结果分析

微量氧分析仪主要半导体元件用热敏元件和所述金属电阻丝的类型。敏感半导体元件小，热惯性小，大的电阻温度系数，高的灵敏度，一个小的时间滞后。在铂线圈作为传感元件，则内电阻，围绕作为补偿元件的非反应性气体的交界处材料的金属氧化物烧结珠等于铂相同体积的发热线圈。构成该臂作为一个桥式电路，即，一个测量电路这两个部件。金属氧化物半导体气体传感元件吸附法测定的，并发生变化的电导率的速率即，散热元件的状态也改变。在铂线圈的可变电阻的温度变化，则存在在电桥输出电压，从而能够检测气体浓度的不平衡。微量氧分析仪的应用非常广泛，除了通常用于分析氢，氨，二氧化碳，二氧化硫含量和低浓度的可燃气体，也可作为色谱检测分析器，用于分析的其他组件。当我们用微量氧分析仪测量氧含量时数值飘移不定，出现分析结果数据不准确。其主要原因是氧气分析仪使用不当造成，以下仅谈几点影响测定的因素：1.氧气测定仪上的过滤器要洁净。每使用过一段时间就要清洗过滤器或者更换过滤器来确保测得数值不飘移，只有这样才能保证氧气测定仪不被影响，所得数据正确。2.氧气测定仪的环境破坏。在使用氧气测定仪时，环境的好坏也会对传感器进行一定的干扰，适当的清理灰尘和清除污渍，这样对传感器的寿命也会增长使用。3.管道材质的选择。管道材质及表面的湿度也将影响样气中氧含量的变化。一般不宜用塑料管，橡胶管等作为连接管路。通常选用不锈钢管和四氟管。4.氧气测定仪的泄漏。氧气测定仪在初次启用前必须严格检漏。氧分析仪只有在严密不漏的条件下才能获得正确的数据结果。任何连接点，焊点，阀门等处的不严密，将会导致空气中的氧反渗进进管道及氧分析仪内部，从而得出含氧量偏高的结果。　　相关仪器C1020微量氧分析仪采用了高性能的电化学式气体传感器和微处理机技术，具有数字显示、通迅记录等功能。适用于对氮气、氩气、一氧化碳、氢气等还原性气体中的微量氧气浓度连续监测。

安捷伦建议，认证瓶是唯一完全兼容安捷伦自动进样器设计和测试的瓶子。瓶子的合适与否，直接影响样品的分析质量，使用不适合的瓶子可以从不同的途径影响分析质量。 　　瓶子底部厚度不均匀可以损伤针，导致取样不一致。样品由于密封不良容易造成蒸发，损失，偏差，脱落或空心，最终导致样品污染，损害自动进样器喷油器。 　　选择自动进样器瓶可以排除影响分析结果的因素。农药或易挥发物等高度敏感的样品，以及pH值容易突然变化的样品，自动进样器瓶是最好的选择，因为瓶子的表面是由更多疏水性和惰性的材料制成的。 　　聚丙烯瓶适用于生物应用程序和应用程序涉及金属含量高的样品，如离子色谱、AA或等离子。 　　许多安捷伦自动进样器使用机械手臂控制颈瓶，瓶子的大小很重要，可以防止瓶子脱落和样品丢失。 　　目前，安捷伦分析师在寻找越来越多的分析方法，不但可以节约时间，还能降低分析成本，并且保护环境。 　　实验室耗材对结果的影响是非常重要的，耗材的好坏决定测试结果的好坏。 　　编译：张葳

纺织品纤维含量分析是决定纺织产品标识准确度的重要因素，多国制定相关技术法规，要求纺织服装产品上贴有永久性的标签，并在标签上按照规定的方法注明产品的纤维成分及含量。传统纺织品成分定量方法采用的化学溶解法存在着使用化学试剂、对环境污染、检测周期长、破坏样品等缺点。近红外光谱分析技术作为一种新兴检测技术已经开始迅速被应用于纺织品成分定性和定量检测，具有快速、无损、环保、便捷等优点。该技术主要利用在近红外光的照射下，不同的纤维成分呈现不同吸收峰，其成分含量不同则体现出不同大小、缓陡的吸收峰，利用相应的化学计量学方法和纤维成分数据库，即可获得准确的纤维成分及含量。但在纺织品纤维定量方面，由于近红外模型受仪器类型、实验室环境、织物结构、颜色、染料、纤维含量、检测条件等因素影响，校正模型建立好坏程度直接影响其预测效果，且目前仍存在定量模型无法统一或互通的问题。中国海关科学技术研究中心工业与消费品安全研究所联合深圳市菲雀兰博科技研究中心有限公司，在中国仪器仪表学会近红外光谱分会的大力支持下，于2021年成功举办了第二届（2021）近红外纤维定量分析比对试验，以期推动近红外光谱分析技术的发展和应用。本次比对试验，共涉及棉/氨纶、聚酯纤维/氨纶、棉/聚酯纤维、锦纶/氨纶、棉/聚酯纤维/氨纶 5 大类别，4 类二组分，1 类三组分。分别是棉/氨纶（1-3#）、聚酯纤维/氨纶（4-6#）、棉/聚酯纤维（7-9#）、锦纶/氨纶（10-12#）、棉/聚酯纤维/氨纶（13-15#），五组面料均由中国海关科学技术研究中心工业与消费品安全研究所提供。本次比对试验共有16个机构报名参加，包括中纺标检验认证股份有限公司、北京市毛麻丝织品质量监督检验站、天纺标检验认证股份有限公司、青岛市产品质量监督检验研究院、江苏省纺织产品质量监督检验研究院、南通市纤维检验所、上海英柏检测技术有限公司、上海冉紫实业有限公司、上海纺织集团检测标准有限公司、国家纺织服装产品质量监督检验中心（浙江桐乡）、浙江中纺标检验有限公司、福建省纤维检验中心晋江检验部、中山海关技术中心、广州亚诺检测技术有限公司、中纺标（深圳）检测有限公司、深圳市英柏检测技术有限公司等。在规定期限内有15家实验室反馈了测试结果，1家实验室取消了比对。在15个实验室中，Lab 1、2、3、7、11参加了全部模型比对；Lab 6、8、9、10、12参加了4个模型的比对；Lab 4、5、14、15参加了3个模型比对；Lab16参加1个模型比对。执行标准FZ/T 01144-2018。结果Z比分数图:从参试实验室比对结果可以看出，棉/氨纶、聚酯纤维/氨纶两类样品，各参试实验室所建模型预测结果较为理想，锦纶/氨纶、棉/聚酯纤维、棉/聚酯纤维/氨纶样品，存在少数参试实验室所建模型预测结果不理想的情况。由于纺织纤维种类众多，且复合织物的种类和比例各不相同，使得近红外光谱校正模型的建立难度较大，需要大量的样本数据，校正数据的准确性及合理的计量学方法都对测试结果有影响。针对此次近红外纤维定量分析比对计划，对于相关模型的建立，给出以下建议：1）样品筛选：某些较厚双层针织结构的织物，其谱图看不到明显的吸收峰，或与其他的谱图偏差较大，在建模过程中，此类样品对模型的建立会造成很大影响，不适宜做校正样品，应该去除。2）样品采集： 样品采集过程中，建议将样品折叠适宜厚度，一般4层，水平放置测试窗口上，并在样品上施加一固定压力。采集中对于吸收峰不明显、谱图偏移或漂移严重、光谱形态异常的应提前剔除。3）光谱数据预处理：仪器采集的原始光谱中除包含与样品组成有关的信息外，同时也包含来自各方面因素所产生的噪音信号。这些噪音信号会对谱图信息产生干扰，从而影响校正模型的建立和对未知样品组成或性质的预测。光谱数据预处理主要解决光谱噪音的滤除、数据的筛选、光谱范围的优化及消除其他因素对数据信息的影响，为下步校正模型的建立和未知样品的准确预测打下基础。常用的数据预处理方法有导数、滤噪（平滑）、多点基线校正、归一化处理等。在近红外分析中，对于样品不同组分之间的相互干扰导致吸收光谱谱线重叠的现象，可采用求导的方法进行处理。其中常用的是一阶导数和二阶导数。4）定量校正算法： 近红外光谱分析常用的计量方法有主成分分析（PCR），偏最小二乘法（PLS）和人工神经网络法（ANN）等，其有着各自的优点和局限。选择适合的校正算法，对模型的适用性，有效性有着显著帮助。比如：TQ Analyst提供了定量校正算法，包括了比尔定律、最小二乘法（CLS）、偏最小二乘法（PLS）和主成分回归法（PCR）等。其中在纺织纤维定量检测模型中，偏最小二乘法（PLS）较为经典和常用。5）光谱波长范围的选择：光谱范围的选择在NIR定量分析模型的建立中是最难的一步。至今为止，化学计量学领域仍无完美算法来选择最佳的光谱范围。目前，已有一些配套软件可实现自动化选择光谱范围。例如：TQ Analyst软件中自带Suggest向导进行自动选择光谱范围。光谱波长范围的选择会直接影响模型的精度，即相关系数与均方差。6）建模及模型优化：近红外光谱存在谱带宽、重叠较严重、吸收信号弱、信息解析复杂等问题，它依赖于化学计量学方法，在样品待测属性值与近红外光谱数据之间建立一个校正模型，再通过模型对未知样品的近红外光谱进行预测来得到各性质成分的预测值。目前，近红外建模方法大都以“光谱数据预处理，波长筛选进行特征降维和突出，再通过PLS、SVM算法进行建模”的方法为主。建模的优化常见于如何使用预处理算法对光谱进行预处理，来消除仪器变异所引起的偏差；如何使用波长选择算法，提取光谱中的有效特征；如何利用化学计量方法建立稳定可靠的模型。除此之外，随着人工智能技术的发展，深度学习可以利用现有的大规模已标记数据集训练出一个预测能力强、鲁棒性好的多层网络结构模型。此外深度学习方法建模，其对预处理、波长选择等依赖性很低，该法也将为近红外光谱检测带来新的机遇。