基于CNAS 体系标准的LIMS 创新实践

李日平 刘晓明 马少维 陈 省 郑永祥 周宇栋

(1.深圳市中金岭南有色金属股份有限公司凡口铅锌矿,广东 韶关 512325;2.中南大学资源与安全工程学院,湖南 长沙 410083;3.伦图科技(长沙)有限公司,湖南 长沙 410083)

受经济、社会、技术、观念等多种因素的影响,国内矿山企业在化验检测方面普遍存在资金投入不足、管理方式落后等现象。 许多企业依然沿用传统的工作方式,如纸记人算、手抄汇总、重复誊录、复写报告、人工传递,检测过程中存在数据抄算易出错、原始记录追溯难、报告编制效率低、结果查询麻烦、数据统计不便、质量管理不规范等突出问题。

LIMS(Laboratory Information Management System)是一种专门为实验室设计的信息管理系统,它以实验室分析数据的采集、录入、处理、检查、判定、存储、共享、报告发布及业务流程管理为核心,通过应用计算机信息技术对实验室人员、材料、设备、技术、方法等资源进行综合管理。 自20 世纪90 年代起,LIMS 系统在西方发达国家开始逐步普及和推广,同期也开始引入国内。 经过二十多年的发展,LIMS 在国内医药、石油、化工、环保等行业逐渐得到应用。 随着国内矿山企业化验检测业务的不断发展,许多企业开始重视并引入LIMS 系统。

近年来,众多学者对LIMS 在实验室认证、地矿、环境检测等领域的应用进行了深入研究。 他们主要涉及LIMS 在“双认证”实验室中的应用[1]、LIMS 在地矿行业开发应用现状及应用前景[2]、LIMS 在西藏甲玛铜多金属矿的开发与应用[3]、LIMS 在海洋环境监测中的应用[4]、LIMS 在生态环境监测数据整合中的应用[5]、LIMS 如何实现化学制造实验室与外部行业服务实验室进行业务灵活适配[6]等方面,这些研究为LIMS 在相关领域的应用提供了有益参考。 然而,金属矿山具有鲜明的行业特性,国内LIMS 针对该行业的开发和应用研究相对缺乏。 虽然国产LIMS软件数量不断增加,但市面上通用型LIMS 软件普遍存在与CNAS 结合不紧密、流程管理不严谨、行业适用性不强、应用推广困难等不足,无法有效满足矿山行业实验室的特殊需求。

随着智能矿山[7-12]建设的快速推进,矿山企业如何开发适合本行业特点的LIMS 系统[13-14],充分发挥LIMS 的管理优势,已经成为迫切需要解决的问题。本研究以国内某大型铅锌矿企业LIMS 的研发和应用为例,从CNAS 体系要求、LIMS 架构设计和应用创新等方面,对LIMS 在创新矿山企业化验检测业务管理模式、提升实验室管理水平的现实意义和应用前景进行分析阐述。

1 矿山化验检测业务特点

矿山企业主要以矿石采选加工为主业,其化验检测业务普遍具有以下行业特点:

(1)样品类型相对固定。 主要包括采矿地质样、选矿生产样、选矿试验样、选矿药剂、精矿样品、环测样品等。

(2)检测项目相对固定。 主要包括矿物成分分析、选矿药剂分析、水质分析等。

(3)检测方法相对固定。 主要包括容量分析、光谱分析、重量分析、电化学分析等。

2 CNAS 体系对LIMS 的基本要求

CNAS-CL01、CNAS-CL01-A002 准则对LIMS 提出了明确要求,主要涵盖实验室通用要求、结构要求、资源要求、过程要求和管理体系要求。 这些要求旨在确保实验室的检测和校准能力符合标准,并为质量改进提供数据依据。 为了满足以上要求,LIMS 应具备以下功能:

(1)标准化管理。 LIMS 应提供样品管理、人员管理、设备管理、方法管理、标准物质管理等功能。

(2)过程控制。 LIMS 应符合CNAS 关于检测方法、检测程序、数据完整性、结果有效性、量值溯源性和不确定度的相关要求,并提供符合CNAS 要求的文件和记录管理功能。

(3)支持多种检测类型。 LIMS 应支持化学分析、光谱分析、色谱分析、质谱分析等多种检测类型,并采用灵活的数据采集和分析模块以适应不同类型的需求。

(4)数据处理。 LIMS 应具备自动化数据处理功能,包括数据采集、计算、修约和统计等,并具备数据审核和数据溯源功能。

(5)数据存储和备份。 LIMS 应具备强大的数据存储和备份功能,以保证数据的安全性和完整性。

3 LIMS 在国内某大型铅锌矿的应用实践

3.1 矿山概况

国内某大型铅锌矿是亚洲已探明地质储量和铅锌精矿产量最大的矿山之一,该矿自1958 年建矿以来,经过多次技术改造和扩建,现已具备日处理铅锌矿石5 000 t、年产铅锌金属量18 万t 的综合生产能力。 该矿质控中心负责为矿山采选生产、科研技改、各类试验和产品销售提供化验检测服务,为企业生产经营决策提供数据支持。 为紧跟行业信息化发展潮流,该中心制定了“标准化、信息化、自动化”的建设目标。 2018—2020 年,该中心顺利完成了CMA 资质认证和CNAS 实验室认可,建立了全面的质量管理标准体系。 随后,2020—2022 年,根据矿山企业化验检测业务特点和实际需求,该中心成功研发出一款符合CNAS 体系要求、融合行业管理特色的LIMS 系统,开启了矿山实验室数字化信息化管理的新篇章。

3.2 LIMS 架构设计

针对传统化验检测模式存在的问题,依据《CNAS-CL01 检测和校准实验室能力认可准则(ISO/IEC 17025)》[15-16]设计开发了金属矿山LIMS 系统。系统的总体架构如图1 所示。

图1 LIMS 系统架构示意Fig.1 Schematic of the LIMS system architecture

(1)系统管理。 设计系统管理模块,用于对模块、按钮、数据字典进行设置管理。 设计机构管理模块,用于对部门和职位进行设置管理。 设计权限管理模块,对用户、角色或用户组进行权限设置管理。

(2)基础数据管理。 该模块是LIMS 架构设计的核心。 通过建立样品类型、样品名称与检测项目之间的对应关系,对委托单位、检测部门、化验岗位、检测方法、计算公式、标定公式、再现性限、双杯单人分析等进行关联配置。

(3)检测流程。 根据CNAS 体系规范,设计LIMS标准检测流程,主要包括业务委托、受理、加密、收样、任务分配、任务认领、称样、定容、测定和结果汇总,对检测过程实行流程化管理,以确保检测程序的严谨性和规范性。

(4)报告流程。 设计报告编制、审核、批准、发布、归档等标准流程,以确保检测报告的质量和准确性。 在报告编制环节,系统按照规定的格式和内容要求进行编制,以确保报告的真实性、准确性和完整性。在审核环节,由专业人员对报告的内容、格式、数据分析和结论等进行全面审查和评估,以确保报告的质量和合规性。 在批准环节,由高层管理人员对报告进行审批和决策,以确保报告的权威性。 经过批准的报告将传达给相关人员,并确保报告的传达方式和时间符合标准要求。 在归档环节,系统将整理并保存报告以备查询和追溯。

(5)统计查询。 设计业务流转、检测进度、报告进度、工作量统计、报告溯源等查询功能,提供友好、精准的查询体验。 用户可以通过该模块轻松查询业务的实时状态,跟踪监控业务流程,以便更好地把握业务进展情况。 同时,该模块还应具备报告自动生成功能,并自动对人员的工作量进行统计和分析。

(6)质量管理。 设计质量抽查、质控样管理、质控图、人员监督及质量监控等功能。 质量抽查模块通过随机或按计划抽取样品进行检测,以评估产品或检测的质量,确保质量控制贯穿于整个质量活动过程。质控图模块通过可视化方式展示质量控制数据,提供对质量数据的趋势分析和预测功能,帮助管理人员快速了解质量状况,识别异常数据和趋势,及时采取纠正措施,进行相应决策,避免质量问题扩大化。 人员监督模块则对参与质量管理过程的人员进行监督和管理,确保工作人员具备必要的资质和技能,并提供对培训需求和绩效评估的管理功能。 通过这些功能确保质量管理过程的严谨性和可靠性。

(7)资源管理。 资源管理主要包括对人员、设备、文件、试剂和样品等资源的管理。 在人员管理方面,要确保相关人员具备必要的专业技能和知识,提供人员资质审查和培训管理功能。 在设备管理方面,提供设备采购、使用、维护、校准、维修、报废全生命周期管理功能。 在文件管理方面,提供文件发放、归档、存储管理功能和定期查新功能,确保其与最新标准和相关法规保持一致。

3.3 LIMS 应用创新

3.3.1 业务管理流程化

借助LIMS 系统,检测过程实现了符合CNAS 体系要求的流程化管理。 从业务委托、样品接收、任务分配、数据采集、数据审核,到结果汇总、报告编制、报告审批和发布,整个业务流程均受到LIMS 系统的严密监控和管理。 业务流程如图2 所示。

图2 LIMS 检测业务流程示意Fig.2 Schematic of the LIMS detection business process

在业务委托过程中,用户可以通过远程登录LIMS 系统,自主选择样品类型和检测项目进行委托,同时可以打印样品标签和委托单。 收发室通过扫描样品标签的方式受理样品,并签订委托检测协议。 在样品移交检测室之前,可根据需要对样品进行加密处理。 在检测室收样登记后,系统会自动将检测任务分配至各检测部门和岗位。 检测人员需通过个人账号登录系统,选择相应的检测岗位、检测项目和检测方法,主动认领检测任务并完成检测。 检测完成后,结果将自动进行汇总、超差判定、复检提示和结果平均处理。 当汇总结果提交后,系统将根据委托单自动完成报告编制,管理人员则按照系统授权进行报告的审核、批准和发布。 整个流程各环节紧密衔接、环环相扣,必须按照既定流程进行,任何人无法随意改变,从而有效杜绝了管理漏洞。

3.3.2 检测过程自动化

在传统的化验检测过程中,数据抄录、结果计算、汇总登记以及报告编制等环节均需人工手动操作,这种方式不仅工作量大,过程也较为繁琐,且极易出现错误,从而直接影响化验检测的质量。 LIMS 通过数字化技术进行数据采集、处理、传输及保存[17-18],确保检测过程数据处理的准确性和规范性,从而有效避免了人为错误发生,提高化验检测质量。

(1)数据自动采集。 LIMS 采用多种技术手段来确保数据的准确性和完整性。 一是通过不同的端口通信协议,自动采集天平及温湿度计的测量数据。 二是通过二维码技术,自动获取样品、标准溶液、仪器设备的相关信息,如名称、编号、型号、规格、浓度等。 三是通过导入和解析测定数据文件,自动采集分析仪器的检测数据。 四是借助移动通信技术,自动采集Pad端录入的数据。 这些技术的应用彻底取代了人工抄写记录方式,显著提高了数据采集效率和准确度。 数据采集平台如图3 所示。

图3 LT-IoT 数据采集平台Fig.3 LT-IoT data acquisition platform

(2)结果自动计算。 在基础数据管理模块中,可以预先设置标定计算公式和结果计算公式(图4)。在检测时,系统只需采集称样量、体积、浓度等原始检测数据,分析结果将自动计算,从而避免因人工计算和反复抄写而产生的错误。

图4 计算公式管理Fig.4 Calculation formula management

(3)数据网络化传输。 检测数据通过局域网、Wi-Fi 或者AP 等进行传输和共享,委托方可登录网络查询、下载和打印检测报告。

(4)报告自动归档。 LIMS 将检测记录表、结果汇总表、检测报告等原始记录以数字化形式进行存储归档,解决了纸质记录保存难、归档难、查询难等问题,确保记录的准确性和完整性。

3.3.3 结果汇总规范化

LIMS 系统严格按照相关国家标准规范要求,对化验检测数据进行严谨的修约、计算与汇总。

(1)规范数字修约。 在数据采集阶段,系统根据分析仪器测量精度来确定有效数字,确保数据具有较高的精确度。

(2)规范结果计算。 在结果计算时,系统会按照标准方法的相关规定进行计算,确保结果的规范性和准确性。

(3)结果自动汇总。 当平行样分析结果提交后,系统会自动进行汇总,无需人工抄写誊录,大大提高了工作效率。

(4)规范超差判定。在处理汇总结果时,系统会依据标准方法的再现性限,对平行样结果是否超差进行判定。 同时,根据平行样结果的极差值与再现性限的相差程度,按照试样分析结果可接受性评价流程[19],系统将自动判定应执行单杯重验还是双杯重验。 其中,再现性限是由系统根据标准方法规定用插入法或者外延法计算得到。

(5)规范平均结果计算。 在计算平均结果时,系统会根据平行结果汇总计算规则,自动计算平行样结果的算术平均值或者中位数作为平均结果。 整个汇总过程由系统按照标准规范流程自动处理,完全避免了人工干预和计算错误,显著提高了工作效率。

3.3.4 报告管理程序化

汇总结果提交后,系统根据委托检测协议书自动生成检测报告。 根据系统分配的报告审批权限,用户可以编制、审核、批准检测报告。 在审批过程中,用户可以查看相关的原始记录,并允许将可疑报告进行回退处理。 在审批提交时,可以指定下一步审批责任人。 报告发布后,委托方可以通过登录系统查看、下载、打印本单位的相关检测报告。 通过这种方式,实现了检测报告审批的程序化处理和规范化管理。 同时,用户在审批过程中无法修改或删除任何数据,从而克服了传统模式下依赖手写编制、复印抄写和人工传送报告的不足,避免了报告被篡改。

3.3.5 报告溯源数字化

在报告溯源模块中,用户可以通过委托编号、报告编号以及样品类型轻松查找到历史检测报告,对报告数据进行溯源(如图5 所示),极大地提高了报告溯源效率和便利性。

图5 报告溯源界面Fig.5 Interface of report traceability

3.3.6 体系管控平台化

根据《检测和校准实验室能力认可准则》(CNASCL01),经过确认的实验室信息管理系统(LIMS)可以用于收集、处理、记录、报告、存储或检索实验室活动所产生的数据和信息[20],对CNAS 体系要求的全部要素实现平台化管理。

(1)数据管理。 LIMS 系统可以将检测活动产生的数据、图谱、记录、报告等信息以数字化形式进行存储和管理。

(2)人员管理。 LIMS 系统以文件形式存储人员的个人信息、培训记录、能力确认记录、岗位、权限分配、质量监督和监控记录等。 通过角色、岗位定义,将人员的培训记录、能力确认记录进行相互关联。 只有经过考核授权的人员才能开展检测工作、使用相关仪器,有效避免了缺乏资质或未经授权的人员开展检测工作。

(3)设备管理。 LIMS 系统对仪器设备的名称、型号、规格、生产厂家、生产日期、出厂编号、管理编号、有效期、检定周期、二维码等基本信息进行统一管理,并将设备采购、使用、维护、维修、报废等记录信息以附件形式保存在系统中。 系统将仪器设备、标准物质的状态与检测流程进行关联,确保超标、检定过期、不合格的设备无法进入检测流程。

(4)资源管理。 通过LIMS 对玻璃仪器、化学试剂、样品的出入库及盘点操作进行管理。

(5)标准管理。 通过创建标准检测方法库,关联计算公式、标定公式、记录表格,对标准方法及相关计算进行管理。

(6)质量管理。 通过人员监督、质量监控、质量抽查、质控图(图6)、能力验证、管理评审等功能模块,对实验室检测活动及质量进行管理。

图6 质控图界面Fig.6 Interface of quality control chart

3.4 LIMS 应用成效

经过2 a 左右的开发、测试、优化及试运行,LIMS系统在2022 年9 月顺利通过竣工验收,并正式投入使用。 该系统成功实现了信息技术、仪器技术、分析测试技术与CNAS 质量管理体系的有机结合,为矿山企业开创了一种全新的实验室管理模式。 其应用效果主要体现在以下几个方面:

(1)实现了检测数据的自动化采集、规范化录入、智能化处理以及电子化保存,显著提高了工作效率和检测质量。

(2)实现了检测过程无纸化办公、检测报告网络化发布、业务流程规范化管理、CNAS 体系平台化运行,优化了资源配置,促进了信息共享,提升了实验室管理水平。

(3)有效克服了传统检测模式中的诸多弊端,如数据靠纸记、结果靠人算、汇总靠手抄、报告靠复写、传递靠跑腿等,避免了传统检测模式中数据誊抄转录错误以及人为篡改的风险,加强了实验室规范化管理和质量控制能力。

4 结 论

(1)针对矿山企业化验检测管理模式落后、市面上通用型LIMS 软件无法充分满足矿山行业实验室特殊需求的问题,结合CNAS 质量管理体系要求,研发了一款具有矿山行业特色的LIMS 系统。 该系统在基础数据管理、业务委托流程、检测流程、报告管理流程等方面进行了系统性创新。 系统引入了样品类型、设备类型、化验岗位、再现性限设置和报告权限设置等概念,建立了样品类型、样品名称、检测项目、检测方法和设备类型之间的关联关系。 根据这些关联关系,系统可以自动将检测任务分配到特定的检测班组和化验岗位,并关联相应的分析仪器。 通过这些关联关系,可以批量委托检测任务,灵活设置用户的报告审批权限。 在进行结果汇总处理时,系统会首先根据检测时选择的检测方法计算再现性限,然后判断平行检测结果是否超出了允许的误差范围。 对于超差情况,系统明确了重验方式以及平均结果的计算方法,并对其作了严格的规定。

(2)该系统利用LT-IoT 数据采集平台,实现了分析仪器、天平、温湿度计、二维码等数据的自动采集,确保数据准确性、完整性和可追溯性。 同时,该系统实现了分析结果的自动计算与汇总,建立了规范的委托业务、化验检测、报告审批及质量管理等业务流程,有效解决了人工抄写算记容易导致的数据错误、工作效率低下、记录追溯困难以及管理不规范等问题,提升了实验室整体质量管理水平与综合竞争力。 该系统的研发成功,为金属矿山行业提供了一个高效、严谨、规范化的实验室信息管理系统,为行业的数字化转型提供了强有力的支持。

(3)由于分析仪器种类繁多,数据接口各不相同,要彻底实现仪器数据全自动采集面临诸多困难。如果仪器设备生产厂家能统一设备数据接口,提供接口协议规范,将有助于LIMS 实现检测数据全自动采集。