数学模型是什么？为了符合自身数据设置趋势，研发人员会以实验为依据，开发多种数学模型。数学模型是“最佳拟合”线，可用于定性特定测试的数据，具有数据储存便捷的优点，可通过查看斜率和y轴截距对类似测试进行比较。
有一些简单模型可为许多数据设置提供合理拟合，具有一些对多种实践人员（研究人员、质保/质控人员或工艺工程师）有特定含义的参数。在其他事项中，例如，改进后的卡森模型对于测试巧克力效果很好。Herschel-Bulkley模型对于测试具有屈服后屈服点和“剪切稀化”的物料非常有用。比如，这可能很适合测量“凝胶状”物料。
博勒飞RheocalcT软件上运行的数学模型
在我们应用软件（Rheocalc和Wingather）中的博勒飞“分析”模式，列出了曲线拟合参数结果以及“拟合系数”。用户可尝试使用几种模型，并选择具有最佳“拟合系数”的模型，例如-越接近"1.00”，则拟合越好。精确预测产品特性可能比较艰难。比如，适当使用流变学模型可能对在多种剪切率下插入表观粘度值有益。尽管如此，一些模型可用于推断屈服应力，例如，在剪切率值为零的情况下。采集的数据点越多，拟合就越可靠。RheocalcT软件数学模型有： Bingham, Casson, Casson NCa/cma, Power law, PC Paste, Herschel-Bulkley, Thix Index。
也请记住某个模型可能已被使用，因为它“简单”并且“对合理估值足够好”。但并不表示它就是最佳使用模型。石油行业中的一个例子：用Bingham模型检测钻井泥浆流变学特性已有数年，尽管事实是此类物料明显为非牛顿流体！Bingham模型可假设屈服后牛顿流体特性。尽管如此，现场人员认为它在阐明图和处理物料方面“足够好”。在过去几年中，更多实践人员已开始使用"H-B”模型。
关于数学模型及其应用的其他观点：数学模型其实可以看做是一系列规律的总结，对于每一个具体的案例来说，通过配合各种案例下的特殊参数，可以展示出较为相似的数据图表，从而可以节省大量的时间去总结和分析，是一种较为有效的模仿方法。我们在对一个介质进行粘度的测试时，可以通过比较多个数学模型，从而选出最为合适的模型进行
粘度计测试应用。当然，如果对这个介质的数学模型的应用中，有更好的方法去修正这个模型，即改进这个数学模型，那是最好不过的了。
