质量控制图在铁矿石全铁含量测定中的应用

采用三氯化钛还原法测定铁矿石中全铁,在期间精密度测量条件下获取不少于15组数据,通过计算平均值、移动极差均值、上、下控制线,以测定日期为横坐标,全铁含量检测值为纵坐标,用EXCEL绘制质量控制图,持续监控全铁检测系统。结果表明:质量控制图可以考察测量系统的质量状况和变化趋势,判断检测过程是否受控,确定检测结果是否符合要求,是实验室质量管理中一种有效的控制手段。     

加标回收-质控图在气相色谱法测定ABS、SAN中丙烯腈单体检测的应用研究

对实验室内测定ABS、SAN塑料中丙烯腈单体的数据进行内部质量控制,以保证检测结果准确可靠。采用气相色谱仪,结合相关前处理设备,通过对20个批次的ABS、SAN塑料样品进行丙烯腈单体的加标回收率测定,收集20组有效数据后,然后采用数理统计法,绘制出ABS、SAN样品中丙烯腈单体的回收率质量控制图。结果表明,气相色谱法测定ABS、SAN中质控样丙烯腈单体回收率的受控范围为85.6%~118.0%,警戒限为91.0%~112.6%,辅助限为96.4%~107.2%。加标回收率-质量控制图能有效地控制气相色谱法测定ABS、SAN塑料中丙烯腈单体的分析质量,保证分析结果的准确可靠。该质量控制图不仅用于实际检测过程中对检测结果进行监控,还可为实验室的人员分析技能考核、比对监测等分析质量控制行为提供结果判定的依据。     

促进剂DM纯度的测定

研究用高效液相色谱（HPLC）测定促进剂DM纯度的方法。选择水／甲醇（体积比20／80）作为流动相，采用等梯度洗脱方式，促进剂DM试样溶液浓度为0．4mg·mL^-1。结果表明：该条件下用HPLC测定的促进剂DM纯度数据稳定，可靠，精密度高，重复性好，该测定方法能满足促进剂DM质量控制要求。     

火焰原子吸收光谱法测定总铬

研究了用火焰原子吸收光谱法直接测定水中的总铬。通过标准样品和实际样品的分析,验证了方法的准确度和精密度,并通过绘制空白值控制图和准确度控制图对日常分析工作进行质量控制。实验结果表明：该法快速简单,准确度和灵敏度高,精密度好。     

质量控制图在土壤镍含量测定中的应用

利用质量控制图对土壤镍含量测定过程进行监控,本研究采用火焰原子吸收分光光度法测定土壤镍的含量,根据多次实验结果绘制质量控制图,并对质量控制数据进行趋势分析。结果表明,2019年9月份共计22批次标准样品的检测结果均在质量控制图的上下控制限范围内,控制图(X图)的警告线为266.68～287.32,控制线为261.52～292.48。日常使用质量控制图对检测结果进行质量监控,能够及时发现检测过程中的异常情况,确保检测数据的准确性和可靠性。     

利用VB技术进行企业化验室质量控制

文章主要通过VB编程技术,编制质量控制图,实现对化验室的质量控制,有效控制企业化验室中测定数据的准确度和精密度,根据测定结果及早发现问题,保证化学检验工作的顺利进行.     

准确度试验

准确度是评价分析测定方法的主要内容之一。长期来对准确度的含义有两种不同的解释。其一，认为准确度（accuracy）包括真实性（trueness）和精密度（precision）两项基本内容；另一种意见则认为准确度仅指真实性，不包括精密度。目前已趋向于采用前一种解释。国际标准化组织和美国材料与试验学会等国际上有影响的标准化团体近年来所颁发的某些标准[1，2]，已逐渐明确地采用上述前一种解释。实际上，当仅有一个试验结果，其与真值或认定参比值（acceptedreferencevalue）的接近程度即为真值性，其差值用偏误（bias）来量度，多次试验的平均…     

质量控制图在化学实验室检测中的应用

简单介绍了质量控制图在化学实验室检测中的应用。以钛及钛合金中氢含量检测方法为例,采用均数极差x-R质量控制图对其检测数据进行统计计算,该方法可动态地、连续监控分析测试体系的稳定性和精密度,以证实系统是否处于统计控制状态。     

标准曲线—XRFA法同时测定铁粉中Ca,Si,Al,Fe,Mg

1引言在水泥工业中，铁粉的化学成分分析一般都采用容量分析法，由于干扰元素的存在，一般都要预先进行分离、富集、过滤、灼烧，手续冗长，操作繁琐。X射线荧光光谱分析（XRFA）是一种分析速度快、制样技术简单，分析精密度和准确度高的分析方法[1]。标准曲线法（也称外标法严）是一种简便、快速的分析方法。我们用标准曲线法进行铁粉中Ca、Si、Al、Fe、Mg的同时测定，制成系列标准样，通过处理分析数据，对各元素标准曲线进行线性回归，所拟方法直接用于铁粉测定，结果令人满意。方法原理：制成一系列标准样，测出分析元素特征线的强…     

协同试验考核分析方法

考核分析方法主要是考核其准确度。准确度是指观察值或试验结果与真值或可接受参考值之间的接近程度。对多次观察或试验结果来说,准确度包含“真实性”和“精密度”两项内容,前者是指多次观察或试验结果的平均值与真值或可接受参考值之间的接近程度,通常以偏误来量度;后者是指在规定条件下,多次观察或试验结果之间的接近程度,与真值和特定值无关,而是取决于随机误差的分布。通常用重复性和再现性两个极端条件。在习惯上,相当普遍地以“准确度”仅指上述“真实性”的含义来引用,目前的趋势是准确度应含有“真实性”和“精密度”两项内容。在一个实验室内用标准物质考核验证分     

谈用X—R图控制锅炉胀管质量

谈用Ｘ—Ｒ图控制锅炉胀管质量刘国君（新疆化工建筑安装公司，８３０００２）１引言Ｘ—Ｒ控制图（平均值——极差控制图）是质量管理控制图中的一种。用该控制图可判断和预防锅炉安装的胀管质量，它能直接监视和控制与胀管率有关的被胀接管内径尺寸是否超限，起到预防和...     

流动注射分析法测定挥发酚考核样探讨

运用流动注射分析法对地表水挥发酚国家能力验证考核样品进行测定,建立了地表水挥发酚样品测定的工作曲线,对质量控制样品、国家能力验证考核样品的测定结果的准确度和精密度进行分析,最后探讨了影响测定结果的因素。     

利用控制图监控门尼粘度仪性能稳定性

对标准橡胶门尼粘度进行连续25周的测定,通过绘制质量控制图,监控门尼粘度仪的运行状态。应用■（或S）控制图,结果表明,实验室门尼粘度仪性能稳定,在测定顺丁橡胶门尼粘度的系统误差在±0.3范围,随机误差应小于0.77,标准偏差应小于0.41。通过过程能力指数的计算,表明门尼粘度仪测定过程能力充足,但技术管理能力勉强,应加以改进。     

分析实验室的水平测试和质量监督

1水平测试和质量监督化学分析实验室的水平测试，通常是由参加测试的实验室对测试组织单位所发放的试样进行分析测定，通过测定数据的汇总处理，对各实验室的水平进行评估。这是一种外部质量评估，是对实验室技术能力的一种独立考核，也是一种行之有效的质量监督手段。据国际纯化学和应用化学联合会（IUP－AC）、国际标准化组织（ISO）和美国公职分析化学家协会（AOAC）等联合分发汇总的调查问卷结果[1]显示，从政府部门、学术团体、标准化组织以及大专院校等单位所反馈的约30个水平测试方案分析，其名称及所简述的评估方法均有所差异…     

促进剂DM 纯度的测定

研究用高效液相色谱（HPLC）测定促进剂DM纯度的方法。选择水/甲醇（体积比20/80）作为流动相,采用等梯度洗脱方式,促进剂DM 试样溶液浓度为0.4 mg·mL^-1。结果表明：该条件下用HPLC测定的促进剂DM纯度数据稳定,可靠,精密度高,重复性好,该测定方法能满足促进剂DM质量控制要求。     

制药废水中苯胺类测定的酸度调节方法研究

采用标准的分光光度法测定制药废水中的苯胺，需用硫酸氢钾或无水碳酸钠来调节溶液的pH值。一种新的方法是采用酚酞作为指示剂来进行酸度的调节，即用氢氧化钠或盐酸调节溶液至出现红色的瞬间，再加入定量的盐酸进行测定。该方法与标准方法（GB11889—89）相比，不仅操作方便，精密度和准确度高，而且方法回收率达96．7%。将该方法用于制药废水中苯胺的测定，结果令人满意。     

室内空气中甲醛检测的实验室内部质量控制措施探讨

目的:探讨室内空气中甲醛检测的实验室内部质量控制措施。方法:用电子时控大气采样器DDy-1.5采集气体后按公共场所中甲醛测定方法 GB/T18204.26-2000中酚试剂分光光度计法进行检测分析。结果:通过采样环节、实验室仪器使用环节、实验室检测分析等过程有效实施质量控制,将样品测定的精密度和准确度结果均位于均值-减差控制图和回收率控制图的上下控制限之间,有效地将甲醛测定结果可控制在允许的置信水平内。     

一种新型蒸馏装置测定土壤中总氰化物的精密度——偏性质量控制规程试验

精密度偏性试验(AQC实验)是实验室质量控制考核的重要手段之一,是对一组实验样品的连续多日测试,将测试结果进行分析;运用空白实验、标准差分析检验、加标回收试验来检验实验室的质量控制。本文采用DCS-C12型蒸馏器通过AQC试验,分析检查土壤中的总氰化物试验是否存在影响测试结果的偏性,确定实验室测试结果的精密度和准确度。通过本文实验分析可以证实精密度偏性分析方法可以有效监控实验室监测数据。     

原子吸收法测定水中铜的实验室内质量控制

通过绘制校准曲线、标准样品、平行样、加标回收率测定和质量控制图绘制等实验室内质控措施来分析评价试验数据的准确性和精密度。结果:校准曲线线性良好,相关系数达0.9999;标准样品测定在真值范围内,平行样精密度<6.1%;实际水样加标回收率在99.2%～101%间;质控点没有系统偏离,数据随机分布在均值两侧,质控图分布合理。     

基于共同趋势模型的非平稳过程质量相关故障检测方法

现有质量相关监控方法基于数据平稳的假设，而实际生产中存在大量的非平稳过程。针对上述问题，提出了一种基于共同趋势模型的非平稳过程质量相关故障检测方法。该方法首先识别出系统中的非平稳过程变量和质量变量，再利用Gonzalo-Granger分解求解共同趋势模型，从而分离非平稳数据中的平稳部分和非平稳部分，然后，整合平稳数据，以及非平稳数据的平稳子空间整合，应用慢特征分析（slow feature analysis, SFA）和典型相关分析（canonical correlation analysis, CCA）建立质量相关的监控模型，实现对非平稳质量变量的有效监控。最后通过对比实验，证明所提出方法可以有效发现非平稳过程质量相关故障。