集团化实验室间比对方法与结果评价研究

邵 颖

(山西华阳集团新能股份有限公司 选煤质量管理中心, 山西 阳泉 045000)

实验室间比对是按照预先规定的条件, 由2个或多个实验室对相同或类似物品进行测量或检测的组织、 实施和评价[1], 从而确定实验室能力, 识别实验室存在的问题和实验室间的差异,是判断和监控实验室能力的有效手段[2]。 CNASCL01: 2018 《检测和校准实验室能力认可准则》也明确要求, 可行和适当时, 实验室应通过与其他实验室的结果比对监控能力水平[1]。

作为集团化实验室, 山西华阳选煤质量管理中心已有10 个实验室通过中国合格评定国家认可委员会(CNAS)的认可, 除每年参加国家权威机构组织的能力验证试验外, 还定期开展内部实验室间的比对试验, 一方面通过比对试验来实时监测各实验室的检测能力, 另一方面通过数据的趋势分析识别实验室存在的潜在风险, 及时采取应对措施加以改进和预防, 从而不断提升实验室的检测能力, 持续满足CNAS 认可准则的要求。

1 实验室间比对方案

实验室间比对能否有效开展, 科学、 合理地制定比对方案是关键。 方案通常应明确参比部门、 比对样品、 比对项目、 检测方法和完成时限等, 同时还应选择科学有效的统计分析方法对参加实验室的检测能力进行客观评价[3-4]。

1.1 参比部门

集团化实验室在选择参比部门时, 应覆盖到所有实验室, 或根据集团规模大小分区域、 分类别进行。 本案例组织了所属的10 个已获认可的实验室, 包括1 个中心实验室和9 个驻矿实验室。

1.2 比对样品

集团化实验室可以根据自身情况分区域、 分煤种, 选择比较稳定的煤源作为比对样品。 本例按照国标方法采取了某矿的筛选末煤(无烟煤),经过自然干燥、 破碎、 混匀后, 全部通过80 目筛(小于0.2 mm)[5-6]。 经均匀性和稳定性检验合格后, 分成10 份装瓶, 每份质量不少于100 g, 煤样编号为BD322101-01～BD322101-10。

1.3 比对项目及检测方法

不同用途的煤炭, 其评价煤质的指标不同。评价动力煤的主要指标是灰分、 挥发分、 全硫和发热量, 这些指标是煤炭贸易中计价的主要依据, 也是集团化实验室开展较多的检测项目, 故作为常规比对项目。 实验室也可优先选择不能参加权威机构组织的能力验证, 或选择在能力验证活动中出现过可疑值和离群值的检测项目进行比对。 比对项目及检测方法见表1。

表1 比对项目及检测方法

1.4 结果评价

(1)均匀性检验: 参照CNAS-GL003: 2018《能力验证样品均匀性和稳定性评价指南》, 利用单因子方差分析法对其均匀性进行评价[7]。

(2)稳定性检验: 对于某些性质较不稳定的检测样品, 需进行稳定性检验, 检验方法参照CNAS-GL003: 2018 《能力验证样品均匀性和稳定性评价指南》。 本例中的比对样品为日常外运商品煤, 根据多年的工作经验, 样品在传递和测试期间品质稳定, 故未再进行稳定性检验。

(3) 比对结果评价: 参照CNAS-GL002:2018 《能力验证结果的统计处理和能力评价指南》, 使用基于稳健统计的统计量Z 比分数(中位值和标准化IQR)评判结果[8]。

1.5 结果判定准则

(1) | Z| ≤2 为满意结果;

(2)2＜| Z | ＜3 为有问题(可疑)结果, 用“*” 号表示;

(3) | Z | ≥3 为不满意(离群)结果, 用“ §” 号表示。

1.6 其他要求

实验室在接收到样品后, 应根据样品的性质、 特殊项目对样品的要求, 确定检测时限, 保证样品在测试期间稳定, 对结果的离散性无显著性影响。 检测过程中应合理选择、 使用与被测样品性质、 含量相近的标准物质进行监控。

2 试验结果评价

2.1 均匀性检验结果评价

按照CNAS-GL003: 2018 《能力验证样品均匀性和稳定性评价指南》, 本例比对煤样BD322101 的均匀性检验采用缓慢灰化法测定煤中灰分的方法进行, 每瓶样品重复测定2 次, 利用单因子方差分析法对检验结果进行统计处理。均匀性检验结果见表2, 方差分析结果见表3。

表2 均匀性检验结果

表3 方差分析结果

结论: 从F 表中查得F0.05(9,10)= 3.02, 因F=1.919＜3.02, 样品间方差与样品内方差没有显著性差异, 所以比对煤样BD322101 是均匀的。

2.2 比对试验结果评价

常用的实验室间比对数据统计分析方法有稳健(Robust)统计法、 格拉布斯检验法(Grubbs)及科克伦(Cochran)检验法。 实际工作中, 使用不同的统计方法对同一比对试验的分析结论不尽相同,特别是在离群值的判别上, 可能存在较大差异[9]。本例采用CNAS-GL002 《能力验证结果的统计处理和能力评价指南》 中推荐的稳健(Robust)统计的统计量Z 比分数对数据进行分析评价, 该数据处理方法能减小或消除离群值对统计结果的影响[10], 更有利于反映数据列的集中特征。

(1)灰分测定结果共报出20 个检测结果, 灰分结果及统计数据见表4。

表4 灰分结果及统计数据

从表4 可以看出: | Z| ≤2 为满意结果的9个部门, 占参加实验室的90%; 2＜| Z| ＜3 为有问题(可疑)结果的1 个部门, 占参加实验室的10%。 无离群结果。

(2)灰分-实验室间ZB 和实验室内ZW 的系列直方图见图1 和图2, 从直方图看到驻矿站7与其他实验室的测试结果有明显差异。

图1 灰分-实验室间ZB 系列直方图

图2 灰分-实验室内ZW 系列直方图

(3)全硫测定结果共报出20 个检测结果, 全硫结果及统计数据见表5。

从表5 可以看出: | Z| ≤2 为满意结果的9个部门, 占参加实验室的90%; | Z| ＞3 为离群结果的1 个部门, 占参加实验室的10%。 无可疑结果。

表5 全硫结果及统计数据

(4)全硫-实验室间ZB 和实验室内ZW 的系列直方图见图3 和图4, 从直方图看到, 驻矿站6 的内部测试结果有明显差异。

图3 全硫-实验室间ZB 系列直方图

图4 全硫-实验室内ZW 系列直方图

(5)挥发分和发热量的测定结果分别报出20个检测结果, 均为满意值。 实验室按照评价方法建立了相应的数据统计表和直方图, 为后期的比对结果分析提供查证资料, 也便于实验室发现结果的趋势性变化, 及早采取预防措施。 因选用的 评价方式相同, 本例不再列举相应图表。

3 技术建议

在实验室间的比对活动中, 对不满意结果的正确处理尤为重要, 它是实验室检测能力能否有效提升的重要保证, 结合本例给出以下技术建议。

(1)可疑值处理。 表4 中, 驻矿站7 的灰分-实验室间ZB 值为2.42, 即2＜| ZB | ＜3 为可疑值, 图1 也能明显看到驻矿站7 与其他实验室间有明显差异。 说明驻矿站7 在灰分项目的检测中存在一定的系统误差, 但误差在可控范围。 虽然可疑结果可以接受, 但是该实验室应关注灰分项目的测试情况, 当发展趋势异常应立即采取应对措施, 以降低结果出现偏离的风险。

(2)离群值处理。 表5 中, 驻矿站6 的全硫-实验室内ZW 值为-3.05, 即| ZW | ＞3 为离群值, 图2 也能明显看到驻矿站6 的内部测试结果有明显差异。 说明驻矿站6 在全硫测定过程中存在较大的随机误差。 该实验室内应从仪器设备性能、 仪器设备标定核查的可靠性、 试验条件的控制、 试验材料的质量、 操作人员的技能和执行标准的规范性等方面去查找原因, 并制定针对性的纠正措施。

(3)依据CNAS-RL02: 2018 《能力验证规则》 的相关规定[11], 实验室应对可疑值或离群值启动风险评估, 并采取预防和纠正措施。

4 结 语

实验室运行是一个系统工程, 实验室间比对是实验室监控结果有效性的重要方法, 同时也是实验室开展内部质量控制的主要手段之一[12]。实验室应参照CNAS-CL01: 2018 《检测和校准实验室能力认可准则》 的相关规范要求建立完善《质量手册》、 《程序文件》、 《作业文件》 等管理体系, 通过层次化的管理, 充分利用比对结果评价对可疑值和离群值进行有效控制, 促进实验室检测能力的提升, 保证检测结果的准确、 可靠。