferiti agenți de spumantare.
Această procedură face ca presiunea hidrostatică să fie redusă prin formarea unei spume din apa de
zăcământ și agentul d e spumantare care poate fi eliminată la suprafață de debitul de gaze produse.

7 Am analizat datele de producție ale sondelor și a rezultat candidatul pentru cercetare.
Datorită depletării accentuate a câmpului de gaze s -a înregistrat scăderea debitelor sonde lor și
începerea încărcării lor cu apă de zăcământ. La acel moment s-a impus necesitatea spumantării
regulate a sondelor, pentru optimizarea debitului de producție zilnică și eliminarea apei de zăcământ
accumulate în gaura de sondă. Vom avea un plan de cer cetare cu 4 factori și 2 funcții obiectiv, cu 84
de nivele, reprezentând un set de date la fiecare 5 zile, pe pacursul unui an calendaristic. Având în
vedere existența datelor măsurate, se va încerca adaptarea planului experimental pentru analizarea
acesto ra așa cum sun t ele, fără a impune limite sau praguri de atenție. Programul de statistică folosit
la prelucrarea datelor și generarea graficelor a fost “Statistica 7.0”
În continuare, am realizat histogramele pe fiecare factor și obiectiv în parte . Aceste a ne arată
variația statistică a parametrilor analizați pe intervalul de desfășurare a datelor. Din analiza
histogramelor se constată valorile minime și maxime, precum și numărul de observații ale fiecărei
valori.
Am realizat, de asemenea grafice 3 D cuadr atice cu secțiuniile aferente , pentru o imagine
mai edificatoare asupra influenței factorilor asupra funcțiilor obiectiv .
În urma datelor analizate, am contsatat că o spumantare continuă și cu cantități mari de agent
spumogen ar da rezultatele cele mai bun e, însă nu se dorește înfundarea sondei cu substanțe
spumogene, și variația presiunii tubingului determinată de presiunea întregului câmp determină
abordarea cu precauție a acestei concluzii.

La final, sunt prezentate concluziile lucrării de dizertație, p rezentând procesul și rezultatele
acestuia.

8 CAPITOLUL 1 – CONSIDERAȚII TEORETICE DE BAZĂ CU PRIVIRE LA
CERCETAREA EXPERIMENTALĂ ȘI PRELUCRAREA DATELOR

O caracteristică de bază a științelor experimentale este aceea ca ele își bazează cu noașterea în
problemele abordate cel mai adesea pe rezultate experimentale obținute în urma unor procese de
măsurare. La ora actuală se accepta că orice rezultat experimental este afectat cel puțin de erorile
aleatoare de măsurare și ca atare, formularea c oncluziilor și luarea deciziilor trebuie făcută în
condițiile în care se ține seama de axistența acestor erori, deci se acceptă implicit faptul că
afirmațiile făcute vor acea o certitudine inferioară valorii de 100%, respectiv probabilotatea ca
evenimentul prevăzut a se produce pe baza analizei rezultatelor experimentale este subunitară.
De asemenea, pe de altă parte, prezența erorilor de măsurare arată că este rațional ca
prelucrarea datelor să se facă luând în considerare totalitatea rezultatelor măsurăt orilor și nu
rezultate individuale, luate ca atare. Dacă se abordează problema în acest mod, denumit statistic, se
realizează un salt considerabil privind calitatea și cantitatea informațiilor ce se pot extrage din șirul
de date experimentale analizat.
Prelucrarea statistica a datelor experimentale formează obiectul unei ramuri speciale a
matematicii, numită statistică matematică, care este legată de teoria probabilității.
Abordarea cu consecvență a problemelor teoretice si experimentale dintr -un punct de vedere
statistic, a dus la rezultate valoroase în cele mai diverse domenii ale științelor care apeleaza la
prelucrarea datelor experimentale. Trebuie totuși făcută precizarea că prelucrarea datelor
experimentale nu se confundă cu statistica matematică ci aceasta din urmă este doar un instrument
prețios, dar care nu se poate substitui unui experiment incorect sau unor date experimentale greșite.
Nici o metodă statistică, prin ea însăși nu poate să împiedice greșala, inexactitatea,
raționamentul fals sau co ncluziile greșite. Datele primare trebuie sa fie obținute corect, metodele de
analiză trebuie aplicate adecvat, iar cel care interpretează rezultatele este absolut necesar să
cunoască bine nu numai metodele statisticii ci și domeniul în care acestea sunt a plicate, iar din acest
modiv este necesar sau recomandat lucrul în echipă. În general, metodele statistice trebuie
considerate ca unelte care, în mâinile unor experimentatori și aplicate corect la situașii pentru care
au fost create, dau rezultate folosito are.1

1 Țîțu, M. Statistică tehnică și prelucrarea experimentelor. Analiza dispersională și regresională . Editura Universității
Lucian Blaga din Sibiu, Sibiu, 2004 , Pag. 52

9 1.1 CONSIDERAȚII TEORETICE GENERALE

Termenul de experiment sau determinarea experimentală se folosește într -un sens destul de
precis spre a defini o investigație în care sistemul studiat este sub controlul investigatorului. Aceasta
înseamneaz ă ca obiectul investigației, natura tratamentelor sau operațiilor studiate și procedurile de
măsurare utilizate sunt stabilite, cel puțin în privința celor mai importante caracteristici, de către
investigator. Această caracteristică deosebește experimental de studiul observațional, în care
controlul investigatorului nu mai este prezent.
Sistemul reprezintă o reuniune ordonată de elemente, care permite realizarea unui obiectiv
prealabil, prin intermediul unui plan.
Indiferent de tipul său, orice sistem repr ezintă un tot integrat al elementelor sale componente,
constituindu -se numai atunci cand o serie de elemente încep să interacționeze între ele.2
Orice experimentator începe un studiu experimental pe baza unui anumit plan de lucru, adică
va utiliza în plan experimental sau un anumit proiect experimental. Experimentatorul poate ajunge la
solutia dorită pe baza cunoștiințelor sale în domeniu, sau a intuiției sale, dar acest lucru este rareori
realizabil. Procedând astfel, se pot pierde timp și bani până să se ajungă la un rezultat corespunzător,
sau este posibil să nu se ajungă niciodată la obiectivul dorit. De aceea este necesar să se folosească
metode care țin de statistica matematică și metode de optimizare pentru o alegere rațională a
determinărilor experi mentale care trebuie realizate și pentru a obține o informație de încredere și
coerentă. Pentru accelerarea lucrărilor experimentale este rațional ca volumul acestora să fie redus la
strictul necesar. O metodă pentru reducerea numărului de experimente în c ercetare este ca lucrările
experimentale să fie conduse după o anumită schemă care să cuprindă numai determinările
experimentale strict necesare informațiilor dorite.
Controlul statistic al procesului este o abosrdare statistică, după cum indică și numele său,
care iși propune să pună procesele de fabricație sub inspecție. Controlul statistic al procesului este
un concept central în contextuk asigurării calității și mai mult. Este instrumentul de bază al
îmbunătățirii continue a calității. În ziua de azi, c ontrolul statistic al procesului cunoaște o nouă
apreciere în organizațiile care s -au angajat în îmbunătățirea eficienței proceselor lor. Totuși, miza nu
mai este, ca înaintea anilor 1970 pentru Japonia, de a fabrica un produs care să fie în ochii clientul ui
altceva decât o marfă care să fie de proastă calitate, care se situează în toleranțele admisibile.
Obiectivul este acum de a atinge valoarea optimă de funcționare a procesului, cea care minimizează
pierderea pentru întreprindere și prin extemsie pentru întreaba societate.
Astăzi se consideră căeste prioritar să se determine originea abaterilor observate, modificarea
reglajelor neavând ca efect decât de a masca defectul și de a amplifica dispersia. Operatorul, în
contact permanent cu procesul, are un rol esențial în identificarea cauzelor dispersiilor, fișa de
inspecție fiind unul dintre mijloacele primordiale pentru a controla această problemă.
Conform abordării tradiționale a fabricației, realizarea produselor depinde de procesul de
fabricație care est e responsabil de execuția produsului și respectiv de contolul calității pentru
inspecția produsului finit și ca urmare, îndepărtarea unităților care corespund specificațiilor. Această
strategie de detectare s -a dovedit însă adesea neeconomică și deci gener atoare de risipă, deoarece
presupune o inspecție după apariția erorilor, când există deja produse neconforme. În realizate, este

2 Deneș, C . Fiabilitate și mentenanță. Editura Universității Lucian Blaga din Sibiu, Sibiu, 2 014, Pag. 19

10 mult mai eficient să se aplice o stategie de prevenire pentru a evita o producție care nu poate fi
folosită și acest lucru se p oate realiza prin colectarea informațiilor despre proces și analizarea
acestora, astfel încât să se poată acționa asupra procesului însuși, deci prin aplicarea controlului
statistic al calității produselor în cursul fabricației.
Controlul statistic al pro ceselor de fabricație constă în prelevarea la intervale regulate de
timp a unor eșantioane din cadrul procesului de fabricație, pe baza cărora se calculează estimațiile
parametrilor (valorile tipice) care caracterizează reglajul și precizia procesului. Eșa ntionul extras se
inspectează 100%, rezultatele obținute permițând concluzii asupra întregului proces de fabricație.
Beneficiile aplicării controlului statistic al proceselor sunt :
– Garantarea stabilității produselor fabricate către client;
– Responsabilitat ea operatorilor privind detectarea și eliminarea cauzelor sistematice;
– Stimularea demersului privind îmbunătățirea continuă.3
În statistica matematică programul experimental care cuprinde numai determinările
experimentale strict necesare poartă denumirea de plan experimental.
Acest mod de abordare a studiilor experimentale este tot mai mult utilizat astăzi, în foarte
multe domenii de activitate, dar în special în activitățile de cercetare dezvoltare.
Planurile experimentale folosite inițial de Fisher î n anul 1926 pentru rezolvarea unor
probleme din agricultură, se folosesc pe scară larg într -un număr foarte mare de sectoare industriale
și de cercetare. Ele permit evaluarea simultană a mai multor factori și identificarea importanței
relative a acestor fa ctori asupra procesului sau fenomenului studiat. Cu alte cuvinte aceasta este o
metodă de separare rațională a factorilor importanți de cei fără importanță. Metodologia este folosită
astăzi în foarte multe domenii pentru găsirea soluției optime.
Planurile experimentale se folosesc în multe sectoare industriale la dezvoltarea și
optimizarea proceselor tehnologice. Exemple clasice sunt producția de circuite integrate în industria
electronică, construcția de motoare în industria auto, sinteza de substanțe în industria chimică,
formularea medicamentelor și optimizarea proceselor tehnologice medicamentelor în industria
farmaceutică.4
Concomitent cu dezvoltarea celorlate domenii ale matematicii, și statistica matematică a
ajuns la o capacitate de abstractizare și generalizare remarcabilă, benificiind de cele mai noi
descoperiri ale matematicii contemporane.
Ca urmare a faptului ca statistica are două aspecte distincte și anume teoria matematic ă și
metodoligia bazată pe această teorie, este necesar ca fiecare exp erimentator să cunoască elementele
generale ale teoriei statistice pe care să le adapteze domeniului său specific și să elaboreze
metodologia corespunzătoare.
O condiție foarte importantă pentru realizarea unei prelucrări corecte a unui șir de date
experi mentale este ca specialistul care prelucrează datele să cunoască temeinic experimentul din
care provin datele precum și toate detaliile prinvind modul și condițiile în care s -au desfășurat
măsurările, scopul experimentului, natura fizică a parametrilor măs urați sau neglijați, scopul
prelucrării datelor, destinația datelor etc. Aceste cerințe sunt satisfăcute de la sine dacă prelucrarea și

3 Simion, C. Controlul statistic al calității procesului. Editura Universității Lucian Blaga din Sibiu, Sibiu, 2006, Pag 148
4 Țîțu, M., Oprean, C., Boroiu, A. Cercetarea experimentală aplicată în creșterea calității produselor și serviciilor ,
Editura AGIR, București, 2011, Pag. 112

11 interpretarea datelor se face de către o persoană care a participat efectiv la efectuarea experimentului
și a măsurărilo r.5
În urma celor afirmate mai sus, rezultă că aplicarea cu rezultatele bune a metodelor de
investigare statistică presupune respectarea unor considerente generale de ordin practic, între care
cele mai importante sunt :
– Cunoa șterea și stăpânirea aspectelor fenomenologice care definesc corect și complet
problema de rezolvat ; această etapă este de primă importanță în formularea corectă a
problemei de rezolvat, în identificarea funcțiilor obiectiv de studiat, în alegerea factorilor de
influență a numărului și v alorii nivelelor pe care se vor situa acești factori, în stabilirea
numărului de replici ce trebuiesc efectuate, în interpretarea rezultatelor analizei efectuate
precum și în formularea concluziilor și luarea deciziilor în urma prelucrării datelor
experime ntale ;
– Alegerea unui model experimental cât mai simplu posibil și care să permită o analiză facilă a
rezultatelor furnizate ; o proiectare neglijent ă a experimentului sau utilizarea unui model
experimental prea complex și greu de interpretat poate să compro mită parțial sau total
cercetarea întreprinsă asupra obiectului, fenomenului sau procesului studiat ;
– Sesizarea diferen țelor între semnificația practică și cea statistică ; doar faptul că între două
situații analizate pot fi semnalate diferențe statistice se mnificative nu înseamnă că
întotdeauna aceste diferențe sunt suficient de mari pentru ca ele să implice înlocuirea uneia
dintre situații cu cealaltă ; întotdeauna pe langă aspectul funcțional al problemei de rezolvat,
trebuie analizat cu pertinență și aspec tul economic al acesteia, respectiv măsura în care
soluția găsită din analiza statistică este convenabil a fi aplicată din punct de vedere
economic ;
– Utilizarea pe cât posibil a unor experimente secvențiale și iterative, care să permită, funcție
de concluzi ile furnizate și de resurse disponibile, dezvoltarea ulterioară a cercetărilor pornind
de la experimentele deja efectuate, astfel încât atingerea obiectivelor cercetării să fie făcută
gradual, pe măsură ce există confirmarea experimentală a faptului că met odologia
experimentală urmată este o cale corectă pentru rezolvarea problemei propuse.
Ca urmare a extinderii continue a aplicării statistice matematice în diverse ramuri ale științei
a apărut necesitatea standardizării terminologiei și simbolurilor utiliz ate în teoria probabilităților și
în statistica matematică.
Statistica matematică operează cu noțiuni specific, între care de primă importanță sunt cele
de variabilă aleatoare, indicator de grupare și de împrăștiere, funcție de repartiție, densitate de
repartiție și ipoteză statistică. Ea face de asemenea apel la noțiuni de teoria selecției, teoria estimației
și teoria erorilor.
În urma celor afirmate, precum și ca urmare a faptului că în majoritatea cazurilor cercetătorii
care abordează în present problem ele de modelare și optimizare experimentală nu sunt și specialiști
în domeniul statisticii matematice și ca atare nu sunt pe deplin familiarizați cu noțiunile și principiile
fundamentale întâlnite în prelucrarea statistică a datelor experimentale.

5 Țîțu, M. Statistică tehnică și proiectarea experimentelor. Strategia experimentelor factoriale. Editura Universității
Lucian Blaga din Sibiu, Sibiu, 2004, Pag. 101

12 1.2 MĂRIM I FIZICE. MĂSURAREA MĂRIMILOR FIZICE

Mărimea este o proprietate a obiectelor, fenomenelor sau proceselor care poate fi deosebită
calitativ (pe baza naturii ei) și determinată cantitativ (prin măsurare). Sub raport calitativ, se
deosebesc mărimi care descr iu proprietăți diferite, care se definesc în moduri diferite. Exemple de
altfel de mărimi: lungime. mas ă, energie, rezistență electrică, temperatură, etc.
În experimentele fizice și tehnologice, factorii de influență și funcțiile obiectiv la factorii de
influență (integral) și după funcțiile obiectiv (parțial) sunt mărimi fizice. O mărime care urmează să
fie măsurată, care este în curs de măsurare sau care a fost măsurată se numește măsurand .6
Efectuarea măsurării unei mărimi presupune acceptarea unui post ulat.
Se admite c ă se poate asocia un număr sau un indice mărimii ce se măsoară, adică se admite
că mărimea de măsurat prezintă stări sau nivele bine definite. Măsurarea constă într -o succesiune de
operații experimentale pentru determinarea cantitativă a u nei mărimi.
Mărimea fizică măsurată este una din proprietățile măsurabile ale unui obiect, fenomen sau
proces (fizic), numit în cele ce urmează obiect supus măsurării.
Măsurarea se efectuează cu ajutorul unui mijloc tehnic destinat special acestui scop, n umit în
general aparat de măsurat sau simplu aparat.
Rezultă o interacțiune aparat -obiect, care are ca principal rezultat transferul unei informații
de la obiect la aparat, numită informație de măsurare.
A măsura înseamnă a pune în corespondență mulțimea stărilor obiectului cu mulțimea
numerelor reale (sau cu o submulțime a acestora). Ca urmare se poate măsura o proprietate dacă se
poate asocia fiecărei stări posibile (din mulțimea stărilor obiectului) un număr (din mulțimea
numerelor reale). Pentru a obți ne acest rezultat, sunt necesare două condiții :
– Mulțimea stărilor să fie o mulțime ordonată ;
– Între mulțimea stărilor și mulțimea numerelor reale să se poată stabili efectiv o
corespondență biunivocă.
Elementul din mulțimea numerelor reale care corespunde u nui element dat din mulțimea
stărilor unei anumite mărimi se numește valoare numerică a mărimii respectivă. Valoarea numerică
este număr, pozitiv sau negativ, care depinde de scara de referință adoptată.
Elementul din mulțimea stărilor unei anumite mărimi, care corespunde valorii numerice 1, se
numește unitate de măsură a mărimii respective.
Din cele spuse mai sus rezultă că procesul de măsurare presupune existența unui măsurand și
a unei unități de măsură și presupune compararea unei mărimi, numite măsuran d, cu altă mărime de
aceeași natură, considerate unitate de măsură.
Deoarece experimentul este singurul care poate da o certitudine determinată, știința modernă
a acordat o atenție deosebită teorieri măsurării, fiind necesare mai multe convenții internatio nal
pentru stabilirea unui sistem rațional și coerent de dimensiuni și unități de măsură. Existența unui
asemenea sistem simplifică mult atât expresiile legilor care descriu fenomene, cât și efectuarea
calculelor, când este necesar.
Apariția erorii de măsu rare, ca diferență între valoarea măsurată și valoarea adevărată este
inevitabilă datorită unei mulțimi de factori de eroare:

6 Taloi, D. Optimizarea proceselor tehnologice – aplicații în metalurgie . Editura Academiei, București, 1987, pag 92

13 – Principiul sau metoda de m ăsurare ;
– Obiectul supus măsurării ;
– Aparatul de m ăsură ;
– Interacțiunea obiect supus măsurării – aparat de măsură ;
– Factorul uman ;
– Mediul ambiant.
Din aceste motive, orice m ăsurare este afectată de o incertitudine. Se numește incertitudine
de măsurare intervalul în care se estimează, cu o anumită probabilitate, ca fiind valoarea adevărată a
măsurandului.
În pri ncipiu, literatura de specialitate clasifică măsurările după7:
– Modul de obținere a rezultatelor și aspectul ecuațiilor de măsurare;
– Corespondența dintre numărul ecuațiilor și cel al necunoscutelor :
– Gradul de încredere acordat rezultatelor obținute din măsu rări;
– Modul de execu ție al măsurărilor, natura și raportul dintre diferite mărimi măsurate.

a) Măsurările directe sunt cele la care obiectul supus măsurării se compară direct cu unitatea
de măsură.
b) Dacă valoarea mărimii măsurate se obține prin intermediul al tor mărimi, functional
dependente de ea, măsurările sunt indirecte.
Sfera măsurărilor indirecte este mult mai largă decât a celor directe. Acest lucru rezultăși din
faptul că anumite mărimi nu pot fi măsurate direct.
În raport de specificul procesului teh nologic, atât măsurările directe, cât și cele indirecte pot
fi considerate statice sau dinamice.
c) Măsurările combinate se efectuează simultan asupra unuia sau mai multor mărimi fizice.
Orice metodă de măsurare presupune și o operație de măsurare direct, rol ul
exprimentatorului fiind acela de a selecta aparatele si metoda de măsurare adecvată, care să
asigure eficiența maximă.
Numărul minim de măsurători cu ajutorul cărora se poate stabili valoarea mărimii fizice
considerate, reprezintă categoria măsurărilor necesare sau singulare. Dacă numărul măsurărilor este
mai mare decât cel al necunoscutelor, se spune că există măsurători suplimentare sau multiple.
Din punct de vedere al gradului de încredere acordat rezultatelor obținute, măsurările pot fi
de înaltă pre cizie, de control și tehnice. Prima categorie de măsurări este legată de acele mijloace
tehnice prin intermediul cărora se obțin valorile unor anumite constante fizice, precum și cele ale
unor etaloane sau unități de măsură. În timpul executării unor astfe l de măsurări, se urmarește ca
întregul complex al condițiilor de măsurare să se mențină relativ constant; de regulă, prin condiții de
măsurare se întelege conținutul concret, starea și influența în procesul de măsurare a unor factori ca :
obiectul supus m ăsurării, operatorul, aparatura, metodele de măsurare și condițiile exterioare.
Măsurările de control se execută de regulă în scopul verificării sau omologării unor noi
aparate sau metode de măsurare. În acest caz se urmărește ca eroarea de măsurare ce efec tuează un
anumit rezultat să nu depășească o limită dinainte stabilită.

7 Dumitra ș, C., Popescu, I., Bendic, V. Ingineria controlului dimensional și geometric în fabricația mașinilor . Editura
Didactică și Pedagogică, 1996, Pag. 125

14 Toate celelalte măsurări se execută în practica curentă, iar erorile mijloacelor de măsurare
sunt incadrate într -o clasă de precizie bine cunoscută.
Dacă ansamblul condițiilor de măsur are se menține constant, cel puțin pentru un anumit
interval de timp, se spune că măsurările sunt de egală pondere ; în caz contrar, măsurările sunt
considerate ponderate. Acest lucru are o importanță deosebită în alegerea metodei de prelucrare
ulterioară a datelor experimentale.
Rezultatul unei măsurări trebuie insoșit de indicarea incertitudinii estimate, deoarece în lipsa
acesteia el poate fi necorespunzător scopului propus.8

1.3 CERCETAREA EXPERIMENTALĂ ȘI CALITATEA ÎN ORGANIZAȚIA BAZATĂ PE
CUNOȘTINȚE

Potrivit acestei orientări, în managementul calității trebuie să se pună accentul pe
îmbunătățirea proceselor din organizație, de care depinde în mod hotărâtor realizarea unor
produselor corespunzătoare cerințelor clienților. Responsabilitatea pentru non -calitate nu este
atribuită în principal, lucrătorilor ci managerilor.
Această orientare, cea mai veche in managementul calității, este, în present mai
predominantă. Ea pune accentul pe implementarea tehnicilor de analiză a proceselor, instrumentele
statistice f iind considerate un element fundamental al managementul calității, în cazul producției de
serie mare. Orientarea tehno -managerială a capătat o largă extindere, dar se manifestă tendinței
delimitării în cadrul ei a doua orientare, care corespund unor modali tăți diferite de abordare a
calității sistematică și sistemistă.
Adepții orientării sistematice pun accentual pe dezvoltarea instrumentelor, care să permită
analiza metodică a caracteristicilor de calitate a produselor, a variabilelor producției ce influe nțează
calitatea și a problemelor non calității.9
În literatura de specialitate există puncte de vedere diferite privind definirea conceptelor de
politică și strategie. Unii specialist vorbesc numai despre politică și politici, iar alții numai despre
strategie și strategii. Pentru unii specialist politiciile au o sferă semantică mai cuprinzătoare, astfel
că strategiile rezultă ca aplicații ale politicilor. Pentru alți specialist problema se rezolvă invers. În
sfârșit, există specialist care nu fac nici o di ferențiere semantică între politici și strategii, folosind
cele două concepte în mod interschimbabil.
Acceptăm pentru conceptul de politică o sferă semantică mai mare, care înglobează
semantica conceptului de strategie.
Politica unei organizații reprezin tă o opțiune generică, mai greu de explicitat și argumentat
de către decidenții managementului superior. Ea reflectă câmpul motivational al deciziilor majore,
în concordanță cu un sistem valoric care conține mai multe elemente de ordin filosofic decît
indicatori de performanță. Politica reflectă acel inefabil pe care managerii îl obțin prin educație,
cultură și talent. Ea este ancorată în trecut și direcționează procesul decisional mai mult prin
conservarea unor valori ale organizației decât prin generarea de noi valori.

8 Țîțu, M., Oprean, C. Cerce tarea experimentală ș i prelucrarea datelor. Partea I, Editura Universității Lucian Blaga din
Sibiu, Sibiu, 2006 Pag 7
9 Olaru, M. Managementul calității, Editura Economică . București, 2000, Pag 79

15 Politica unei organizații și în special politica de calitate este legată în mod intrinsic de cultura
instituțională a organizației, în timp ce strategia este legată de managementul strategic. Această
nuanțare este foarte importantă pentru ac ele organizații care se caracterizează prin culture
instituționale puternice.
Politica unei organizații joacă un rol foarte important în promovarea modelelor de gândire și
a generării unor atitudini care să asigure suportul motivațional adecvat elaborării și mai ales
implementând unei strategii.10

1.4 STRATEGIA EXPERIMENTULUI FACTORIAL. STRATEGII DE EXPERIMENTARE

Pentru studierea obiectelor, fenomenelor sau proceselor, se apeleaz ă adesea la cercetare
experimentală. Utilizarea tot mai frecventă a conceptului de experiment a condus la fundamentarea
teoriei experimentului matematic și implicit la introducerea unor concepte specifice între care cel de
modelare joacă un rol aparte.
La ora actuală știința și tehnica utilizează noțiunea de model în două sensuri :
– modelul material care este reprezentat de către un obiect auxiliar cu care este înlocuit
obiectul original în procesul experimentării ;
– modelul abstract care este reprezentat de c ătre o serie de mărimi cu ajutorul cărora poate
fi caracterizat din anumite pun cte de vedere, obiectul supus cercetării ; Modelele abstracte
pot fi modele fizice sau modele abstracte .
În zilele noastre cel mai răspândit model de reprezentare a obiectului supus cercetării este cel
de cibernetică, iar acesta se află sub formă de intrăr i-ieșiri.
Mărimile de intrare se notează de regulă cu x 1, x2, x3, …, x k și poartă denumirea de factor de
influență sau variabile independente, în vreme ce mărimile de ieșire, notate cel mai frecvent y 1, y2,
y3, …, y m poartă denumirea de funcții obiect iv, funcții de răspuns, variabile dependente sau variabile
de stare. Între cele două categorii de variabile se consideră că există legături funcționale de tip
cauză -efect.
Fenomenele sau procesele reale se desfășoară în condițiile existente unor factori pe rturbatori,
necontrolabili, z 1,z2, …, z q cu caracter aleator dar cărora în general li se poate asocia o anumită lege
de distribuție. Acești factori poartă frecvent denumirea de variabile aleatoare și acțiunea lor asupra
obiectului supus cercetării experi mentale generează așa numitul “zgomot -experimental”.
În general, descrierea cantitativă a fenomenelor sau proceselor este realizată cu ajutorul
modelelor matematice asociate acestora și care urmăresc explicitarea prin intermediul relațiilor
matematice a le găturii funcționale dintre factorii de influență x 1, x2, …, x k și o anumită funcție
obiectiv y interesată pentru cercetător, adică precizarea unei dependențe funcționale de forma : 11

y = f(x 1,x2, …,x k) (2.1)

10 Oprean, C., Țîțu, M. Cercetarea experimentală și prelucr area datelor partea a II -a. Editura Universitatii Lucian
Blaga din Sibiu, Sibiu, 2007 Pag 97
11 Țîțu, M., Oprean, C., Boroiu, A., Cercetare experimentală aplicată în creșterea calității produselor și serviciilor ,
Editura AGIR, București, 2011, Pag. 383

16 Funțiile obiectiv pot avea caracter diferit, în general obiectivele urmărite prin modelare fiind :
– studiul și analiza sistemului cercetat cu ajutorul modelului pentru obținerea de date mai
complete și de noi le gități ale acestuia ;
– eviden țierea mecanismului de acțiune a factorilor de influență asupra sistemului cercetat ;
– verificarea ipotezelor referitoare la interac țiunile interne ale sistemului ;
– predicția stării și comportamentului sistemului ;
– calculul și proiec tarea sistemului ;
– optimizarea sistemului în raport cu diferite criterii ;
– conducerea sistemului în spațiu și timp ;
Explicarea rela ției (1 .1) poate fi realizată fie în urma unei modelări analitice, fie în urma unei
modelări experimentale

În cazul mo delării analitice, dependența (1 .1) se expliciteaz ă pornindu -se de la enunțarea
unor ipoteze simplificatoare privind obiectul supus cercetării, ipoteze care permit în general scrierea
unui sistem de ecuații diferențiale ce se acceptă că descriu fenomenologia proce selor de
transformare specifice sistemului (obiect, fenomen sau proces) studiat. În urma integrării în condiții
limite a ecuațiilor care compun sistemul, r ezultă dependența funcțională (1 .1), numită modelul
analitic al sistemului. Enunțarea ipotezelor ce s tau la baza elaborării modelelor analitice implică o
bună cunoaștere prealabilă a obiectului supus cercetării, inclusiv al caracterului relațiilor funcționale
cauză -efect.

În majoritatea cazurilor reale sistemele tehnologice moderne sunt :
– complexe, cara cterizate printr -un num ăr foarte mare de factori de influență, de natură
fizico -chimică diferită ;
– slab organizate, deoarece func ționalitatea lor este condiționată de comportamente
deterministe stohastice ale structurii sistemului, iar funțiile obiectiv pot fi realizate cu o
certitudine limitată ;
– cu caracter difuz, având interacțiuni dinamice puternice între variabile, ceea ce are drept
consecință alterarea preciziei transformărilor realizate.
Din aceste motive, obținerea unor modele analitice care să furni zeze rezultate utilizabile
tehnologic în cazul acestor sisteme este extrem de dificilă sau chiar imposibilă, apelându -se tot mai
frecvent la modelarea experimentală sau la cea mixtă, analitico -experimentală.
Principalele cerințe impuse modelelor, în gener al și celor experimentale în particular, sunt:
– capacitatea de a reflecta în mod adecvat sistemul cercetat, în sensul că valorile funcției
obiectiv estimate cu ajutorul modelului să nu difere semnificativ de cele reale ;
– aptitudinea de a furniza informa ții suficient de precise privind direcția de orientare a
experimentării în vederea atingerii domeniului optim al funcției obiectiv.
Spre deosebire de cazul modelării analitice, în cazul modelării experimentale nu este
necesară elaborarea unor ipoteze cu ajutor ul cărora să poată fi caracterizat obiectul supus cercetării,
deci se renunță la cunoașterea relațiilor cauză -efect, aplicându -se conceptul “cutiei negre”.

17 În modelarea experimentală, de regulă se acceptă aprioric o anumit ă formă a
modelului matematic (1 .1) care se consideră că aproximează cel mai bine modelul real, urmând ca
desfăsurarea experimentului să furnizeze datele necesare explicării modelului.
În prezent în modelarea experimentală sunt mai răspândite două strategii pe baza
cărora sunt concepute și realizate experimentele :
– strategia clasic ă (Gauss -Seidel) ;
– strategia factorială (Box -Wilson). 12

Strategia clasică de experimentare (Gauss -Seidel) se caracterizează prin sloganul “un
factor la un moment dat” și reduce orice cercetare experimentală la o cercetare unifactorială, în
sensul că la un moment dat se reglează (se modifică) un singur factor de influență ; pentru ceilalți
factori de influență se atribuie valori constante, mai mult sau mai puțin arbitrare, care pot exercita o
influență semnificativă asupra rezultatului obținut. 13
Din cele afirmate mai sus, rezultă că, pentru evidențierea influenței unui factor se
utilizează numai o parte a încercărilor experimentale, ceea ce amplifică semnificativ, în cazul unui
număr mare de factori de influență, v olumul experimentării.

Stategia factorială (modernă) de experimentare (Box -Wilson) este caracterizată prin
sloganul “toți factorii în fiecare moment ” și utilizează un experiment factorial, caracterizat prin
faptul că la fiecare încercare experimentală se modifică valoarea tuturo factorilor de influență și în
consecință, influența fiecărui factor asupra valorilor funcției obiectiv este determinată de toate
încercările efectuate, permițând astfel micșorarea considerabilă a volumului experimental.
Principale le caracteristici ale strategiei factoriale sunt următoarele:
– achiziționarea progresivă de informații în urma efectuării experiențelor, existând
posibilitatea efectuării numai a numărului minim necesar de determinări pentru
formularea concluziilor ;
– obține rea unei precizii maxime de estimație a modelului, pentru un număr de măsurări
impuse ;
– furnizarea de informații privind direcția de deplasare a determinărilor pentru atingerea
domeniului de optim al funcției obiectiv.
Se poate demonstra că, în condițiile e xistenței erorilor aleatoare de măsurare, strategia de
experimentare modernă, aplicate cu ajutorul experimentelor factoriale, este strategie de
experimentare optimă, în sensul precizat mai sus, iar programul de experimentare factorială este un
plan de expe rimentare optimal.

12 Țîțu, M., Statistică tehnică și proiectarea experimentelor . Strategia experimentelor factoriale . Editura Universității
Lucian Blaga din Sibiu, Sibiu, 2004. Pag 212
13 Țîțu, M., Statistică tehnică și proiectarea experimentelor . Strategia experimentelor factori ale. Editura Universității
Lucian Blaga din Sibiu, Sibiu, 2004, Pag 215

18 CAPIOLUL 2 – EXPERIMENTUL DE TIP ACTIV – O SOLUȚIE BENEFICĂ ÎN
CERCETAREA EXPERIMENTALĂ ȘI PRELUCRAREA DATELOR

2.1 METODA EXPERIMENTULUI FACTORIAL

2.1.1 Considerații teoretice fundamentale și specifice cu privire la metoda
experime ntului factorial

Experimentele factoriale își dovedesc cu precădere eficiența acolo unde se dorește studierea
influenței exercitate de doi sau mai mulți factori asupra unei funcții obiectiv.
Identificarea principalelor noțiuni și concepte cu care se op erează în mod curent
experimentarea factorială poate fi realizată cel mai facil prin abordarea și rezolvarea unor probleme
relativ simple, dar cu un pronunțat caracter intuitiv.
Specificitatea experimentelor factoriale decurge din aceea că ele studiază s imultan efectele
provocate asupra unei funcții obiectiv de către toate nivelele tuturor factorilor de influență.
De exemplu, dacă factorul de influență x 1 are n 1 nivele de variație, iar factorul de influență x 2
are n 2 nivele de variație, atunci experiment ul factorial (complet) va conține (cel puțin) n 1
n2
determinări experimentale corespunzătoare tuturor combinațiilor între nivelele factorilor de influență
x1 și respectiv x 2.
Aranjarea nivelelor factorilor de influență în cadrul unui experimen t factorial în vederea
efectuării experimentărilor poartă adeseori numele de “dispunere încrucișată a nivelelor factorilor”.
În general, în orice tip de experiment efectul produs de un factor de influență asupra unei
funcții obiectiv este prin definiție e gal cu variația valorilor funcției obiectiv provocate de schimbarea
nivelelor pe care se găsește factorul de influență. Acesta este numit în mod curent “efect principal”
deoarece el se refer ă la factorii de interes primar (acceptați ca atare de către exper imentator) ai
experimentului.
Pentru fixarea ideilor, se consideră următoare problemă ”tipică”: un experimentator
consideră că funcția obiectiv y a unui proces pe care îl studiază este influențată de doi factori, x1 și
x2. Fiecare dintre factorii de influ ență are două nivele pe care se poate (sau se dorește) să fie plasat,
adică n1 = 2 și n2 =2. Experimentatorul își propune să stabilească efectele principale pe care plasarea
factorilor pe nivelele lor le provoacă asupra funcției obiectiv.
Pentru obținerea răspunsului la problema supusă, experimentatorul efectuează un număr N=4
determinări ale valorilor funcției obiectiv care corespund combinațiilor între cele n1∙n2=4 nivele ale
celor doi factori de influență.
În experimente factoriale de ordinul I (asa -numi tele "experimente screening") determinarea
coeficientilor polinomului de gradul I presupune selectarea factorilor de influență pentru două nivele
de variație, pentru nivelul minim și maxim, necesitând în cazul utilizarii strategiei experimentelor
factorial e complete EFC un volum de experimențe n=2k.
Strategia optimală asigurată de procedeul EFC implică utilizarea unui număr minim de
încercări, ce se realizează după o strategie optimală, iar polinomul de regresie corespunzător acestui
tip de experiment furni zează informații asupra direcței de urmat către optim.

19 Se pune problema selectării subdomeniului în care se va realiza modelarea, astfel ca modelul
găsit să fie adecvat. O etapă importantă în modelarea pe baza experimentelor o constituie verificarea
adecva ntei modelului polinomial estimat, adică a concordanței dintre rezultatele măsuraăilor și cele
estimate cu ajutorul modelului. Numărul coeficienților de regresie care pot fi calculați este egal cu
volumul n al experimentului. Indiferent că folosim strategi a de experimente factoriale complete sau
experimente factoriale fracționare (trunchiate), factorilor de influență li se atribuie întotdeauna
numai două nivele de variație (minim și maxim) în vederea determinarii coeficientilor de regresie
(inclusiv b0).
Pentru funcția obiectiv continuu se aleg dimensiunile subdomeniului explorat experimental,
adică domeniile de variație ale factorilor de influență, care pot fi determinate pe baza informațiilor
apriorice și/sau a intuiției cercetătorului. Plecând de la acest domeniu pe baza informațiilor obținute,
experimentarea se continuă secvențial după direcția de pantă maximă (direcția gradientului) pe
suprafața de răspuns, deplasându -se în alte subdomenii dimensionate corespunzător, pâna la
atingerea domeniului optim ce conține punctul de interes pentru cercetător (care este de regulă un
punct extremum).
Sunt situații când suprafața de răspuns are curbura prea accentuată, pentru ca modelarea sa
dea rezultate satisfăcătoare sub aspectul preciziei estimației, în aceste sit uații se recurge la
modelarea prin polinoame de ordin superior, de preferință de ordinul II, pâna la identificarea
optimului. Aceste modele, numite modele de ordin superior pot fi explicitate fie prin dirijarea
factorilor de influență pe trei nivele de va riație, (lucru care mărește considerabil volumul
experimentului n=3k și complică prelucrarea rezultatelor sale), fie prin recurgerea la așa -numitele
experimente central -compuse.
Avantajul utilizării experimentelor factoriale este prin faptul că se porneșt e de la o problemă
principală simplă, conform căreia asupra unei funcții obiectiv y a fost identificată acțiunea a doi
factori de influență, x1 respectiv x2, fiecare cu câte două nivele (superior și inferior).
În cazul cel mai general, influența fiecărui factor poate fi studiată:
– clasic , prin variația “unui singur factor la un anumit moment dat”, conform strategiei
Gauss -Seidel;
– factorial , cu “to ți factorii în fiecare moment ” conform strategiei Box -Wilson.
Deoarece practic întotdeauna rezultatele măsurăril or sunt afectate cel puțin de erori
aleatoare, este de regulă preferabil să fie realizată cel puțin o replicare a masurărilor, iar efectele
produse de factori să fie estimate utilizând media replicilor, pentru fiecare combinație a nivelelor
factorilor. Rez ultă pentru cazul analizat un total de șase măsurari.
Dacă se recurge la un experiment factorial este necesară introducerea unei combinații
suplimentare, x 1supx2sup, deci rezultă un total de patru măsurări, care pot fi utilizate pentru două
estimări ale ef ectului propus de factorul de influență x 1:
x1supx2sup – x1infx2inf = y 2 – y1 și x1supx2sup – x1infx2sup = y 4 – y3
În mod similar, se pot obține două estimări ale fiecărui efect principal pot fi mediate pentru a
produce același efect mediu principal care e ste la fel de precis estimat ca și cel din utilizarea
experimentului clasic (cu un singur factor), dar utilizând numai un total de patru măsurări în loc de
șase, ceea ce implică o eficiență relativă a utilizării experimentului factorial în raport cu cel cl asic de

20 6/4 = 1.5 ori mai mare. În general, această eficiență crește cu numărul de factori de influență
analizați.
Pentru completarea analizei, se poate lua în considerare și ipoteza suplimentară a existenței
unei interacțiuni. Dacă de pildă experimentul c lasic indică faptul că y3 și y2 furnizează valori ale
funcției obiectiv mai bune decât y1, o concluzie logică este aceea că și valoarea y2 trebuie să fie mai
bună. Totuși, în ipoteza existenței unei interacțiuni între cei doi factori de influență, această
concluzie poate fi eronată.
Ca și concluzie se poate afirma că utilizarea experimentului factorial conferă o serie de
avantaje : este mai eficient dec ât experimentul clasic și eficiența sa se mărește la creșterea numărului
factorilor de influență ;
– este abs olut necesar în situația în care sunt prezente interacțiuni între factorii de influență
pentru a evita formularea unor concluzii eronate;
– utilizarea experimentului factorial permite ca efectul provocat de un factor s ă fie estimat
pentru câteva nivele ale c elorlalți factori, generând concluzii care sunt valabile pentru o
întreagă gamă de condiții experimentale.14

2.1.2 Concepte fundamentale aplicate în cadrul metodei experimenttului factorial

Noțiunea de efect

Din cele prezentate mai sus a rezultat în mod intuitive faptul că apelarea la strategia
experimentelor factoriale presupune introducerea unor concept fundamentale cum sunt cele de efect
principal (sau efect), respectiv de interacțiune.
În cele ce urmează, este prezentată forma generalizată, abst ractă a celor două concept
fundamentale, aplicabilă în experimentele factoriale.
În vederea introducerii și înțelegerii facile a noțiunii generale de efect se consideră studiul
dependenței unei funcții obiectiv y de doi factori de influență x1 și x2.
La aplicarea strategiei factoriale pentru realizarea studiului, fiecărui factor de influență îi
sunt atribuite câte două nivele de variație în domeniul de interes pentru experimentator : un nivel
superior xsup și un nivel iniferior xinf.
Cele două nivele sunt alese la distanță egală față de nivelul central (numt și nivel zero sau de
bază) x0, al factorului de influență. Nivelul central indică valoarea factorului de influență în jurul
căreia se dorește a se realiza modelarea experimentală. Valorile xinf și xsup cuprind între ele, pentru
fiecare factor de influență, domeniul de variație în care respectivul factor poate lua valori (în ipoteza
că aceste valori intermediare au sens, deci că factorii de influență sunt “cantitativi” și definiți pe
intervalul considera t), în experimentul considerat. Acest domeniu se mai numește și domeniu
experimental al factorului de innfluență.
Ordinea de efectuare a încercărilor, valorile nivelelor de influență pentru fiecare încercare
precum și valorile măsurate ale funcției obiect iv (valorile răspunsului) sunt centralizate de regulă
într-un tabel, numit matricea experiențelor sau matricea încercărilor.

14 Țîțu, M., Oprean, C., Boroiu, A., Cercetare experimentală aplicată în creșterea calității produselor și serviciilor ,
Editura AGIR, București, 2011, Pag. 410

21 Matricea experiențelor se caracterizează prin faptul că fiecărei încercări îi corespunde altă
combinație între nivelele factorilo r de influență, fiind epuizate prin cele patru încercări toate
combinațiile posibile între cele două nivele ale celor doi factori de influență.
Experimentele factoriale de acest tip, în care apar toate combinațiile posibile între nivelele
factorilor de i nfluență, se numesc experimente factoriale complete, iar matricile după care au fost
conduse experiențele poartă numele de matrici program.
Experimentele factoriale complete (EFC 2k) care includ k factori de influen ță, fiecare având
câte două nivele de v ariație necesită efectuarea unui număr de N = 2k). Măsurări pentru epuizarea
tuturor combinațiilor posibile între cele două nivele ale celor k factori de influență. Datorită
modului de structurare a matricii -program, rezultă ca experimentele factoriale co mplete sunt
concepute după planuri experimentale optimale, deci oferă cea mai bună estimare a funcției obiectiv
analizate, în condiții date.15

2.1.3 Formularea unor decizii preliminare în vederea proiectării experimentelor
factoriale

Eficiența modelării c u ajutorul experimentelor factoriale rezultă în primul rând din faptul că
aplicarea acestor experimente presupune planificarea încercărilor și în al doilea rând din faptul că
planificarea este realizată după un așa -numit ”plan optimal” care asigură un rapo rt optim între
numărul măsurărilor și informația obținută în urma efectuării acestora, respectiv precizia estimărilor
realizată cu ajutorul modelului obținut.
Aplicarea cu succes a modelării cu ajutorul experimentelor factoriale presupune parcurgerea
unui algoritm care asigură elaborarea corectă și completă a experimentului ce urmează să furnizeze
datele necesare obținerii modelului.
Ca primă etapă, modelarea cu ajutorul experimentelor factoriale o are pe aceea a definirii
corecte și complete a problemei de rezolvat, adică precizarea funcției obiectiv interesante pentru
cercetător privind descrierea obiectului, fenomenului sau procesului de analizat. Cea de -a doua etapă
fundamentală în aplicarea experimentării factoriale este identificarea factorilor de infl uență ai
fiecărei funcții obiectiv dintre cele care urmează a fi analizate.
De importanță deosebită este faptul ca problema propusă spre rezolvare să fie corect definită
și să fie precizați pe cât posibil din start toți factorii de influență ; dacă numărul acestora este prea
mare în raport cu posibilitățile de experimentare pe care le are cercetătorul, se pot realiza unul sau
mai multe experimente preliminare, în scopul ierarhizării factorilor de influență în ordinea
importanței lor iar proiectarea ulterioar ă a experimentului factorial să fie făcută luând în considerare
numai factorii stabiliți sau bănuiți cu un grad ridicat de șanse ca fiind semnificativi pentru funcția
obiectiv studiată. Una dintre metodele utilizate în scopul clasificării factorilor de inf luență în
semnificativi sau nesemnificativi este analiza dispersională. O alta metodă frecvent utilizată ca
experiment preliminar în cazul modelării prin experiment factorial este metoda bilanțului aleator.

15 Țîțu, M., Oprean, C., Cercetare experimentală și prelucrarea datelor -Partea I , Editur a Universității Lucian Blaga din
Sibiu, Sibiu, 2006 , Pag. 212

22 Etapa următoare alegerii funcției obiectiv și ide ntificării factorilor de influență în cazul
realizării unui experiment factorial, o constituie stabilirea domeniului inițial al experimentării, care
presupune stabilirea limitelor domeniului de definire a factorilor de influență ; restricțiile ce apar în
această situație sunt :
 de principui (fenomenologice) pentru valorile factorilor de influen ță (zero absolut pentru
temperatură , viteza luminii în vid pentru viteză etc.) ;
 tehnico -economice (costul materialelor, durata proceselor);
 condițiile concrete ale expe rimentului (bază materială, tehnologie, organizare) ;
 analiza informației apriorice referitoare la modificarea funcției obiectiv la mici variații ale
factorilor de influență.
Practic, stabilirea domeniului de experimentare se face în două etape:
– stabilirea punctului central al experimentului (nivelul zero sau de bază al factorilor de
influență) ;
– stabilirea intervalelor de variație ale factorilor de influență.

De regulă, punctul central al experimentului este un punct aparținând spațiului multifactorial,
care cuprinde o combinație a nivelelor factorilor de influență și care, pe baza informației
apriorice deținută, determină obținerea celor mai bune valori ale funcției obiectiv ; în jurul
acestui punct, considerat ca punct inițial al experimentării se inițiază cercetarea. Dacă pe baza
informației apriorice sunt cunoscute mai multe combinații ale nivelelor factorilor de influență
care furnizează valori convenabile ale funcției obiectiv, formând o regiune a spațiului
multifactorial, punctul central al experimentăr ii se stabilește în centrul acestei regiuni sau se
alege arbitrar în regiunea respectivă.

2.2 METODA ANALIZEI DISPERSIONALE

Cele mai întâlnite metode de analiză satistică clasică a datelor de măsurare sunt analiza
dispersională și analiza regresională.
Analiza dispersională, mai este numită și analiza varianței și este metoda statistică de analiză
a datelor de măsurare (care sunt valori obținute experimental ale unor funcții obiectiv) ce depind de
unul sau mai mulți factori de influență cu acțiune simula tă, cu scopul de a stabili semnificația acestir
factori de influență cu acțiune simulată, cu scopul de a stabili semnificația acestor factori asupra
funcției obiectiv analizate.
Ideea de bază a analizei dispersionale derivă dintr -o teoremă asupra dispersi ei, conform
căreia, dacă se estimează dispersia unui sir de măsurari asupra unei funcții obiectiv în două moduri
diferite și anume ținând cont de influența unui factor sau a unor factori și respectiv înlăturând
această influență și de a compara apoi cele d ouă dispersii, se pot obține informații referitoare la
influența factorului analizat asupra funcției obiectiv. Acești factori pot fi cantitativi și calitativi în
domeniul cercetat ei situându -se pe diferite nivele.
Factorii de influență controlabili x1,x2….,x k, vor fi numiți factori de influență.16

16 Vaduva, I. Analiza dispersionala . Editura tehnica. Bucuresti, 1980, Pag. 55

23 Dacă asupra funcției obiectiv y se fac o serie de măsurări, obținându -se valorile y1,j=1,…n
atunci analiza acestor date în scopul stabilirii de concluzii referitoare la b1,….,b d și la erorile
aleatoare de m ăsurare, se numește analiza factorială. Dacă numărul factorilor de influență este k>1,
analiza se numește multiplă , iar dacă numarul de funcții obiectiv yq analizate este q>1 analiza se
numește multidimensională . Dacă toți factorii de influență x1,….,xk prezintă nivele sau valori
discrete, numerice sau nu, analiza devine calitativă și se numește analiza dispersională . Obiectivul
principal al analizei dispersionale este stabilirea semnificației factorului sau factorilor de influență
asupra funcției obiecti v. Dacă toți factorii de influență x1,…,x k sunt variabile continue, atunci analiza
devine cantitativă și poartă numele de analiză regresională . Obiectivul principal al analizei
regresionale este elaborarea modelului statistic, regresional, al obiectului cercetării, care sa descrie,
într-un mod adecvat, comportarea sistemului respectiv în domeniul dat al experimentării. Dacă unii
factori de influență prezintă nivele discrete iar alții sunt mărimi continue, analiza se numește analiza
covariației. Funcție de ipotezele care se fac sau care se cer a fi verificate referitoare la coeficienții
b1,…, b d sau la erorile aleatoare, rezultă modele matematice corespunzatoare celor trei categorii de
analize: dispersionale, regresionale sau de covariență.
Analiza disp ersională constituie la ora actuală probabil cea mai utilizată tehnică pentru
formularea concluziilor în urma prelucrării statistice a rezultatelor măsurărilor. Ea poate fi aplicată
în domenii extrem de diverse:
● În tehnologie pentru a stabili semnificația unor factori de influență asupra unor
funcții obiectiv cu caracter tehnologic; de exemplu poate fi apreciată influența compoziției
chimice asupra proprietăților unui material (analiza multifactorială);
● În tehnica și în științele economice pentru a stabili influența unor factori și a nivelului
de calificare al personalului asupra productivității muncii (analiza bifactorială);
● În agricultură, biologie și medicină pentru determinarea influenței diferiților factori
de climă, mediu geografic sau stimuli biofizo logici asupra unor caracteristici sau funcțiuni
biologice; de exemplu se poate analiza influența climei, mediului geografic și
îngrășămintelor chimice asupra creșterii plantelor (analiza trifactorială);
● În psihologie și sociologie, cu scopul de a stabili c are sunt factorii estențiali care
accelerează un anumit fenomen psihologic (de exemplu procesul de învățare) sau care sunt
factorii care acționează asupra opiniei publice într -o anumită perioada istorică dată.
Evident, o primă condiție pentru toate proble mele enumerate mai sus este accea de a exista
posibilitatea măsurării valorilor funcțiilor obiectiv corespunzătoare fenomenelor sau proceselor
studiate, precum și posibilitatea de a distinge și fixa mai multe nivele ale factorilor de influență. Pe
de altă parte, trebuie precizate și asigurate ipotezele de lucru, între care cele mai importante sunt
cele de normalitate a rezultatelor măsurărilor și de egalitate a dispersiilor corespunzatoare
celulelor.17

17 Titu, M. Statistica tehnica si proiectarea experim entelor. Analiza dispersionala si regresionala. Editura Universitatii
Lucian Blaga din Sibiu, Sibiu, 2004, Pag 49

24 2.2.1 Metoda analizei dispersionale unifactorial e

Cea mai simplă problemă de analiză unidimensională (o singură funcție obiectiv),
unifactorială (un singur factor de influență) este aceea de comparare a două medii aritmetice de
selecție ale unei variabile aleatoare y (corespunzătoare la două nivele di screte ale unui factor de
influență x ce permit formarea de selecții independente ale variabilei y)

2.2.2 Contraste și comparații între medii ale nivelelor

Daca în urma aplicării analizei dispersionale unifactoriale ipoteza de nul este respinsă,
rezult ă că există o diferență semnificativă între mediile aritmetice ale nivelelor factorului de
influență, fară a se preciza însă care dintre aceste medii diferă semnificativ. Pentru a stabili aceasta,
este necesar să se realizeze comparații între mediile aritm etice ale nivelelor factorului de influență
grupate în diferite moduri. Procedura prin care se realizează aceste comparații se numește metoda
comparațiilor multiple și utilizeaza conceptul de contrast.18

2.2.3 Analiza reziduurilor utilizând metoda analizei dispersionale unifactoriale

Analiza reziduurilor este o etapă distinctă în cadrul analizei dispersionale unifactoriale și ea
este utilizată în special pentru verificare validității ipotezelor inițiale privind distribuția normală a
erorilor de măsurare, dar poate fi folosită cu succes și pentru interpretarea rezultatelor
experimentului și luarea deciziilor; din aceste motive se recomandă ca această etapă să fie abordată
cu deosebită atenție în cazul preluării datelor experimentale obținute la aplicarea an alizei
dispersionale unifactoriale.

2.2.4 Metoda analizei dispersionale multifactoriale

Dintre tipurile de experimente în care se poate aplica analiza dispersională multifactorială,
este analizat cazul mai simplu, dar și cel mai întalnit, al analizei d ispersionale bifactoriale (cu doi
factori de influență) și unidimensionale (cu o singură funcție obiectiv), cu experiențe echilibrate.19

18 Cicala, E. Metode de prelucrare statistica a datelor experimentale . Editura Politehnica, Timisoara, 1999, Pag 85
19 Titu, M.,Oprean, C. Cerce tare experimentală și prelucarea datelor Partea I . Editura Universității Lucian Blaga din
Sibiu, Sibiu, 2006, pag. 105

25 2.3 METODA ANALIZEI REGRESIONALE

2.3.1 Concepte de baza ale metodei analizei regresionale

În numeroase probl eme apar două sau mai multe variabile care sunt în dependență, iar unele
dintre cele mai importante obiective ale cercetării experimentale sunt să se modeleze și să se
analizeze relația dintre aceste variabile.
În general, se presupune că există o singură variabilă dependentă sau funcție obiectiv y care
depinde de k variabile independente (numite și factori de influență sau de regresie) x1, x2,…, x k.
Relația de legatură dintre aceste variabile este caracterizată printr -un model matematic numit ecuație
de regresie. Modelul regresional este adecvat pentru un anumit set de date de măsurare. Atunci când
acest set de date se modifică, este necesară de cele mai multe ori și modificarea ecuației de regresie,
pentru ca aceasta să descrie adecvat (cu o precizie suf icient de bună și acceptată de către cercetător)
setul de date analizat. În unele situații, experimentatorul cunoaște forma exactă a adevaratei relații
de legatură dintre y si x1, x2,…, x k, adică:
y=ϕ(x1,x2,…,x k),
Totuși, în multe cazuri, adevarata r elație functională nu este cunoscută, iar experimentatorul
alege o funcție adecvată pentru aproximarea lui ϕ.
Cele mai utilizate modele regresionale ca funcții de aproximare ale unui anumit set de date
de măsurare sunt modelele polinominale și pentru aces t motiv în acest capitol se discută cu
precădere ajustarea datelor de măsurare cu ajutorul polinoamelor de regresie. Prezentări mai extinse
ale analizei regresionale apar în literatura de specialitate.
Metodele regresionale sunt frecvent utilizate și pent ru analiza datelor experimentelor
neplanificate, cum sunt cele fenomene necontrolate sau înregistrări istorice. Analiza regresională
este mult utilizată în modelarea experimentală. În general, analiza dispersională într -o modelare
experimentală ajută la id entificarea calitativă a factorilor semnificativi iar analiza regresională este
folosită pentru stabilirea unui model cantitativ de legatură între factorii importanți și funcția
obiectiv.

2.3.2 Metoda analizei regresionale liniare simple

Se presupune că în urma obținerii prin măsurare a unui set de date experimentale, se dorește
determinarea relației de legatură dintre un singur factor de influență x și o funcție obiectiv y.
Factorul de influență x este de regulă presupus a fi o variabila continuă și con trolabilă de către
experimentator. Atunci când experimentul este proiectat, se aleg valorile lui x și se determină prin
măsurare valorile corespunzătoare ale lui y.
Îmbunătățirea sistemului de a compare calitatea produselor dar și serviciilor cu standardel e
de calitate prestabilite de către ingineri, fapt petrecut la sfârșitul mileniului trecut, controlul a
devenit din ce în ce mai eficient. Îmbunătățirea se datorează în primul rând aplicării metodelor
statistice și folosirii teoriei probabilităților în ac est domeniu.20

20 Radu, E. Inițiere în managementul serviciilor. Editura Expert, București, 2007, pag.226

26 Analiza regresională este larg utilizată dar frecvent ea este folosită greșit. Trebuie o
deosebită atenție în selecționarea variabileleor între care se va construi modelul regresional și în
determinarea formei funcției de aproximare. Este pos ibil să se descrie relații între diferite variabile
dar care relații să nu aiba niciun sens în practică. De exemplu, se poate determina o relație “de
legatură” între tensiunile apărute la sudare cu numărul de cutii de hârtie utilizate în departamentul de
procesare a datelor. O linie dreaptă poate să apară pentru a desemna o bună apropiere a datelor, dar
legatura nu este rezonabilă și nu poate fi utilizată. Un experimentator familiarizat cu procesul studiat
trebuie să fie judecatorul final al acestor relații funcționale.
Relațiile regresionale sunt valabile numai pentru valori ale factorului de influență în
interiorul domeniului datelor inițiale. Legatura liniară care a fost presupusă poate fi valabilă în
domeniul inițial al lui x dar nu este obligatoriu ca ea să rămână astfel atunci când x depășește
respectivul domeniu. Cu alte civinte, dacă se iese din domeniul inițial al lui x, experimentatorul
devine mai puțin sigur în privința valabilității modelului asumat. Modelele regresionale nu trebuie
niciodată uti lizate prin extrapolare.
În sfărșit, uneori cercetatorul simte că este adecvat modelul… “Omisiunea termenului liber
implică”, desigur ca y=0 cand x=0. Aceasta este o ipoteză foarte puternică care este adesea
nejustificată. Chiar dacă două variabile, cum s unt greutatea și înalțimea persoanelor pot fi potrivite
pentru utilizarea acestui model, în mod obișnuit se obține o mai bună estimare prin includerea
termenului liber datorită domeniului limitat al datelor privind variabila regresională (factorul de
influ ență).

2.3.3 Verificarea adecvanței modelului liniar de regresie

În estimarea oricărui model liniar, este necesară efectuarea analizei reziduurilor față de
modelul regresional, pentru determinarea adecvanței estimării prin metoda celor mai mici pătrate.
Pentru aceasta, în mod curent se realizează și se examinează o reprezentare a probabilității
normale, o reprezentare a reziduurilor în funcție de valorile estimate și o reprezentare a reziduurilor
funcție de fiecare variabilă de regresie. În plus, dacă ex istă variabile neincluse în model dar care
prezintă interes potențial, atunci reziduurile pot fi reprezentate și funcție de acești factori de
influență. Orice structură într -o asemenea reprezentare va indica dacă modelul poate fi îmbunătățit
prin adăugarea unui asemenea factor.21

21 Cicala, E. Metode de prelucare statistică a d atelor experimentale . Editura Politehnica, Timisoara, 1999. Pag 77

27 2.4 METODA TAGUCHI

Doctorul Genichi Taguchi s -a născut la 1 ianuarie 1928 în Japonia. Absolvent al Kiryu
Technical College și doctor în științe la universitatea Kyushu, a fost profesor onorific la institul de
tehnologie d e la Nankin (China). A predat în Japonia ca profesor la Universitatea Aoyama Gakuin
din Tokyo până în 1982. În această perioadă a format generații de ingineri, lucrând în industrie ca și
consultant pentru întreprinderi de prim rang.
De obicei când se const ată o dispersie sau o instabilitate a caracteristicilor unui produs cu
ocazia fabricării sau utilizării sale, se caută cauzele pentru a le reduce, sau chiar elimina. Ori, aceste
cauze pot fi multiple: variațiile condițiilor de mediu (temperatura, umiditat ea, praful) variabilitatea
caracteristicilor materiilor prime și componenților utilizați, moduri de operare diferite ale
muncitorilor. Mijloacele utilizate în general pentru a le combate pot să coste uneori foarte scump:
micșorarea intervalului de toleranț ă pentru materialele utilizate, supradimensionarea componenților,
dispozitive mai mult sau mai puțin sofisticate pentru climatizarea atelierelor de fabricație, reguli
prea rigide de utilizare sau de funcționare a produselor. Strategia adoptată de G. Taguch i constă în
loc să caute să elimine acești factori paraziți (numiți factori zgomot), el a căutat să minimizeze
impactul lor. Concret, ea constă în identificarea combinațiilor de parametrii care reduc efectele
cauzelor fără ca acestea să fie atacate direct.
Parametrii referitor la produs sau la procesul său de fabricație, asupra cărora putem acționa
ușor se numesc factori controlați (cum sunt presiunea într -un proces de injecție, tipul lubrifiantului
utilizat, temperatura de turnare a unui metal, adâncimea d e tăiere a unei unelte, viteza de agitare a
unei soluții lichide, valoarea unei rezistențe într -un circuit electric…).
Căutarea valorilor bune care să fie atribuită factorilor controlați se efectuează în mod
experimental, cu scopul de a optimiza produsul sau procesul, astfel încât acesta:
– să respecte performanțele funcționale dorite;
– să fie robust, adică insensibil la factorii zgomot și aceasta cu costuri cât mai reduse.
Metoda Taguchi este o metodă care se aplică în cercetarea experimentală respectiv se
utilizează extrem de pregnant în modelarea si optimizarea proceselor, produselor și serviciilor în
anumite situații.22
Dezvolătările teoretice sunt strict limitate la ceea ce este necesar să se știe pentru a utiliza
corect diferitele instrumente propuse. S e pot aduce numeroase exemple pentru a ilustra toate
conceptele și pentru a arăta modalitățile practice de utilizare.
Încercările de a pune la punct un produs sau un proces fac parte integrantă din meseria
inginerilor și a tehnicienilor. Aceștia sunt deter minați adeseori să cerceteze valorile parametrilor
care definesc produsele sau a parametrilor de reglare a mijloacelor de producție în scopul obținerii
performanțelor dorite. Demersul logic este să se încerce un singur parametru odată. Fiecare nouă
încerca re decurge din observațiile facute cu această ocazie sau încercările precedente. Dar, nu se
poate știi dinainte câte încercări vor fi necesare, nici dacă vor fi încununate de succes.
Sau, este posibil să se ajungă mai repede și mai ieftin la cele mai bune rezultate, bazându -se pe
planurile de experiențe orogonale, factoriale, fracționale.

22 Țîțu, M., Oprean, C., Tomuță, I. Cercetarea experimentală și prelucrarea datelor – studii de caz . Editura Universității
Lucian Blaga din Sibiu, Sibiu, 2007 Pag 280.

28 Un plan de experiențe reprezintă o serie de încercări organizate înainte pentru a determina,
cu un minimum de încercări și cu maximul de precizie, influențele posibile ale parametrilor diferiți,
pentru a optimiza performanțele sistemului studiat. Aceste planuri au fost dezvoltate la începutul
secolului de englezul Ronald A. Fisher și de francezul Jaques Hadamarad. Dar, tehnicile lor au
pătruns relativ puțin în domeniul indu strial datorită caracterului prea teoretic și complexității de
interpretare. Una din contribuțiile cele mai remarcabile ale lui G. Taguchi este că a analizat tehnicile
care sunt asociate dispozitivelor practice, permițând adoptarea rapidă a acestora și făr ă a înșela a
unei necesități reale. O mare parte din aspectele acestora și fără a se însela asupra unei necesități
reale. O mare parte din aspectele statistice a fost astfel simplificată sau eliminată. Construirea
planurilor de experiențe și utilizarea lor sunt astfel la îndemâna tuturor inginerilor sau tehnicienilor
nespecialiști.23

Cele șapte puncte cheie pentru a reuși cu metoda Taguchi
1. Problema care trebuie rezolvată trebuie să justifice utilizarea planurilor de experiențe.
Trebuie făcute investigații prealabile pentru a determina și localiza exact subiectul care
urmează să fie abordat.
2. Grupul de reflecție însărcinat cu pregătirea experimentului, trebuie să reunească cele mai
bune componențe teoretice, tehnologice și practice relative la subiectul care urmează să fie
abordat.
3. Caracteristicile care trebuie optimizate trebuie să aibă relații cât mai strânse posibil cu
energia utilizată în sistemul studiat. Se definește în mod pragmatic numărul de măsurări care
trebuie efectuate, în funcție de cunoștiințele tehnice față de subiectul care urmează să fie
abordat, și de bugetul alocat.
4. Factorii care urmează să fie verificați sunt selecționați în funcție de impactul lor asupra
energiei utilizate în sistemul studiat. Cu cât se verifică mai mult factorii, cu atât cresc șansele
de a pune degetul pe factorii influenți. Pentru a obține efecte bine diferențiate, se alerg
valorile nivelurilor, care trebuie încercate, cât mai depărtate unele de altele.
5. Se câștigă mult mai mult studiind mai mulți factori, decât insistând pe interacțiuni.
Se procedează pragmatic în două etape :
– Se începe printr -un experiment de selectare care permite identificarea a 2 până la 4 factori
mai influenți ;
– Dacă este necesar, se studiază interacțiunile acestor factori cu ajutorul unui mic experimen t
complementar de afinare a rezultatelor.
6. Meticulozitatea, precizia și rigoarea trebuie să predomine în pregătirea și realizarea
experimentului. Toate modalitățile de realizare trebuie prevăzute în documente oficiale:
– Protocol de realizare a încercărilor (= plan metodă) ;
– Protocol pentru m ăsurarea rezultatelor (= plan inspec ție);
– Fișă de încercare (= bon de lucru)
7. Încercarea de validare reprezintă confirmarea obligatorie a experimentului.24

23 Țîțu, M., Oprean, C ., Boroiu, A., Cercetare experimentală aplicată în creșterea calității produselor și serviciilor ,
Editura AGIR, București, 2011, Pag 112
24 Alexis, J. Metoda Taguchi în practica industrială – Planuri de experinețe. Editura Tehinică, București, 1999, Pag. 13 2

29 CAPITOLUL 3 – CONTRIBUȚII CU PRIVIRE LA MODULAREA ȘI OPTIMIZAREA
UNOR FUNCȚII OBIECTIV CU AJUTORUL EXPERIMENTULUI FACTORIAL
CENTRAL COMPUS DE ORDINUL AL II – LEA

3.1 INTRODUCERE

În interiorul scoarței terestre se găsesc acumulări gazoase de diferite compoziții. Dintre
acestea cea mai importantă categorie o reprezintă ga zele hidrocarburi acumulate în capcane
constituite în roci poros permeabile (zăcăminte de gaze). Aceste gaze, denumite generic gaze
naturale, au devenit în timp una dintre cele mai importante resurse de energie primară, oferind certe
avantaje față de alte resurse fosile de energie.
Se poate vorbi de începuturile exp loatării gazelor naturale odată utilizarea lor în Fredonia,
SUA, în anul 1821, când gazul natural extras dintr -un puț a fost folosit ca și combustibil pentru
încălzirea apei de mare în scopul ob ținerii sării, dar și pentru iluminat străzi și locuințe.
În România, studierea și valorificarea gazelor naturale a început în anul 1909, odată cu
descoperirea zăcământului de gaze de la Sărmășel, astfel că, în anul 1913 a fost înregistrată și prima
produ cție de gaz metan.
Relativ la legătura lor cu hidrocarburile lichide, gazele naturale se pot găsi în zăcăminte sub
formă de gaze neasociate, gaze dizolvate sau gaze asociate. Gazul neasociat se găsește în zăcăminte
fără conținut de țiței sau care conține o cantitate minimă de țiței brut. Gazul dizolvat se găsește, în
condiții de zăcământ, dizolvat în țițeiul brut, în timp ce gazul asociat se găsește ca si gaz liber în
contact cu țițeiul, formând un cap de gaze. Toate zăcămintele de țiței brut conțin gaze d izolvate și
pot să conțină și gaze asociate. În acest context trebuie menționat că, la nivel mondial, în primii ani
ai industriei extractive de hidrocarburi, gazul natural rezultat din exploatarea sondelor de țiței pentru
care nu există o piață de desfacer e a fost ars sau evacuat în atmosferă ; astfel, în absența unor practici
de exploatare eficiente și raționale, gazele proveninte din sondele de țiței au fost arse în cantități
uriașe.
Gazele naturale sunt rezultatul descompunerii biogene sau termogene a m ateriei organice în
anumite condiții geologice. Descompunerea biogenă, rezultă în urma acțiunii bacteriilor anaerobe
asupra resturilor organice, are loc numai în sedimentele la suprafață date la presiuni și temperaturi
joase. În urma acestui tip de descomp unere rezultă hidrocarburi gazoase denumite gaze bacteriene
sau gaze biogene, compuse din metan și foarte puține hidrocarburi mai grele.
Spre deosebire de descompunerea biogenă, descompunerea termogenă a materiei organice
poate genera hidrocarburi (țiței și gaze termogene) la presiuni și termperaturi ridicate. Astfel de
condiții s -au găsit în cazul unor bazine maritime, izolate ulterior de oceanul planetar, unde
orgnismele vegetale și animale moarte datorită lipsei de oxigen, depusă pe fundul bazinelor în
amestec cu alte sedimente, au format mâluri sapropelice, bogate în materie organică. În decursul
timpului geologic, mâlurile sapropelice au fost acoperite de alte sedimente și îngropate la adâncimi
din ce în ce mai mari, unde au fost supuse la presiuni și temperaturi ridicate. Într -un astfel de mediu
anaerobic degradarea este lentă și incompletă. Reziduurile formate s -au acumulat în sedimente sub
formă de structuri macromoleculare complexe și resturi organice, care au rezistat biodegradării.

30 Întreaga aceast ă masă, insolubilă în solvenți organici, constituie o substanță ceroasă numită kerogen
din care, în anumite intervale de temperatură, a luat naștere țițeiul și gazele naturale.
Compoziția chimică a gazelor naturale aflate în zăcăminte este funcție de natur a materialului
sursă, gradul de transformare la care acesta a fost supus precum și de schimbările survenite în timpul
procesului de migrare a gazelor naturale din roca mamă în roca magazin.
Zăcămintele de gaze naturale reprezintă un caz particular de zăcăm inte de hidrocarburi
conținând, în principal, componenți gazoși cu greutate moleculară mică (componente din seria
parafinelor/alcanilor sau hidrocarburilor saturate) în timp ce petrolul (țițeiul) este format în general
din componenți cu complexitate și mas ă moleculară mai ridicate (ex. Hidrocarburi aromate).
Pentru metan, etan, propan și butan care au molecule ușoare, există tendințe ca acestea să se
disperseze în faza gazoasă ca efect al energiei lor cinetice, în vreme ce la molecule mai grele (hexan,
heptan, octan, etc) situația este inversă ; exist ă tendința de atracție și de trecere în faza lichidă și
solidă. Ca urmare, luate separat în condiții de presiune și temperatură normală hidrocarburile C 1-C4
se află în stare gazoasă, cele de la C 5-C-15 se vor afl a în stare lichidă, iar hidrocarburile superioare,
începând cu C 16 în stare solidă așa cum se arată în tabelul 3.1.

Tabelul 3.1. Starea principalilor componenți din gazele naturale în condiții normale.

Component Formula chimică Simbol Starea la presiune
atmosferică și 0 °C
Metan CH 4 C1
Gazos Etan C2H6 C2
Propan C3H8 C3
Izo-butan iC4H10 iC4
Normal -butan nC4H10 nC4
Izo-pentan iC5H12 iC5
Lichid Normal -pentan nC5H12 nC5
Hexan C6H14 C6
Heptan C7H16 C7
Octan C8H18 C8

Gazele naturale din majoritatea structurilor gazeifere din bazinul Transilvaniei conțin
cantități foarte mari de metan (peste 98%) lucru datorat pe de o parte faptului ca materia organică
care a dus la formarea gazelor a fost preponderent de natură vegetală, fără grăsimi și proteine, iar pe
de altă parte faptului că hidrocarburile mai grele au rămas reținute de forțele capilare în matricea
rocilor mamă.
Format în general din hidrocarburi gazoase în componența cărora carbonul deține un loc
important, intrând în compoziția acestora în proporție de 80 -99%, gazele naturale, așa cum sunt
cunoscute, mai ales sub numele de “gaz metan” se g ăsesc acumulate în cantitîți mari în scoarța
globului, sau în cele mai multe cazuri, în interpendența cu zăcămintele de petrol.25

25 Basgan, I. Petrolul și gazele naturale în România , București, 1940, Pag 81

31 Așa cum s -a ma i precizat, în timpul evoluției bazinelor de sedimentare resturile organice
sunt în mod progresiv îngropate și supuse la temperaturi și presiuni crescânde. Deși aceste
temperaturi rămân în general sub 200 °C perioadele în care are loc acest proces sunt atâ t de lungi
încât kerogenul este degradat termic. Formarea hidrocarburilor, ca și a gazelor fără hidrocarburi, în
timpul acestei degradări este asociată cu istoricul termic al sedimentului. Astfel pe măsură ce un
sediment este îngropat, temperatura crește c u o rată de până la 10 °C pe milionul ani funcție de
bazinele sedimentare și de perioadele de evoluție. La începutul îngropării sedimentelor, la o
adâncime de circa 2000 m, în condiții medii, nu se formează hidrocarburi. Aceasta este așa numita
zonă “imatu ră” sau zona de diagene ză în care moleculele de kerogen pierd grupările funcționale
oxigenate și produc fluidele oxigenate. Formarea hidrocarburior lichide (țiței) începe prin cracarea
termică a kerogenului. Unele hidrocarburi gazoase sunt formate prin cra carea primară dar cel mai
mult prin cracarea secundară a țițeiului format. Aceasta este numită zona de catageneză, unde
raportul gaze/țiței crește foarte rapid.
În funcție de legătura cu alte hidrocarburi existente în scoarța terestră, gazele naturale se
clasifică în :
– Gaze neasociate – hidrocarburi gazoase care se g ăsesc sub forma de gaze libere în condiții
inițiale ale unui zăcământ care nu conține țiței ;
– Gaze asociate – hidrocarburi care se g ăsesc sub formă de gaze libere, în același strat cu
țițeiul, f ormând așa numitul “cap de gaze”;
– Gaze dizolvate – hidrocarburi care, în condiții inițiale de zăcământ, se găsesc dizolvate în
țiței.
Gazul metan reprezintă un combustibil de primă calitate, un redutabil generator de energie,
material considerat deja în d eceniul al 3 -lea secolului nostrum (ideal pentru luminatul și încălzitul
igienic, ușor de transportat prin conducte, neinfluențat de intemperiile externe, în exploatare țâșnind
prin propria sa tensiune din zăcământ, iar ca materie primă având o importanță covârșitoare pentru
industria chimică, iată ce este gazul metan, sau gazul natural întâlnit în cantități considerabile în
subsolul Transilvaniei.26

Presiunea gazelor

Presiunea este unul dintre cei mai importanți parametrii de stare care caracterizează st area de
fluid. Ea se definște ca fiind raportul dintre forța cu care un fluid acționează asupra unei suprafețe și
aria acesteia. În interiorul fluidelor, deci și a gazelor naturale, unde fiecare strat servește drept suport
pentru toate straturile de deasup ra lui, presiunea determinată de aceste straturi poartă denumirea de
presiune hidrostatică.

26 Lațiu, V . Gazul metan din bazinul Transilvaniei, în : Industria și bogățiile naturale din Ardeal si Banat , Cluj, 1927,
Pag 17

32 Temperatura gazelor

Temperatura este, alături de presiune, un alt parametru intensiv de stare (care nu depinde de
dimensiunile sistemului) ce măsoară starea termică a sistemului dată de agitația termică a
moleculelor.
Conform principiului zero al termodinamicii, temperatura unui sistem atinge aceeași valoare
cu cea a altor sisteme cu care acesta vine în contact, iar dacă într -un sistem se află realizat echil ibrul
termic intern, în toate punctele sistemului vom avea aceeași temperatură.
După modul de alegere a fenomenelor fizice particulare și după valorile numerice atribuite
temperaturilor reperelor fixe se cunosc mai multe scări termometrice, dintre care c ele mai utilizate
sunt scara Celsius, scara Kelvin, scara Fahrenheit.27

3.2 TEORIA ȘI OPTIMIZAREA FORAJULUI SONDELOR DE GAZE NATURALE

Activitatea de foraj se definește ca fiind complexul de lucrări, maniere, prin care se
traversează formațiunile geologi ce de la suprafață și până la o anumită adâncime în scopul realizării
unei sonde.
Sonda este o construcție mi nieră, de formă cilindrică, caracterizată printr -un raport mare
între lungime (adâncime) și diametru realizată de la suprafață cu instalație spec ială, având ca scop
cercetarea scoarței terestre, evidențierea și valorificarea unor zăcăminte de gaze naturale.
Aceste sonde pot fi vertical, înclinate și orizontale.
Într-un sens mai restrâns, forarea reprezintă operația de dislocare a rocilor și evacu area la
suprafață a fragmentelor rezultate din dislocarea rocilor. Dislocarea rocii se execută cu ajutorul unor
instrumente speciale cum ar fi: sape de foraj, capete de carotier ă sau freze,
Legătura dintre elementul de dislocare și instalația de la supra față este asigurată de garnitura
de foraj, antrenată într -o mișcare de rotație de la suprafață, punând în mișcare instrumentele de
dislocare a rocilor.
Forarea sondelor se realizează cu ajutorul instalațiilor de foraj.
Instalația de foraj reprezintă ansa mblul principal, care realizează rotirea garniturii împreună
cu sapa sau cu capul de carotieră, circulația fluidului de foraj, extragerea și introducerea pașilor de
prăjini și introducerea coloanei de tubare.28
După scop, sondele de gaze naturale se clasif ică astfel :
 Sonde de cercetare geologic ă (sonde de exploatare), care la rândul lor se împart în :
– Sonde de explorare – prospec țiune
– Sonde de explorare – deschidere
– Sonde de explorare – evaluare
 Sonde de dezvoltare (sonde de exploatare)

27 Foidaș, I. Testarea și producerea zăcămintelor d e gaze naturale . Editura Universității Lucian Blaga din Sibiu, Sibiu,
2014, Pag. 32
28 Gligor, A. Optimizarea operațiilor de foraj, extracție și injecție aferente procesului de înmagazinare a gazelor
naturale. Editura Universității Lucian Blaga din Sibiu, S ibiu, 2013, Pag. 49

33 Scopul sondelor de ex plorare – prospecțiune este de a cerceta particularitățile stratigrafice,
litologice și tectonice ca elemente geologice de care sunt legate posibilitățile de existent a
capcanelor de hidrocarburi care au fost puse în evidență numai prin prospecțiuni seisim ice.
Alte informații utile, obținute prin forajele de explorare -prospecțiune, sunt cele privitoare la
rocile mama, rocile rezervor și rocile protectoare de hidrocarburi.
Sondele de explorare -deschidere au menirea de a identifica una sau mai multe acumulări de
hidrocarburi, localizate într -o anumită structură.
Forajul de explorare -evaluare are ca obiectiv atât conturarea zăcământului și obținerea
informațiilor necesare pentru evaluarea cantitativă și calitativă a resurselor de hidrocarburi cât și
determinare a condițiilor tehnice și economice pentru valorificarea acestora.
În concluzie, se poate spune că scopul cel mai important al sondelor de explorare este
determinarea sursei de hidrocarburipe care o conține zăcământul respective și mai ales, partea din
resursă care poate fi exploatată prin evaluarea unor parametrii de exploatare cum ar fi:
– Debitul mediu de sond ă;
– Cantitatea de impu rități (apă, condens, nisip) din fluxul de gaze ;
– Presiunile statice și dinamice de zăcământ ;
– Compozi ția hidrocarburilor.
Sondele de exploatare sunt realizate în vederea extracției gazelor din zăcămintele descoperite
prin foraje de explorare.
Odată testată productivitatea la scară industrială a unui zăcământ de gaze natural, se
întocmește un studio de evaluarea a resurselor geologi ce și a performanțelor în exploatare a
respectivului zăcământ. Pe baza acestui studiu, se stabilesc condițiile tehnico -economice în care se
va exploata zăcământul, inclusiv numărul total de sonde necesar a se fora la fiecare obiectiv în parte
sau pe ansamb lul de straturi ce se preconizează a se exploata simultan.
Indiferent de tipul sondelor, realizarea lor presupune o succesiune de faze stabilite printr -un
proiect complex, în care sunt detaliate toate operațiile ce trebuie efectuate. De asemenea, în cadrul
proiectului sunt estimate cantitățile de materiale necesare realizării sondei, timpul de execuție al
operațiilor și sunt prezentate eventualele dificultăți și riscuri ce pot fi întâlnite pe parcursul realizării
sondei.
Ca etape de execuție specifice acest ui tip de proiect sunt: preg ătirea drumului de acces și a
terenului pe care urmează să se monteze instalația de foraj, forajul propriu -zis, controlul forajului,
investigarea geofizică a straturilor traversate, consolidarea pereților sondei, probarea interv alelor
posibil productive, lucrări de demontare a instalației și de refacere a terenului afectat.

Forajul sondelor

Cea mai utilizată metodă de realizare a sondelor de gaze naturale este metoda foraj rotativ
hidraulic în care roca este dislocată prin acți unea sapei de foraj, de tritusul rezultat fiind apoi
îndepărtat de pe talpă și efectuat la suprafață prin intermediul fluidului de foraj în (uzual numit și
noroi). Pe langă această funcție, fluidul de foraj realizează și o contrapresiune asupra pereților
sondei, împiedicând surparea rocilor slab consolidate precum și pătrunderea fluidelor din formațiune

34 în sondă până la consolidarea sondei cu burlane si cimentarea acestora. Toate aceste lucrări se
execută cu ajutorul unui ansamblu de echipamente și utilaje numiți generic instalație de foraj.
Instalația de foraj este alcătuită, în principal, din : turl ă, motoare, pompe, sistem de manevră
pentru introducerea și extragerea din sondă a materialului tubular, sistem de rotație a garniturii de
foraj și sistem de cir culație a fluidelor de foraj.

3.3 PRODUCEREA ZĂCĂMINTELOR DE GAZE NATURALE

Pentru exploatarea zăcămintelor de gaze naturale se realizează o infrastructură de suprafață
complexă, care se dezvoltă și se reconfigurează odată cu modificarea numărului de sond e
productive, cu dinamica presiunilor sondelor și a presiunii din sistemul de colectare la care este
racordat zăcământul.
Infrastructura de suprafață aferentă producerii zăcămintelor de gaze naturale trebuie să
asigure condiții pentru gruparea sondelor, t ransportul, separarea, comprimarea, uscarea și măsurarea
gazelor în vederea livrării lor în sistemul de transport și la distribuitorii și consumatorii racordați
direct în conductele colectoare.
Unele funcțiuni ce trebuie îndeplinite de infrastructura de su prafață sunt impuse printr -o
serie de cerințe legale (în special referitoare la calitatea și măsurarea gazelor naturale), iar alte
funcțiuni asigură optimizarea procesului de producție și protecția mediului.
Gazul natural este un amestec complex de hidroca rburi saturate (în principal metan și
cantități diferite de etan, propan, butan sau alte hidrocarburi cu masă moleculară mai mare), cantități
mici de gaze fără hidrocarburi (hidrogen, sulfurat, dioxid de carbon) și chiar gaze neutre cum ar fi
azotul și hel iul. În plus, odată cu fluxul de gaze naturale ce se extrage din zăcăminte, sondele
antrenează și apa sărată de zăcământ, apă dulce sub formă de vapori, spumanți (acolo unde se
folosesc ca stimulator de producție) precum și particule solide provenite din r oca magazin sau din
fluidul de foraj.29
După cele spuse mai sus rezultă că în procesul de extracție al gazelor naturale se aduce la
suprafață un amestec de produși sub formă gazoasă, lichidă și solidă, fapt ce impune condiționarea
de către producători a gaz elor naturale, înainte de predarea acestora către transportator, distribuitor
sau consumatori.
Condiționarea gazelor naturale (separarea și uscarea gazelor) în vederea transportului și
utilizării acestora se impune din următoarele considerente :
– Apa sub fo rmă de vapori trebuie reținută pentru că, în anumite condiții de presiune și
temperatură condensează sub formă de apă liberă care poate duce la formarea dopurilor de
criohidrați sau poate ajunge la conductele de transport și de distribuție unde creează
rezistențe locale hidraulice respectiv pierderi de presiune ;
– Apa sărată liberă, odată intrată în conducte, produce ca și apa dulce condensată aceleași
efecte, mai puțin formarea de criohidrați, iar pentru eliminarea acesteia din conducte sunt
necasare operați i de refulare care pot duce la pierderi substanțiale de gaze.

29 Foidaș, I. Testarea și producerea zăcămintelor de gaze naturale . Editura Universității Lucian Blaga din Sibiu, Sibiu,
2014 , Pag 220

35 – Îndeplinirea restricților severe de dioxid de sulf rezultate din prin arderea gazelor naturale cu
conținut de hidrogen sulfurat, impuse prin norme de protecție a mediului ;
– Fracțiile acide trebui e reținute întrucât în combinație cu apa produc acizi care pot coroda
conductele si instalațiile tehnologice ;
– Azotul si bioxidul de carbon diminuează puterea calorifică a gazelor naturale ;
– Particulele solide antrenate de fluxul de gaze provoac ă erodarea in terioară a conductelor, a
instalațiilor tehnologice și echipamentelor, pe tot traseul de producător la beneficiari ;
– Impuritățile din gazele naturale conținute în volumul lor sau antrenate de acestea au
consecințe și în domeniul măsurării gazelor, putând in fluența acuratețea măsurării debitelor
de gaze și a energiei conținute de acestea.
În concluzie, asigurarea calității gazelor natural înainte de introducerea acestora în piață este
o condiție obligatorie, care trebuie respectată de toți producătorii de gaz e naturale.
Condițiile minime de calitatea gazelor naturale comercializabile sunt impuse prin diferite
norme sau reglementări și pot diferi de la o țară la alta și se referă la acestea:
 Asigurarea unei puteri calorifice inferioare specificate. În România p uterea calorifică
inferioară repartizată la volum, la 15 °C și 101325 Pa, are o valoare minimă admisă de
7415 kcal/m3.
 Gazele trebuiesc livrate la un nivel specificat al temperaturii punctului de rouă al apei și
al hidrocarburilor. Acest lucru se impune p entru a preveni coroziunea și formarea de
criohidrați pe conducte sau la consumatorii finali precum și pentru a preveni formarea de
dopuri lichide de hidrocarburi.
 Gazele nu trebuie să conțină mai mult decât urme de componente indezirabile cum ar fi
hidrog en sulfurat, bioxid de carbon, mercaptan, azot, vapori de apă și de oxigen.
 Particulele mecanice din gaze trebuie îndepărtate până la o valoare minimă acceptabilă
considerată nepericuloasă.
O altă cerință care trebuie asigurată de infrastructura de supraf ață se referă la măsurarea
cantităților de gaze natural în punctele de predare -preluare comercială, care trebuie efectuată cu
aparatură specifică, aprobată de organismele naționale competente.
În vederea exploatării și supravegherii în condiții optime a co mponentelor instalațiilor de
suprafață aferente sondelor productive din cadrul structurilor gazeifere, acestea sunt grupate spațial,
în număr variabl ținând cont în special de distanța dintre ele, formând așa numitele grupuri de sonde.
Gruparea sondelor de gaze permte urmărirea, supravegherea și intervenția asupra procesului
de extracție de către personalul operator prin următoarele activități:
– Urmărirea și consemnarea la intervale de timp stabilite, a valorilor de presiune măsurate la
capul de erupție (pre siunea la tubing și presiunea la coloană) precum și presiunea din
sistemul de colectare a gazelor la care este racordat grupul ;
– Eliminarea cantităților de apă de zăcământ reținute de separatoarele sondelor ;
– Închiderea sondelor de gaze de pe anumite direcți i de consum, în cazul apariției unor
anomalii în sistemul de colectare (creșteri de presiune, diferite avarii) ;
– Refularea sondelor prin instalația nepoluantă pentru eliminarea apei acumulată în talpa
sondelor ;

36 – Supravegherea întregului sistem de conducte (c onducte de aducțiune, conducte colectoare,
conducte pentru captarea și transportul apelor reziduale) din cadrul grupului.
La ora actuală, când majoritatea zăcămintelor noi descoperite nu mai conțin reserve foarte
mari de gaze, având deci implicit și o dura tă de exploatare mult mai scurtă, se poate considera
oportun ca grupurile de sonde să fie reconfigurate. Astfel, se poate opta pentru construirea unor
grupuri modulare de sonde, la care majoritatea echipamentelor pot fi ușor demontate și reamplasate
pe alt e locații la epuizarea zăcământului. Acest lucru presupune printre altele și înlocuirea
separatoarelor subterane (care oricum sunt greu de verificat și curățat) cu separatoare supraterane
care pot fi echipate cu dispositive reținătoare de ceață fiind astfe l mult mai performante decât
separatoarele clasice îngropate.

3.4 SCRUBERUL SPUMANT

Scruberul spumant face parte din categoria separatoarelor de praf umede care s -au impus în
ultimul timp și au o mare răspândire. Prin deosebita lui eficacitate de separar e, cu ușurință de
construcție, volumul mic și consumul specific neînsemnat de material necesare confecționării lui,
scruberul spumant este unul dintre cele mai economice separatoare de praf din gaze.
Utilizarea lui poate avea un caracter universal în domen iul purificării gazelor, dar nu sunt
recomandate pentru epurare de gaze cu conținut mare de praf, care formează cu apa cruste sau
nămol aderent și ar putea înfunda găurile plăcilor înfundate. De exemplu se poate da desprăfuirea
gazelor de praful de var sau de ghips.
Funționarea scruberului spumant se bazează pe amestecarea apei cu un gaz la trecerea
acestuia printr -o placă perforată pe care se scurge apa.
Pentru separarea prafului din gaze, operația de spumare și amestec între apă și praf pe plăci
perforate , se poate repeta de mai multe ori prin montarea în corpul cilindric al aparatului a mai
multor plăci perforate, suprapuse.
Eficacitea scruberului cu spumă este îmbunătățită, chiar atunci când are o singură placă
perforată, dacă se mărește înălțimea pragul ui de deversare utilizând implicit un strat de spumă mai
gros. Grosimea stratului de spumă nu poate depăși 100 mm, peste această limită orice mărire a
grosimii stratului de spumă duce la ridicarea exagerată a valorii pierderii de presiune, cu creșterea
neînsemnată a randamentului și la pierderea unei cantități mari de apă, care cade nespumată prin
orificiile plăcii.
Randamentul unui scruber spumant și anume gradul de separare al prafului din gaze depinde
în oarecare măsură și de natura prafului, în sensul c ă pentru praful hidrofil eficacitatea scruberului
este mai bună.30

30 Jiroveanu, M., Popescu, Ș. Captarea și epurarea gazelor în industria chimică și metalurgia neferoasă . Editura
Tehnică, București, 1964, Pag. 94

37 3.5 SCURTĂ ISTORIE A COMPANIEI GAZEIFERE ROMGAZ

În anul 1918 începe construirea unei conducte între localitățile Bazna și Mediaș care
transformă curând localitate de pe Târnava Mare în tr-un puternic centru industrial.
La începutul secolului al XX -lea, Mediașul avea aspectul unui orășel cu viață economică
intense și care la recensământul din anul 1910 număra 1355 casee, cu o populație mixtă din punct de
vedere al compoziției etnice ce d epășea cu puțin peste 8600 locuitori.
Gazul metan este unul din factorii principali ai dezvoltării economice a Mediașului din
perioada cuprinsă între cele două războaie mondiale.
Mediașul era racordat la câmpurile gazeifere de la Bazna printr -o conduct în lungime de 6.5
km, beneficiind în anul 1924 de o posibilitate de transport de 150000 m3/zi.
După introducerea gazului metan în oraș se constată o creștere a numărului de fabrici, a
producției acestora și implicit o sporire a numărului de locuitori.
Dezvolt area rapidă a industriei în orașul Mediaș este evidentă după introducerea gazului
metan.
Ilustrativ, în ceea ce privește rolul gazului metan în dezvoltarea economică a mediașului, este
și faptul că toate întreprinderile, atât cele mari, cât și cele mici, u tilizau în scopul producerii forței
motrice motoare acționate cu gaz metan.31
Nevoia de modernizare și eficientizare a industriei de petrol și gaze din România a dus la
încheierea de parteneriate cu companii din domeniu, recunoscute pe plan mondial. Astfel Romgaz a
format o asociație cu cea mai mare companie de servicii din domeniu, Schlumberger pentru
optimizarea și eficientizarea câmpului de gaze Laslau Mare, din județul Mureș.
Schlumberger Limited este compania lider mondial în domeniul serviciilor în in dustria
petrolieră și gazeiferă, furnizând tehnologie, soluții și un management integrat de proiecte care
optimizează performanțele și exploatarea rezervelor pentru clienți în domeniu.
Cunoștiințele, tehnologia și lucrul în echipă sunt secretul succesului companiei. Cu o istorie
de peste 80 de ani în domeniul de activitate compania este orientată spre a furniza soluții care să
crească performanțele cliențiilor firmei. În ziua de astăzi, orientarea spre a furniza servicii și soluții
în timp real permit clie nțiilor să transforme datele obținute în informații iar informațiile în
cunoaștere, pentru a crește eficiența deciziilor luate oricînd, oriunde. Abordarea aceasta duce la
deschiderea de oportunități deosebite pentru creșterea eficienței și productivității. Trecerea de la
conceptul clasic de “informații pentru fiecare caz în parte” la “soluții în timp real” este cererea
cliențiilor pentru a face față necesităților actuale.
Câmpul de gaze Laslău Mare a fost explorat începând cu 1960. Au fost săpate 88 de sond e
de explorare și exploatare. Astăzi câmpul cuprinde 54 de sonde, din care 48 active. Sondele
exploatează 9 orizonturi productive grupate în 4 pachete de exploatare. Acestea sunt denumite în
funcție de adâncimea fiecărui strat productiv. Aceste adâncimi v ariază de la 1800 m până la 3000 m.
Fiecare pachet de exploatare are caracteristici ale formațiunilor zăcământului apropiate. Între
pachete se diferențiază aceste caracteristici dar nu în mod radical. Sondele active în prezent pot fi
împărțite și în sonde de exploatare și sonde de explorare, care au fost convertite la exploatare.

31 Giura, L. Contribuții la istoria gazului metan din România . Editura Universității Lucian Blaga din Sibiu, Sibiu, 1998,
Pag 107

38 Construcția unei sonde caracteristice câmpului Laslă u este prezentată în continuare:

Numele sondei: Câmp:
LOCAȚIE: Țara Romania Județ SIBIU
ELEVAȚIE: Data începeri foraj: Punere în prod:
Grup Producție:
Diam. ext. [in] Diam.int. [in] Sapa [in] Adâncime, md [mts.] Greutate [lb/ft] GRADE Conn. Tip Cim. și ad. oglindă
Coloana: 12 3/4 12.39 25 51 La suprafață
Coloana: 8 5/8 8.02 1,174 28 La suprafață
Coloana: 5 1/2 4.78 7 1/2 3,000 20 La suprafață
Liner:
Tubing: 2 7/8 2.44 2,970
Sabot: 2 7/8 1.96 2,970
Adâncime totală: 2,985
Cap [mtr.] Bază [mtr.] Pachet & status
Col: 12.75 in @25 mtr. Perforaturi: 2,706 2,718 Deschis XIII+XIV
2,726 2,742 Deschis XIII+XIV
2,750 2,764 Deschis XIII+XIV
2,768 2,820 Deschis XIII+XIV
2,826 2,856 Deschis XIII+XIV
2,882 2,886 Deschis XIII+XIV
2,896 2,922 Deschis XIII+XIV
2,928 2,936 Deschis XIII+XIV
2,940 2,954 Deschis XIII+XIV
2,958 2,980 Deschis XIII+XIV
Col: 8.625in@1174 mtr.
xxx buc de 2-7/8" Tbg. la +/- 2970 mtr.
–
2-7/8" Sabot Tbg. @ 2970 mtr.(ID= 50 mm)
Ad. Totală@ 2995 mtr.
TD: 3000 mtr. COL: 5.5 @ 3000 mtr.
Date ultimei revizii: 8/15/2006_GNȘablonat @47 mm to 2964 m ( May 2013)
Fig. 3.1 Schița unei sonde de gaze naturale
Sursa: Arhiva Schlumber ger SPM Mediaș

Pe lângă construcția propriu zisă, sonda mai cuprinde și o instalație de suprafață compusă din
capul de erupție, conducte de producție, separatoare și panouri de măsurare a debitului. Prezentăm în
continuare și un cap de erupție tipic pentr u sondele de gaze din Romania:

39

Fig. 3.2 Schița unui cap de erupție
Sursa: Arhiva Schlumberger SPM Mediaș

Curgerea gazului se face în mod normal pe tubingul sondei, prin ventilele principal, de
manevră, de pe braț și ba ston. Ventilele de pe coloană sunt închise. La flanșa de conectare se leagă
conducta de aducție prin care se face transferul gazelor spre separator, panoul de măsurare și restul
instalațiilor de suprafața. Presiunile se măsoară la capul de erupție – presiu nea la tubing și presiunea
la coloană. După instalația de separare se măsoară debitul de gaze. Apa de zăcământ se măsoară la
iesirea din separator. Măsurarea presiunilor și a debitului de gaze se face automatizat dar măsurarea
apei de zăcământ se face încă manual prin operatorii de extracție.

40 3.6 DEFINIREA OBIECTULUI ȘI MODUL DE MĂSURARE

După 40 de ani de exploatare, zăcământul Laslău Mare a ajuns la un avansat grad de depletare,
debitele actuale sunt menținute doar cu ajutorul intervențiilor regulate, sa u excepționale.
Activitățiile regulate cuprind:
 măsurarea parametriilor sondei – presiunea la tubing, presiunea la coloană, debitul
zilnic și producția de apă de zăcământ;
 intervenția cu substanțe spumogene;
 separarea, măsurarea și eliminarea apei de zăcă mânt din fluxul de gaze;
 uscarea gazelor și comprimarea acestora în vederea optimizării pentru transportul în
rețeaua de gaze natural și spre consumatori.
Intervențiile neregulate cuprind:
 stimularea sondelor prin acidizări;
 reperforarea sondelor;
 spălarea stratelor productive cu instalația de tubingul flexibil;
 denivelarea sondelor pentru eliminarea acumulărilor de apă de zăcământ;
 înlocuirea echipamentelor și a țevilor de extracție (tubing) în cazul corodării sau a
pierderii etanșeității acestora, reechip area cu packere și echipamente special,
înlocuirea ventilelor uzate;
 izolarea mecanică de spărturi ale coloanei de exploatare;
 întreținerea și înlocuirea echipamentelor de măsurare și monitorizare, când este cazul.
 monitorizarea nivelului de lichid din son de cu ajutorul investigațiilor geofizice.
Obiectul acestui studiu îl face intervenția regulate la sonde, cu diferiti agenți de spumantare.
Această procedură face ca presiunea hidrostatică să fie redusă prin formarea unei spume din apa de
zăcământ și agentu l de spumantare care poate fi eliminată la suprafață de debitul de gaze produse.
Pe câmpul de gaze Laslău Mare se folosesc agenți de spumare de mai multe tipuri:
 Agenți solizi de densitate normală care se scufundă în apă și formează spumă în
baza coloanei de apă din sondă
 Agenți solizi de densitate ușoară , care plutesc pe apă spumează la suprafața
coloanei de lichid
 Spumant lichid, care se injectează în sonde pe coloană și se folosește în cazul
existenței unor restricții mecanice care nu permit spumantulu i solid să ajungă în
nivelul de lichid din sondă.
Vom încerca analizarea rezultatelor spumantării unei sonde folosind metode de cercetare
experimentală și prelucrare a datelor. În funcție de rezultate vom extinde investigația și la alte sonde
reprezentati ve pentru ca în final să putem optimiza acest proces în funcție de pachetul de exploatare
și tipul agentului spumogen pentru întreg câmpul de gaze Laslău Mare. Rezultatul ar trebui să fie
reflectat în maximizarea producției de gaze și descărcarea sondelor de apă de zăcământ.

41 3.7 SELECȚIONAREA FACTORILOR ȘI A VALORILOR LOR, CARE VOR FI TESTATE

Se va lua în considerare o sondă activă, de adâncime mare, cu un debit mediu de gaz și o
producție de apă de zăcământ medie pe o perioadă de un an de zile. Având în vedere limitările
programului de analiză se vor lua datele la fiecare 5 zile calendaristice.
Valorile de presiune tubing, coloană, diferența dintre presiunea de pe coloană și tubing
(indică gradul de încărcare cu apă a sondei), cantitatea de spumantare zilnică vor fi considerați
parametrii de intrare sau factori, iar debitul zilnic și producția zilnică de apă vor fi considerate
funcții obiectiv, rezultante. Datele prezentate au fost anterior verificate și validate printr -un process
de preselecție .
Tabel ul rezultat este prezentat în continuare:
Tabel 3.2 . Date generale
Sursa: Sistemul de centralizare a datelor Laslău Mare
Pt Pc Pc-Pt Spum. Dt Apa/m3
1-Jan-14 9.9 12.8 2.9 0.01 9.03 20
5-Jan-14 8.6 12.3 3.7 0.01 9.64 40
10-Jan-14 7.4 11.5 4.1 0.01 9.67 0
15-Jan-14 6.5 11.5 5 0.01 9.99 0
20-Jan-14 6.9 11.3 4.4 4 10.67 250
25-Jan-14 6.8 10.9 4.1 1 10.16 50
30-Jan-14 6.4 10.9 4.5 4 9.4 240
1-Feb-14 6.6 10.9 4.3 1 10.51 100
5-Feb-14 7 11.6 4.6 0.01 10.23 0
10-Feb-14 8.1 11.5 3.4 1 10.35 70
15-Feb-14 7.5 11.4 3.9 1 10.26 40
20-Feb-14 7.2 11.2 4 1 10.32 120
25-Feb-14 7 11.6 4.6 1 10.52 20
28-Feb-14 6.6 11.4 4.8 1 10.74 0
1-Mar-14 6.5 11 4.5 1 10.77 160
5-Mar-14 6.8 11.7 4.9 1 10.71 50
10-Mar-14 7.8 10.7 2.9 1 10.04 50
15-Mar-14 10 13.5 3.5 1 9.51 40
20-Mar-14 6.5 10.7 4.2 1 10.58 60
25-Mar-14 7.2 11.2 4 1 9.82 0
30-Mar-14 7.9 11.3 3.4 1 10 20
1-Apr-14 7.2 11.6 4.4 1 9.86 80
5-Apr-14 7.4 11 3.6 2 9.74 100

42 Pt Pc Pc-Pt Spum. Dt Apa/m3
10-Apr-14 6.3 10.4 4.1 2 9.95 100
15-Apr-14 6.4 11.1 4.7 2 10.46 150
20-Apr-14 6.5 11.2 4.7 0.01 10.31 0
25-Apr-14 7.2 11.4 4.2 0.01 9.87 20
30-Apr-14 6.3 11.3 5 0.01 9.79 0
1-May -14 6.2 11.6 5.4 0.01 9.49 40
5-May -14 8.2 11.6 3.4 4 9.69 190
10-May -14 6.6 11 4.4 4 10.2 200
15-May -14 6.9 11.4 4.5 4 10.21 320
20-May -14 7 11.7 4.7 0.01 10.8 20
25-May -14 6.7 11.1 4.4 0.01 10.86 60
30-May -14 7.2 12.2 5 0.01 10.55 0
1-Jun-14 7.2 11.6 4.4 3 10.53 110
5-Jun-14 7.7 11.9 4.2 3 10.11 160
10-Jun-14 6.8 12.2 5.4 0.01 9.6 0
15-Jun-14 7.2 13.4 6.2 0.01 9.98 0
20-Jun-14 7.1 11.6 4.5 0.01 9.34 0
25-Jun-14 7 12.8 5.8 0.01 8.48 0
29-Jun-14 7.3 12.3 5 0.01 8.35 0
30-Jun-14 7.2 13 5.8 0.01 8.08 0
1-Jul-14 7.2 13.2 6 0.01 7.88 0
5-Jul-14 7.6 10.4 2.8 0.01 8.84 60
10-Jul-14 7.8 10.6 2.8 1 8.57 70
15-Jul-14 7.6 10.5 2.9 1 8.55 30
20-Jul-14 7.8 10.4 2.6 1 8.26 60
25-Jul-14 7.5 10.1 2.6 1 8.15 70
30-Jul-14 8.8 11.2 2.4 1 7.87 50
1-Aug-14 8.4 11.1 2.7 1 8.02 50
5-Aug-14 8.2 10.8 2.6 1 7.96 90
10-Aug-14 7.4 12.7 5.3 1 7.67 100
15-Aug-14 7.6 12 4.4 1 7.78 40
20-Aug-14 6.7 10 3.3 1 8.53 20
25-Aug-14 7.2 9.9 2.7 1 8.51 60
30-Aug-14 8.1 11 2.9 3 7.94 170
1-Sep-14 7 9.9 2.9 3 8.28 170
5-Sep-14 7.9 11.2 3.3 3 7.65 170
10-Sep-14 8.5 11.8 3.3 3 11 170
15-Sep-14 8 11.2 3.2 3 11.57 180

43 Pt Pc Pc-Pt Spum. Dt Apa/m3
20-Sep-14 8.4 11.3 2.9 3 11.44 170
25-Sep-14 7.7 14.3 6.6 3 11.64 100
30-Sep-14 8.2 12 3.8 3 10.88 150
1-Oct-14 8.8 11.9 3.1 3 11.16 100
10-Oct-14 8 11.9 3.9 3 10.92 140
15-Oct-14 8.2 12 3.8 3 10.61 90
20-Oct-14 8.1 11.1 3 3 10.3 120
25-Oct-14 8.5 11.6 3.1 3 10.02 120
30-Oct-14 8.3 11.3 3 3 9.69 130
1-Nov-14 8.8 12 3.2 3 9.87 80
5-Nov-14 8.4 11.3 2.9 3 9.31 80
10-Nov-14 7.5 9.7 2.2 3 9.79 80
15-Nov-14 7.4 10.2 2.8 3 9.41 100
20-Nov-14 10.4 12.1 1.7 3 8.65 70
25-Nov-14 7.9 10.7 2.8 3 8.02 100
30-Nov-14 8.6 10.9 2.3 3 8.71 90
1-Dec-14 7.8 10.9 3.1 3 8.73 90
2-Dec-14 8.2 11.2 3 3 8.58 70
3-Dec-14 8.5 11 2.5 3 8.42 80
4-Dec-14 8.5 11.3 2.8 3 8.52 100
6-Dec-14 7.9 10.9 3 3 8.55 80
7-Dec-14 8.7 11.3 2.6 3 8.55 70
8-Dec-14 8.4 11.2 2.8 3 8.58 110

3.8 SELECȚIONAREA PLANULUI DE EXPERIENȚE CARE TREBUIE U TILIZAT
Din analiza datelor de producție ale sondelor a rezultat candidatul pentru această cercetare.
Datorită depletării accentuate a câmpului de gaze s -a înregistrat scăderea debitelor sondelor și
începerea încărcării lor cu apă de zăcământ. La acel mom ent s-a impus necesitatea spumantării
regulate a sondelor, pentru optimizarea debitului de producție zilnică și eliminarea apei de zăcământ
accumulate în gaura de sondă. Vom avea un plan de cercetare cu 4 factori și 2 funcții obiectiv, cu 84
de nivele, rep rezentând un set de date la fiecare 5 zile, pe pacursul unui an calendaristic. Având în
vedere existența datelor măsurate, se va încerca adaptarea planului experimental pentru analizarea
acestora așa cum sun t ele, fără a impune limite sau praguri de atenți e.
Programul de statistică folosit la prelucrarea datelor și generarea graficelor a fost “Statistica 7.0”

44 3.9 REALIZAREA ÎNCĂRCĂRILOR ȘI MĂSURAREA REZULTATELOR

Pentru început o să prezentăm date statistice sintetizate din analiza tuturor datelor:

Tabel 3.3 Indicatori statistici descriptivi ai procesului
Sursa: STATISTICA 7.0
Valid
N Mean Median Minimum Maximum Variance Std.Dev. Skewness Kurtosis
PT 84 7.61071 7.50000 6.200000 10.4000 0.730 0.85461 0.732327 0.83803
PC 84 11.40952 11.30000 9.700000 14.3000 0.678 0.82369 0.813503 1.62038
PC-PT 84 3.79881 3.75000 1.700000 6.6000 1.079 1.03871 0.477821 -0.37046
Spum 84 1.69286 1.00000 0.010000 4.0000 1.774 1.33208 0.128073 -1.48400
Debit 84 9.55417 9.76500 7.650000 11.6400 1.105 1.05133 -0.138399 -1.05442
Apa 84 80.47619 70.00000 0.000000 320.0000 4380.493 66.18530 0.970108 1.22320

Observăm că toate cele 84 de cazuri sunt valide. Pentru fiecare parametru s -au generat
valoarea medie, mediană, sau identificat minimul și maximul, s -a calculate variația și deviația
standard, s -au calculat și indicatorii de formă skewness (asimetrie) și kurtosis (exces). Valoarea
skewness denotă o distribuție înclinată spre stânga, cu excepția funcției debit, care e înclinată spre
dreapta. Valorile mici, și apropiate de z ero prezintă o distribuție apropiată de mediană. Excepție face
funcția apă de zăcământ, unde observăm o deviație standard foarte mare, datorată plajei mari de
valori ale acestei funcții obiectiv. Valoarea kurtosis ne prezintă o distribuție platicurtică, ma i plată
decât o distribuție normală, cu o dispersie mai mare în jurul valorii medii. De asemenea am analizat
procesul și am generat graficul de distribuție:
Tabel 3.4 . Indicatori statistici de distribuție
Sursa: STATISTICA 7.0

Value
Distribution Normal m eans
Assumed Sigma 1.00000
N (computed from beta) 11 (10.507)
Mean for H0 0.00000
Mean for H1 1.00000
alpha Error (two -sided) .05000
beta Error .10000
Lower conf. limit H0 -.60464
Upper conf. limit H0 .604644

45

Fig. 3.3 Distribuția No rmală a Procesului
Sursa: STATISTICA 7.0
În continuare s -au generat histogramele pe fiecare factor și obiectiv în parte:

Fig. 3.4 Histograma Presiunea Tubingului
Sursa: STATISTICA 7.0

46 În urma graficului de mai sus, unde putem observa presiunea tubingulu i, aceasta este măsurată în
PT, și reiese faptul că valorile înregistrate ale presiunii tubingului se concentrează în intervalele cuprinse
între 6.0 și 10.5, dar cele mai multe probe prelevate au conținut valori ale presiunii tubingului cuprinse în
două in tervale, și anume 7.0 -7.5 și 8.0 -8.5.

Fig. 3.5 Histograma Presiunea Coloanei
Sursa: STATISTICA 7.0
În imaginea de mai sus, putem observa presiunea coloanei, aceasta fiind măsurată în PC, și reiese
că valorile înregistrate ale presiunii coloanei se conce ntrează în intervalele cuprinse între 9.5 și 14.5, dar
cele mai multe probe relevante au conținut valori ale presiunii coloanei cuprinse în două intervale, și
anume 11.0 -11.5 și 11.5 -12.0.

47

Fig. 3.6 Histograma Diferenței de Presiune
Sursa: STATISTICA 7.0
După cum se poate observa în graficul de mai sus, difernța de presiune a fost măsurată în
PC-PT, iar valorile înregistrate au fost cuprinse între 1.5 și 7.0, însă cele mai multe probe au fost
între 2.5 -3.0 și 4.0 -4.5.

Fig. 3.7 Histograma Spumantăriilor
Sursa: STATISTICA 7.0

48 În urma histrogramei realizate pentru spumentare, putem observa că valorile înregistrate
spumentărilor se întind pe un interval cuprins între 0.0 și 4.0, concentrându -se mai mult pe
intervalele 2.5 -3.0 și 0.5 -1.0.

Fig. 3 .8 Histogra ma Debitului de Gaze
Sursa: STATISTICA 7.0

În ceea ce privește debitul de gaze, putem observa că a fost măsurat în debit, iar în urma
graficului valorile înregistrate sunt pe un interval cuprins între 7.5 si 12.0, însă se concentrează mai
mult pe interval ele 9.5 -10.0 și 10.5 -11.0.

49

Fig.3.9 Histograma Producției de Apă de Zăcământ
Sursa: STATISTICA 7.0
Din analiza graficului anterior putem observa producția apei de zăcământ care a fost măsurat în
m3 și reiese că valorile înregistrate ale producției de apă de zăcământ se concentrează în intervalele
cuprinse între -50 și 350, dar cele mai multe probe relevante au conținut valori ale producției de apă de
zăcământ a fost cuprinse în două intervale, și anume 50 -100 și 0 -50.
Histogramele de mai sus ne arată varia ția statistică a parametrilor analizați pe intervalul de
desfășurare a datelor. Din analiza histogramei se poate observa plaja de distribuție a valorilor, se
constată valorile minime și maxime, precum și numărul de observații ale fiecărei valori.
Analiza v ariației față de medie este prezentată în continuare pentru funcția obiectiv debit, în
raport cu presiunea la tubing și cu încărcarea sondei cu apă de zăcământ. S -a încercat și o analiză a
variației în funcție de apa produsă:

50

Fig. 3.10 Media funcției D ebit față de factorul Presiunea Tubingului
Sursa: STATISTICA 7.0

Fig.3.11 Media funcției Debit față de factorul Diferența de Presiune
Sursa: STATISTICA 7.0

51

Fig.3.12 Media funcției Debit față de funcția Apa de Zăcământ
Sursa: STATISTICA 7.0

52

Pentru o imagine mai edificatoare asupra influenței factorilor asupra funcțiilor obiectiv vom
prezenta în continuare grafice 3 D cuadratice cu secțiuniile aferente:

Fig.3.13 Grafic 3D Funcția Debit față de factorii Presiune Tubing și Presiune Coloană
Sursa: STA TISTICA 7.0
În figura de mai sus este reprezentată grafic funcția obiectiv debit fiind influențată de
presiunea tubind și presiunea coloană .
Valoarea maximă a debitului în acest caz este de 12 iar valoarea minimă de -4, în funcție de
presiunea tubingului și presiunea coloanei . Cea mai mare valoare înregistrată a debitului corespunde
cu 15 bari și respectiv 8.5 bari.

53

Fig.3.14 Secțiune Funcția Debit față de factorii Presiune Tubing și Presiune Coloană
Sursa: STATISTICA 7.0

Se observă maximizarea debitului de gaze la presiuni ale coloanei de peste 10 bari și presiuni
ale tubingului de până în 7 bari. Secțiunea prezentată aduce un plus de valoare și o ușurare a
interpretării graficului 3D

54

Fig.3.15 Grafic 3D Funcția Debit față de factorii Presiune Tubing și Diferență Presiune
Sursa: STATISTICA 7.0
În figura de mai sus este reprezentată grafic funcția obiectiv debit fiind influențată de
diferența presiune și presiunea tubingului.
Valoarea maximă a debitului în acest caz este de 12 iar valoarea minimă de 6 bari. Cea mai
mare valoare înregistrată a debitului corespunde 5 PC -PT si 11 PT.

55

Fig.3.16 Secțiune Funcția Debit față de factorii Presiune Tubing și Diferența de Presiune
Sursa: STATISTICA 7.0

Putem observa în graficul de mai sus faptul că d ebitul optim s e este în zona de diferență de
presiune în jur de 4 -5 bari.

56

Fig.3.17 Grafic 3D Funcția Debit față de factorii Presiune Tubing și Spumantare
Sursa: STATISTICA 7.0
În figura de mai sus este reprezentată grafic funcția obiectiv debit fiind influențată de
presiunea tubing și spumentare.
Valoarea maximă a debitului este de 10.5 bari, iar valoarea minimă de 7.5 bari în funcție de
presiunea tubing și spumentare. Cea mai mare valoare înregistrată a debitului corespunde atât cu 6.0
cât și cu 11.0 pentru PT si cu 4.5 Spum

57

Fig.3.18 Secțiune Funcția Debit față de factorii Presiune Tubing și Spumantare
Sursa: STATISTICA 7.0

Din analiza grafică de mai sus rezultă debite optime la valori presiuni mic i ale tubingului.
Necesarul de agent de spumantare formează se pr ezintă constant la cantități mai mari de o unitate de
spumantare. Interesant este creșterea debitului la capătul superior al valorilor de presiune ale
tubingului coroborată cu cantitatea mare de spumant necesară la aceste valori.

58

Fig.3.19 Grafic 3D Funcț ia Debit față de Presiune Tubing și Apa de zăcământ
Sursa: STATISTICA 7.0
În figura de mai sus este reprezentată grafic funcția obiectiv debit fiind influențată de
presiunea tubing și apa de zăcământ.
Valoarea maximă a debitului este de 16 bari, iar valo area minimă de 8 bari în funcție de
presiunea tubing și apa de zăcământ. Cea mai mar e înregistrare a debitului corespunde cu 350 Apa
de zăcământ și 11.0 PT .

59

Fig.3.20 Secțiune Funcția Debit față de Presiune Tubing și Apă de Zăcământ
Sursa: STATISTICA 7.0

Se observă creșterea debitului imediat după eliminarea cantitățiilor de apă mai mari, ceea ce
denotă un efect de acumulare a gazelor în imediata apropiere a găurii de sondă și eliberarea acestora
imediat dupa eliminarea apei. Se poate recomanda o achi ziție a datelor la interval foarte scurte de
timp, pe parcursul a 24 -72 de ore pentru a confirma această concluzie.

60

Fig.3.21 Grafic 3D Funcția Debit față de factorii Diferență de Presiune și Spumantare
Sursa: STATISTICA 7.0
În figura de mai sus este repr ezentată grafic funcția obiectiv debit fiind influențată de
diferența de presiune și spumentare.
Valoarea maximă a debitului este de 10 bari, iar valoarea minimă de 6 bari în funcție de
diferența de presiune și spumentare. Cea mai mare înregistrare a deb itului este de 4.5 Spum si 5 PC –
PT.

61

Fig.3.22 Secțiune Funcția Debit față de factorii Diferență de Presiune și Spumantare
Sursa: STATISTICA 7.0
Observăm creșterea debitului de gaze la o presiune diferențială cuprinsă între 4 și 5 bari. Se
observă de ase menea formarea unei zone de platou la cantități de spumant cuprinse între 1 și 4.5
unități. În aceste condiții se recomandă folosirea a maxim 2 unități de spumant/zi pentru a nu creea
alte probleme, de natură mecanică datorate supraspumantării.

62

Fig.3.23 Grafic 3D Funcția Debit față de Spumantare și Apă de Zăcământ
Sursa: STATISTICA 7.0
În figura de mai sus este reprezentată grafic funcția obiectiv debit fiind influențată de
diferența de spumentare și apa de zăcământ.
Valoarea maximă a debitului este de 10.5 bari, iar valoarea minimă de 7.5 bari în funcție de
spumentare și apa de zăcămțnt. Cea mai mare înregistrare a debitului corespunde cu 350 Apa de
zăcământ și 4.5 Spum.

63

Fig.3.24 Secțiune Funcția Debit față de Spumantare și Apă de Zăcământ
Sursa: ST ATISTICA 7.0
Maximizarea cantității de spumant duce la eliminarea unor cantități mai mari de apă de
zăcământ, ceea ce duce la rezultate maxime de debit în condițiile de zăcământ studiate.

3.10 ANALIZA REZULTATELOR ȘI DEFINIREA CONFIGURAȚIEI CARE CONDUCE
LA OPTIMIZAREA REZULTATELOR

Considerând toate datele prezentate, o spumantare continuă și cu cantități mari de agent
spumogen ar da rezultatele cele mai bune. Totuși necesitatea de a nu înfunda sonda cu substanțe
spumogene și variația presiunii tubingului determinată de presiunea întregului câmp determină
abordarea cu precauție a acestei concluzii. Monitorizarea în continuare a parametrilor și reacția
promptă la acumularea apei de zăcământ în gaura de sondă, precum și repetarea analizei va duce la
continua îmbunătățire a procesului. Ar trebui de asemenea extinsă analiza la mai multe sonde, cu
aceleași caracteristici pentru a fi confirmată sau infirmată concluzia data de analiza particulară a
sondei prezentate.

64 CAPITOLUL 4 – CONCLUZII FINALE
Gazele naturale combustibile provin din zăcăminte de gaze naturale libere, aceste nu conțin
alte hidrocarburi grele în stare lichidă. Zăcămintele de gaze condensate, conțin pe lângă gazele
naturale și hidrocarburi ușoare în stare lichidp și sunt separetae în procesul ext racției.
Exploatarea zăcămintelor se realizează cu ajutorul sondelor. Sondele de gaze sunt foarte
asemănătoare cu sondele de țiței, deosebirea constă că la sondele de gaze, coloanele introduse se
cimentează până la suprafață.
Cel mai răspândit gaz din ț ara noastră este metanul. Acesta, se găsește în stare liberă sau în
procente variabile în amestec cu hidrocarburi gazoase cum ar fi etanul, propanul, izobutanul,
pentanul etc.
Gazele naturale nu au culoare și nu au nici miros. Pentru a le recunoaște preze nța, în cazul
unor defecțiuni la instalațiile de gaze, acestea se odorizează căpătând astfel un miros specific și
pătrunzător. În România, se folosește ca odorizant etilmercaptanul care se fabrică în rafinăriile de
petrol. Odorizantul nu trebuie să fie văt ămător, trebuie să fie ușor volatil, să nu provoace coroziunea
instalațiilor, trebuie de asemenea să fie greu solubil în apă, să nu reacționeze chimic cu gazele, și să
fie ieftin. Temperatura de aprindere a gazelor în aer este cuprinsă între 650 și 750 °C.
Cea mai mare parte a gazelor naturale s -au format în urmă cu 15 până la 600 milioane de ani,
și sunt asociate cu zăcămintele de petrol, mai rar se găsesc zăcăminte unice de petrol sau de gaz.
Exploatarea gazelor naturale se face cu ajutorul sondelor, acestea sunt realizate în vederea
extracției gazelor din zăcămintele descoperite prin foraje de explorare.
Se testează productivitatea la scară industrială a unui zăcământ de gaze natural, se
întocmește un studio de evaluarea a resurselor geologice și a per formanțelor în exploatare a
respectivului zăcământ. Pe baza acestui studiu, se stabilesc condițiile tehnico -economice în care se
va exploata zăcământul, inclusiv numărul total de sonde necesar a se fora la fiecare obiectiv în parte
sau pe ansamblul de stra turi ce se preconizează a se exploata simultan.
Indiferent de tipul sondelor, realizarea lor presupune o succesiune de faze stabilite printr -un
proiect complex, în care sunt detaliate toate operațiile ce trebuie efectuate. De asemenea, în cadrul
proiectulu i sunt estimate cantitățile de materiale necesare realizării sondei, timpul de execuție al
operațiilor și sunt prezentate eventualele dificultăți și riscuri ce pot fi întâlnite pe parcursul realizării
sondei.
Ca etape de execuție specifice acestui tip de p roiect sunt: preg ătirea drumului de acces și a
terenului pe care urmează să se monteze instalația de foraj, forajul propriu -zis, controlul forajului,
investigarea geofizică a straturilor traversate, consolidarea pereților sondei, probarea intervalelor
posibil productive, lucrări de demontare a instalației și de refacere a terenului afectat.

65 Infrastructura de suprafață aferentă producerii zăcămintelor de gaze naturale trebuie să
asigure condiții pentru gruparea sondelor, transportul, separarea, comprimarea, uscarea și măsurarea
gazelor în vederea livrării lor în sistemul de transport și la distribuitorii și consumatorii racordați
direct în conductele colectoare.
Procesul de extracție al gazelor naturale se aduce la suprafață un amestec de produși sub
formă ga zoasă, lichidă și solidă, fapt ce impune condiționarea de către producători a gazelor
naturale, înainte de predarea acestora către transportator, distribuitor sau consumatori.
În vederea exploatării și supravegherii în condiții optime a componentelor insta lațiilor de
suprafață aferente sondelor productive din cadrul structurilor gazeifere, acestea sunt grupate spațial,
în număr variabl ținând cont în special de distanța dintre ele, formând așa numitele grupuri de sonde.
Gruparea sondelor de gaze perm ite urm ărirea, supravegherea și intervenția asupra procesului
de extracție de către personalul operator prin următoarele activități:
– Urmărirea și consemnarea la intervale de timp stabilite, a valorilor de presiune măsurate la
capul de erupție (presiunea la tubing și presiunea la coloană) precum și presiunea din
sistemul de colectare a gazelor la care este racordat grupul ;
– Eliminarea cantităților de apă de zăcământ reținute de separatoarele sondelor ;
– Închiderea sondelor de gaze de pe anumite direcții de consum, în cazul apariției unor
anomalii în sistemul de colectare (creșteri de presiune, diferite avarii) ;
– Refularea sondelor prin instalația nepoluantă pentru eliminarea apei acumulată în talpa
sondelor ;
– Supravegherea întregului sistem de conducte (conducte de aducț iune, conducte colectoare,
conducte pentru captarea și transportul apelor reziduale) din cadrul grupului.
La ora actuală, când majoritatea zăcămintelor noi descoperite nu mai conțin reserve foarte
mari de gaze, având deci implicit și o durată de exploatare mult mai scurtă, se poate considera
oportun ca grupurile de sonde să fie reconfigurate. Astfel, se poate opta pentru construirea unor
grupuri modulare de sonde, la care majoritatea echipamentelor pot fi ușor demontate și reamplasate
pe alte locații la epu izarea zăcământului. Acest lucru presupune printre altele și înlocuirea
separatoarelor subterane (care oricum sunt greu de verificat și curățat) cu separatoare supraterane
care pot fi echipate cu dispositive reținătoare de ceață fiind astfel mult mai perfo rmante decât
separatoarele clasice îngropate.
Analiza procesului studiat a fost proiectat pe datele companiei Romgaz, care a format o
asociație cu cea mai mare companie de servicii din domeniu, Schlumberger pentru optimizarea și
eficientizarea câmpului de gaze Laslau Mare, din județul Mureș.
Schlumberger Limited este compania lider mondial în domeniul serviciilor în industria
petrolieră și gazeiferă, furnizând tehnologie, soluții și un management integrat de proiecte care
optimizează performanțele și explo atarea rezervelor pentru clienți în domeniu.

66 Câmpul de gaze Laslău Mare a fost explorat începând cu 1960. Au fost săpate 88 de sonde
de explorare și exploatare. Astăzi câmpul cuprinde 54 de sonde, din care 48 active. Sondele
exploatează 9 orizonturi prod uctive grupate în 4 pachete de exploatare. Acestea sunt denumite în
funcție de adâncimea fiecărui strat productiv. Aceste adâncimi variază de la 1800 m până la 3000 m.
Fiecare pachet de exploatare are caracteristici ale formațiunilor zăcământului apropiate . Între
pachete se diferențiază aceste caracteristici dar nu în mod radical. Sondele active în prezent pot fi
împărțite și în sonde de exploatare și sonde de explorare, care au fost convertite la exploatare.
Obiectul acestui studiu îl face intervenția reg ulate la sonde, cu diferiti agenți de spumantare.
Această procedură face ca presiunea hidrostatică să fie redusă prin formarea unei spume din apa de
zăcământ și agentul de spumantare care poate fi eliminată la suprafață de debitul de gaze produse.
Am real izat analizarea rezultatelor spumantării unei sonde folosind metode de cercetare
experimentală și prelucrare a datelor. În funcție de rezultate vom extinde investigația și la alte sonde
reprezentative pentru ca în final să putem optimiza acest proces în fu ncție de pachetul de exploatare
și tipul agentului spumogen pentru întreg câmpul de gaze Laslău Mare. Rezultatul ar trebui să fie
reflectat în maximizarea producției de gaze și descărcarea sondelor de apă de zăcământ.
Valorile de presiune tubing, coloană, diferența dintre presiunea de pe coloană și tubing
(indică gradul de încărcare cu apă a sondei), cantitatea de spumantare zilnică vor fi considerați
parametrii de intrare sau factori, iar debitul zilnic și producția zilnică de apă vor fi considerate
funcț ii obiectiv, rezultante. Datele prezentate au fost anterior verificate și validate printr -un process
de preselecție .
În urma realizării graficelor și analizării acestora, am constatat faptul că o spumantare
continuă și cu cantități mari de agent spumogen a r da rezultatele cele mai bune. Totuși necesitatea
de a nu înfunda sonda cu substanțe spumogene și variația presiunii tubingului determinată de
presiunea întregului câmp determină abordarea cu precauție a acestei concluzii. Monitorizarea în
continuare a pa rametrilor și reacția promptă la acumularea apei de zăcământ în gaura de sondă,
precum și repetarea analizei va duce la continua îmbunătățire a procesului. Ar trebui de asemenea
extinsă analiza la mai multe sonde, cu aceleași caracteristici pentru a fi con firmată sau infirmată
concluzia data de analiza particulară a sondei prezentate.

67 BIBLIOGRAFIE

 Alexis, J. Metoda Taguchi în practica industrială – Planuri de experiențe. Editura Tehinică,
București, 1999, Pag. 132
 Basgan, I. Petrolul și gazele natur ale în România , București, 1940, Pag 81
 Cicală , E. Metode de prelucrare statistica a datelor experimentale . Editura Politehnica,
Timisoara, 1999, Pag 85
 Deneș, C . Fiabilitate și mentenanță. Editura Universității Lucian Blaga din Sibiu, Sibiu,
2014, Pag. 19
 Dumitra ș, C., Popescu, I., Bendic, V. Ingineria controlului dimensional și geometric în
fabricația mașinilor . Editura Didactică și Pedagogică, 1996, Pag. 125
 Foidaș, I. Testarea și producerea zăcămintelor de gaze naturale . Editura Universității
Lucian Blag a din Sibiu, Sibiu, 2014, Pag 220
 Giura, L. Contribuții la istoria gazului metan din România . Editura Universității Lucian
Blaga din Sibiu, Sibiu, 1998, Pag 107
 Gligor, A. Optimizarea operațiilor de foraj, extracție și injecție aferente procesului de
înmag azinare a gazelor naturale. Editura Universității Lucian Blaga din Sibiu, Sibiu, 2013,
Pag. 49
 Jiroveanu, M., Popescu, Ș. Captarea și epurarea gazelor în industria chimică și metalurgia
neferoasă. Editura Tehnică, București, 1964, Pag. 94
 Lațiu, V. Gazul m etan din bazinul Transilvaniei, în: Industria și bogățiile naturale din
Ardeal si Banat , Cluj, 1927, Pag 17
 Olaru, M. Managementul calității, Editura Economică . București, 2000, Pag 79
 Oprean, C., Țîțu, M. Cercetarea experimentală și prelucrarea datelor pa rtea a II -a. Editura
Universitatii Lucian Blaga din Sibiu, Sibiu, 2007 Pag 97
 Radu, E. Inițiere în managementul serviciilor. Editura Expert, București, 2007, pag.226
 Simion, C. Controlul statistic al calității procesului . Editura Universității Lucian Blaga din
Sibiu, Sibiu, 2006, Pag 148
 Taloi, D. Optimizarea proceselor tehnologice – aplicații în metalurgie . Editura Academiei,
București, 1987, pag 92
 Țîțu, M. Statistică tehnică și prelucrarea experimentelor. Analiza dispersională și
regresională. Editura Un iversității Lucian Blaga din Sibiu, Sibiu, 2004, Pag. 52
 Țîțu, M. Statistică tehnică și proiectarea experimentelor. Strategia experimentelor
factoriale. Editura Universității Lucian Blaga din Sibiu, Sibiu, 2004, Pag. 101
 Țîțu, M., Oprean, C. Cercetarea exp erimentală și prelucrarea datelor. Partea I . Editura
Universității Lucian Blaga din Sibiu, Sibiu, 2006 Pag 7
 Țîțu, M., Oprean, C., Tomuță, I. Cercetarea experimentală și prelucrarea datelor – studii de
caz. Editura Universității Lucian Blaga din Sibiu, Si biu, 2007 Pag 280.
 Țîțu, M., Oprean, C., Boroiu, A. Cercetarea experimentală aplicată în creșterea calității
produselor și serviciilor , Editura AGIR, București, 2011, Pag. 112
 Vaduva, I. Analiza dispersionala. Editura tehnica. Bucuresti, 1980, Pag. 55