B题
乙醇偶合制备C4烯烃
C4烯烃广泛应用于化工产品及医药的生产，乙醇是生产制备C4烯烃的原料。在制备过程中，催化剂组合（即：Co负载量、Co/SiO2和HAP装料比、乙醇浓度的组合）与温度对C4烯烃的选择性和C4烯烃收率将产生影响（名词解释见附录）。因此通过对催化剂组合设计，探索乙醇催化偶合制备 C4烯烃的工艺条件具有非常重要的意和价值。某化工实验室针对不同催化剂在不同温度下做了一系列实验，结果如附件1和
附件2所示。请通过数学建模完成下列问题：
（1)对附件1中每种催化剂组合，分别研究乙醇转化率、C4烯烃的选择性与温度的关系，并对附件2中350度时给定的催化剂组合在一次实验不同时间的测试结果进行分析。
（2)探讨不同催化剂组合及温度对乙醇转化率以及C4烯烃选择性大小的影响。
（3)如何选择催化剂组合与温度，使得在相同实验条件下C4烯烃收率尽可能高。若使温度低于350度，又如何选择催化剂组合与温度，使得C4烯烃收率尽可能高。
（4)如果允许再增加5次实验，应如何设计，并给出详细理由。
附录：名词解释与附件说明
温度：反应温度。
选择性：某一个产物在所有产物中的占比。
时间：催化剂在乙醇氛围下的反应时间，单位分钟（min).
Co负载量：Co与SiO2的重量之比。例如，“Co负载量为1wt%”表示Co
与SiO2的重量之比为1:100,记作“1wt%Co/Si02”，依次类推。
HAP:一种催化剂载体，中文名称羟基磷灰石
今天的数据建模竞赛数据处理题只看题目的话相较于以往还算是很简单的，
基本没什么难度，论文要好好写，润色一下，基本就靠这个了；
但我不确定是不是数据很难处理，附件我没下载看；
但无非就那几个数据；具体思路我也只能大概说说不懂得再问我吧，我尽量解决；
第一问：
非常简单的相关性，几种对比方式学过建模的都了解；
设置这么简单应该数据不好处理，如果多层次的量化也处理不好的，最优尺度能解决；
不同组的实验整一个对比评价分数就行了，因子综合得分，分析更容易了结果一出，结合相关性，啥导致的一眼明了；
第二问：
影响更简单了，多元线性回归，啥影响都出来了；
第三问：
很多算法模型都能出，神经网络，遗传算法，都是最基础的，就连最基本的那几个预测算法都能出，影响因素设定好，优化方程建立没问题，跑一下模型就出来了；
第四问:
这个建不建立模型都可，前面出来结果，咋能更好不都知道了，我觉得简介叙述也没啥问题。
