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由一次能力验证结果想到的

直读光谱

  • 前一阵子单位组织了一次中实国金的能力验证实验,其中有2块样品。以前对这种实验都顺风顺水的通过,自己也没太在意。只是简单的打点看了一下待测样品成分范围,2块样品都是同种材质。于是对照我们的标准样品,从中选出一个和待测样品相同牌号的标钢,以此为类型标准化对此批待测样品进行分析,分析结果出来后就上报了。

    最近结果出来后,我一看傻眼了,其中有个元素超标了,而且两个样品都是栽在此元素上。领导很生气,后果很严重。雷霆之怒之下,我作痛心疾首状马上开展善后工作,仔细对照当时数据,发现我选择的类型标准样品中此元素值为0.030%,而结果通报中待测样品值是0.013%,当时我上报的数值是0.010%。问题出在选择的类标上,二者相差颇大。

    后来我重新选择一块此元素数值为0.012%的标准样品,以此为类标重新对当时的历史数据进行重新计算修正(ARL4460的新版软件支持此功能),结果发现结果为0.013%。

    问题出来了,为什么我原来使用0.030%的类标校正,结果反而偏低呢?

    就此问题我向同行的一位大姐请教,她说我做类标录入的时候,曲线漂移方式选择平移(另一个方式为旋转)。结果在此类标下,对曲线校正不当产生偏差。

    我的问题来了,究竟什么样的情况下用平移方式,什么样的情况下用旋转方式,能使曲线更能准确的反映数据呢?(当然在只此一块类标的条件下,不考虑第二块类标)

    还有就是高含量的元素该选择什么样的校正方式(平移or旋转),低含量元素又该怎么选择呢?高低元素的判定界限是多少?
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  • 云☆飘☆逸

    第1楼2012/11/21

    应助达人

    高含量截距大,一般数据偏低,低含量截距小,含量做高,什么方法都适用

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  • tyj

    第2楼2012/11/21

    一般情况下,含量大于0、1%的选择加法校正,小于0、1%的选择乘法校正。

    king95509(king95509) 发表: 前一阵子单位组织了一次中实国金的能力验证实验,其中有2块样品。以前对这种实验都顺风顺水的通过,自己也没太在意。只是简单的打点看了一下待测样品成分范围,2块样品都是同种材质。于是对照我们的标准样品,从中选出一个和待测样品相同牌号的标钢,以此为类型标准化对此批待测样品进行分析,分析结果出来后就上报了。

    最近结果出来后,我一看傻眼了,其中有个元素超标了,而且两个样品都是栽在此元素上。领导很生气,后果很严重。雷霆之怒之下,我作痛心疾首状马上开展善后工作,仔细对照当时数据,发现我选择的类型标准样品中此元素值为0.030%,而结果通报中待测样品值是0.013%,当时我上报的数值是0.010%。问题出在选择的类标上,二者相差颇大。

    后来我重新选择一块此元素数值为0.012%的标准样品,以此为类标重新对当时的历史数据进行重新计算修正(ARL4460的新版软件支持此功能),结果发现结果为0.013%。

    问题出来了,为什么我原来使用0.030%的类标校正,结果反而偏低呢?

    就此问题我向同行的一位大姐请教,她说我做类标录入的时候,曲线漂移方式选择平移(另一个方式为旋转)。结果在此类标下,对曲线校正不当产生偏差。

    我的问题来了,究竟什么样的情况下用平移方式,什么样的情况下用旋转方式,能使曲线更能准确的反映数据呢?(当然在只此一块类标的条件下,不考虑第二块类标)

    还有就是高含量的元素该选择什么样的校正方式(平移or旋转),低含量元素又该怎么选择呢?高低元素的判定界限是多少?

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  • king95509

    第3楼2012/11/21

    加法校正是不是平移,乘法是不是旋转啊?

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  • 沧海青城

    第4楼2012/11/21

    应助达人

    加法就是直接加或减去控样的数据差来进行校正,乘法是以控样数据差的百分比来进行校正。乘法的好处是避免负数

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  • showtime504

    第5楼2012/11/22

    貌似还没出现过。

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  • valorb

    第7楼2012/11/22

    没做过,纯属学习

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  • 委员长

    第8楼2012/11/22

    应助达人

    做不锈钢元素含量,标准的选择非常重要

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  • 过而不棘

    第9楼2012/11/23

    做不锈钢元素含量,标准的选择非常重要。

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  • dooby

    第10楼2012/11/23

    标准的选择非常重要

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  • 马克思的战友

    第11楼2012/11/23

    应助达人

    分析的很好。

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