【资料】ASTM 4492-07自己翻译的中文版，希望能对大家有所帮助！

刚没传上附件...
4492-07

该帖子于 2009-2-9 9:21:30 被 hzhhqt 删除，删除理由：版面整理

呃，要通过审核才行...这算不算恶意灌水？无意义回复？

ASTM D 4492 - 2007 通过气相色谱法分析苯的标准试验方法 ---中文版

通过气相色谱法分析苯的标准试验方法

本标准以固定编号D4492发行。紧跟在编号后面的数字指示最初的采用年份，如果是修订版，则表示最后一次修订的年份。圆括号里的数字表示最后一次复核的年份。上标的希腊字母（e）表示最后一次修订或复核后编辑性的改动。




另外里面的专业知识错误不少。

不是交叉耦合聚氧乙烯，是交联的
detector 是检测器，不是探测器
column 是色谱柱，不是塔





翻译的算是不错了，感谢你的共享。题目和内容给你补充一下。
最好是把英文版也上传，因为这个网站只有，1998年和2003年版本的，2007版本的肯定是最新了。

楼主将bias(Clause 15.4)译成“误差”不大适合
In statistics, 误差(error) is the observed value minus the (conventional) true value.

The meanings of bias from ordinary dictionary are :
---inclination or prejudice in favour of a particular person, thing, or viewpoint;
---an unfair preference for or dislike of something

In statistics, bias may be translated as 偏倚(I prefer this translation)、偏性、偏差、偏誤 and has special meaning. It is difficult to explain the meaning here but the following interesting story “存活者偏差(survivorship bias)” may illustrate it:

存活者偏差(survivorship bias) (from http://blog.udn.com/LaputaIP/2547609 )

1941年，第二次世界大戰正打得如火如荼。有一天，美國哥倫比亞大學著名統計學家沃德教授(Abraham Wald)
遇到了一個意外的訪客，那是英國皇家空軍的作戰指揮官。
他說：「沃德教授，每次飛行員出發去執行轟炸任務，我們最怕聽到的回報是：『呼叫總部，我中彈了！』 請協助我們改善這個攸關飛行員生死的難題吧！」
沃德接下這個緊急研究案，他受委託分析德國地面砲火擊中聯軍轟炸機的資料，並且以統計專業，建議機體裝甲應該如何加強，才能降低被砲火擊落的機會。但依照當時的航空技術，機體裝甲只能局部加強，否則機體過重，會導致起飛困難及操控遲鈍。
沃德將聯軍轟炸機的彈著點資料，描繪成兩張比較表，沃德的研究發現，機翼是最容易被擊中的部位，而飛行員的座艙與機尾，則是最少被擊中的部位。
沃德詳盡的資料分析，令英國皇家空軍十分滿意。但在研究成果報告的會議上，卻發生一場激辯。
負責該專案的作戰指揮官說：「沃德教授的研究清楚地顯示，聯軍轟炸機的機翼，彈孔密密麻麻，最容易中彈。因此，我們應該加強機翼的裝甲。」
沃德客氣但堅定地說：「將軍，我尊敬你在飛行上的專業，但我有完全不同的看法，我建議加強飛行員座艙與機尾發動機部位的裝甲，因為那兒最少發現彈孔。」
在全場錯愕懷疑的眼光中，沃德解釋說：「我所分析的樣本中，只包含順利返回基地的轟炸機。從統計的觀點來看，我認為被多次擊中機翼的轟炸機，似乎還是能夠安全返航，而飛機很少發現彈著點的部位，並非真的不會中彈，而是一旦中彈，根本就無法返航。」
指揮官反駁說：「我很佩服沃德教授沒有任何飛行經驗，就敢做這麼大膽的推論，就我個人而言，過去在執行任務時，也曾多次機翼中彈嚴重受創，要不是我飛行技術老到，運氣也不錯，早就機毀人亡了，所以，我依然強烈主張應該加強機翼的裝甲。」
這兩種意見僵持不下，皇家空軍部部長陷入苦思。他到底要相信這個作戰經驗豐富的飛將軍，還是要相信一個獨排眾議的統計學家？由於戰況緊急，無法做更進一步的研究，部長決定接受沃德的建議，立刻加強駕駛艙與機尾發動機的防禦裝甲。
不久之後，聯軍轟炸機被擊落的比例，果然顯著降低。為了確認這個決策的正確性，一段時間後，英國軍方動用了敵後工作人員，蒐集了部份墜毀在德國境內的聯軍飛機殘骸，他們中彈的部位，果真如沃德所預料，主要集中在駕駛艙與發動機的位置。
看不見的彈痕最致命
乍看之下，作戰指揮官加強機翼裝甲的決定十分合理，但他忽略了一個事實：彈著點的分布，是一種嚴重偏誤的資料*。因為最關鍵的資料，其實是在被擊落的飛機身上，但這些飛機卻無法被觀察到，因此，佈滿了彈痕的機翼，反而是飛機最強韌的部位。空軍作戰指揮官差點因為太重視「看得見」的彈痕，反而做出錯誤的決策。
這個案例有兩個特別值得警惕的地方。
死掉或被俘的人無法發表意見
第一，蒐集更多資料，並不會改善決策品質。由於彈痕資料的來源本身就有嚴重的偏誤，努力蒐集更多的資料，恐怕只會更加深原有的誤解。
第二，召集更多作戰經驗豐富的飛行員來提供專業意見，也不能改善決策品質，因為這些飛行員，正是產生偏誤資料過程中的一環。他們都是安全回航的飛行員，雖然可能有機翼中彈的經驗，但都不是駕駛艙或發動機中彈的「烈士」。
簡單的說，當他們愈認真凝視那些「看得到」的彈痕，他們離真相就愈遠。
資訊界有所謂「Garbage In, Garbage Out」，前提（或假設）若是錯誤，再漂亮的統計算式或方法、再多的資料，也不能讓後面的推論變得正確。
在管理實務與日常生活中，許多關鍵的資料，也像上述轟炸機的個案一樣，會因為「失敗」而觀察不到。
台大 劉順仁 教授在著作《決勝》一書中，對「存活者偏差(survivorship bias)」的舉例說明，是我讀過的書中最生動貼切又清楚的一個。
如果有一位70歲的老人在電視上說，他就是靠每天抽一包煙、嚼一包檳榔才能長壽，請想起「死人沒法上電視說話」這件事。同樣的道理，不是那個地方長壽的老人家吃或喝某東西，某東西就是養生聖品。

* Remarked by poorlittle : 偏誤的資料 - bias information, not error

http://www.instrument.com.cn/download/shtml/079047.shtml

英文版是这个

多谢指出错误！小弟还是菜鸟一个，呵呵。

多谢指出错误，我也想过偏差的，不过由于自己的化学素养停留在初高中水平，以致用词不当，以后会更加谨慎的！谢谢！

The Table 3 in the Chinese Translation is incomplete. Anyone who has downloaded the Chinese version may replace the Table with the following:

表三 苯纯度的中间精确度和再现性
浓度（mg/kg）

成分 平均浓度 中间精确度 再现性

非芳族 22 19 20
737 70 184
甲苯 14 2 6
116 4 54
乙苯 14 3 7
121 7 14
P-二甲苯 13 3 5
110 5 16
M-二甲苯 44 5 9
162 9 17
O-二甲苯 14 5 18
89 7 8
1，4-二氧杂环乙烷 10 2.3 4.8
100 3.0 9.0
苯 （百分比每重量单位） 99.87 0.01 0.027
99.99 0.002 0.004

Thank you for your help!