Hướng Dẫn So Sánh Dữ Liệu Máy Đếm Hạt Tiểu Phân: Phân Loại và Kỳ Vọng

Trong bối cảnh khoa học và kỹ thuật, việc so sánh dữ liệu từ các máy đếm hạt Tiểu Phân đóng vai trò quan trọng, đặc biệt khi thêm thiết bị mới vào hệ thống hiện có hoặc đối mặt với sự thay đổi do cải tiến kỹ thuật hoặc ngừng sản xuất. Để định hình rõ ràng về kỳ vọng khớp dữ liệu, việc phân loại các trường hợp sử dụng và hiểu các yếu tố ảnh hưởng là tiền đề cần thiết.

Phân Loại Trường Hợp

• Nhóm 1: Cùng thiết bị từ cùng nhà sản xuất.

• Nhóm 2: Thiết bị tương tự từ các nhà sản xuất khác nhau.
• Nhóm 3: Thiết bị không giống nhau, từ cùng một nhà sản xuất hoặc nhà sản xuất khác nhau.

Yếu Tố Ảnh Hưởng

• Yếu tố Thiết bị: Bao gồm thiết kế laser, hình dạng chùm tia và xử lý tín hiệu quang học.

• Yếu tố Hiệu Chuẩn: Phương pháp phun sương PSL, thiết bị và dụng cụ hiệu chuẩn.
• Yếu tố "Cách Sử Dụng": Vị trí lấy mẫu, kỹ thuật và thời gian lấy mẫu.

Kỳ Vọng Khớp Dữ Liệu

• Đối với Nhóm 1, kỳ vọng sự khớp dữ liệu cao nhất do sự nhất quán trong thiết bị và quy trình hiệu chuẩn.
• Trong Nhóm 2, sự khác biệt trong thiết kế và hiệu chuẩn giữa các nhà sản xuất tạo ra sự biến động lớn hơn trong dữ liệu.
• Nhóm 3 không nên kỳ vọng sự khớp dữ liệu do sự khác biệt rõ rệt về thiết kế và quy trình hiệu chuẩn.

Tóm Lược và Khuyến Nghị

• So sánh dữ liệu giữa các máy đếm hạt Tiểu Phân yêu cầu sự cẩn thận và hiểu biết về các yếu tố ảnh hưởng và kỳ vọng khớp dữ liệu tương ứng với từng nhóm.
• So sánh giữa các thiết bị cùng nhà sản xuất (Nhóm 1) dự kiến sẽ cho kết quả khớp dữ liệu tốt nhất.
• Việc so sánh dữ liệu giữa các thiết bị tương tự từ các nhà sản xuất khác nhau (Nhóm 2) và đặc biệt là giữa các thiết bị không giống nhau (Nhóm 3) nên được tiếp cận với sự hiểu biết về những hạn chế và sự khác biệt có thể phát sinh.

Bằng cách đặt ra kỳ vọng hợp lý và áp dụng kiến thức chuyên môn, các chuyên gia có thể tối ưu hóa việc sử dụng và so sánh dữ liệu từ các máy đếm hạt Tiểu Phân, góp phần vào việc đảm bảo chất lượng và độ tin cậy trong các ứng dụng khoa học và công nghệ.

-------------

Giới thiệu

Một câu hỏi thường gặp liên quan đến máy đếm hạt Tiểu Phân là kết quả đếm hạt nên khớp với nhau đến mức nào. Một ví dụ về thời điểm này trở nên quan trọng là khi có thêm máy đếm hạt mới vào bộ sưu tập hiện có. Các thiết bị mới có thể được cung cấp từ nhà sản xuất gốc hoặc từ một nhà cung cấp mới. Ngay cả khi máy đếm hạt được cung cấp bởi cùng một nhà sản xuất, việc mua các mô hình khác nhau không phải là hiếm gặp vì các thông số kỹ thuật được cải thiện hoặc do sản phẩm ngừng sản xuất. Tất cả những xem xét này đều quan trọng bởi chúng có thể ảnh hưởng đến dữ liệu đếm hạt kết quả. Mục đích của ghi chú ứng dụng ngắn này là cung cấp một hướng dẫn thực hành cho những kỳ vọng mà người ta nên có khi so sánh dữ liệu đếm hạt từ các thiết bị tương tự và không tương tự.

Có ba trường hợp thường gây ra câu hỏi về sự đồng thuận dữ liệu giữa hai máy đếm hạt  Tiểu Phân:

• Nhóm 1: Cùng một thiết bị từ cùng một nhà sản xuất
• Nhóm 2: Các thiết bị tương tự từ các nhà sản xuất khác nhau*
• Nhóm 3: Các thiết bị không giống nhau từ cùng một nhà sản xuất hoặc các nhà sản xuất khác nhau *Thuật ngữ “Tương tự” ám chỉ các máy đếm hạt có các thông số kỹ thuật chính giống nhau về độ nhạy kênh đầu tiên, tốc độ dòng mẫu và số lượng (và giá trị) các kênh kích thước (chỉ định độ phân giải).

So Sánh Dữ Liệu Tương Đối và Xu Hướng Ô Nhiễm

Một kỳ vọng hợp lý là tất cả các máy đếm hạt quang học Tiểu Phân thuộc Nhóm 1 và 2 nên cung cấp dữ liệu xu hướng hạt tương đối tương tự theo thời gian. Cụ thể, dữ liệu có thể so sánh là số lượng tích lũy, chuẩn hóa. Tất cả các hồ sơ xu hướng hạt phổ biến nên so sánh tốt, bao gồm cả các khoảng thời gian khi số lượng ổn định, các sự kiện hạt định kỳ/bất thường, cũng như sự hiện diện của một đường cong làm sạch cho các sự cố đáng kể. Các dịch chuyển lớn trong dữ liệu (lên đến gấp đôi hoặc nhiều hơn) có thể được chấp nhận, đặc biệt là trong các lớp ISO thấp hơn, bởi vì mức độ hạt ổn định thường thấp hơn nhiều so với mức hành động hoặc giới hạn cho một môi trường cụ thể.

Các phương pháp tốt nhất đề xuất tránh Nhóm 3 ngay cả cho việc so sánh dữ liệu tương đối bởi vì có quá nhiều biến số liên quan đến thiết bị có thể dẫn đến sự khác biệt trong dữ liệu đếm hạt. Mặc dù kết luận này có vẻ hiển nhiên, nó đáng được đề cập ở đây bởi vì nó thực sự xảy ra trong thực tế và các so sánh này nên được tránh.

So Sánh Dữ Liệu Tuyệt Đối

Đôi khi, việc so sánh tuyệt đối dữ liệu là cần thiết và cần phải cẩn thận khi đặt ra kỳ vọng về mức độ khớp dữ liệu hạt từ các thiết bị khác nhau. Ba loại yếu tố ảnh hưởng đến việc khớp dữ liệu giữa các máy đếm hạt Tiểu Phân được tóm tắt trong bảng sau.

YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN VIỆC PHÙ HỢP CỦA THIẾT BỊ

• Yếu tố Thiết bị: Thiết kế laser (công suất, bước sóng), Hình dạng và điều chỉnh chùm tia, Thiết kế phát hiện quang học và xử lý tín hiệu.
• Yếu tố Hiệu Chuẩn: Kích thước và phân bố PSL, Phương pháp phun sương và giao hàng PSL, Thiết bị hiệu chuẩn/ thiết bị và dụng cụ hiệu chuẩn.
• Yếu tố "Cách Sử Dụng": Vị trí và kỹ thuật lấy mẫu, Khoảng thời gian lấy mẫu, Số lượng hạt có ý nghĩa thống kê trên mỗi kênh, Thiết kế buồng mẫu và giao hàng dòng chảy, Phương pháp hiệu chuẩn, Đo lường hạt môi trường so với PSL.

Đối với Nhóm 1: Nhóm 1 cung cấp cơ hội tốt nhất cho sự đồng thuận chặt chẽ cho dữ liệu tích lũy và khác biệt vì sự khác biệt dữ liệu do yếu tố thiết bị và hiệu chuẩn đã được loại bỏ đến mức lớn nhất. Sự nhất quán và kiểm soát chất lượng trong sản xuất là những yếu tố giới hạn duy nhất. Các yếu tố "cách sử dụng" có thể được giảm thiểu bằng cách cẩn thận về cách và nơi thu thập mẫu aerosol. Tuy nhiên, ngay cả trong tình huống tốt nhất này, không thể cho hai máy đếm hạt đếm chính xác như nhau và sẽ tồn tại một số biến thể trong dữ liệu mẫu.

Đối với Nhóm 2: So sánh dữ liệu tuyệt đối phức tạp chủ yếu do sự khác biệt trong thiết kế giữa các nhà sản xuất máy đếm hạt quang học. Ví dụ, các thiết bị "tương tự" sẽ hoạt động khác nhau mặc dù chúng có cùng các thông số kỹ thuật chính. Chúng sẽ đếm và kích thước hạt khác nhau do các lựa chọn thiết kế cho loại laser và hình dạng chùm tia trong khu vực mẫu, phương pháp phát hiện quang học và xử lý tín hiệu, và thiết kế buồng mẫu và giao hàng dòng chảy (bao gồm tái tuần hoàn). Ảnh hưởng tổng hợp của các yếu tố này đối với các thiết bị được sản xuất bởi các nhà sản xuất khác nhau dẫn đến sự khác biệt trong dữ liệu tích lũy và khác biệt mà chúng tạo ra. Các yếu tố hiệu chuẩn cũng là một thực tế ảnh hưởng đến sự khớp dữ liệu giữa các thiết bị tương tự được sản xuất bởi các nhà sản xuất khác nhau. Có nhiều nhà cung cấp cho các vật liệu được sử dụng để hiệu chuẩn một máy đếm hạt quang học. Những hạt đơn phân này có các kích thước trung bình và phân phối kích thước khác nhau. Thông thường, các số phần cụ thể từ cùng một nhà sản xuất có sự khác biệt về thông số kỹ thuật từ lô này sang lô khác. Tiếp theo, phương pháp giao hàng các hạt trong quá trình hiệu chuẩn có thể là nguồn của lỗi. Các hạt phải được giải phóng khỏi ô nhiễm và được giao trong nồng độ chính xác khi thiết lập ngưỡng kênh. Cuối cùng, loại thiết bị tham chiếu được sử dụng để hiệu chuẩn thiết bị đang kiểm tra sẽ ảnh hưởng đến hiệu suất đếm của nó.

Đối với Nhóm 3

Không nên kỳ vọng vào sự đồng thuận dữ liệu nào cho các thiết bị thuộc vào nhóm này vì thiết kế thiết bị và quy trình hiệu chuẩn của chúng hoàn toàn khác nhau. Sự khác biệt về độ nhạy của các thiết bị trong nhóm này ảnh hưởng đến số lượng tích lũy và khả năng xác định độ chính xác so sánh trong phân phối aerosol đa phân tán (tức là việc lấy mẫu thực tế của một môi trường với các hạt có kích thước khác nhau).

Hướng dẫn Đối với Kỳ Vọng Khớp Dữ Liệu

Guidelines for Matching Expectations

Dựa trên thảo luận trên, các kỳ vọng khớp dữ liệu sau đây được khuyến nghị. Chỉ nên xem xét số lượng tích lũy; dữ liệu số lượng khác biệt nên được tránh vì các lý do chi tiết trong bảng sau. Môi trường kiểm tra phải chứa một nồng độ hạt có ý nghĩa thống kê để có thể rút ra kết luận với bất kỳ mức độ tin cậy nào.

Tóm tắt

Cần phải cẩn thận khi cố gắng so sánh dữ liệu giữa các máy đếm hạt Tiểu Phân. Như một quy tắc chung, các mô hình giống nhau từ cùng một nhà sản xuất sẽ sản xuất dữ liệu khớp tốt nhất dưới điều kiện lấy mẫu tương đương. Sự khác biệt trong dữ liệu tích lũy và khác biệt từ các thiết bị "tương tự" luôn nên được kỳ vọng. Những thay đổi cơ bản trong dữ liệu đếm hạt có thể chung thường được chấp nhận vì nó nhất quán theo thời gian vì vậy kỳ vọng có thể được thiết lập lại. Nếu cần phải so sánh giữa các thiết bị tương tự, số lượng tích lũy chuẩn hóa tổng là dữ liệu được khuyến nghị sử dụng. Hợp lý khi kỳ vọng một sự khác biệt lớn hơn trong dữ liệu tích lũy và khác biệt giữa các kênh đối với các thiết bị tương tự. Cuối cùng, việc so sánh dữ liệu hạt cho các thiết bị không giống nhau từ cùng một nhà sản xuất hoặc các nhà sản xuất khác nhau luôn nên được tránh do sự khác biệt do yếu tố thiết bị và hiệu chuẩn.