基于图型矢量距离的多点地质统计相建模算法

多点地质统计建模算法已由基于概率模拟发展到基于相似度模拟的新阶段,基于相似度模拟的算法的关键是从训练图像中选取与数据事件最为相似的训练图型。以Simpat算法为基础发展起来的最具代表性的Filtersim和DisPat算法,采取先聚类、再匹配的建模策略,在训练图型选取的计算效率上较Simpat算法具有明显改进,但其匹配数据事件与训练图型仍采用标量距离度量二者相似度的方法。标量距离度量相似度的方法虽然具有较好的图形识别功能,但对于具有地质意义的训练图型（而非单纯的几何图形）,该方法的相似度判断往往难以获取在地质含义上与数据事件最佳匹配的训练图型。考虑图型选取过程中的地质含义,兼顾实际储层的非平稳性,提出了基于图型矢量距离的多点地质统计相建模算法。新算法在训练图型和数据事件矢量距离计算的基础上,采用二次匹配方式通过矢量距离对数据事件与训练图型的相似度进行度量,最终确定与数据事件相似度最大的训练图型。以文献算例定性和定量对比了新算法和Snesim、Filtersim、DisPat算法的建模效果,并以实际油藏为例,对比了新算法与传统两点建模方法、Snesim和DisPat算法的建模效果。结果表明,新算法显著降低了训练图型选取的不确定性,所建模型更符合地质认识,从而为复杂油气藏相建模提供了一种新的方法。     

气相色谱法测定槟榔中甜蜜素含量的不确定度评定

目的评定气相色谱法测定食用槟榔中环己基氨基磺酸钠(又名甜蜜素)的不确定度评定方法。方法根据气相色谱法定量测定食用槟榔中甜蜜素含量的测定原理,较全面的考虑整个测定过程的不确定度来源,建立结果不确定度评定的数学模型,并探讨其测定结果不确定度。结果在95%的置信区间下,当槟榔中甜蜜素含量为6.19 g/kg时,其扩展不确定度为0.18 g/kg, k=2。结论槟榔中甜蜜素的检测不确定度主要来源为标准曲线的拟合。     

超高效液相色谱-串联质谱法测定豆芽中植物生长调节剂残留量的不确定度评定

对超高效液相色谱-串联质谱法测定豆芽中3 种植物生长调节剂残留量进行不确定度分析评定。根据JJF1059.1—2012《测量不确定度评定与表示》中有关规定,构建不确定度评定的数学模型,深度剖析不确定度的来源,并对各分量加以量化和合成。评定结果表明,标准溶液配制和标准曲线拟合所产生的不确定度分量最大;当豆芽中多效唑含量为5.9 μg/kg时,其扩展不确定度为0.6 μg/kg（k＝2）;吲哚乙酸含量为15.5 μg/kg时,其扩展不确定度为2.3 μg/kg（k＝2）;吲哚丁酸含量为16.0 μg/kg时,其扩展不确定度为2.3 μg/kg（k＝2）。     

连续流动注射法同时测定矿泉水中挥发酚和氰化物含量的不确定度评定

目的评定连续流动注射法同时测定饮用天然矿泉水中挥发酚和氰化物含量的不确定度。方法利用全自动流动注射分析仪的双通道模式,将样品在各自通道经在线蒸馏、分离、显色,实现矿泉水中挥发酚和氰化物的同时测定。再依据JJF 1059.1-2012《测量不确定度评定与表示》,对测定过程的不确定度建立模型、分析来源、计算不确定度分量、合成标准不确定度并得到扩展不确定度。结果矿泉水中挥发酚含量为49.6μg/L时,扩展不确定度为1.4μg/L-k=2);氰化物含量为52.2μg/L时,扩展不确定度为0.9μg/L-k=2)。结论测定挥发酚含量的不确定度主要来自于标准物质本身和样品测量重复性,测定氰化物含量的不确定度主要来自于标准物质本身和标准曲线的拟合。     

高效液相色谱法测定橙汁中果糖含量的不确定度评定

目的评定高效液相色谱法测定橙汁中果糖含量的不确定度。方法采用高效液相色谱法测定橙汁饮料中果糖的含量,建立数学模型,对检测过程中可能引入不确定度的因素包括样品的处理、标准溶液配制、标准曲线拟合及样品的重复测定进行分析及评定,最终合成橙汁中果糖含量测定结果的不确定度。结果橙汁中果糖含量测定结果是33.5 g/kg时,在95%的置信区间下,扩展不确定度为1.88 g/kg (k=2)。结论不确定度的主要来源是标准溶液配制和标准曲线拟合。     

高效液相色谱法测定话梅中阿力甜的不确定度评定

目的评定高效液相色谱法测定话梅中阿力甜的不确定度。方法根据GB5009.263-2016《食品安全国家标准食品中阿斯巴甜和阿力甜的测定》测定话梅中的阿力甜含量,按照JJF 1059.1-2012《测量不确定度评定与表示》、CNAS-GL 05:2011《测量不确定度要求的实施指南》及CNAS-GL 06:2018《化学分析中不确定度的评估指南》,建立相关测量模型,对不确定度来源进行分析,对分析得出的不确定度分量进行逐个量化,最终进行测定结果的不确定度评定。结果在99%置信区间下,k=2.576,话梅中阿力甜的含量为(0.0823±0.0059)g/kg。结论阿力甜标准溶液配制引入的不确定度和最小二乘法拟合标准曲线求试样含量引入的不确定度是最主要的不确定度来源。     

鸡精调味料中谷氨酸钠测定的不确定度分析

目的分析测定鸡精中谷氨酸钠的不确定度来源,对不确定度的各个分量进行评估和合成。方法根据JJF1059.1-2012《测量不确定度评定与表示》,采用标准SB/T10371-2003《鸡精调味料》中规定方法进行谷氨酸钠的测定。结合实验室日常检测能力和条件,找出影响测定结果的不确定度的因素,通过建立数学模型对各个不确定度分量进行评估和合成。结果不确定度主要来源有标准溶液、样品质量、样品溶液、重复性、滴定溶液的体积;当鸡精中谷氨酸钠的测定值为40.94 g/100 g时,扩展不确定度为0.29 g/100 g,测定结果表示为(40.94±0.29)g/100g,k=2,P=95%。结论鸡精调味料中谷氨酸钠测定的扩展不确定度为0.29 g/100 g,符合标准要求。     

高效液相法测定水产品中孔雀石绿含量的不确定度评定

目的 评定高效液相法测定水产品中孔雀石绿(MG)含量的不确定度。方法 通过建立数学模型, 对高效液相法测定水产品中孔雀石绿含量进行不确定度评定, 分析不确定来源及其对测定过程中不确定度的相对贡献, 并计算合成不确定度, 最终得到水产品中孔雀石绿的扩展不确定度。结果 当水产品中孔雀石绿含量为1.8822 ug/kg时, 在95%的置信区间下, 合成不确定度为0.09644 ug/kg, 扩展不确定度为0.19288 ug/kg (k=2)。结论 本文如实分析高效液相法测定水产品中孔雀石绿含量的不确定度, 评定结果表明, 实验过程的不确定度主要来源于标准曲线拟合, 仪器重复测量和标准溶液配制以及试样定容体积。本文为以后的检测工作提供可行性建议。     

分光光度法测定乳粉中亚硝酸盐含量的不确定度评定

目的 研究分光光度法测定乳粉中亚硝酸盐的不确定度评定。方法 以乳粉为例, 参考JJF 1059.1-2012《测量不确定度评定与表示》, 对GB 5009.33-2016《食品安全国家标准 食品中亚硝酸盐与硝酸盐的测定》第二法分光光度法测定亚硝酸盐的不确定度进行评定。结果 乳粉中亚硝酸盐的含量为1.0 mg/kg 时, 测定结果的合成标准不确定度为0.042 mg/kg, 取k=2, 扩展不确定度为0.084 mg/kg, 其结果可表示为(1.0±0.1) mg/kg。结论 测量结果的不确定度主要是标准曲线拟合、标准工作液配制、试样检测重复性和测定用样液体积。前两者引入的不确定度分量贡献较大。     

利用不确定度比对乳粉中叶酸含量的快速检测方法

目的 利用不确定度比对乳粉中叶酸含量的快速检测方法。方法 分别用进口和国产的微生物法和酶联免疫法的试剂盒对代表性乳粉样品进行3 d 3平行检测, 对检测数据做正态分布分析及不确定度计算。结果 各方法检测结果正态分布检验值(anderson-darling, AD)均小于临界值0.725(95%置信区间), 服从正态分布; 微生物快速检测方法不确定度范围为13.3%~27.4%; 酶联免疫方法不确定度范围为9.6%~ 31.3%。结论 微生物试剂盒快速检测方法, 具有稳定性较好, 品牌差异较小的特点, 适合质控品的长期监测, 质控图的建立。酶联免疫检测方法, 具有简单、快速的特点, 适合样品中叶酸的快速检测。