你知道廢水水質分析化驗誤差分析以及數據處理方案嗎 廢水經過處理后,相關部門要對廢水水質進行檢測化驗,使其符合我國水質使用標準,從而提高水資源的循環使用效果。廢水水質檢測包括色度、渾濁度、嗅和味、懸浮物、化學需氧量、氨氮、五日生化需氧量等數據。廢水水質檢測化驗過程中會出現其他影響因素,導致檢測化驗數據出現誤差,工作人員要通過分析此情況,減少誤差出現概率。 水質檢測可保證水資源質量、可靠,它是保證農村地區飲用水健康的重要方式。但在水質檢測過程中,受主、客觀因素影響和制約,如農村地區檢測設備、技術方式等相對落后等,這些因素會在一定程度上嚴重干擾水質測定結果;再加上水質檢測過程中技術人員主觀失誤和責任意識不強,經常會導致水質檢測化驗數據出現誤差。所以,對水質檢測化驗誤差數據進行處理、分析尤為重要。通過水質檢測化驗數據誤差處理與分析,即可找到影響水質檢測結果的主要因素,以便控制干擾因子,不良影響,保證水質檢測結果準確、客觀與完整。 廢水水質檢測的重要性 因城市的快速發展,工農業生產排放的污水流入水體后,使水體中的污染物含量遠遠超過水體的自身清潔能力,使得水體的物理和化學性質均產生了變化,致使水體的相關利用特征受到了很大的影響,危害了人類的身體健康,破壞了生態環境。針對這種被污染的水質,采取有效的檢測措施,掌握水質的變化情況,可以控制水污染的擴大化,為環境保護和維護生態平衡提供信息和依據。對飲用水的水質進行檢測和評定,為人們的身體健康提供幫助。 廢水水質檢測化驗過程中引發誤差的因素 儀器本身的準確度不夠 在進行儀器選擇時應綜合考慮設備的性能和狀態,在使用時應積發現并排除設備配件對儀器準確度的影響。例如,氣相色譜儀的基線背景噪音過大,一些組分含量較低的峰會被基線噪聲掩蓋,使其無法檢出或檢出濃度偏低。考慮是否因為色譜柱填料被污染或流失、進樣口被污染、載氣純度不夠、色譜柱老化時間不夠或檢測器溫度不當產生積水等。 所用實驗試劑的純度不夠 例如,使用試劑純度不夠,實驗用水的電導率過大等。在測定水中石油類和動植物油類時,四氯化碳的純度對實驗影響大,不同廠家同種純度的試劑曲線差異明顯,試劑中未知的少量雜質成分影響不容忽視。不同的方法與儀器對實驗用水的要求也不盡相同,在測定水中汞時僅需要新制備的去離子水,而在測定水中碘化物時需要使用對電導率有一定要求的無碘高純水,且須經過水系微孔濾膜過濾。因此,在接收并使用來自新的批號、生產廠家的試劑前進行試劑測試尤為關鍵,實驗用水水質至少每日進行一次檢驗并作好記錄,進行樣品測定時盡量使用新鮮制備的水。 分析人員未嚴格按照標準要求進行實驗操作產生的誤差 例如,移取待測液前,未用待測溶液潤洗移液管產生的誤差;選用容量不合適的移液管移取液體;在溶液溫度未恒定至室溫時,對溶液進行定容操作所產生的誤差。 廢水水質檢測過程中的數據處理措施 實測數據處理 水質檢驗誤差主要可通過做好水樣采集、運輸、預處理質控,規范操作,做好實驗室儀器設備精度管理等方法進行控制,在實際操作過程中,應注意以下幾點:在計算分析過程中,需結合以往工作經驗,安排2名以上工作人員采用雙盲法進行讀取、核對、錄入,以尋找重大誤差;經驗法是直接的數據處理方法,水樣分析重復性強,一個地區環保機構負責的區域內污水產生點相對固定,水質成分比較穩定,一旦發生重大變化便提示可能發生重大污染事件,如偷偷排污、化學品傾瀉等,憑經驗核對數據可迅速發現重大誤差;規范讀取數據有助于提高數據準確性,如讀取滴管數據時需視線平齊,這些技巧落實不到位也直接影響檢驗結果。 直接測量誤差處理 直接數據處理是指直接從儀表中讀取數據;而間接處理是指通過計算得到數據結果的方式。 水質檢測化驗誤差數據處理與分析中的單項測量值誤差 在水污染環境檢測過程中,經常會受相關技術條件和設備因素制約。因此,難以對數據進行準確測量,只有經過多次循環,才能得到具體數值。這些數值往往是平均近似值,需結合實際對其進行修正。在處理中,對于誤差較小的結果只需結合儀表中的數據對其適當計算即可;而誤差較大的數據需按儀器上小刻度的1/2作為單項測量誤差。 水質檢測化驗誤差數據處理與分析中多次重復測量值誤差 在水質測定結果分析中,為了得到準確數值,往往需經過多次重復測量與計算,用這些測量值的算術平均值即可近似度代替水質測量值的真值。其中,水質測量值的真值可表示為: 間接測量誤差處理 在廢水水質檢測化驗中,把直接測量值帶入公式,經過計算所得出的測量值就是間接測量值,通常情況下,間接測量誤差不僅與直接測量不準確有關,與公式的形式(直接測量與間接測量函數關系)也有一定的關系。間接測量誤差主要是考察同一水質在不同誤差情況下相加得到的誤差情況。各項直接測量值誤差之和=只含和、差運算間接測量值的誤差;間接測量、直接測量值之間的函數關系含乘、除、乘方、開方等運算時,各直接測值相對誤差之和=相對誤差。當間接測量值計算公式只含加減運算時或含有乘、除、乘方、開方時,要分別先計算誤差,再計算相對誤差或先計算相對誤差,后計算誤差。 例如,在某市水質檢測化驗處理中,溶質直接測定量和使用分析天平測量的誤差WB分別為0.3468g和0.0003g。溶劑水質量WA在臺秤上稱刻度為26g,誤差=0.2g。置于60mL容量瓶中,容量瓶刻度誤差、溶質與溶劑水觀測體積刻度分別為±0.06mL和V=26mL。則通過計算可得: 水溶質稱量相對誤差=ΔWB/WB=±0.0003/0.3468=±1.5×10-3 水溶劑稱量的相對誤差=ΔWA/WA=±0.2/26=±3×10-3 觀測體積相對誤差=ΔV/V=±0.06/26=±3×10-3 由此可求得所配試劑的相對誤差 =ΔWB/WB+ΔWA/WA+ΔV/V =(±1.5×10-3)+(±3×10-3)+(±3×10-3) 異常誤差數據處理 在廢水水質檢測化驗中,通常情況下,一組實驗測量數據誤差往往在一定的范圍內,若是其中有一個數據或者個別數據與其他數據之間的差異比較大,這表示次數據是存在差異定的,因此必須要采用一種可行的標準,對異常數據進行取舍,這就是異常數據處理,從而為廢水水質檢測化驗準確性提供保障。在進行異常誤差數據處理時,可以使用格拉布斯準側法、迪克遜準側法、肖維涅準側法進行數據處理,通常情況下,肖維涅準側法應用多。在進行廢水水質檢測化驗時,若是出現異常數據,檢測人員可以通過不同形式的準側法,從而對以此誤差數據的舍留做出取舍,從而微測量結果的準確性提供保障。 在廢水水質檢測化驗工作中,為了減小實驗誤差,分析人員要分析誤差產生的原因,科學計算和修正檢測分析數據,嚴格落實廢水水質分析過程中的質控措施。在實際作中,人們要積累實戰經驗,善于觀察、思考,勤于總結、實踐,用嚴謹、細致的態度、不斷進取的信念更好、更快、更精準地完成實驗分析工作。
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