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优化样品制备提高粒度分析准确性

2020.3.08
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王辉

致力于为分析测试行业奉献终身



图1.  分样器1:8的分样。

分析仪器灵敏度、准确性不断提高,但实验结果有时却仍然不理想,这常常是因为样品制备步骤没有做到位,本文通过优化样品制备,提供粒度分析的准确性。

存在的问题

粒径测量仪现在已经实现的准确性,在几年前是不可想象的。市面上最新版本的粒度仪,比起它的前身,拥有较小的偏差、更快的运作以及测量的准确性等优点。与以往的机型相比,“analysette 22”采用的图形软件加上多任务操作系统以及强大功能的计算机,使其拥有更高的可靠性和重现性。即使是个盲人,都可以使用这种仪器获取值得信赖的结果。

为什么可以如此?

这是基于理论的。但在实际工作中,情况要复杂一些。虽然分析仪的说明书中承诺了它的准确性和精确性,但匪夷所思的实验结果使我们对说明书所承诺的标准产生质疑。这些反常结果的真正原因,不是测试过程中的浮动小数点或操作员的失误;它存在于提交测量系统前的样品制备过程。

有一个令人震惊的现象,即市场上高精度全自动分析仪不断更新的同时,很少有人关注样本颗粒大小的制备和收集,事实上,对于能否获得可靠的结果,它也是非常重要的因素。现在对于改善粒径分析准确性的重点,已转移到测量过程中的样品制备方面。


图2.  颗粒尺寸分布。

方法的关键

实际使用的高质量分析仪,是直接把样品拿去分析。这样,分析结果的误差就包括取样误差和测量误差。基于误差传递原理,可以由以下公式评估确定真正的误差:

材料分析结果的标准差,很大程度上是由于样品制备的误差,而不是由于分析仪器的误差。因此,如果要进行测试的材料样品具有良好的代表性,那么实验结果的重现性会非常好。

在这里,“代表性”可以理解为,该样品可等同于整个批次的材料。如果提取的样品具有良好的代表性,能够描述原始样品的混合属性,那么分析结果将更接近于真实值。

如果从一个混合物整体中取出一些个别样品,那么数据波动就和它成分的特定功能有关。混合物混合不太理想时,取出的实验样品会导致实验误差的产生。为了尽量减少误差,我们把随机地点取的小样本结合成所需样品。


图3.  每个样品容器的中间值。

解决方案

通常情况下,提供给实验室的样品是2000g,而用于分析的样品是少于200mg的。因此,我们必须有一个准确的方法来区分实验室样品,以判断用于分析的200mg是否能充分代表原始样品。对于这种情况,只能通过分样器来精确分样。通过分样器,不会出现不必要的实验误差,只是增加了清洁的成本。

FRITSCH公司的旋转分样器“laborette 27”能够提供1:30的分样率。这就能使300ml的总样品,在一个步骤下分成30个具有代表性的样品。此外,对于不同的材料,还可以使用1:8或1:10的分样头,以此满足不同类型的样品。

该ZL设计是基于仪器内部3个分样方法的结合。样品通过分样器进料斗进入分样器。旋转分样器的设计,是为了和目前公认的最准确分样法竞争。分样过程中,整个系统旋转,使样品材料加速离心旋转,经过多个通道,被转移到30个样品收集器中。分样器的转速高达2600转每分钟,因此,最终得到的样品是由大量小样品结合在一起的。


图4.  比较分样法的重现性测量。

实验结果

约800g由石英砂组成的混合物可以被分样。图1比较了使用FRITSCH公司旋转分样器分样和直接喂料的样品容器。为了达到同样的比率,可以使用8个500ml的锥形瓶来分样。对于分样设备的分样调查表明,“laborette 27”明显优于常规分样器。

图2表明,每个接收器中的颗粒大小分布没有显著差异。这样,每个样品的偏差非常小。具体分析,可以使用FRITSCH公司出产的激光粒度仪“analysette 22”。

颗粒d50的报告(图3)表明,所有样品容器的中间值分布都具有良好的代表性。

图4表示,系列1是样品收集容器粒径分布中间值,系列2是不改变参数的再次测量。

重复测量的平均中间数为x=63.1925±0.012[μm],而个别样品的平均中间数为x=63.1975±0.027[μm]。比较表明,高精度的分样可以大大提高分析仪的准确性。显然,由“laborette 27”所引起的系统误差是非常小的。

结论

取样精度对随后的仪器特征分析精度,具有重要作用,而FRITSCH公司的“laborette 27”旋转分样器能使现代分析仪的功能得到充分利用。


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