水质检验中的数据误差及处理方法分析

水质检验中的数据误差及处理方法分析

宋燕佳

佳木斯疾病预防控制中心154007

【摘要】目的研究分析水质检验中的数据误差及处理方法。方法本文对水质检验中的检测数据误差产生的原因及处理进行了分析和探讨。结果只有确保水质检验工作中检测数据的准确性,才能为水资源的管理工作和相关的水污染防治提供有效的数据信息。

【关键词】水质检验;数据误差;处理

一、误差产生的原因

误差是由系统误差、随机误差和粗大误差这些组成的。由不可控制的实验条件(如温度、光照等)的影响所造成的系统误差和随机误差又一起被称为不可避免误差;而可避免误差是指因为实验人员的不细心,读数和记录的错误,操作的失败而造成的粗大误差。我们可以通过对操作过程进行规范来避免这类与正常值相差很大的误差。

二、误差的解决办法

1.系统误差

系统误差又叫做规律误差。它是在一定的测量条件下,对同一个被测尺寸进行多次重复测量时,误差值的大小和符号(正值或负值)保持不变;或者在条件变化时,按一定规律变化的误差。在一样条件下进行多次测量用以来保持误差数值的大小和正负恒定,随着条件的改变,误差变化就会呈现出一定的规律。解决办法:(1)按要求的准确度来筛选分析方法。分析结果中总误差不能超出规定的检出限。实验过程中不能使水样质量控制误差超过规定检出限的一半。(2)以与做样品时的操作步骤一样的步骤来做空白测定。(3)采用多种分析方法的比较试验能给系统误差提供有意义的定量依据。我们可以参考它的结果。

2.随机误差

随机误差也称为偶然误差和不定误差,是由于在测定过程中一系列有关因素微小的随机波动而形成的具有相互抵偿性的误差,是测量结果与同一待测量的大量重复测量的平均结果之差。一些不好控制的因素会造成随机误差。误差数值和符号的大小和正负在相同条件下进行多次测量都是不确定的。依照统计的规律,随机误差与测量次数都有关系。平均值的随机误差随着测量次数的增加虽然会减小但是不会消除。解决办法:(1)总标准差对常规分析项目有重要的意义。(2)证明该方法有充分的精密度要依靠多个实验室数据。(3)对两个浓度要采取接近该方法的上、下限的方法来得到较为可靠的精密度。

3.粗大误差

在与规定条件下与预期明显不一致的误差叫作粗大误差,这可能是因为实验人员在操作时的不小心或仪器故障导致的显示值的不准确但没有被操作人员及时发现等因素造成这种误差。解决办法:(1)仪器需要经常进行保养,并且要定期检定来保持仪器的较高的精度。(2)操作者在严格遵守操作规程同时要具有熟练的检测技能。

三、消除误差时应注意的问题

操作者在实验过程中必须要对一些具体的问题进行注意,并克服水质分析结果中出现的误差。

1.要对实验方法进行统一

每次要采取相同的测定方法来测定同一测定项目。为获得可比较的结果每次需要使用相同的分析方法和测定仪器来测定一些非特异性指标,比如像浑浊度这些。

2.要对相对标准差值进行规定

在提供最佳相对标准差的浓度的基础上分析被测样品的浓度,为了能够在分析实验结果时对结果的可靠性有个初步的判定,就要尽最大可能地使这个浓度接近方法浓度的上限。

3.试剂的选择

实验成功的根本保证在于对实验试剂的正确选择上。在选择和使用试剂方面,以下几个问题需引起我们的注意:

(1)为了较理想化地消除系统误差必须选用同样等级和同样产地的试剂。(2)要通过查证试剂的主体和试剂的杂质含量能否满足实验要求来对试剂体进行选择。(3)需要在室温条件下用超纯水配置实验里所有的溶液,与此同时要测定空白样品。

4.器皿和容器

在实验前要合理地选择和处理器皿和容器以避免因选择不当引起的实验误差。(1)实验者选择不同容器和器皿要根据不同情况进行确定。这是因为不同的容器和器皿的制作材料中含有各种各样的微量元素会对实验结果产生较大的影响。(2)在实验以前容器和器皿要用溶液进行充分润洗来避免因容器和器皿对溶液的吸附作用从而影响溶液浓度进而造成误差。(3)在实验前清洗和润洗后,包括像滴定管等测量容器在内的所有容器都要进行校准。

四、结果报出控制

水质分析的最终产品是检验结果,实验成功的重要指标取决于报出结果规范与否,要有效控制报出结果。

1.报出结果要求

(1)进行结果报出时,不得随意更改指标名称和单位,与此同时还要与和标准要求相同。(2)一个结果对应一个指标,即使几个平行样被同时测定,取的数据也要符合相对标准偏差的要求并以其平均值报出。

2.确定报出结果有效数字位数

要确定好报出结果有效数字的位数,不仅要对最低检测质量浓度的方法给出进行考虑,还需要考虑到标准限值的要求对仪器测定值计算的最低检测质量浓度影响。

3.水质检验中的数据误差处理

3.1检验所得数字处理

在检验结果计算分析过程中,要结合以往相关检验数据处理经验、借鉴其他类型检验项目相似的误差处理方案,安排2人以上的工作人员反复对检验数据进行读取、记录、统计,在读取及记录的同时,凭借以往工作经验及实践知识快速分析所得数据是否与所检验的项目吻合、是否能够基本反映出检验项目实质。

以原子吸收火焰分光光度法测定水中微量铝为例。在容量为25mL的瓶器中放入体积为5.0mL的盐酸物质,采用质量相当、浓度相当的4.0mL的铝标准溶液和质量浓度为0.01g/mL的活性剂进行互相定容后,在原子吸收分光光度中采用有效方法对吸光度进行检测,采用标准曲线制作方法对铝含量进行计算。采用该实验方法检测出限为1.32μg/mL,同时相对应的偏差数据约为5.8%,回收概率数据应为94.4%~101.4%.然后采用分光光度检测方法实施实验对比,减少数据误差约为4.1%.采用这一方法还可以对环境水体中的铝实施检测,实验方法较为方便、快速。

应当注意的是,数据读取及记录中,最后一位数字的估测并不是随意捏造,也不是引起测量误差的根源,根据丰富的测量结果及数据处理经验对最后一位有效数字进行准确估测是避免数据误差产生的重要手段。

3.2检验结果分析处理

当一次测量结果及计算结果不符合逻辑推断、预期结果或与其他几次测量计算结果存在明显差异之时,就需要对其进行科学分析判断。实际检验操作及结果处理过程中,必须对异常数据进行多种角度分析判定,避免对异常值在内的数据取平均值得出的结果出现偏差。工作人员应根据异常数据的偏大、偏小及检测背景、实际操作等情况分析检测及记录过程中异常数据产生的原因,明确原因后还是要将异常数据废弃,以免影响最终测量结果。

实际数据检测及记录中,尽量进行5次以上反复规范检测,保障有4次测量数据基本可靠、准确,采用4D法对检测数据进行处理:将得出的异常数据去除之后,计算得出其余数据的平均偏差D及平均方差,进而计算出测量数据与平均值之间的绝对值,计算出两组绝对值之间的比值,当最终所得之比>4时,去除异常数据,反之则保留。

五、结语

因为实验过程中误差的出现不可避免,那么实验者就只能通过减少而不能消除误差。在实验过程中,我们发现只有用有效的方法来减少误差才能较好地提高实验水平、分析结果和实验数据的准确性,才能为水资源的管理工作和相关的水污染防治提供有效的数据信息。

参考文献:

[1]李君,浅谈水质检验中的数据误差及处理[J],才智,2012年20期.

[2]高峰,田颖,废水水质检测化验误差分析与数据处理[J],包钢科技,2012年06期.

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