곡물 크기 분석은 지질학, 재료 과학 및 건설을 포함한 다양한 산업에 필수적입니다. 정확한 결과는 적절한 기술과 주의적 절차에 따라 다릅니다. 그러나 일반적인 실수는 신뢰할 수없는 데이터로 이어질 수 있습니다. 이러한 오류를 이해하고 분석의 품질을 향상시키는 방법을 이해하십시오.

곡물 크기 분석에 공통된 실수

1개의 빈번한 실수는 improper 표본 준비입니다. 제대로 말리기 위하여 말리기 위하여, disgrege, 또는 체 표본은 inaccurate 크기 배급 결과를 일으킬 수 있습니다. 오염물질 또는 거꾸로 한 입자는 자료, incorrect 결론에 지도하골.

측정 오류

캘리브레이션 장비는 캘리브레이션의 모든 부분에서 캘리브레이션 장비의 사용으로, 캘리브레이션 장비는 캘리브레이션의 모든 부분에서 캘리브레이션 장비의 사용으로, 캘리브레이션 장비의 사용은 캘리브레이션의 모든 부분에서 캘리브레이션의 캘리브레이션을 통해 캘리브레이션의 캘리브레이션 장비의 사용으로, 캘리브레이션 장비의 사용은 캘리브레이션의 캘리브레이션의 캘리브레이션의 캘리브레이션의 캘리브레이션을 통해 캘리브레이션의 캘리브레이션의 캘리브레이션을 캘리브레이션할 수 있다.

데이터 해석 실수

데이터 마이그레이션은 다른 일반적인 문제입니다. 시각적 검사 또는 누적 분포 곡선을 무시하는 것은 곡물 크기 분포의 잘못된 평가로 이어질 수 있습니다. 데이터의 통계 분석 및 이해가 필요합니다.

예방 전략

이 실수를 방지하기 위해, 철저한 분리 및 적절한 sieving 기술을 포함하여 샘플 준비에 대한 표준화 된 절차를 따르십시오. 정기적으로 측정 장비와 좋은 상태에 유지. 또한, 데이터를 정확하게 분석하고 주제적 판단을 방지하기 위해 통계 도구를 사용합니다.

  • 완전한 표본 disgregion를 지킵니다.
  • 측정 및 잘 유지된 장비.
  • 표준화된 테스트 프로토콜을 따르십시오.
  • 적절한 통계 방법을 가진 분석 데이터.
  • 적절한 기술에 대한 기차 인력.