滤袋法测定棉籽粕中粗纤维含量的不确定度评定

2015-12-16 07:56毛艳贞罗彬月侯国军周秀梅刘耀敏张凤枰
中国饲料 2015年18期
关键词:棉籽滤袋重复性

毛艳贞, 罗彬月, 侯国军, 周秀梅, 宋 军, 刘耀敏, 张凤枰

(通威股份有限公司,四川成都 610041)

测量不确定度是指根据所获信息表征赋予被测量值分散性的非负参数。通过对测量不确定度的评定,不仅能够给出测量结果的可信程度,而且还可以对测量结果的质量进行定量评定,使测量结果可以在国际和国内不同检测机构间进行量值比对和实验室间数据共享。棉籽粕是优质的蛋白质饲料资源,营养丰富,已经广泛地应用在饲料加工企业。粗纤维含量是评定饲料营养价值的重要手段。目前测定饲料中粗纤维含量的方法有过滤法、半自动纤维仪法、全自动纤维仪法、滤袋法、光谱法等,其中过滤法、半自动纤维仪法测定粗纤维含量的不确定度的相关报道较多,而有关用滤袋法测定棉籽粕中粗纤维含量的研究鲜见报道。

本试验以滤袋法测定棉籽粕中粗纤维含量为例,按照《CNAS-GL05:2011测量不确定度要求的实施指南》《CNAS-GL06:2006化学分析中不确定度的评估指南》《JJF 1059.1—2012测量不确定度评定与表示》建立测定过程中各分量的数学模型,对测定过程中各分量不确定度来源进行分析,首次对该检测方法中重复测定引入的不确定度进行分析评定,在对各分量进行量化的基础上,合成得到了测定结果的相对标准不确定度和扩展不确定度,旨在为采用该方法测定棉籽粕中粗纤维含量的质量控制提供理论依据。

1 材料与方法

1.1 材料、仪器和试剂 棉籽粕:由通威股份有限公司检测中心提供。

AN- 01012000i型全自动纤维分析仪,美国ANKOM 公司;干燥箱,温度控制在(103±2)℃,北京中兴伟业仪器有限公司;滤袋F57,30 μm空隙三维结构,美国ANKOM仪器公司;马弗炉,上海实验设备仪器厂;CP224S电子分析天平,德国Sartorius公司。

硫酸、氢氧化钠、丙酮,均为分析纯,四川西陇化工有限公司;水为Milli-Q Gradient去离子水(电阻18 MΩ以上)。

1.2 测定方法

1.2.1 试样的制备 取具有代表性的样品,用四分法缩减成200 g左右,粉碎至20目(0.850 mm),充分混匀,装入样品袋中备用。

1.2.2 溶液的制备 硫酸溶液浓度为 (0.130±0.005)mol/L。 氢氧化钠溶液浓度为(0.313±0.005)mol/L。

1.2.3 仪器条件设定 0.1275 mol/L硫酸溶液2000 mL,消煮温度100℃,消煮时间 45 min;清洗的去离子水体积2000 mL,清洗温度90~100℃,冲洗滤袋5 min,重复3次;0.3130 mol/L氢氧化钠溶液2000mL,消煮温度100℃,消煮时间45 min;清洗的去离子水体积2000 mL,清洗温度90~100℃,冲洗滤袋5 min,重复3次。

1.2.4 测定步骤 根据ANKOM 2000i全自动纤维分析仪操作说明进行检测。将1 g左右的样品(m2)装入已知重量(m1)的 F57 滤袋中,用封口机封口,并用耐酸碱记号笔在滤袋上编号,同时准确称量一个空白滤袋。将滤袋按首尾相接的方式,放置于滤袋架上的各层,每批最多放24个滤袋,分8层,每层放3个滤袋。将放好滤袋的样品架置于纤维分析仪的消煮容器中,放入重锥,确保空着的九层托盘可浸入液面下。按照ANKOM全自动纤维分析仪的操作要求开机消煮。当粗纤维分析及洗涤过程结束,打开盖子取出样品滤袋,轻压样品滤袋使水挤出,再把样品滤袋放入250 mL烧杯中,加入足量丙酮覆盖滤袋浸泡3~5 min。取出,摊放于白瓷盘中,在通风橱中使丙酮挥发干净。滤袋转移放入(103±2)℃条件下干燥 2~4 h,冷却称重(m3)。将称重后的滤袋放入已经恒重后的坩埚(m4)中,在电炉上炭化至无烟。然后转移到高温电炉中(600±15)℃炭化 2 h,冷却,称重(m5)。

2 数学模型

根据ANKOM滤袋法测定粗纤维的原理建立数学模型。棉籽粕中粗纤维的含量用X表示:

式中:m1为恒重后的滤袋质量,g;m2为样品质量,g;m3为103℃干燥后的煮制样品和滤袋质量,g;m4为恒重后空坩埚质量,g;m5为 600 ℃灰化后的样品残渣、滤袋残渣和坩埚质量,g;c为空白滤袋灰分因素。

3 不确定度来源分析

本试验采用滤袋法测定棉籽粕中粗纤维含量,测定不确定度受样品制备、滤袋质量、环境温度、检测过程和重复性等因素影响。试验所用样品为统一制备,经过了高速粉碎机处理,可以认为样品是均匀的,具有代表性,样品的均匀性引入的不确定度可忽略不计。检测过程中,所有操作的环境温度基本保持一致,所以样品制备、环境温度引入的不确定度可以忽略不计。检测过程中,干燥和灰化过程中,温度始终保持一致,且有恒重过程,因此该过程中温度引入的不确定度也可以忽略不计(樊霞和肖志明,2014)。

按照测量模型和测量方法,分析其不确定度来源有:样品重复测定产生的不确定度、空白滤袋校正系数产生的不确定度、纤维素称量产生的测量不确定度、试样称量产生的不确定度等因素。

3.1 样品重复测定产生的相对标准不确定度urel()(测量不确定度A类评定) 棉籽粕8次测定所得粗纤维含量如表1所示。从表1可以得出,棉籽粕8次测定所得粗纤维含量的平均值为:

表1 棉籽粕粗纤维含量测定结果

样品重复性测定引入的标准不确定度为:

3.2 空白滤袋灰分因素产生的相对标准不确定度urel(c)(测量不确定度A类评定) 考虑到滤袋的质量和灰化程度的差异,可能会成为影响不确定度的一个因素。为了评估滤袋对测量的影响,在滤袋法测定纤维时,每批次试验带一个滤袋空白,在最终计算公式中增加空白滤袋校正系数。随机抽取12个F57滤袋做空白试验,空白滤袋校正系数测定结果见表2。

表2 空白滤袋校正系数测定结果

从表2可以看出,空白滤袋12次测定所得校正系数的平均值为:

3.3 纤维素称量产生的相对标准不确定度urel(m0)(测量不确定度B类评定) 将1 g左右的样品装入已知重量(m1)的F57滤袋中,经过硫酸溶液消煮,热水洗涤,再经过氢氧化钠溶液消煮,热水洗涤后,滤袋转移放入(103±2)℃条件下干燥(2~4 h),冷却称重(m3)。 将称重后的滤袋放入已经恒重 (m4)的坩埚中,炭化,在高温电炉中(600±15)℃灰化 2 h,冷却,称重(m5)。即得到棉籽粕中纤维素的量,即 m3-(m5-m4)-m1。

纤维素测定的过程中,有4次称量及恒重的过程。由于用同一台天平称量、同一个坩埚,称量过程中的系统误差可前后抵消,所以称量的线性误差引入的不确定度可忽略不计,可把测定公式分子中纤维素称量过程产生的不确定度作为一个整体来评定,可设定为:

m0=m3-(m5-m4)-m1。

3.3.1 天平校准产生的不确定度u1(m0) 根据使用CP224S电子分析天平说明书和检定证书,其检定证书上给出的最大允许误差为±0.1 mg,按均匀分布则其标准不确定度为:

3.3.2 天平重复性产生的不确定度u2(m0) 天平重复性可根据《化学分析中不确定度的评估指南》附录G(不确定度的常见来源和数值)中给出的数据进行计算。对于万分之一天平,d=0.1 mg,天平重复性带来的不确定度即为半宽度。

3.3.3 恒重称量引起的不确定度u3(m0) 本方法要求恒重为连续两次称量的差值不超过0.5 mg,即质量最大允许差值为±1.0 mg,按均匀分布计算则其标准不确定度为:

据表2,以本次测量纤维称量均值0.1245 g计算,其相对标准不确定度为:

3.4 试样称量产生的相对标准不确定度urel(m2)(测量不确定度B类评定) 试样称量过程的相对不确定度主要由天平示值、天平校准、天平变动性(称量重复性)引入的不确定度组成。其中,天平示值的不确定度通过称重时归零处理已被消除,故仅考虑天平校准和天平重复性的不确定度。

3.4.1 天平校准产生的不确定度u1(m2) 根据CP224S电子分析天平使用说明书和检定证书,其检定证书上给出的最大允许误差为±0.1 mg,按均匀分布则其标准不确定度为:

3.4.2 天平重复性产生的不确定度u2(m2) 天平重复性可根据《化学分析中不确定度的评估指南》附录G(不确定度的常见来源和数值)中给出的数据进行计算。对于万分之一天平,d=0.1 mg,天平重复性带来的不确定度即为半宽度。

以本次样品称量平均为1.0678 g计算,因此样品称量产生的相对标准不确定度为:

4 合成标准不确定度、扩展不确定度计算及测量不确定度报告

根据上述分量计算结果,各不确定度的分量信息如表3所示。

表3 不确定度分量汇总

4.1 计算合成标准不确定度 对各不确定度分量进行分析,由于各分量彼此独立无关,则对表3中的数据进行计算,得出合成相对标准不确定度为:

4.2 计算扩展不确定度 根据不确定度的合成以标准偏差的形式进行,参考《测量不确定度评定与表示》中的规定,在置信概率P=95%时,取包含因子k=2,则棉籽粕样品结果的扩展不确定度为:

4.3 测量不确定报告 棉籽粕中的粗纤维含量测定结果为:

5 讨论和结论

将各不确定度分量值按比例绘成图1,从图1可以看出,重复性测定引入的不确定度分量对总不确定度的贡献最大。纤维素称量带来的不确定度分量也不容忽视,在整个纤维素测定的过程中,有4次称量及恒重的过程,在试验过程中,注意通过保持恒重环境的一致性程,提高操作一致性,可降低相关不确定度分量。试样称量对总不确定度的贡献最小,说明使用分度值为0.0001 g的天平,完全能够满足本试验的要求。

图1 测量不确定度分量分布图

本试验根据ANKOM滤袋法测定粗纤维的原理,对棉籽粕中的粗纤维进行了测定,通过建立测定过程中各分量的数学模型,分析、识别了不确定度来源,并对检测结果的不确定度进行了评定。通过分析计算和逐一评定,可以看出:棉籽粕中粗纤维测定过程中重复测定产生的不确定度对总的测量不确定度贡献最大,其次是纤维素称量的恒重过程引入的不确定度,空白滤袋校正系数、试样称量带来的不确定度分量也不容忽视;当棉籽粕中粗纤维含量为11.67%时,得到其合成标准不确定度和扩展不确定度分别为0.11%和0.22%。因此,在检测过程中,分析人员应尤其注意多进行重复测定并保持恒重条件的一致性,尽量选择在相同的条件下测定,以保证测定结果的准确度。

[1]樊霞,肖志明.过滤法测定饲料中粗纤维的不确定度评定[J].中国饲料,2014,20:32~35.

[2]国家质量监督检验检疫总局.JJF 1059.1-2012测量不确定度评定与表示[S].

[3]王宇,张爽,王莹,等.食用菌中粗纤维测定结果的不确定度评定[J].吉林蔬菜,2013,9:34~35.

[4]中国合格评定国家认可委员会.CNAS-GL05:2011测量不确定度要求的实施指南[S].

[5]中国合格评定国家认可委员会.CNAS-GL06:2006化学分析中不确定度的评估指南[S].

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