浅析黄磷生产用磷矿石检验工作中的误差及消除方法.doc

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1、浅析黄磷生产用磷矿石检验工作中的误差及消除方法【摘要】黄磷生产企业化验室担负着黄磷生产过程中的各种生产技术指标的检查和外销产品的检验工作。在磷矿石资源逐渐稀缺，成为了卖方市场，在价格逐日飙升，质量指标却在打折的情况下。如何更好地利用有限的资源，将是我们面临的实际问题。因此，在工作过程中，提高磷矿石采、制、化工作质量，减小化验误差是正确指导黄磷生产和产品质量监督、检验提供准确可靠数据，是合理利用磷矿石的关键。【关键词】采样、制样、分析误差消除方法我们进行样品分析的目的是为了获得准确的分析结果，然而在采、制、化的整个过程中，由于磷矿石的不均匀性和目前大多采用高品位和低品位配矿的方法进行

2、批量的检验，造成检验过程中各个工作环节或多或少地产生各种偏差。当然，从理论上讲，误差的产生也是不可避免的，这就要求我们掌握误差的基本规律来将误差减小到允许范围内，从而提高化验分析数据的准确度。1、采样误差及其消除：采样是整个检验工作过程的第一步，也是产生误差最大的一个环节。产生采样误差大的原因主要有以下几种：1.1．1、在采样过程中，重复的在不具代表性的部位采样。例如在矿场料堆采样，只在磷矿堆底部采样。1.1．2、采样单元不符合要求。如在火车上采样，火车数量太少，不代表整批磷矿石质量情况。1.1．3、如果所采取的磷矿不能正确地反映出总体的各种性质，即该磷矿样就没有代表性。而保证所采

3、取的磷矿样具有代表性是减小采样偏差的主要表现。我们必须遵循以下采样原则：1.2采样数量1.2.1磷矿石产品的采样总量不小于批量的万分之二，份样量为800～2000g，同批采取的各点份样量应相近似。1.2.2磷精矿产品的采样总量不小于批量的十万分之二，份样量为80～200g，同批采取的各点份样量应相近似。1.2.3车厢采取样品数的确定，以一个车厢为一个采样单元，由每批矿石的车厢总数选取的量少采样单元数按GB/6678中6.6.1规定执行。总车厢数小于10时逐个采样，总车厢数大于10时按GB/T6678中表2规定确定。1.3操作方法1.3.1汽车、火车上采样按1.2.3规定随机抽取n个

4、车厢。汽车车厢按图1布置5点。火车车厢重量小于或等于30t按图2布置8点；大于30t按图3布置11点。采样点离车壁不小于0.3m。用采样工具在离底部至少0.1m、离表面至少0.2m深度处采取份样。1.3.2矿堆上采样在矿石堆的整个表面上，自离底部约0.3m开始，至顶部每隔1m左右划出若干水平线，在各线上相距一定距离按图4布置采样点。矿堆总量小于50t布置5～10点，大于或等于50t布置11点，大于或等于100t布置20点，大于或等于200t布置30点,依此类推。用采样工具在离表面至少0.2m深度处采取份样。1.3.3皮带运输机上采样据矿石总量及运输机的传送速度，相隔一定时间用自动装

5、置或小铁铲在传送带任一段的整个横截面上采取份样。1.3.4、若被检查的对象是性质均匀的物质（例如粒度较小的合格磷矿），则从中采取少量试样就有充分的代表性；若被检查的对象性质在不同的时间里都比较均匀，则在较长时间从中采一次样品，试样也有充分的代表性。1.3.5、若被检查的对象是性质不均匀的物质（例如原矿），采取的试样量过少就很难保证试样有充分的代表性。为了获得代表性较好的试样，可以根据被检查对象的数量的大小分别处理。1.3.6、若对象数量不大，应采取先掺和均匀，然后从中缩分出试样的办法。（粒度大于25毫米的物料，应先破碎后再缩分）1.3.7、若对象数量很大，因无法掺和均匀，只能在被考

6、察对象的不同部位（要均匀分布）多采一些子样，合在一起汇成一个总样。1.3.8、在采样时，子样的质量必须满足试样代表性的要求。被检物料粒度上限大时性质不一定均匀，所以子样质量要大；此外，子样的质量同时应满足试验分析项目对总样质量的要求。在实际工作中，我们应采取适当的采样方法克服在采样过程中，物料的偏析现象。根据化验室技术检查的一些统计资料指出，采样、制样和化验三者对试样的代表性都有影响，但采样比制样、化验的影响要大得多，且不容易控制。为了保证试样的代表性，减小采样偏差，采样工作应按照上述要求，有条件的应尽可能上新设备，使用机械化和自动化采样。2、制备样品误差及其消除2.1由于采样与试

7、验所要求磷矿样品数量有差异，这就需要从所采得的大量矿样中，通过矿样制备工序，制成试验所要求的粒度和质量，缩制后的少量矿样应在物理性质、化学性质和工艺特性上基本接近所采矿样，并能代表原始矿样的性质。由于大量的原始矿样的质量具有不均匀性，因此，从其中任意采取一部分矿样是不能代表整个矿样基本性质的，这就必须使分析矿样与原始矿样的性质达到基本一致。制样过程虽不复杂，但它是磷矿质量分析的重要基础环节。一般说来，采样误差通常大于制样误差，但制样操作不当，制样误差也会高于采样误差。