氢燃料品质分析中基于临界流锐孔的气体稀释方法北大核心CSCD

目的解决国内氢能产业高质量发展中的氢燃料微痕量杂质组分准确分析难题。方法建立了基于临界流锐孔原理的气体稀释方法以适用于氢燃料品质分析,由于氢燃料品质分析中待测样品主组分为氢气而不是氮气,故引入响应因子数学模型,研究了对不同种类气体的流量影响。结果经实验验证,气体稀释方法的稀释比达到1∶1000以上,稀释比相对扩展不确定度优于1%,实现了动态发生微痕量级(摩尔分数10-9)水平的氢中甲醛、甲烷组分的气体标准物质,其含量测量结果的重复性不大于7%,各稀释含量间线性相关系数R 2大于0.999。结论氮中甲醛和氢中甲醛的分析实验结果验证了响应因子数学模型的可靠性,并且经过响应因子修正后的气体稀释方法可明显提高分析结果的准确性。     

GB/T 41752-2022《气体分析分析偏倚的研究与处理》中的关键问题探讨

本文对GB/T41752-2022《气体分析分析偏倚的研究与处理》的核心技术问题“偏倚”进行了深入探讨。立足标准关键技术内容,结合计量和统计相关知识,对标准中提出的偏倚研究与处理方法进行了详细的解读与分析。着重介绍测量结果偏倚修正相关的分析流程,详细讨论了偏倚的识别、研究、处理等步骤中的技术关键点,以及不同偏倚类型对应的修正方法。由此,以期分析偏倚的研究处理方法能够得到推广使用,提高我国分析水平和数据质量。