Ограниченное количество данных

Наконец, давайте рассмотрим распространенную проблему – опасность выбора долота при ограниченном количестве данных.

Представьте, что мы рассматриваем использование двух долот для какого-либо приложения. Мы сравнили показатели их отработки, которые мы считаем наиболее важными для данного приложения. Это может быть, например, МСП, проходка, либо стойкость опор. Получается, что при использовании одного долота (справа) показатели будут лучше.

Но если мы рассмотрим большее количество отработок, мы можем увидеть, что более плохие показатели были худшими при использовании долот второго типа, а средние показатели значительно лучше. С другой стороны, хорошие показатели отработки первого долота могут быть для него типичными. Итак, у нас нормальное (гауссово) распределение показателей отработки. Из рисунка видно, что в среднем показатели долота синего цвета лучше, чем зеленого. Но имея в наличии, всего несколько отработок, наше мнение может быть ошибочно.

Как же нам избежать таких ошибок на практике? Способ один – расширение диапазона данных, для того, чтобы мы могли провести сравнение, основываясь на большем количестве отработок. Решение заключается в оценивании, когда нам кажется, что диапазон слишком большой.

В равной степени, очень важно помнить – нельзя оценивать долото (неважно положительно или отрицательно), основывась на одной-двух отработках.

Выводы

Данные о предыдущих отработках могут быть неполными, неточными, противоречивыми и обманчивыми. Но если мы увидим эти ограничения и сделаем на них поправку, то эти данные становятся самым важным инструментом для правильного выбора типа долота.

Оценка износа долот

Дата добавления: 2015-05-26