金正日h . Esbensen一个和Claas瓦格纳b
一个丹麦和格陵兰岛地质调查的(GEUS)和Aalborg大学、丹麦。电子邮件:(电子邮件保护)
b抽样顾问。电子邮件:(电子邮件保护)
中国圣人孔子宣称说:“讲精确、战争是可以避免的”(维基百科)照片。
备案,尽管广泛的搜索与今天的许多互联网设施,我们一直无法证实这个归因与确定性。尽管如此,这是非常强大的洞察力:这格言地址需要有效的沟通,和建筑的关系于是意思很明确:沟通必须不惜一切代价避免不确定性,不精确,模糊性在口头,书面,技术,科学交流。同样适用于那些想要交流在科学、技术和工业,特别是关于一个话题,传统上被认为是“困难的”,这一说法也许只有极少数例子比理论抽样(TOS)。至关重要的是能够与外部精度说话。
第二采样专栏介绍最重要的基本理论的定义和原则不没有抽样可以建立合理的理解和欣赏。我们开始的类型学许多维度,一个术语定义的几何尺寸以及有效参与抽样数量的维度。
样品提取由于种种原因,使用许多不同的抽样过程在一个广泛的应用领域解决了令人眼花缭乱的各种不同的材料类型。有人会认为,许多可能需要不同的抽样程序。然而,抽样的主要目的是相同的,即可以提取小目标的质量很多是特征(分析),即获得样本,准确和精确代表很多(见下面的定义)。样本representativity因此必须尊敬的唯一标准,为了能够得出有效的结论原始的特征,而非代表性样本(TOS)称为“标本”将导致错误的决定和结论的风险没有任何可能知道在多大程度上是这样。
抽样理论,只有充分全面的代表性抽样方法,允许一个完整的分析representativity关于所有抽样方法,程序和设备。基于一组尺度不变的抽样单元操作(锁),TOS抽样的定义是一个多阶段的过程,允许一个复杂抽样任务分解成各个阶段和应用个人、或任何需要的组合,锁能够覆盖所有抽样情况。TOS的抽样单位业务将全面详细地描述未来抽样列。TOS关注抽样过程,而不是样本本身。一旦提取,没有评估是否可能具体的样品代表的目标很多,。抽样过程是具有代表性的唯一保证。违反或妥协TOS的原则将不可避免地导致非代表性抽样程序,这只会导致“标本”而不是“样本”(区别完全定义)。
本专栏提出了一套基本的服务条款的术语和定义没有也不可能完全理解,也不是以一种有意义的方式讨论服务条款。1人们已经发现方便开始通过定义“维度”。
许多维度
许多维度的特点是指定的数量有效的尺寸需要被抽样过程。这种方法允许定义一个,两个,三维(一维、二维和三维)以及许多“域”(0-D)。2图1比较TOS的四个维度的案例很多。
图1所示。许多维度:0-D、一维、二维和三维。在灰色的潜在增加明显。注意提取增量可以覆盖横向尺寸仅为一维,二维很多但不是3 d很多。中定义的特殊0-D很多完整的文本。
很多维度变得清晰的概念,例如,当考虑一个细长的物质流,如动态移动的情况下材料在传送带(图2)。这许多松散可以描述为一维,从一维物理几何方面的主导(输送带运输方向)。根据服务条款,然而,至关重要的是要考虑具体抽样方法是如何相互作用的有效的在抽样过程中尺寸的数量。雇佣抓取采样(提取一个增量的“样本”)这样一个细长的物质流,这是一个广泛应用的,但根本性的缺陷提取方法,能在现实中让这个3 d不一维很多,因为抓住最有可能只采集样本从顶部表面移动的物质通量的一部分,所以远离覆盖的横向维度完全(即宽度和厚度)。这种“覆盖”方面是服务条款的一个基本问题。
相比之下,cross-stream铣刀(采样装置尤其是专为细长的物质通量,应当广泛一个未来的抽样列所示)将覆盖整个流的深度和广度,从而充分减少抽样许多一维,即材料的纵向维度流。参见图2的澄清实际方面的许多维度定义。
图2。很多维度。左上:一维很多;右:二维多;左下:3 d。TOS轮廓代表采样尺度不变的背后的原则(参见文本)。
根据服务条款,一维表示最优抽样情况,优于2 d和3 d很多(如工业、地质或环境层、堆栈,库存,仓库),应该,只要有可能,被转换为符合一维采样情况。在实践中,这通常是通过定位已经在运输的情况很多。有时甚至原始0-D很多也转换成所需的一维配置,因为这提供了无与伦比的最佳取样条件(后来列)。很多维度变换构成的管理原则之一(GPs)的服务条款。
对很多这个特定维度的原因是所有自然产生的材料固有的(复杂)的异质性,使得采样远离一个微不足道的物料搬运的问题。异构现象的正确理解,对抽样正确性的影响,最重要的是,如何中和异质性在抽样过程中需要一定程度的知识。列抽样的目的是逐步建立这方面的知识。第一期的定义。
抽样terminology-the通天塔
很多
完整的实体的原始材料取样,如卡车负载,有轨电车,流程流,船上的货物,批量等很多(也称为抽样目标或决策单元)都是指物理、几何形态和大小,以及材料的材料特性被取样。
非均质性
异质性的主要描述所有天然材料,包括工业。异质性表现在所有尺度相关抽样对几乎所有和材料类型。唯一的例外是均匀的材料,3这是这样一个罕见的例子,没有概括关于他们对抽样可以在这里了。TOS区分两种类型的异构性,一个关于空间分布(分布的异质性,DH)的目标材料,另一个指的是组成物质的不同个体之间的“单位”的目标材料(成分非均质性,CH)。下一个采样列将广泛地处理这两种类型的异质性。
样本
正确提取的材料很多,只能来自一个公正的,代表抽样过程。样品应该只用于这个词在这个合格的“代表性”的感觉。如果有疑问,这个特征,术语“标本”应该使用(见下文)。
标本
一个“样本”,不能记录的善意代表抽样过程的最终结果。不可能确定representativity状态任何孤立的小采样目标本身的一部分。只有抽样过程,这可以称为代表。
正确的采样
服务条款使用这个术语来表示,努力执行,导致成功消除所谓的“bias-generating错误”,又名不正确的采样误差(伊势)。不正确的采样误差将讨论一个未来的抽样列。
代表性
代表性意味着两个正确性以及足够小采样再现性(抽样方差)。
抽样偏差
系统平均分析抽样结果之间的偏差和真正的浓度,选择。精度。消除任何抽样的抽样偏差是第一个义务过程是正确的。
再现性
抽样偏差的抽样方差,删除后,又称为不精确。
增量
正确描述,实现单位的很多,当结合其他增量,提供了一个multi-increment样本。这个过程称为“复合抽样”服务条款,其结果是一个“混合样品”。
复合试样
聚合的增量,它被指定为问。复合样品代表了“物理平均”,而不是算术平均个人增量的分析结果。
业者
正确的质量减少样本(初级,中级…)的一部分。业者是源于一个离解(崩溃)过程;复合样品结果从一个综合的过程。
片段
片段是指最小分离单元的材料不受采样过程本身(如颗粒、颗粒等)。通过命名unit-of-interest最小的一个片段,TOS也能够治疗情况抽样过程导致分裂的原单位。
集团
空间相关的片段,充当一个连贯的单元(增量)在采样操作。在实际抽样,唯一的兴趣是实际的增量被提取,即材料取样工具。组的大小取决于采样工具(质量/体积)和抽样过程和工具是如何实现的。
规模
服务条款描述的原则尺度不变的,即同样的原则适用于所有相关的尺度和阶段抽样通路(很多,样本,业者进行)。
(0-D强很多很多)
0-D很多的特点是显示没有内部所有潜在的增量之间的相关性,从而为相对容易开放实际采样。可以manipulated-at 0-D很多至少在原则的例子中,通过混合或直接在托托分裂,必要的工作可能会发生显著的变化作为一个功能的质量,米l,但也通过其他相关的特性,如粘性、不规则碎片形式。
全套的必要且充分的定义,介绍了水平抽样标准DS 3077(2013)。4
笔记和引用
- 目前有一个辩论”替代Gy的抽样理论?“在LinkedIn。这是一个很好的例子的关键需要精确的说。我们将回到这个讨论在这些列,但值得注意的是,所有必要的基本概念后,已正确定义和原则。
- 强很多的特殊情况是指很多,可以有效地混合,和采样与完整的正确性。通常这些都是小很多,很容易被操纵。0-D很多的完整定义给出的定义部分这抽样列。
- 统一的材料:材料重复抽样再现性低于2%(正确)。这种材料不发生自然(异常气体和无限稀释溶液等)。
- 代表Sampling-Horizontal标准。丹麦标准DS 3077 (2013)。www.ds.dk
