异常值检测

近日，由长治市综合检验检测中心承建的国家煤基合成油产品质量检验检测中心顺利通过专家组现场验收，成为目前全国唯一一家集煤基合成油领域质量检验、科学研究、标准制定、学术交流于一体的综合性科研创新平台，将在保障国家能源安全、推动能源科技高水平发展、稳固工业产业基础等方面发挥重要作用。　　　　近年来，作为全国首批产业转型升级示范区的长治市积极探索资源型城市的转型之路，建成潞安180等一批精细化工项目，不断推动产业基础高级化、产业链条现代化。在有效提高经济质量效益和核心竞争力进程中，科学、准确、权威的检测数据，创新、先进、开放的科技研发发挥着重要支撑作用。为构建煤基合成油产品领域的高标准检测技术和科学研究体系，长治市聚焦国家新能源发展战略，凭借专业实力强、发展潜力大等优势启动了国家煤基合成油产品质量检验检测中心建设工作，为该市拥有产品标准的制定权、话语权，吸引相关产业项目落户，进一步延长产业链条、提高能效水平、深化绿色发展奠定坚实基础，助推国家煤化工行业创新升级和健康发展。　　　　建设过程中，国家煤基合成油产品质量检验检测中心筹建团队始终保持攻坚克难、勇于创新、务实严谨、科学高效的工作作风，一举通过国家CNAS/CMA双认证、CNAS监督评审，并制定地方标准20项，完成重点科研项目15项，取得专利9项，与德国北德、瑞士SGS等权威机构实现结果互认，同时建成山西省汽柴油质检中心、长治市煤基油检测与研究重点实验室，达到国内先进水平。

1月5日下午，山西省政府接到报告称：2012年12月31日7时40分，位于长治市潞城市的潞安天脊煤化工集团苯胺罐区因输送软管破裂发生泄漏，随浊漳河流出省外，经过初步核查泄漏量约8.7吨。 　　为何事故发生5天之后才向公众通报?泄漏危害程度如何?污染是否得到控制?本报多路记者赶赴现场进行了调查。 　　1月6日，记者在天脊集团泄漏苯胺的排污渠看到，河渠已经干涸，渠道上洒满石灰粉，在河口处许多装满活性炭的麻袋筑起了一道“碳坝”。 　　苯胺库区门口，立有三块蓝色信息警示牌，标明“苯胺：重大危化品，危害等级：二类”。库区保安严阵以待，拒绝记者进入，称“非本单位车辆、人员，没有领导的通知一概不准进入”。 　　6日晚，记者从事故处置工作组了解到，目前4名直接责任人已被初步处理，天脊方元公司总经理陈建温、安全生产副总经理任勇杰、储运车间主任程新生、副主任宋涛被撤职，待事故调查结束后，再进一步追究相关人员责任。 　　第一次事故报告与第二次“续报”相差5天 　　泄漏事故是否存在瞒报迟报? 　　据天脊化工“12 31”事故处置工作组6日晚8时通报：2012年12月31日事故发生后，长治市政府和企业当即启动应急预案，责令企业立即停产，在浊漳河及支流共设置八道活性炭过滤泄漏物拦截坝，对污染物进行吸附清理，长治市环保局和企业分别在入河口、实会断面、红旗渠、王家庄、青年洞等处设立八个监测点位，每2小时取水1次，对氨氮、化学需氧量、苯胺等项目开展应急监测。 　　但是，1月5日上午，天脊集团才“续报”了苯胺泄漏的进一步情况。经初步核查，当时泄漏总量约为38.7吨，发现泄漏后，有关方面同时关闭管道入口出口，黄牛蹄干涸水库截留了30吨的苯胺，约有8.7吨苯胺排入浊漳河。 　　按照相关法规规定，长治市政府立即将续报情况上报山西省政府，省政府第一时间上报国务院。同时，迅速向河北邯郸、河南安阳两市通报了情况。 　　为何事故发生5日后天脊集团才“续报”泄漏情况?究竟第一次事故报告情况与第二次“续报”之间存在多大差距和水分?该事故是否存在瞒报、迟报情况? 　　受事故处置工作组委托的山西省环保厅总工程师刘大山表示，对此事故可能存在的瞒报、迟报情况，调查组目前正在调查，并将及时通报调查情况。 　　山西通报称岳城水库“未发现污染”，安阳监测出部分水体苯胺超标 　　污染检测数据为何存在矛盾? 　　据事故应急指挥部介绍，苯胺泄漏后，浊漳河出山西省界的王家庄监测点的苯胺浓度一度达到国家标准的720倍。经全力清理，截至6日2时，王家庄监测点浓度已下降到国家标准的34倍。 　　6日晚，事故处置工作组表示，国家有关部门已现场对岳城水库入库、库中、坝前、出库断面进行全面采样和检测，结果表明目前岳城水库水质尚未发现苯胺类有机物污染。 　　截至发稿，记者并未获悉关于邯郸市岳城水库目前水质情况的监测结果。 　　而安阳市方面的监测结果显示，安阳市境内岳城水库、红旗渠等部分水体有苯胺、挥发酚等因子检出和超标，庆幸的是，安阳市第五水厂岳城水库蓄水口水样各项指标正常。 　　同样是针对岳城水库的检测，为何河南省对水库苯胺、挥发酚等因子检出和超标，而山西省介绍的国家有关部门检测“尚未发现苯胺类有机物污染”? 　　对此，6日晚的新闻发布会上，事故处置工作组未能作出解释回答。 　　泄漏5日后才被告知 　　流域群众身体安全是否受到影响? 　　长治市市长张保介绍，此次苯胺泄漏事故，平顺县和潞城市28个村、2万多人受到影响，但由于浊漳河水在当地不是饮用水源，主要用于农田灌溉及牲畜用水，长治市人畜饮水安全并未受到影响，当地也未出现抢购饮用水的情况。 　　而受此事故影响，造成大面积停水的邯郸市许多居民还是担心水质受影响。1月6日上午，记者联系了邯郸一名市民陈女士，她告诉记者，从6日凌晨开始，家中已恢复供水，但因是污染物排放导致的停水，她表示很担心。 　　河水中的苯胺是否会对人体造成危害?对此，中国环境科学院院长夏青介绍，一方面是看排放总量，8.7吨苯胺折纯有多少流入了河里 第二，苯胺入水后浓度是不断发生变化的，污染水源能否饮用，一切以水质断面的浓度和取水口测定的浓度值为准。 　　6日晚的新闻发布会上，事故处置工作组对各媒体提出的问题进行了搜集，表示将在7日根据进一步的调查情况给出详细回答。

p 　　一边是7年前三座化工厂污染后的地块，面积有数个足球场大小 一边是刚入驻不久的学校，时时闻到刺鼻的气味，两者只有一路之隔。 /p p 　　本该是安全的学习场所，学校选址却建在“有毒地块”旁 本应是健康的少男少女，却身体出现血液指标异常、白细胞减少等异常症状。连日来，常州外国语学校500在校生疑似因化工厂污染地块中毒一事引发社会广泛关注。 /p p 　　环境敏感区建学校，本应慎之又慎，但为何学校要建在距“毒地”仅100米的地方?环评警示为何没有得到重视?自发体检与组织体检结果为何差异这么大?新华社记者赶赴当地展开调查。 /p p 　　 strong 选址之祸：7年前埋下的“定时炸弹” /strong /p p 　　既然地块“有毒”，常州外国语学校为何在此选址? /p p 　　记者了解到，常外因为教学水平高，是当地不少家长择校的首选。2015年搬迁前，常外因学生数不断增加，教辅资源不足，原校址已无法满足学校改革发展的需求，且房屋防震系数较低，需要进行改造建设。 /p p 　　而这个问题，常州市“颇费了一番脑筋”。常州市政府透露，近年来城市人口进一步向常州高新区、产业园区集聚，新北区也急需更为丰富的教育资源 常州外国语学校的异地重建和搬迁，不仅可缓解学校原处区域主干道的交通压力，也可以大大提升北部新城教育的总体水平和综合实力。 /p p 　　根据常州市新北区所做的规划，常外新校区位于通江路以西、辽河路以南、千岛湖路(龙虎大街)以北，该地块原系太平洋电力机械厂及自然村，虽非原化工厂地块，但离原化工地块不足100米，“定时炸弹”就此埋下。 /p p 　　记者调查了解到，受污染的原化工厂地块，包括江苏常隆化工有限公司常州农药厂、常州市华达化工厂、常州市常宇化工有限公司等企业原厂址，地块总 面积约26.2公顷。由于化工厂有污染、气味太大，周围居民反映强烈。于是，政府便下令要求企业搬迁入新区。此后，这一地块就一直处于闲置状态。 /p p 　　2009年5月，该地块化工企业的搬迁工作启动。2011年6月前完成原常隆化工等企业搬迁。2013年立项、2014年3月份正式实施该地块修复工程。 /p p 　　根据当地早前的相关规划，受污染原化工厂地块原计划在修复后将用于商业开发，修复工程方为常州黑牡丹建设投资有限公司。而作为相关地块土壤修复 工程方案的设计指导单位，常州市环科院原本预设去年6月完成土壤修复，但由于接收污染物进行无害化处理的水泥企业不能正常生产，修复没有明确时间，但相关 部门并未就这一变化做相应预案。 /p p 　　问题还不止于此。常州市环科院院长徐圃青说，在修复的过程中，承建方和施工方本应按照相关部门出具的方案进行封闭操作，结果却露天作业，相关环境风险没有把控。 /p p 　　 strong 生态风险：有毒地块未修复学校就开建 /strong /p p 　　既然是“有毒地块”，该校新址环评结果如何? /p p 　　记者调查，作为建校依据的环评报告，批复时间是2012年3月31日，然而学校奠基施工的时间却是2011年8月21日，这被质疑为未批先建。 /p p 　　对此，当地相关部门回应称，环评前先行奠基但并未正式开建，具体开工时间为2013年10月，2015年7月份完成工程建设，此后学校对室内空气质量检测达标后，于2015年9月份正式投入使用。 /p p 　　常州市环保研究所出具的《江苏省常州市高级中学新北校区新建工程》的环评报告显示，周边场地土壤和地下水污染的影响成为学校环境的重要隐患。 /p p 　　报告称，该项目北侧常隆(华达、常宇)公司原厂址地块场地土壤和地下水已经受到了污染，存在人体健康风险和生态风险。同时提示，常隆等化工厂原 厂址地块开展修复后，会产生空气污染，学校如在地块修复验收前投入使用，就会对在校师生的健康产生影响。常州市也政府表示，2015年12月下旬以来，常 州外国语学校北侧原常隆、华达、常宇化工地块土壤修复过程中散发异味。 /p p 　　而事实是，早在2013年10月学校就已开工，2015年9月份正式投入使用。这表明，地块未修复学校选址建设就先行，相关部门对可能造成的污 染没有重视 原本应在学校开学前完成的污染地块修复意外延期，学校搬迁计划却不调整，依然照常投入使用，致使环境风险不断加重。 /p p 　　健康之争：自发体检与组织体检结果差异咋这么大? /p p 　　常州外国语学校因为教学水平高，是当地不少家长择校的首选。但去年底以来，这所学校成了很多学生和家长的噩梦。 /p p 　　“每天都很担心，女儿检查出了淋巴肿大。”一位秦姓学生家长告诉记者，去年12月，周边的原化工厂地块翻土修复，刺鼻味道越来越重，孩子出现嗜 睡、头皮屑多等症状。1月10日左右，他的女儿被检查出淋巴结肿大，一个多月后再次检查，有一侧缩小到原来的一半，另外一半没变。 /p p 　　学生家长提供的一份有常州外国语学校董事长、江苏省常州中学校长史品南签收于3月11日的“常州外国语学校七至八年级学生自发体检并自愿提供体检结果的汇总表”显示，641份样本中，有493人出现皮炎、湿疹、支气管炎、血液指标异常、白细胞减少等异常症状。 /p p 　　针对学生检查指标异常情况，常州市政府表示，组织专家组进行了专门分析，相关检测数据与家长提供的差别较大，但指标异常者也超过百人。据常州市卫计委组织成立的医学专家组提出的数据，1月11日至2月29日上午9点，全市8家医院共接诊常外学生就诊及体检597人，部分检查指标异常133人，其 中：甲状腺结节71人、颈部淋巴结肿大22人、甲状腺结节伴颈部淋巴结肿大17人、肝功能异常5人、肾功能异常8人、支气管炎3人、甲状腺炎2人、左侧腹 股沟淋巴结肿大1人、白细胞异常的4人。 /p p 　　针对家长反映的有学生受污染土地危害罹患淋巴癌，常州市卫计委医学专家组组长、常州第一人民医院副院长华飞说，有一个病例在学校搬迁之前就已确诊，目前正在治疗。 /p p 　　在一封“常州外国语学校全体家长”1月8日写给“各级政府、环保、教育、信访部门领导”的联名信中，家长质疑“是孩子健康重要还是项目发展重要”。 /p p 　　教育部、环保部对江苏常州外国语学校周边环境污染问题高度重视。环保部、江苏省政府已成立联合调查组，将赴常州进行现场调查 国务院教育督导委 员会办公室已启动教育重大突发事件专项督导机制，由国家督学牵头赴当地进行专项督导。环保部表示，将在调查结束后，及时向社会公布相关情况。教育部表示， 督导组将及时公布有关督查情况，切实维护学生身心健康。 /p p 　　对于常州学校化工污染事件的有关进展，记者将进一步追踪。 /p

一、基本情况1.项目编号：ZKHW2024-07-0812.项目名称：2023-2025年山西省生态环境监测仪器装备升级项目(长治监测中心2024年)3.预算金额：壹仟伍佰零捌万玖仟元整（￥15089000.00元）4.采购需求：序号设备名称数量（台套）预算金额备注包一原子荧光光度计1包一2822000元通用设备及采水系统全自动连续流动分析仪1气相分子吸收光谱仪1全自动前处理紫外测油仪1低流量地下水采样1水质5参数测试仪2GPC凝胶色谱1全自动智能一体化蒸馏仪2十万分之一天平1水质BOD培养箱1酶底物法分析仪1包二自动消解仪2包二3028000元前处理设备和有机分析设备快速溶剂萃取仪1烷基汞测定仪1配标仪（无机元素）1配标仪（有机元素）1冷冻低温冰箱1浓缩仪1包三热脱附-顶空-吹扫-气相色谱/质谱联用仪1包三3089000元色谱及前处理设备气相色谱/质谱联用仪1双光束分光光度计1冷冻干燥机2全自动氮吹仪1包四离子色谱仪（阴阳离子）1包四3050000元无机和前处理设备离子色谱仪（阴离子）1固相萃取仪2波长色散X射线荧光光谱仪1包五ICP-MS1包五3100000元金属离子检测及通用设备ICP1火焰原子吸收光谱仪1低本底测量仪1合计（台套）36总预算：15089000元5.合同履行期限（供货期限）：30日历天。中标供应商须在要求供货期限内完成货物的生产、出厂、供货、安装、调试、设备运行，中标供应商须保证设备及系统运行的安全性及稳定性。6.本项目实行兼投不兼中原则，即投标人在其中一个包中标后，则在后续其他包中将不再被确定为中标人。本项目(不接受)联合体投标。二、获取采购文件时间：2024年8月30日至2024年9月6日23：59时(北京时间)地点：政采云平台（http://www.ccgp-shanxi.gov.cn/）线上获取方式：政采云平台（http://www.ccgp-shanxi.gov.cn/）线上下载三、凡对本次采购提出询问，请按以下方式联系。1、采购人信息名称：山西省长治生态环境监测中心地址：山西省长治市潞州区紫金西街52号 联系人：成女士 联系电话：0355-21107032、采购代理机构信息名称：中招康泰项目管理有限公司地址：太原市迎泽大街388号山西国际大厦26层联系方式：0351-27725533、项目联系方式项目联系人：邸明、郜正浩、武玲、安履馨、杨殷电话：0351-2772553 15035180023

职责1.试验人员 负责在出现超标或结果异常时及时控制样品并通知实验室负责人，与实验室负责人等相关人员进行调查并完成调查记录。2.检测项目复核人 2.1 对结果进行确认，对可能的原因进行客观及时的评估。 2.2 确认发生OOS试验人员的经验和能正确使用方法的能力。 2.3 检查计算、溶液、检验用材料、仪器和玻璃器具，确定有无异常和可疑信息。 2.4 检查检验用仪器的性能、校验情况及使用记录。 2.5 检查质控品、试剂、溶剂和其它用到的溶液，应满足质量控制的要求。 2.6 保存整个调查过程中的记录和相关证据。3.实验室负责人 3.1 安排、指导工作人员按照要求进行实验室调查与分析，对调查过程及相关记录进行检查，并及时向部门负责人汇报调查进展。 3.2 决定是否进行实验室调查，如需要调查，则要组织、参与调查过程，并协助QA的全面调查。 3.3 如果为实验室差错（培训、仪器、工作不仔细等），应组织相关人员进行根本原因分析，确定差错的来源。对调查出的问题采取纠正预防措施以避免再次发生，并监督处理过程。若属检验人员错误，则需对检验人员进行再培训。 3.4 将OOS调查记录上报QA及质控经理审批。4.质保部 质保部人员监督执行。处理流程1、结果超标、异常的情况 1.1 超出质量标准的实验结果（OOS）：检测结果超出设定质量标准，质量标准包括注册标准以及企业内控标准。 1.2 超出趋势（OOT）的实验结果：检测结果虽在质量标准之内，但是仍然比较反常，与长期观察到的趋势或者预期结果不一致。 1.3 异常数据（AD）： 指超出标准及超趋势以外的异常数据或来自异常测试过程的数据或事件。例如：仪器设备停机、人为差错、系统适用性不合格、样品（或溶液）异常等产生的数据或事件。2、结果超标、异常的处理要求 2.1 一般要求 2.1.1 当超标或异常结果发生时，需进行实验室调查，并通知QA。 2.1.2 所有实验室调查都需要有实验室调查记录，调查记录的调查编号应从QA处得到；调查报告编号可采用LI-YY-MM-DD-XX规则编制，LI代表实验室调查，YY代表年份，MM代表月，DD代表日，XX代表流水号；如：LI-19-12-13-01 表示2019年12月13日第一份实验室调查报告表。 2.1.3 实验室调查应在实验室负责人或其授权人的指导下进行。 2.1.4 当在实验中出现明显错误时（如突然停电造成仪器自动关机、玻璃仪器破裂等），应停止试验，并做好相应记录和调查，该试验结果无效；应重新实验获得有效结果。 2.1.5 经过调查、发现的问题，应采取相应的措施，防止以后的工作中再次出现。 2.2 调查时间要求 2.2.1 试验人员应将超标、异常结果当天报告实验室负责人，如果在周末、假日产生异常情况出现当天报告不到，可在第二个工作日之内报告；实验室负责人应在接到报告之后的一个工作日内通知QA。 2.2.2 初步的实验室调查必须在两个工作日内完成（检测周期较长实验除外，如微生物实验）。 2.2.3 如果不能识别或无法确定明确的原因，在将超标异常结果通知QA之日起，实验室需进行深入调查，一般调查时间应不超过15天（检测周期较长实验除外，如无菌检查）。 2.2.4 如果需要更多的时间来继续或完成调查，在延长的时间内，应有调查阶段总结报告提交QA。 2.3 纠正及预防实施要求 2.3.1 若明确是实验室原因的，应在新的样品测试之前完成实验室的纠正工作；且所有需要重新取样或复试的实验室调查都应是纠正过的结果。 2.3.2 纠正及预防行动应有专人负责，在确定的时间内完成；且所有行动措施应有记录追踪至完成。3、调查过程 3.1 报告 3.1.1 当检验人员的检测结果出现超标或异常时，该检验人员应如实记录，保存样品，并立即向实验室负责人报告。 3.1.2 当实验室负责人或其授权人对某一合格检验结果产生质疑时， 也可立即报告启动调查。 3.2 调查实验室负责人安排技术人员和发生超标或异常的检验人员， 共同按照超标检验结果调查记录逐项进行调查。 3.2.1 初步调查 3.2.1.1 实验室调查应从初步调查开始，首先对检验过程中涉及的各个因素进行检查，可以仔细检查实验相关的人员、样品、仪器、设备、试剂、内控品、标准、分析方法、计算方法、环境等是否存在问题。 3.2.1.2 对于滴定、分光光度法、色谱法等分析方法，可将保留的试样重新进样分析，以证明是否为偶然误差所致，排除对系统的怀疑。 3.2.1.3 实验室负责人接到超标、异常结果报告后，应及时与试验人员讨论分析方法，确认有无操作及理解方面的问题，检查包括图谱在内的原始记录，查找异常或可疑的信息，检查仪器状态及操作过程是否有差错。 3.2.1.4 实验分析时，实验人员由于某种误差中断测试，则初步调查应记录测试中断的原因，经分析调查后对结果无影响后，实验人员可继续进行测试。 如有可确定的原因，实验室调查至这个步骤即可完成。 3.2.2 深入的调查 3.2.2.1 当实验室初步调查不能识别或确认确切原因， 可进入深入的调查以识别或查找出可能的原因；可以通过具体的调查测试方案，尝试操作测试系统以再现与得到原始超标、异常结果时相同类型的问题。 3.2.2.2 调查测试方案一般采用原样品复验、重新取样复验等方法；当发现存在非取样原因的实验室偏差或不能排除存在实验室偏差可能性时，采用原样复验；当调查发现初检样品有误或样品本身不具有代表性，采用重新取样复验。 3.2.2.3 复验时若调查发现确有实验室偏差时，应安排原试验人员排除偏差后自行复验（必要时测定两次），以复验结果报告即可；若调查未发现确切的偏差原因并且不能排除存在实验室偏差可能性时，应安排原试验人员和具有一定资质的专职复检人员共同进行原样复检（必须进行平行测试）。复检过程注意核对试剂、试液是否异常，是否在有效期内，仪器及量器是否经过校正，操作是否正确。确认无误则复检有效，复检合格则判断为合格，不合格按首次检验不合格处理。 3.2.2.4 发现超标原因并复检合格后，用复检结果取代原结果，同时保留原不合格结果的记录，并由调查人员注明“该结果无效” ，并签名和记录日期。 3.3 调查结论 根据调查结果，写出调查结论；并由QA对调查结果进行确认。若是非实验室原因的，QA应组织人员对超标、异常结果所涉及的产品进行偏差分析与调查，以确认实验室超标结果、异常结果产生的任何非实验室因素。 3.4 纠正与预防 若是实验室原因引起的超标、异常结果，实验室应对引起的原因进行纠正，并采取有效的措施防止以后类似情况再次出现。 3.5 总结调查报告 实验室负责人审核调查报告，并对近阶段（前1个月）检验完毕的样品重新进行评估，确定是否需要复验，以排除可能的检测结果错误；填写完毕实验室调查报告后，经QC负责人及QA相关人员签字后，本次调查工作结束。4.调查记录的归档及存放 完成调查后，填写相关调查记录。

上海市辐射环境监督站专家陆书玉14日接受中新社记者采访时说，上海拥有世界先进技术的超大流量的气溶胶采样装置，能很快掌握空气中放射性物质数据变化，大大提高应急反应的速度。目前检测数据没有发生异常变化，市民无需担心。 　　陆书玉介绍说，上海监测站已密切监视日本核泄漏事故进展。目前上海有完善的设备对辐射环境进行连续检测，能及时发现数据变化。而这样的监测点在上海共有4个，分别位于上海市区的沪太路、崇明、浦东张江和金山，可对上海核辐射水平进行全面监测。 　　据上海市环保局监测，目前上海的核辐射水平数据和原来的背景值基本一致，为80到100(纳希伏/小时)，监测结果一切正常，未发现异常的辐射变化。上海环保部门表示，将进一步密切关注辐射水平的变化，加强核污染环境监测。 　　上海电气集团相关专家接受记者采访时说，目前上海制造生产的核电设备已采用二代改进型和三代技术。该类核装备设备的安全性优于一代和二代核电设备，运用在各个核电站的设备是安全可靠的。

针对微博传言酱油塑化剂超标400倍，国家食品安全风险评估中心表示——— 　　本报讯 昨天，国家食品安全风险评估中心表示，随机对市场上销售的部分酱油、醋等食品进行应急检测，未发现异常。此前，一位食品业人士在微博上发布“我们天天需要食用的酱油、醋、饮料里面塑化剂的含量是酒的400倍”的信息，引起了部分消费者的恐慌，此次是权威部门给出的正面回应。 　　前日，针对互联网上关于“酱油醋等调味品塑化剂问题”的传言，国家食品安全风险评估中心发布信息显示，已随机采购了市场上销售的部分酱油、醋等食品，进行了应急检测，检测结果未发现异常，不存在食品安全问题。有关部门将继续跟踪监测，同时提醒，发现食品安全问题应及时直接向监管部门举报。 　　12月17日，微博认证为“北京绿腰食品有限公司执行董事”的“龚也长”称：“塑化剂原来离我们这么近，现在知道的是白酒，要知道这东西可不是天天喝的，而我们天天需要食用的酱油、醋、饮料里面的含量是酒的400倍!请大家转发关注，要求有关部门公布真相。” 　　截至昨天，这条微博被转发了1.5万余次。3天后，“龚也长”却解释说，“听业内人说了点塑化剂的事就随手发了出来”。 　　另据记者了解，从目前市场反应来看，各大超市、市场上的酱油、醋等调味品的销售并没有因为网络上的传言而受到影响。中国农业大学食品科学与营养工程学院韩北忠教授表示，酱油醋中是否含有塑化剂，塑化剂是否超标，需要有严谨的科学实验来进行佐证。对于某些个人曝出的食品中存在的问题，民众没有必要恐慌。

新华网北京3月15日电　日本大地震引发核电站事故后，我国沿海各地采取紧急措施，动用先进设备严密监测核污染对我国的影响。最新监测结果表明：目前我国沿海地区辐射环境尚未发现异常。 　　沈阳报道：日本地震引发核电站事故后，辽宁省核安全局立即安排省内丹东、大连和沈阳3个辐射监测自动站全面检查相关设施，确保其安全有效运转。从13日开始，在仪器自动监测的基础上，又增加了现场取样、实验室分析检测工作环节。 　　从15日开始，辽宁在大连至丹东的海岸线上安排人员和设备，进行核辐射流动巡检，扩大监控范围，确保工作实效。同时，在辽宁省政府应急办等部门的协调下，辽宁省核安全局已与沈阳、大连民航部门合作，重点抽检来自日本的飞机是否携带核辐射污染物。辽宁省核安全局局长高魁告诉记者，截至15日15时，辽宁3地监测数据未见异常。 　　青岛报道：记者从国家海洋局北海分局了解到，“中国海监23船”在黄海采集的海水样品，已于15日上午送达设在厦门市的国家海洋局第三海洋研究所进行海水放射性要素检测。 　　国家海洋局北海预报中心研究员曹丛华表示，日本福岛核电站放射性污染物主要是通过海洋环流和大气传播。未来72小时，受海洋、大气动力条件影响，事故产生的放射性物质主要影响区域为日本东北部及其以东的西北太平洋区域，不具备对我国东部海域影响的动力条件。 　　南京报道：目前江苏省已经启动7个辐射环境自动监测站，最快5秒钟报出一个数据。江苏省还设立了17个空气采样装置，包括对日本福岛核电站放射性物质泄漏的特征放射性核素进行采集。从目前的监测结果看，江苏的辐射环境没有发生异常变化。日本地震对江苏连云港田湾核电站也未造成影响，该核电站运行正常。 　　江苏省辐射环境监测管理站站长陆继根表示，如有需要，江苏将随时提高监测级别，加强监测预防的广度、深度和强度，并向社会公布检测结果。 　　杭州报道：浙江省环保厅12日9时启动辐射事件应急监测程序。目前，浙江境内13个辐射环境自动监测站及位于杭州的惰性气体监测系统运行正常。监测结果表明，截至15日7时，省内辐射环境水平未见异常。 　　浙江省环保厅等相关部门将根据日本核电站核泄漏事故的最新情况，继续密切关注辐射水平的变化，每日于门户网站发布辐射水平监测报告。 　　上海报道：上海启用全球最先进设备--超大流量气溶胶采样仪密切监测日本核辐射，最新监测结果表明，上海辐射空气吸收剂量率未见异常，处于正常水平。上海环保系统启动全球先进的超大流量气溶胶采样仪，每小时可采样空气1000立方米，能在最短时间内采集到样本，测出大气中是否含有异常的放射性物质。 　　据悉，此前这些设备的常规采样工作通常为每周一次，有的一季度一次。日本大地震发生后，监测站将采样缩短为一天多次。目前上海辐射监测点共有4个，分别位于上海市区的沪太路、崇明、浦东张江和金山，可对上海核辐射水平进行全面监测。 　　福州报道：日本福岛第一核电站爆炸造成核泄露后，福建省环保部门12日在福州市晋安区茶园小区内启动了自动应急核辐射监测系统，在每天9时和15时两个时间段进行监测。截至15日8时，福建沿海的核辐射监测结果在合格范围内。 　　15日12时起，福建省根据环境保护部的有关部署，加强了沿海的核辐射监测工作。当日15时左右，福建省环保部门在福州市以东海面的平潭岛启动了移动应急核辐射监测系统，截至记者发稿时，最新的辐射监测结果仍在正常水平内。 　　广州报道：日本福岛第一核电厂核泄漏事故发生后，广东省环保厅成立了应急领导小组，启动应急预案。环保厅环境辐射监测中心立即全面启动辐射自动监测系统，实施了全天候监测，加强对空气γ剂量率的监测，重点增加了核电站裂变产物铯137和碘131的监测，加大省内辐射环境监测的频度，开展气溶胶和空气碘的采样及核素分析，布置新的沉降灰和雨水样品采集分析。 　　目前的监测结果显示，广东辐射环境未出现异常。12日至15日，广州、深圳11个自动监测站的空气吸收剂量率在正常水平范围内，广州站空气碘和气溶胶中的放射性浓度低于仪器的探测限，均未见异常。

克莱尔派特斯菲尔德(Claire Pesterfield)是剑桥大学阿登布鲁克医院的一名护士，同时也是一名 1 型糖尿病患者。除了日常护理工作之外，她还照顾着一只金毛犬。这只金毛犬是经过特训的医疗检测犬，当克莱尔的血糖过低、可能造成危险的时候，这只金毛犬能够通过嗅觉发现并向主人报警。　　1 型糖尿病患者需要格外警惕低血糖的情况，如果血糖低于一定值，就可能导致昏迷，严重的则可能致死。专业的医生能够根据一些临床体征来判断患者是否处于低血糖状态，而患者自身则需要常常自测自己的血糖状况，确保安全。　　现在已经有不少医疗仪器公司将血糖检测的难度降低了不少，基本上只需要在指尖采一滴血，就可以快速获得血糖指标的结果，这些仪器已经做到可以随身携带的大小，但是为了让血糖检测变得更容易，研究者们还在探索更简单便捷的方式。　　剑桥大学的一组研究者从那些医学检测犬那里获得了灵感：既然特训过的犬是通过嗅觉发现了问题所在，那么到底是闻到了什么特别的化学物质，让它们感觉到了异常呢?　　研究团队找来了 8 位患有 1 型糖尿病的女性，实验证明，当她们发生低血糖时，呼吸中有一种化学物质的含量会显著上升。这种化学物质就是异戊二烯。在一些病例中，患者低血糖时呼吸中的异戊二烯的含量甚至会达到正常值的两倍。　　阿登布鲁克医院的荣誉顾问医生马克伊文斯(Mark Evans)表示，异戊二烯是人类呼吸气体中最常见的化学物质之一，非常容易被检测到。以至于，这甚至可以被称作是低血糖的“气味”。尽管人类几乎难以分辨出这种气味，狗却对它极其敏感，这也是为什么那些特训犬能够在关键时刻救主人一命。　　关于低血糖与异戊二烯含量的具体关系，研究团队还没有定论。伊文斯医生推断这可能是人体合成胆固醇的副产品。　　这项研究的成果已经发表在美国的医学杂志 Diabetes Care 上。 当然，一项实验的结果并不能证明呼吸检测现在就能替代现有的血糖检测方法。

马萨诸塞沃尔瑟姆 – 2009 年 5 月 4 日 – 专注于提高人类及其生存环境的健康与安全的全球领先公司 PerkinElmer, Inc.，今天宣布其用于快速、经济高效的检测染色体异常的新技术 - BACs on Beads™ 。首次展示了 BACs on Beads™ 技术用于快速、单次同时检测染色体结构和数目的异常。 今天在伊利诺伊州的芝加哥举行的美国妇产科学院年度会议上，阿尔伯特爱因斯坦医学院妇产科教授兼纽约贾克比医疗中心主席 Susan J. Gross 博士， 展示了在其机构中开展的 BACs on Beads™ 在羊水分析这一应用领域的结果数据。BACs on Beads™ 技术的此项应用目前正在 Gross 博士的实验室 中进行临床验证。 　　“BACs on Beads™ 是一项适用于实验室开展检测的理想技术。此技术有潜力检测孕期重度伤残和智力缺陷等其它病例，它超越了目前唐氏综合症检测的技术。”Gross 博士说。“此项技术为进行经济高效的分子核型分析提供了巨大机会。” 在 BACs on Beads™ 中，针对兴趣基因位置的 DNA 探针与聚苯乙烯微珠结合在一起。样品中的互补 DNA 与微珠上的探针 DNA 杂交，然后进行测量以 检测特定的染色体异常。 　　“BACs on Beads™ 实现了我们要传递新技术以造福于人类的健康和幸福的承诺。对于 BACs on Beads™ 分子核型分析技术的首次应用， 我们感到非常兴奋，”PerkinElmer 的基因筛查业务总裁 Ann-Christine Sundell 说。“我们期盼着 Gross 博士的成就达到巅峰，以便将 BACs on Beads™ 技术应用到日常临床使用中。” 　　PerkinElmer 计划在今年下半年向全球推出用于研究用途的 BACs on Beads™ 检测试剂盒。 　　有关详细信息，请访问 PerkinElmer 网站，网址为 www.perkinelmer.com.cn 　　关于 PerkinElmer, Inc. 　　PerkinElmer, Inc. 是一家专注于提高人类及环境的健康和安全的全球领先公司。据报道，该公司 2008 年收入约为 20 亿美元，拥有 8,400 名员工， 　　为超过 150 个国家/地区的客户提供服务，同时该公司也是标准普尔 500 指数的成员。有关其它信息，请访问 www.perkinelmer.com.cn 或 致电 1-877-PKI-NYSE。 　　For Further Information 　　媒体联络 　　Henri Storm 　　PerkinElmer, Inc. 　　电子邮件：Henri.Storm@PerkinElmer.com 　　电话： +358-40-53 666 84 　　or 　　Amy Speak 　　Porter Novelli 　　电子邮件： Amy.Speak@porternovelli.com 　　电话：617-897-8262

记者14日从国家海洋局东海环境监测中心了解到，海洋部门已加强对管辖海域的放射性应急监测，东海海域采集的首批样本未发现异常 第二批两艘监测船将于15日出发。 　　据国家海洋局东海环境监测中心主任徐韧介绍，日本福岛核电站12日出现放射性物质泄漏后，国家海洋局东海分局启动应急监测预案，第一时间调集海上巡逻的海监船在相关海域进行现场监测与海水采样。目前，首批样本正在做进一步的实验室分析，暂未发现异常情况。 　　根据预案，东海分局将在距离福岛1500公里至2500公里的管辖海域内，每隔100公里设置一个监测点。15日，第二批两艘监测船和监测人员将携带仪器设备，分别从上海、厦门出发，密切跟踪、监测放射性物质的动态。 　　徐韧分析说，从海洋环流结构来看，黑潮自西向东和东北方向流动 从气象条件来看，高空以西风环流为主，因此日本福岛核电站泄漏的放射性物质近期不会影响东海海域。

3月16日，复旦大学放射医学研究所接待了十多名从日本返沪的记者和市民。经检测，没有发现受到核污染的患者。 　　复旦放射研究所未测到受核污染患者 　　人体核辐射检查步骤： 　　物理性检测(应用仪器进行人体表面核污染和内污染检查) 　　↓检测指标异常 　　生理检测(尿样、抽血等进一步的检查) 　　3月16日，复旦大学放射医学研究所接待了十多名从日本返沪的记者和市民。经检测，没有发现受到核污染的患者。 　　据了解，不少市民通过电话咨询和预约检测。从前天起，共有约20人申请了核放射污染检测。该所负责人3月16日表示，已经检测过的人员，该所将不再重复检测。 　　3月16日下午，复旦大学放射医学研究所的医师正对一位刚从日返沪的女士进行检测。上海日报 张锁庆 图 　　市民王先生前几日因公出差至韩国釜山，因担心自己受到福岛核辐射影响，3月16日下午来到位于斜土路2094号的复旦大学放射医学研究所进行人体辐射检测。王先生说：“釜山靠近日本的东北部，福岛发生核泄漏之后，风向一开始也是往釜山这边吹的。所以担心是否被辐射到了。” 王先生于前天晚上飞抵上海，细心的他还将在当地穿着的以及前晚换下的衣服一同带来检测。 　　研究所工作人员利用“便携式γ能谱仪”和“表面沾污监测仪”对王先生进行了辐射检测，这两种仪器可以测到物体表面的γ射线剂量和β射线等剂量。一旦受到污染，这两种射线的剂量会同时提高。为了确保检测准确，工作人员会同时用两种仪器，相互佐证。 　　在监测时，工作人员把“表面沾污监测仪”分别调到碘131和铯137两个不同的工作档位。研究所刘海宽博士解释说，这次福岛核电站泄漏的放射性物质主要就是上述两种。 　　刘博士手持黄色的“表面沾污监测仪”贴近王先生的颈部和胸部等体表部位，“表面沾污监测仪”在碘131和铯137两个监测档位，仪表的数值均无明显浮动,而“便携式γ能谱仪”的读数在90-180nSv/h(纳希沃特/小时)之间浮动。复旦大学放射医学研究所放射医学专家吴锦海副教授说，这些数值是处在环境本底水平，说明即便王先生受到辐射污染，其影响也是可以忽略不计的。 　　王先生放心地离开之后，放射医学研究所又接待了四位刚从日本大阪旅游返沪的市民。人均检测时间在十多分钟。 　　据吴锦海副教授介绍，对人体进行核辐射检查，主要先做物理性检测，如果发现检测指标异常，再进行生理性检测。目前，所有接受检测的人都只进行到第一步，没有发现受到污染。 　　生活中的一般射线不会对人体有危害 　　对于上海目前的环境，吴锦海副教授建议市民不需要恐慌，空气辐射量正常值一般在0.1-0.3μSv/h(微希伏/小时)之间，而这两天该研究所监测到的上海的空气辐射量在0.1-0.2μSv/h(微希伏/小时)，没有监测到异常数据。 　　事实上，在大自然中，我们每时每刻都会接触到辐射。大气、水源、土壤、食品等中含有铀、镭等40多种天然放射性核素，但一般都在百万分之几的水平。建筑材料同样也含有天然放射性物质，尤其是大理石等室内装潢材料更是如此。生活环境中的这种看不见的射线，通常称为天然放射性本底，一般不会对人体产生任何辐射危害。 　　在农作物选种、疾病的诊断治疗方面，放射性核素也有广泛的应用。我国国家标准规定公众照射的剂量连续五年每年应不超过1mSv/a，单一年份不超5mSv/a 放射性工作人员的职业接触限制剂量为连续五年每年不超20mSv/a，单一年份不超50mSv/a。 　　辐射量表 　　生活因素或行为 受辐照量(mSv) 　　一次腹部X射线检查 0.05-12 　　一次腰椎X射线检查 0.27-40

日前，岛津公司首次走进了曾被评为&ldquo 魅力城市&rdquo 的山西长治,与来自质检、公安、农检系统的100多位专家们进行了深入的交流。 会议首先由岛津市场部梁志莹先生开始，其介绍了岛津公司悠久的历史、仪器产品线、岛津气相色谱仪和气相色谱质谱联用仪的特点。同时梁志莹先生还介绍了岛津产品对食品安全提供的解决方案、新水法的指标分析、对应新药典的解决方案和最新应用。 岛津分析仪器事业部市场部梁志莹先生介绍岛津气相/气质产品及应用 接下来，市场部的尹宏瑞先生介绍了液相色谱产品在食品、医药等领域中的应用实例，并介绍了岛津液相色谱产品LC-15C的产品特点和优势，此外，四种测定功能（双波长检测、比例色谱、波长时间程序和停泵扫描）可对应各种测定需求。使用选配件溶剂循环阀不仅可以降低分析成本，更有利于环保。 岛津分析仪器事业部市场部尹宏瑞先生介绍岛津液相产品及应用 然后由市场部的李书友先生介绍了岛津原子吸收分光光度计在公安、农检、环境等系统中的产品应用。另外还介绍了岛津UV-1750和UV2600/2700的仪器特点。 岛津分析仪器事业部市场部李书友先生介绍岛津原子吸收及紫外产品及应用 最后由岛津技迩的施凯先生向大家介绍了技迩公司的背景及配件支持。在会议的最后，太原世恒基业还组织了丰富的抽奖活动。 岛津技迩施凯先生介绍公司 抽奖活动现场 此次长治之行，使得与会专家及用户对岛津优秀的分析仪器和分析技术有了更深入的认识和了解。也为岛津和长治建立了一座真诚的沟通桥梁。 关于岛津 岛津企业管理（中国）有限公司是（株）岛津制作所为扩大中国事业的规模，于1999年100%出资，在中国设立的现地法人公司。 目前，岛津企业管理（中国）有限公司在中国全境拥有12个分公司，事业规模正在不断扩大。其下设有北京、上海、广州分析中心；覆盖全国30个省的销售代理商网络；60多个技术服务站，构筑起为广大用户提供良好服务的完整体系。 岛津作为全球化的生产基地，已构筑起了不仅面向中国客户，同时也面向全世界的产品生产、供应体系，并力图构建起一个符合中国市场要求的产品生产体制。 以&ldquo 为了人类和地球的健康&rdquo 为目标，岛津人将始终致力于为用户提供更加先进的产品和更加满意的服务。 更多信息请关注岛津公司网站www.shimadzu.com.cn。

p 　　-今日4:00环氧乙烷浓度值在正常范围内 /p p 　　-今日5:30甲苯和VOCs浓度值超标 /p p 　　-截至11时，周边环境空气自动监测数据表明6项常规指标无异常 /p p 　　-目前入海排水口已经关闭，正在组织开展水质应急监测 /p p & nbsp /p p 　　天津北方网讯：化学危险品爆炸后，群众最关心的一个问题就是空气环境质量。据悉，在滨海新区危险品仓库12日晚发生爆炸事故后，市环境监测中心第一时间在事故现场周边设置了12个空气质量应急监测点。以下为即时监测情况： /p p 　　13日4:00，在受事故污染最严重的下风向(新港八号路)应急采样监测数据显示，环氧乙烷浓度范围为1-2毫克/立方米，根据《工作场所有害因素职业接触限值GBZ2-2002》，环氧乙烷在空气中短时间接触容许浓度为5毫克/立方米。 /p p 　　5:30应急监测采样监测数据显示，甲苯浓度为3.7毫克/立方米，超过了《国家大气污染浓度综合排放标准(GB16297-1996)》规定的厂界无组织排放浓度限值(2.4毫克/立方米) 三氯甲烷浓度为1.72毫克/立方米，环境空气质量标准和大气污染物排放标准中的未作规定(低于车间空气中三氯甲烷卫生标准(GB16219-1996)规定的车间最高允许浓度20毫克/立方米限值) VOCs为5.7毫克/立方米，超过了《天津市工业企业挥发性有机物排放标准(DB12/524-2014)》规定的无组织排放浓度限值(2.0毫克/立方米)。 /p p 　　事故点以东为近岸海域。目前，事故区域风向为西南风，下风向约7公里是渤海。其他环境空气监测数据正在分析中。截至上午11点周边环境空气自动监测数据表明6项常规指标无异常。 /p p 　　目前入海排水口已经关闭，正在组织开展水质应急监测。 /p p br/ /p p br/ /p p br/ /p

江苏卫视著名主持人孟非7日晚间发微博吐槽下了一天雨的南京空气质量列全国倒数第二。9日，南京环保部门相关人士表示，当天监测仪器出现故障，产生的异常值为无效数据。 　　7日晚间，江苏卫视著名主持人孟非上传了一张手机监测软件生成的全国城市空气质量指数排行榜，并吐槽&ldquo 南京怎么了?下了一整天的雨都能得亚军，你是怎么做到的?这意思天儿一晴就是要夺冠啊!&rdquo 图中可以看出，南京7日空气质量指数为272，在全国城市排名里列倒数第二。 　　而7日的南京，因受台风&ldquo 菲特&rdquo 影响，下了一整天的雨。更奇怪的是，南京环保局官方微博公布的当天监测结果显示，10月7日0-24时，南京空气质量指数(AQI)为33，优，PM2.5日均浓度为19微克/立方米，达标。 　　为什么环保部门的空气质量数据与手机第三方软件的数据不符?对此，南京环保部门相关人士表示，当天监测仪器的采样头出现了故障。南京环保局官方微博澄清，10月7日晚16时至20时，南京奥体中心测站PM2.5仪器出现故障，经抢修1小时后恢复正常监测，产生的异常值根据空气质量发布相关要求为无效数据。 　　随后，南京市委宣传部政务微博也作出了详细解释，称手机&ldquo 空气质量监测&rdquo 软件不太靠谱，原因是手机软件计算方式错误，强行使用小时甚至日均值的空气污染指数带入实时数据公式计算，而且很多软件来自于国外软件的汉化修改，采用的是美国EPA指数计算方法，并非我国规范使用的空气质量状况指数计算方法。该微博提醒，应以环保部门发布的信息为准。

固定源废气监测是污染源监测的重要组成部分，现场监测受行业类别、污染物处理方式、生产设备工艺设计、操作人员水平、监测仪器等问题影响较大，监测过程中经常出现一些异常情况，为获得准确的监测数据，为环境执法提供依据，排除和处理这些异常情况显得尤为重要。 本文针对固定源废气监测过程中经常出现的燃煤锅炉含氧量过高、风量无法比对、烟尘含量为负值等情况进行分析，并提出异常情况排除处理方法。1 燃煤锅炉含氧量过高？01核实锅炉运行工况，检查锅炉仪表盘及煤质分析报告，确认生产负荷是否达到设计能力的75％以上，排除锅炉运行负荷低和煤质差导致的含氧量偏高。02对比仪器测定风量和锅炉的额定风量，确定是否是进风量过大与锅炉不匹配原因造成。03检查锅炉炉墙、省煤器、空气预热器、引风机前后、风道是否存在密封不严等漏风现象，排除锅炉本身设计缺陷导致的含氧量过高现象。也可以通过现场分段排查，如在锅炉燃烧后进除尘器前、除尘器进脱硫脱硝前、脱硫脱硝排入大气后分别监测烟气含氧量，排除各工段有无漏风现象。04与锅炉工沟通排除操作导致的锅炉燃烧状况不理想不均匀、调节不合理情况引起的含氧量偏高。2 风量无法比对？01确认采样位置的合理性，是否避开烟道弯头和断面急剧变化的部位，设置位置是否满足距弯头、阀门、变径管下游方向不小于6倍直径，和距上游方向不小于3倍直径的要求。若现场位置确实有限，采样断面与弯头的距离至少是烟道直径的1.5倍。监测断面是否满足烟道内流速＞5m/s，大型燃煤电厂烟道排气筒若监测断面选择不合理很多会出现流速过低无法比对的情况。02与厂家联系，查看排气筒管道设计图纸，确认监测断面实际截面积，认真核对监测断面烟道直径及壁厚保温层扣除问题。03提前收集资料了解被监测工况企业排放的主要污染物种类和排放浓度大致范围，以确定适合的监测方法。在现场监测过程中应选择与工况企业排放气态污染物浓度适合的标准气体校准监测仪器，避免出现高浓度校标后出现的传感器浓度误差。04气态污染物浓度值明显过低的情况排除应做好烟道内含湿量的测定，根据待测污染物种类选择合适的采样方式，如采样流量点位选择（观察监测仪器测定气态污染物时的实时流量是否大于0.7L/min，监测点负压大于监测仪器抽气泵吸力时会导致烟道内气体无法进入传感器而监测结果偏低）；吸收液瓶材质是否对待测组分存在吸收、颜色（是否需要遮光低温保存等）、发泡率（是否均匀）、阻力（当采样流量为0.5L/min时，其阻力应为5±0.7kpa）等；伴热管的温度范围（ＳＯ２采样时伴热管温度应保持在120℃，ＮＯＸ采样时伴热管温度应保持在140℃等）；检查气体收集装置有无漏气现象。3 烟尘含量为负值？01选择滤筒前是否进行过针孔检查、质量筛选和失重处理。针孔检测可采用灯泡法检查滤筒是否有针孔；质量筛选以规格25ｍｍ×70ｍｍ的玻璃纤维滤筒，质量在（1.0±0.2）g为宜。失重处理可按照《固定源废气监测技术规范》HJ/T397-2007规范，将滤筒预先在400℃高温箱中烘烤1h，冷却至室温并称至恒重后使用。滤筒称重还应考虑冷却时间与干燥器内放置滤筒多少、放置方式以及烘干时间的影响。02排气筒中颗粒物浓度太低，采样时间、采样体积又不够引起的称量误差。按照《固定源废气监测技术规范》要求锅炉颗粒物原则上每点采样时间不小于3min或每台锅炉测定时所采集的总采气量不少于1ｍ３，但是目前实际操作过程中类似于水泥厂、大型火电、热电厂由于除尘设施均采用了静电除尘和袋式除尘结合的复合除尘设备，除尘效率基本上都达到了99.9％以上，若按照规范的采样时间和采样体积采样，经常会出现颗粒物浓度为负值的情况。这就要求实际监测过程应结合实际污染物排放情况，适当延长采样时间加大采样体积来降低测定误差。03超低排放趋势下的监测手段更新。根据大型（热电火电）电厂超低排放标准即烟尘不超过5mg/m3；二氧化硫不超过35mg/m3；氮氧化物不超过50mg/m3，现有监测部门配发的传统三合一（定电位电解法测定烟尘、二氧化硫、氮氧化物）监测仪器根本无法针对超低排放的锅炉特别是烟尘在5mg/m3以下机组开展现场监测，必须立即配发专门针对超低排放的采样仪器，才能获得准确的监测数据。众瑞仪器ZR-3260D型 低浓度自动烟尘烟气综合测试仪高负载、低噪声大流量抽气泵（可达100L/min）ZR-D09ET型 高湿低浓度烟尘采样管钛合金材质，具备加热功能

猕猴桃亦称奇异果，含有多种微量元素和丰富的有机物，营养价值高且口感酸甜，拥有“水果之王”的美誉。糖度是猕猴桃主要的内部参数之一，猕猴桃内部品质参数直接影响其口感，也是决定猕猴桃采摘时间及储存时间的重要指标，猕猴桃的糖度中85%左右的成分是可溶性固形物，因此常用的传统糖度检测方法是采用折射仪测量被挤出的果汁中的可溶性固形物含量来反映糖度值，该方法繁琐、耗时且破坏样本，无法实现快速的工业化检测。高光谱成像技术因其信息量大、光谱分辨率高、操作方便等特点，已广泛用于如苹果、樱桃、柿子、芝麻菜、梨、荔枝等]果蔬内部参数的无损检测。1 实验部分1.1 材料实验材料为某猕猴桃基地现采的“红阳”猕猴桃。选取120个大小相近、表面无损伤和疤痕的猕猴桃样本并依次编号，静置于实验室24h,等待采集其高光谱图像并随后测量其糖度，实验期间的环境温度(26±1)℃。1.2仪器与设备本实验应用了400-1000nm的高光谱相机，可采用杭州彩谱科技有限公司产品FS13进行相关研究。光谱范围在400-1000nm，波长分辨率优于2.5nm，可达1200个光谱通道。采集速度全谱段可达128FPS，波段选择后最高3300Hz（支持多区域波段选择）。1.3高光谱图像信息采集高光谱分选仪预热30 min后开始采集图像，以保证采集时的环境温度和光源强度在采集初期和后期保持一致。将标准白板的高度调整至与猕猴桃样本在同一焦面上，光谱相机曝光时间为13.5ms,样本平台与镜头的距离为170mm,电控移动平台前进距离为11 cm,其前进速度及回退速度分别为0.46和5cms¹ 。1.4猕猴桃糖度测定采集完所有样本的高光谱图像后，当天进行并完成猕猴桃糖度测定。根据行业规定，常以猕猴桃赤道部位的糖度来代表整体糖度，参照NT/T2637—2014《水果、蔬菜制品可溶性固形物含量的测定-折射仪法》,对每个猕猴桃样本依次将其赤道上的果皮削掉，取出适量果肉压汁，随后用一次性滴管将汁液滴到SKY107手持式糖度折射仪的检测槽中，读出该样本的糖度理化值示数。每个样本以两次平行测定结果的算术平均值作为该样本的糖度理化测量值。1.5 高光谱数据的提取采用Spec View软件对猕猴桃样本的原始高光谱图像进行黑白校正，利用ENVI5.1软件从校正后的图像中选择猕猴桃整个赤道区域作为感兴趣区域并提取光谱，以ROI区域的平均光谱作为此猕猴桃的原始光谱信息，如图2(a)所示。由图2(a)可知，原始光谱曲线的首尾两端存在明显噪声，故选取每个样本400～1000 nm波长范围内的高光谱信息作为有效光谱，如图2(b)所示，该范围共计237个波长。1.6模型评价利用5个指标值即校正集的相关系数(Rc)及其均方根误差(RMSEC)、预测集的相关系数(Ro)及其均方根误差(RMSEP)、相对分析误差(RPD)来评价模型的预测性能。其中，Rc和Rp越接近于1,表明模型的稳定性及拟合度越高；RMSEC和RMSEP越接近于0,表明模型的预测能力越强；RPD定义为样本的标准差与其均方根误差之比，若RPD1.4,模型对样本无法实施预测，1.4≤RPD1.8,模型可对样本进行粗略预测，1.8≤RPD2.0,模型可对样本进行较好预测，RPD≥2,模型可对样本进行极好预测]。2 结果与讨论2.1样本划分对120个猕猴桃样本利用拉依达准则方法进行异常值的判别和剔除，结果显示无异常值，随后将其按照3:1比例用KS(Kennard-Stone )算法将其划分为90个校正集样本、30个预测集样本，猕猴桃样本糖度测量值结果见表1。2.2光谱及预处理为了减少提取的光谱数据中掺杂的噪声和光谱倾斜，以便提高光谱分辨的灵敏度，进行合理的光谱预处理是必要的。利用多元散射校正、标准正态变量变换、直接正交信号校正等3种方法对有效光谱进行预处理，并分别建立对应的ELM预测模型，其预测结果见表2。由表2可知，DOSC-ELM模型的Rc和Rr值最大且RMSEC和RMSEP值最小，预测效果好，故后续均基于DOSC预处理方法进行。DOSC方法通过将光谱矩阵与待测浓度矩阵正交，在不损害数据结构特性的前提下滤除原始光谱中与糖度不相关的信息，保留最相关的信息用于构建预测模型。DOSC预处理前的校正集和预测集的光谱反射率分别如图3(a)和图3(c)所示，DOSC预处理后的校正集和预测集的光谱反射率分别如图3(b)和图3(d)所示。从图3可知，相较于未经过预处理的高光谱图像，DOSC预处理后的光谱图像线条更加紧密，图3(b)和图3(d)中所凸起的波峰也反映了预处理后的光谱数据与待测成分即糖度的相关性得到了良好的提升。DOSC预处理前后各高光谱波段与猕猴桃糖度的相关系数如图4所示。通常相关系数0.5≤|r2.3.2 基于CARS的特征光谱变量提取对预处理后的光谱用CARS算法提取特征光谱变量时，设定蒙特卡罗采样50次，采用5折交叉验证法。图7(a)为呈现指数衰减函数的选择过程，特征光谱变量的数量随着采样次数的增加先迅速下降然后平缓减少，具有“粗选”和“精选”2个特征。由图7(b)可知，随着Monte-Carlo采样次数的增加，内部交叉验证均方根误差(RMSECV)呈先缓慢减小后陡然增大的趋势，这是由于选择过度而移除了富含信息的关键变量，导致模型的预测性能下降。图7(c)是特征光谱变量随着采样次数变化的回归系数路径图，当图7(b)中RM-SECV值达到最小值时，各特征光谱变量的回归系数位于图7(c)中的“*”所在的垂直线位置，此时采样运行5次，最终提取出49个特征光谱变量。3结论以“红阳”猕猴桃为研究对象，本文利用高光谱成像技术结合不同特征光谱变量提取方法构建不同模型，对猕猴桃糖度进行无损检测。研究结果如下：(1)对猕猴桃原始有效光谱分别采用MSC,SNV和DOSC预处理后，结合ELM模型的预测结果，分析不同预处理方法对模型预测精度的影响，对比结果显示DOSC预处理效果最好。(2)对DOSC预处理后的光谱分别采用一次降维、一次组合降维和二次组合降维共7种特征提取方法，提取到的特征光谱变量个数分别为49,9,8,58,55,11和19,占全光谱波段的20.7%,3.8%,3.4%,24.5%,23.2%,4.6%和8%。

前言水为生命之源，对于社会及经济发展也具有举足轻重的作用，水质检测是保证水质安全的重要手段之一。水中的汞对人体健康伤害极大，会影响肾脏、中枢神经系统，汞在自然界中有多种形态，其中烷基汞毒性最大。随着时代发展和技术进度，一种更灵敏，更高效的检测方法可以有效地守护人类健康。本文通过全自动烷基汞分析仪对水质样品中烷基汞进行分析。该法适用于地表水、地下水、生活污水、工业废水和海水中烷基汞（甲基汞、乙基汞）的测定，试验方法简单，快速，有效的缩短消解时间，节省人力。实验部分主要仪器MMA72全自动烷基汞分析仪（北京普立泰科仪器有限公司）蒸馏仪装置（北京普立泰科仪器有限公司）试样制备量取45ml样品于60ml蒸馏瓶中，加180ul盐酸和360ul硫酸铜饱和溶液，盖紧摇匀，在接收瓶中加入4.5ml水和500µ l醋酸-醋酸钠缓冲溶液，摇匀，采用蒸馏仪130℃蒸馏样品。 标曲制备仪器状态确认正常后，可以按以下配制标准曲线。称量或移取40mL纯水，加入500mL缓冲试剂，分别加入对应体积的标液，依次迅速加入衍生，立刻拧紧，摇匀放置30min以上。7组以上1pg标液，取无异常值，连续7个数据进行精密度、检出限计算。实验结果标准物质仪器性能指标结果曲线：100pg标准物质色谱图：仪器检出限、精密度：相同的操作步骤和仪器条件进行实验室纯水试样的测定回收率结果。总结通过以上数据可以看出，该仪器适用标准方法完全能满足国标方法HJ977-2018各项要求，有些参数还优于标准。对水样测试也具有较好的回收率和重复性。同时采用北京普立泰科仪器有限公司的全自动烷基汞分析仪，自动化程度高，操作简单，大大的节省了实验时间，为水质中烷基汞分析提供了最佳的解决方案。全自动烷基汞分析仪 采用吹扫捕集/气相色谱-冷原子荧光检测原理，完全满足国标要求； 原位吹扫，避免交叉污染； 超高灵敏度，超低检出限； 填补国内仪器空白，性能参数和各项指标已达国际先进水平； 可用于水质、土壤和沉积物、生物样品中烷基汞的测定。END

2010年10月28日，四川中意招标有限公司对四川省环境监测中心站环境监测站标准化建设采购项目进行国内公开招标，北京瑞多代理的俄罗斯LUMEX制造的RA-915W冷原子吸收测汞仪以极低的检出限、能直接测空气中的汞、仪器操作方便简单、价格合理、仪器质量稳定、公司售后服务优质，得到四川省环保及各领域广大客户的一致认可和好评，经过评委仔细评标，最后北京瑞多一举胜出，成为第4包8台冷原子吸收测汞仪的中标商，在此北京瑞多非常感谢四川省环保及各行业的领导、专家对北京瑞多的支持和信任，北京瑞多今后将继续努力，为广大客户提供更优、更好的产品以及周到的售后服务，以回报广大客户对北京瑞多的厚爱。 　　中标产品具体信息如下： 　　RA-915W冷原子吸收汞分析仪 　　 　　仪器原理 　　RA-915W冷原子吸收汞分析仪基于汞原子蒸汽对254nm共振发射线的吸收来分析汞浓度。同时，采用了塞曼背景校正技术，有效地消除了背景物的干扰并提供了极高的灵敏度，摒弃了传统的金汞齐富集方式，使数据测量能够连续进行，真正实现连续监测大气低浓度样品。通过选用液体配件，轻松快速地完成基于还原方法的液体样品测量。 　　仪器特点 　　▲ 采用世界领先的高频塞曼效应背景校正技术，灵敏度高，抗干扰 　　▲ 符合符合国家标准“GB 7468-87 水质、总汞的测定 冷原子吸收分光光度法” 　　▲ 属于国际认可的仪器和方法，符合美国EPA Method SW-846 7473(Combustion), EPA 245.1,245.2,245.5,& 245.7,& EPA Method 1631 Rev.E 　　▲ 快速检测空气、液体中的汞含量 　　▲ 主机内置汞校准池，测大气中的汞无需校准 　　▲ 分析样品(包括背景干扰严重的复杂样品)不需要进行预先化学处理 　　▲ 不需要金丝富集，没有昂贵的耗材，使用和分析成本低 　　▲ 适合野外现场检测和实验室分析 　　▲ 软件操作简单便捷 　　应用领域 　　▲ 可应用于大气背景汞异常值的实时监测，还可用于快速查找汞污染源 　　在大气背景汞出现异常值时，可给出实时连续的监测数据，无需任何预浓缩和富集。仪器采用独特的光源纵向塞曼背景扣除，提高灵敏度，消除环境中其他因素的干扰。 　　工业区、城市交通区的大气汞含量往往高达几十个纳克每立方米，在垃圾填埋、焚烧厂附近更高达几百个纳克每立方米。 　　 　　Time, s 　　上图为两台RA-915W在电池工厂同时监测的数据 　　 　　Time, h 　　上图为工业区实时监测数据 　　(曲线间隔为仪器自动调零校准) 　　汞的监测数据被收集储存在内置数据记录器或者电脑里。根据已获得的数据可以计算出任意时间间隔(1 分钟、1 小时、1 天、1 个月等)的平均值。 　　该分析仪可以在独立模式下长期监测环境大气中汞异常值的含量，用来监测汞含量以反应当地和整个地区向大气中的汞排放量。 　　RA-915W较高的灵敏度和连续监测，还可方便的用于汞污染源的查找，据测试一幢三层的居民区楼房，可在半小时内找到汞污染源，排除安全隐患，为我们的生活环境提供安全保障。　　 技术人员检查汽车内的汞污染源 　　▲ 可应用于地表水、地下水、工业废水中的汞的监测 　　附带RP-91附件可完成水中汞的检测，检出限符合地表水环境质量标准(GB 3838-2002)一类水源地汞的检出限要求。 　　可直接用于工业污水、废水的汞含量检测。　　 用于工业废水、河流水汞监测 　　技术指标 　　▲ 大气中的汞检出限：10ng/m3 　　▲ 检测范围：0-20000ng/m3 　　▲ 液体中的汞检出限：0.01mg/L 　　▲ 液体中的汞分辨率：0.01mg/L 　　▲ 检测精度小于5% 　　▲ 检测速度 气体样品1s，液体样品1～2min 　　▲ 仪器连续工作平均时间 2500小时 　　▲ 8个小时连续测量以后示值的漂移读数 0.5 　　▲ 仪器外型尺寸：460×210×110mm 　　▲ 仪器重量：小于10kg

上接：晶圆表面缺陷检测方法综述【上】4. 基于机器学习的晶圆表面缺陷检测机器学习主要是将一个具体的问题抽象成一个数学模型，通过数学方法求解模型，求解该问题，然后评估该模型对该问题的影响。根据训练数据的特点，分为监督学习、无监督学习和半监督学习。本文主要讨论这三种机器学习方法在晶圆表面缺陷检测中的应用。机器学习模型比较如表2所示。表 2.机器学习算法的比较。分类算法创新局限监督学习KNN系列对异常数据不敏感，准确率高。复杂度高，计算强度高。决策树-Radon应用Radon以形成新的缺陷特征。过拟合非常熟练。SVMSVM 可对多变量、多模态和不可分割的数据点进行高效分类。它对多个样本不友好，内核函数难以定位。无监督学习多层感知器聚类算法采用多层感知器增强特征提取能力。取决于激活函数的选择。DBSCAN可以根据缺陷模式特征有选择地去除异常值。样本密度不均匀或样本过大，收敛时间长，聚类效果差。SOM高维数据可以映射到低维空间，保持高维空间的结构。目标函数不容易确定。半监督学习用于增强标记的半监督框架将监督集成学习与无监督SOM相结合，构建了半监督模型。培训既费时又费时。半监督增量建模框架通过主动学习和标记样本来增强模型性能，从而提高模型性能。性能取决于标记的数据量。4.1. 监督学习监督学习是一种学习模型，它基于该模型对所需的新数据样本进行预测。监督学习是目前晶圆表面缺陷检测中广泛使用的机器学习算法，在目标检测领域具有较高的鲁棒性。Yuan，T等提出了一种基于k-最近邻（KNN）的噪声去除技术，该技术利用k-最近邻算法将全局缺陷和局部缺陷分离，提供晶圆信息中所有聚合的局部缺陷信息，通过相似聚类技术将缺陷分类为簇，并利用聚类缺陷的参数化模型识别缺陷簇的空间模式。Piao M等提出了一种基于决策树的晶圆缺陷模式识别方法。利用Radon变换提取缺陷模式特征，采用相关性分析法测度特征之间的相关性，将缺陷特征划分为特征子集，每个特征子集根据C4.5机制构建决策树。对决策树置信度求和，并选择总体置信度最高的类别。决策树在特定类别的晶圆缺陷检测中表现出更好的性能，但投影的最大值、最小值、平均值和标准差不足以代表晶圆缺陷的所有空间信息，因此边缘缺陷检测性能较差。支持向量机（SVM）在监督学习中也是缺陷检测的成熟应用。当样本不平衡时，k-最近邻算法分类效果较差，计算量大。决策树也有类似的问题，容易出现过度拟合。支持向量机在小样本和高维特征的分类中仍然具有良好的性能，并且支持向量机的计算复杂度不依赖于输入空间的维度，并且多类支持向量机对过拟合问题具有鲁棒性，因此常被用作分类器。R. Baly等使用支持向量机（SVM）分类器将1150张晶圆图像分为高良率和低良率两类，然后通过对比实验证明，相对于决策树，k-最近邻（KNN）、偏最小二乘回归（PLS回归）和广义回归神经网络（GRNN），非线性支持向量机模型优于上述四种晶圆分类方法。多类支持向量机在晶圆缺陷模式分类中具有更好的分类精度。L. Xie等提出了一种基于支持向量机算法的晶圆缺陷图案检测方案。采用线性核、高斯核和多项式核进行选择性测试，通过交叉验证选择测试误差最小的核进行下一步的支持向量机训练。支持向量机方法可以处理图像平移或旋转引起的误报问题。与神经网络相比，支持向量机不需要大量的训练样本，因此不需要花费大量时间训练数据样本进行分类。为复合或多样化数据集提供更强大的性能。4.2. 无监督学习在监督学习中，研究人员需要提前将缺陷样本类型分类为训练的先验知识。在实际工业生产中，存在大量未知缺陷，缺陷特征模糊不清，研究者难以通过经验进行判断和分类。在工艺开发的早期阶段，样品注释也受到限制。针对这些问题，无监督学习开辟了新的解决方案，不需要大量的人力来标记数据样本，并根据样本之间的特征关系进行聚类。当添加新的缺陷模式时，无监督学习也具有优势。近年来，无监督学习已成为工业缺陷检测的重要研究方向之一。晶圆图案上的缺陷图案分类不均匀，特征不规则，无监督聚类算法对这种情况具有很强的鲁棒性，广泛用于检测复杂的晶圆缺陷图案。由于簇状缺陷（如划痕、污渍或局部失效模式）导致难以检测，黄振提出了一种解决该问题的新方法。提出了一种利用自监督多层感知器检测缺陷并标记所有缺陷芯片的自动晶圆缺陷聚类算法（k-means聚类）。Jin C H等提出了一种基于密度的噪声应用空间聚类（DBSCAN）的晶圆图案检测与分类框架，该框架根据缺陷图案特征选择性地去除异常值，然后提取的缺陷特征可以同时完成异常点和缺陷图案的检测。Yuan， T等提出了一种多步晶圆分析方法，该方法基于相似聚类技术提供不同精度的聚类结果，根据局部缺陷模式的空间位置识别出种混合型缺陷模式。利用位置信息来区分缺陷簇有一定的局限性，当多个簇彼此靠近或重叠时，分类效果会受到影响。Di Palma，F等采用无监督自组织映射（SOM）和自适应共振理论（ART1）作为晶圆分类器，对1种不同类别的晶圆进行了模拟数据集测试。SOM 和 ART1 都依靠神经元之间的竞争来逐步优化网络以进行无监督分类。由于ART是通过“AND”逻辑推送到参考向量的，因此在处理大量数据集时，计算次数增加，无法获得缺陷类别的实际数量。调整网络标识阈值不会带来任何改进。SOM算法可以将高维输入数据映射到低维空间，同时保持输入数据在高维空间中的拓扑结构。首先，确定神经元的类别和数量，并通过几次对比实验确定其他参数。确定参数后，经过几个学习周期后，数据达到渐近值，并且在模拟数据集和真实数据集上都表现良好。4.3. 半监督学习半监督学习是一种结合了监督学习和无监督学习的机器学习方法。半监督学习可以使用少量的标记数据和大量的未标记数据来解决问题。基于集成的半监督学习过程如图 8 所示。避免了完全标记样品的成本消耗和错误标记。半监督学习已成为近年来的研究热点。图8.基于集成的半监督学习监督学习通常能获得良好的识别结果，但依赖于样本标记的准确性。晶圆数据样本可能存在以下问题。首先是晶圆样品数据需要专业人员手动标记。手动打标过程是主观的，一些混合缺陷模式可能会被错误标记。二是某些缺陷模式的样本不足。第三，一些缺陷模式一开始就没有被标记出来。因此，无监督学习方法无法发挥其性能。针对这一问题，Katherine Shu-Min Li等人提出了一种基于集成的半监督框架，以实现缺陷模式的自动分类。首先，在标记数据上训练监督集成学习模型，然后通过该模型训练未标记的数据。最后，利用无监督学习算法对无法正确分类的样本进行处理，以达到增强的标记效果，提高晶圆缺陷图案分类的准确性。Yuting Kong和Dong Ni提出了一种用于晶圆图分析的半监督增量建模框架。利用梯形网络改进的半监督增量模型和SVAE模型对晶圆图进行分类，然后通过主动学习和伪标注提高模型性能。实验表明，它比CNN模型具有更好的性能。5. 基于深度学习的晶圆表面缺陷检测近年来，随着深度学习算法的发展、GPU算力的提高以及卷积神经网络的出现，计算机视觉领域得到了定性的发展，在表面缺陷检测领域也得到了广泛的应用。在深度学习之前，相关人员需要具备广泛的特征映射和特征描述知识，才能手动绘制特征。深度学习使多层神经网络能够通过抽象层自动提取和学习目标特征，并从图像中检测目标对象。Cheng KCC等分别使用机器学习算法和深度学习算法进行晶圆缺陷检测。他们使用逻辑回归、支持向量机（SVM）、自适应提升决策树（ADBT）和深度神经网络来检测晶圆缺陷。实验证明，深度神经网络的平均准确率优于上述机器学习算法，基于深度学习的晶圆检测算法具有更好的性能。根据不同的应用场景和任务需求，将深度学习模型分为分类网络、检测网络和分割网络。本节讨论创新并比较每个深度学习网络模型的性能。5.1. 分类网络分类网络是较老的深度学习算法之一。分类网络通过卷积、池化等一系列操作，提取输入图像中目标物体的特征信息，然后通过全连接层，根据预设的标签类别进行分类。网络模型如图 9 所示。近年来，出现了许多针对特定问题的分类网络。在晶圆缺陷检测领域，聚焦缺陷特征，增强特征提取能力，推动了晶圆检测的发展。图 9.分类网络模型结构图在晶圆制造过程中，几种不同类型的缺陷耦合在晶圆中，称为混合缺陷。这些类型的缺陷复杂多变且随机性强，已成为半导体公司面临的主要挑战。针对这一问题，Wang J等提出了一种用于晶圆缺陷分类的混合DPR（MDPR）可变形卷积网络（DC-Net）。他们设计了可变形卷积的多标签输出和一热编码机制层，将采样区域聚焦在缺陷特征区域，有效提取缺陷特征，对混合缺陷进行分类，输出单个缺陷，提高混合缺陷的分类精度。Kyeong和Kim为混合缺陷模式的晶圆图像中的每种缺陷设计了单独的分类模型，并通过组合分类器网络检测了晶圆的缺陷模式。作者使用MPL、SVM和CNN组合分类器测试了六种不同模式的晶圆映射数据库，只有作者提出的算法被正确分类。Takeshi Nakazawa和Deepak V. Kulkarni使用CNN对晶圆缺陷图案进行分类。他们使用合成生成的晶圆图像训练和验证了他们的CNN模型。此外，提出了一种利用模拟生成数据的方法，以解决制造中真实缺陷类别数据不平衡的问题，并达到合理的分类精度。这有效解决了晶圆数据采集困难、可用样品少的问题。分类网络模型对比如表3所示。表3. 分类网络模型比较算法创新Acc直流网络采样区域集中在缺陷特征区域，该区域对混合缺陷具有非常强的鲁棒性。93.2%基于CNN的组合分类器针对每个缺陷单独设计分类器，对新缺陷模式适应性强。97.4%基于CNN的分类检索方法可以生成模拟数据集来解释数据不平衡。98.2%5.2. 目标检测网络目标检测网络不仅可以对目标物体进行分类，还可以识别其位置。目标检测网络主要分为两种类型。第一种类型是两级网络，如图10所示。基于区域提案网络生成候选框，然后对候选框进行分类和回归。第二类是一级网络，如图11所示，即端到端目标检测，直接生成目标对象的分类和回归信息，而不生成候选框。相对而言，两级网络检测精度更高，单级网络检测速度更快。检测网络模型的比较如表4所示。图 10.两级检测网络模型结构示意图图 11.一级检测网络模型结构示意图表4. 检测网络模型比较算法创新AccApPCACAE基于二维主成分分析的级联辊类型自动编码。97.27%\YOLOv3-GANGAN增强了缺陷模式的多样性，提高了YOLOv3的通用性。\88.72%YOLOv4更新了骨干网络，增强了 CutMix 和 Mosaic 数据。94.0%75.8%Yu J等提出了一种基于二维主成分分析的卷积自编码器的深度神经网络PCACAE，并设计了一种新的卷积核来提取晶圆缺陷特征。产品自动编码器级联，进一步提高特征提取的性能。针对晶圆数据采集困难、公开数据集少等问题，Ssu-Han Chen等首次采用生成对抗网络和目标检测算法YOLOv3相结合的方法，对小样本中的晶圆缺陷进行检测。GAN增强了缺陷的多样性，提高了YOLOv3的泛化能力。Prashant P. SHINDE等提出使用先进的YOLOv4来检测和定位晶圆缺陷。与YOLOv3相比，骨干提取网络从Darknet-19改进为Darknet-53，并利用mish激活函数使网络鲁棒性。粘性增强，检测能力大大提高，复杂晶圆缺陷模式的检测定位性能更加高效。5.3. 分段网络分割网络对输入图像中的感兴趣区域进行像素级分割。大部分的分割网络都是基于编码器和解码器的结构，如图12所示是分割网络模型结构示意图。通过编码器和解码器，提高了对目标物体特征的提取能力，加强了后续分类网络对图像的分析和理解。在晶圆表面缺陷检测中具有良好的应用前景。图 12.分割网络模型结构示意图。Takeshi Nakazawa等提出了一种深度卷积编码器-解码器神经网络结构，用于晶圆缺陷图案的异常检测和分割。作者设计了基于FCN、U-Net和SegNet的三种编码器-解码器晶圆缺陷模式分割网络，对晶圆局部缺陷模型进行分割。晶圆中的全局随机缺陷通常会导致提取的特征出现噪声。分割后，忽略了全局缺陷对局部缺陷的影响，而有关缺陷聚类的更多信息有助于进一步分析其原因。针对晶圆缺陷像素类别不平衡和样本不足的问题，Han Hui等设计了一种基于U-net网络的改进分割系统。在原有UNet网络的基础上，加入RPN网络，获取缺陷区域建议，然后输入到单元网络进行分割。所设计的两级网络对晶圆缺陷具有准确的分割效果。Subhrajit Nag等人提出了一种新的网络结构 WaferSegClassNet，采用解码器-编码器架构。编码器通过一系列卷积块提取更好的多尺度局部细节，并使用解码器进行分类和生成。分割掩模是第一个可以同时进行分类和分割的晶圆缺陷检测模型，对混合晶圆缺陷具有良好的分割和分类效果。分段网络模型比较如表5所示。表 5.分割网络模型比较算法创新AccFCN将全连接层替换为卷积层以输出 2D 热图。97.8%SegNe结合编码器-解码器和像素级分类层。99.0%U-net将每个编码器层中的特征图复制并裁剪到相应的解码器层。98.9%WaferSegClassNet使用共享编码器同时进行分类和分割。98.2%第6章 结论与展望随着电子信息技术的不断发展和光刻技术的不断完善，晶圆表面缺陷检测在半导体行业中占有重要地位，越来越受到该领域学者的关注。本文对晶圆表面缺陷检测相关的图像信号处理、机器学习和深度学习等方面的研究进行了分析和总结。早期主要采用图像信号处理方法，其中小波变换方法和空间滤波方法应用较多。机器学习在晶圆缺陷检测方面非常强大。k-最近邻（KNN）、决策树（Decision Tree）、支持向量机（SVM）等算法在该领域得到广泛应用，并取得了良好的效果。深度学习以其强大的特征提取能力为晶圆检测领域注入了活力。最新的集成电路制造技术已经发展到4 nm，预测表明它将继续朝着更小的规模发展。然而，随着这些趋势的出现，晶圆上表面缺陷的复杂性也将增加，对模型的可靠性和鲁棒性提出了更严格的挑战。因此，对这些缺陷的分析和处理对于确保集成电路的高质量制造变得越来越重要。虽然在晶圆表面缺陷分析领域取得了一些成果，但仍存在许多问题和挑战。1、晶圆缺陷的公开数据集很少。由于晶圆生产和贴标成本高昂，高质量的公开数据集很少，为数不多的数据集不足以支撑训练。可以考虑创建一个合成晶圆缺陷数据库，并在现有数据集上进行数据增强，为神经网络提供更准确、更全面的数据样本。由于梯度特征中缺陷类型的多功能性，可以使用迁移学习来解决此类问题，主要是为了解决迁移学习中的负迁移和模型不适用性等问题。目前尚不存在灵活高效的迁移模型。利用迁移学习解决晶圆表面缺陷检测中几个样品的问题，是未来研究的难题。2、在晶圆制造过程中，不断产生新的缺陷，缺陷样本的数量和类型不断积累。使用增量学习可以提高网络模型对新缺陷的识别准确率和保持旧缺陷分类的能力。也可作为扩展样本法的研究方向。3、随着技术进步的飞速发展，芯片特征尺寸越来越小、越来越复杂，导致晶圆中存在多种缺陷类型，缺陷相互折叠，导致缺陷特征不均匀、不明显。增加检测难度。多步骤、多方法混合模型已成为检测混合缺陷的主流方法。如何优化深度网络模型的性能，保持较高的检测效率，是一个亟待进一步解决的问题。4、在晶圆制造过程中，不同用途的晶圆图案会产生不同的缺陷。目前，在单个数据集上训练的网络模型不足以识别所有晶圆中用于不同目的的缺陷。如何设计一个通用的网络模型来检测所有缺陷，从而避免为所有晶圆缺陷数据集单独设计训练模型造成的资源浪费，是未来值得思考的方向。5、缺陷检测模型大多为离线模型，无法满足工业生产的实时性要求。为了解决这个问题，需要建立一个自主学习模型系统，使模型能够快速学习和适应新的生产环境，从而实现更高效、更准确的缺陷检测。原文链接:Electronics | Free Full-Text | Review of Wafer Surface Defect Detection Methods (mdpi.com)

近日，广东省第三次全国土壤普查试点内业测试化验质量控制工作基本完成，此项工作从8月开始，统筹发挥省级质量控制实验室、省土壤普查内业技术指导组专家作用，着力保障土壤普查试点检测数据的准确性和可比性，为提高土壤普查质量夯实基础。一是加强培训指导。8月1日，省土壤普查办组织质控专家举办土壤普查内业测试化验技术培训班，强化技术规范要求，同时主动加码，对29家检测实验室进行能力验证考核，进一步提高检测实验室的能力水平。二是落实专家轮值制度。每天安排土壤学、检测分析两种类型的专家共同值班，对检测分析过程中的疑难问题实时提供咨询诊断或会诊，每天将问题和答复整理汇总公布，提高检测工作效率和质量。三是推动内业工作有效衔接。8月29日至9月23日，督促省级质量控制实验室对高州试点的2181个样品分52包及时进行转码，并在添加质控样品和密码平行样品后，分发流转至广东省科学院测试分析研究所（中国广州分析测试中心）、广州市谱尼测试技术有限公司、农业农村部食品质量监督检验测试中心(湛江)3家检测实验室，保障内业检测工作有序推进。四是多次开展现场检查。8月29日-10月12日，对制备、检测实验室先后开展8次现场检查，同时围绕存在的四分法缩分、温湿度记录、制样在线监控措施、保存区域标识等问题以及检测技术、样品细磨、数据处理与平台导入等环节进行深入交流与探讨并提出改进意见。五是科学审核数据。在省级质量控制实验室严格按照规程规范落实检测质量要求的基础上，组织土壤学专家对检测数据的逻辑性、准确性进一步严格把关。目前已完成高州试点2269个样品的所有检测数据审核，并组织对异常值进行一一排查和复检。下一步，广东省将全力配合做好国家级能力验证考核、留样抽检、飞行检查等工作，保障按时高质量完成土壤普查内业检测分析和数据汇交汇总工作。

记者昨日从福建省环保厅获悉，在近期开展的污染源自动监控运行管理专项执法检查中，省环保厅与地方环保部门发现了一批自动监控设备弄虚作假、不正常运行等环境违法问题，并将环境违法问题突出的福建馥华食品有限公司等10家企业列为今年第二批省级挂牌督办案件，督办期限为2016年9月30日。福州共4家企业因环境违法问题被挂牌督办。　　福建馥华食品有限公司被发现COD、氨氮自动监测仪器采样管路被人为断开并封口，监测仪器的进样管插至矿泉水瓶中。近期氨氮自动监测数据异常稳定，波动小，涉嫌伪造监测数据。样品消解加热温度和加热时间设置低于正常值，涉嫌篡改仪器参数。此外，该公司将消防水排入污水处理设施气浮池进行稀释，涉嫌不正常运行治理设施。　　福建海壹食品饮料有限公司擅自停用自动监控设施，未向环保部门报备。执法人员还发现该公司涉嫌私设暗管，直排污水。　　检查中，福建省长乐市富平印染有限公司的采样管路已多处严重堵塞，无法抽取水样，COD自动监测仪器对储样瓶内残留水样重复分析检测，近期历史数据波动小，涉嫌伪造监测数据与篡改仪器参数。　　闽侯闽兴编制品有限公司同样涉嫌伪造监测数据与涉嫌篡改仪器参数，且自动监测设施的运行维护不规范，记录不完善，数采仪故障且未报备。　　福建省环保厅责成有关地方环保部门对挂牌督办企业依法严厉查处。对涉嫌篡改、伪造污染源在线监测数据，以及不正常运行污染治理设施的，依法予以行政处罚，并同步移送公安机关对相关责任人实施行政拘留 对擅自拆除、闲置、不正常运行自动监控设施，以及污染物超标排放的，依法严肃处理。

近期有关血铅的新闻再次占据了媒体的版面,人们又一次开始关注血铅超标的问题。那么什么是血铅超标？如何界定血铅是否超标？血铅超标有什么症状呢？ 血铅超标是指血液中铅元素的含量，超过了血液铅含量的正常值，如果过高，就说明发生了铅中毒。它会引起机体的神经系统、血液系统、消化系统的一系列异常表现，影响人体的正常机能。 中国国家血铅诊断标准： 　　正常血铅水平：0--99微克/升(L)。 等于或大于100微克/升，为铅中毒。 　　100--199微克/L为铅中毒。 　　200--249微克/L为轻度中毒。 　　250--449微克/为中度中毒。 　　等于或高于450微克/L为重度中毒。 　　铅是一种具有神经毒性的重金属元素,在人体内无任何生理功用,其理想的血铅浓度为零。然而,由于环境中铅的普遍存在，绝大多数人体中均存在一定量的铅，铅在体内的量超过一定水平就会对健康引起损害。 　　国内最新研究成果表示，儿童体内血铅超过100微克/升，智能指数就会下降10~20分。国际消除儿童铅中毒联盟的专家告诫说，中国如果不注意铅中毒的防治，20年后中国人平均智力将比美国人低5%。 　　血铅症状： 　　1.神经系统：易激惹、多动、注意力短暂、攻击性行为、反应迟钝、嗜睡、运动失调。严重者有狂躁、谵妄(神志错乱、迷惑、语无伦次、不安宁、激动等特征并时常带有妄想或幻觉的暂时性神经失常)、视觉障碍、颅神经瘫痪等。 　 2.消化系统：腹痛、便秘、腹泻、恶心、呕吐等。 　　3.血液系统：小细胞低色素性贫血等。 　　4.心血管系统：高血压和心律失常。 　　5.泌尿系统：早期氨基酸尿、糖尿、高磷尿。 据报道，我国儿童铅中毒现象是普遍存在的。主要由于对血铅含量超标不够重视而酿成的大事件越来越多，在社会上的反响也越来越强。我国儿童铅中毒状况已远远超过工业发达的国家。无论是平均血铅水平还是铅中毒的流行率均已明显超过美国儿童。据不完全统计，我国儿童20%以上超过血铅水平最低标准,有一部分已达到严重的铅中毒。 做为国内首家生产医用原子吸收光谱仪的分析仪器企业，北京东西分析仪器有限公司在检测人体微量元素方面积累了丰富的经验，产品已经广泛应用在妇幼保健单位、儿童医院及综合医院等。公司不但提供先进的仪器和试剂，还建立了一套完整的微量元素检测的方案。

html, body { -webkit-user-select: text } * { padding: 0 margin: 0 } .web-box { width: 100% text-align: center } .wenshang { margin: 0 auto width: 80% text-align: center padding: 20px 10px 0 10px } .wenshang h2 { display: block color: #900 text-align: center padding-bottom: 10px border-bottom: 1px dashed #ccc font-size: 16px } .site a { text-decoration: none } .content-box { text-align: left margin: 0 auto width: 80% margin-top: 25px text-indent: 2em font-size: 14px line-height: 25px } .biaoge { margin: 0 auto /* width: 643px */ width: 100% margin-top: 25px } .table_content { border-top: 1px solid #e0e0e0 border-left: 1px solid #e0e0e0 font-family: Arial /* width: 643px */ width: 100% margin-top: 10px margin-left: 15px } .table_content tr td { line-height: 29px } .table_content .bg { background-color: #f6f6f6 } .table_content tr td { border-right: 1px solid #e0e0e0 border-bottom: 1px solid #e0e0e0 } .table-left { text-align: left padding-left: 20px } 详细信息 长治市人民医院公开招标长治市人民医院优质医疗资源扩容下沉能力提升项目的采购公告 山西省-长治市 状态：公告 更新时间： 2022-07-24 招标文件: 附件1 项目概况 长治市人民医院优质医疗资源扩容下沉能力提升项目招标项目的潜在投标人应在政府采购云平台获取招标文件，并于2022年08月16日 09:30（北京时间）前递交投标文件。 一、项目基本情况 项目编号：1404992022AGK00357 项目名称：长治市人民医院优质医疗资源扩容下沉能力提升项目 预算金额（元）：16000000 最高限价（元）：16000000 采购需求： 标项名称: 1.5T核磁共振系统及64排螺旋CT机 数量: 2 预算金额（元）：16000000 简要规格描述或项目基本概况介绍、用途： 1.5T磁共振机型,高端64排128层螺旋CT系统 备注： 合同履约期限：标项 1，签订合同之日起90日内 本项目（否）接受联合体投标。 二、申请人的资格要求 1.满足《中华人民共和国政府采购法》第二十二条规定； 2.落实政府采购政策需满足的资格要求：无 3.本项目的特定资格要求：标项1：投标人属于医疗器械生产企业直接参加投标的，一类医疗器械提供生产备案凭证；二类医疗器械提供生产企业许可证和经营备案凭证；三类医疗器械提供生产企业许可证和经营许可证；投标人属于医疗器械经营企业的参加投标的，二类医疗器械提供经营备案凭证，三类医疗器械提供经营许可证，一类医疗器械可不提供。本次投标产品属于二类、三类医疗器械的，须提供医疗器械注册证或注册登记表，属于一类医疗器械提供备案凭证； 三、获取招标文件 时间：2022年07月25日至2022年08月16日，每天上午00:00至12:00，下午12:00至23:59（北京时间，法定节假日除外） 地点：政府采购云平台 方式：在线获取 售价（元）：0 四、提交投标文件截止时间、开标时间和地点 提交投标文件截止时间：2022年08月16日 09:30（北京时间） 投标地点（网址）：政府采购云平台 开标时间：2022年08月16日 09:30 开标地点：长治市高新区大学生创业园四楼开标6 五、公告期限 自本公告发布之日起5个工作日。 六、其他补充事宜 针对本项目的质疑需一次性提出，多次提出将不予受理 七、对本次采购提出询问，请按以下方式联系1.采购人信息 名 称：长治市人民医院 地 址：长治市长兴中路502号 联系方式：0355-2024990 2.采购代理机构信息 名 称： 长治市公共资源交易中心（长治市政府采购中心） 地 址：太行西街406号 联系方式：0355-2080037 3.采购代理机构信息项目联系人： 李翔电 话：0355-2080037附件信息： 长治市人民医院优质医疗资源扩容下沉能力提升项目1404992022AGK00357.docx146.9K × 扫码打开掌上仪信通App 查看联系方式 $('.clickModel').click(function () { $('.modelDiv').show() }) $('.closeModel').click(function () { $('.modelDiv').hide() }) 基本信息 关键内容：核磁共振 开标时间：2022-08-16 09:30 预算金额：1600.00万元 采购单位：长治市人民医院 采购联系人：点击查看 采购联系方式：点击查看 招标代理机构：长治市公共资源交易中心 代理联系人：点击查看 代理联系方式：点击查看 详细信息 长治市人民医院公开招标长治市人民医院优质医疗资源扩容下沉能力提升项目的采购公告 山西省-长治市 状态：公告 更新时间： 2022-07-24 招标文件: 附件1 项目概况 长治市人民医院优质医疗资源扩容下沉能力提升项目招标项目的潜在投标人应在政府采购云平台获取招标文件，并于2022年08月16日 09:30（北京时间）前递交投标文件。 一、项目基本情况 项目编号：1404992022AGK00357 项目名称：长治市人民医院优质医疗资源扩容下沉能力提升项目 预算金额（元）：16000000 最高限价（元）：16000000 采购需求： 标项名称: 1.5T核磁共振系统及64排螺旋CT机 数量: 2 预算金额（元）：16000000 简要规格描述或项目基本概况介绍、用途： 1.5T磁共振机型,高端64排128层螺旋CT系统 备注： 合同履约期限：标项 1，签订合同之日起90日内 本项目（否）接受联合体投标。 二、申请人的资格要求 1.满足《中华人民共和国政府采购法》第二十二条规定； 2.落实政府采购政策需满足的资格要求：无 3.本项目的特定资格要求：标项1：投标人属于医疗器械生产企业直接参加投标的，一类医疗器械提供生产备案凭证；二类医疗器械提供生产企业许可证和经营备案凭证；三类医疗器械提供生产企业许可证和经营许可证；投标人属于医疗器械经营企业的参加投标的，二类医疗器械提供经营备案凭证，三类医疗器械提供经营许可证，一类医疗器械可不提供。本次投标产品属于二类、三类医疗器械的，须提供医疗器械注册证或注册登记表，属于一类医疗器械提供备案凭证； 三、获取招标文件 时间：2022年07月25日至2022年08月16日，每天上午00:00至12:00，下午12:00至23:59（北京时间，法定节假日除外） 地点：政府采购云平台 方式：在线获取 售价（元）：0 四、提交投标文件截止时间、开标时间和地点 提交投标文件截止时间：2022年08月16日 09:30（北京时间） 投标地点（网址）：政府采购云平台 开标时间：2022年08月16日 09:30 开标地点：长治市高新区大学生创业园四楼开标6 五、公告期限 自本公告发布之日起5个工作日。 六、其他补充事宜 针对本项目的质疑需一次性提出，多次提出将不予受理 七、对本次采购提出询问，请按以下方式联系 1.采购人信息 名 称：长治市人民医院 地 址：长治市长兴中路502号 联系方式：0355-2024990 2.采购代理机构信息 名 称： 长治市公共资源交易中心（长治市政府采购中心） 地 址：太行西街406号 联系方式：0355-2080037 3.采购代理机构信息项目联系人： 李翔电 话：0355-2080037附件信息： 长治市人民医院优质医疗资源扩容下沉能力提升项目1404992022AGK00357.docx146.9K

总有机碳TOC (Total Organic Carbon)，是反映水中有机污染物总量的指标。相比于传统化学需氧量 (COD) 的测定，TOC技术简单、快速。TOC分析仪的分析时间一般为2-6分钟，TOC传感器，比如GE的CheckPoint型号，可快至15秒。快速的检测速度，使TOC检测得到广泛应用，尤其在制药行业，其应用已经非常普遍，而在线TOC检测更成为了制药水系统有机污染监测的趋势。◆ ◆ ◆案例分享TOC的在线检测能及时反映水质异常，尽早发现制水系统的问题。某制药企业用户向我们反映，其注射用水的在线TOC监测数据有异常，希望我们到现场查看 。我们了解了该药厂的水处理工艺流程，并查看了TOC检测数据记录。该药厂的水处理流程为：其总回水点TOC数据在1月底突然升高：其后，我们对EDI出水 (纯化水) 的电导率数据进行记录，纯化水电导率数据在2月中旬开始升高：从以上制药水系统TOC与电导率的趋势图中，可以看出，水系统的总回水点在线TOC监测值，早在1月24日就出现异常，开始报警。接着，自2月中旬开始EDI出水电导率逐日升高，最后维持在0.7-0.9 μS/cm。根据现场操作人员反映，EDI运行电压在350V时，正常电流应为0.9A，但此时电流接近于0A，EDI的电导率和电流都无法恢复。由此可以断定水系统出现了问题，而由于1月底恰逢春节放假，药厂未能及时根据TOC的异常值进行处理。推测其原因可能是自来水水质变差，自来水公司加入过多氯气，导致水中消毒副产物 (DBP)，如三卤甲烷等 (THM) 和卤乙酸 (HAA) 过多，不仅影响了EDI 的性能，还导致纯化水中引入过多的小分子有机物，如氯仿等。由于反渗透RO对这些小分子有机物去除率极低 (约10-50%)，所以这些小分子有机物进入EDI系统，同时EDI系统的阴离子交换树脂可以像活性炭一样物理吸附这些小分子有机物，经过一段时间的积累，这些小分子有机物把阴离子交换树脂的交换通道阻塞，导致EDI性能下降。在使用直接电导法原理的TOC仪进行检测时，TOC数值出现了超标 (500 ppb)，产生了不合格的纯化水。由于不合格的纯化水中的有机物绝大部分为小分子有机物，它们的沸点多低于100摄氏度，经多效蒸馏器后产生的注射水 (WFI) 的有机物去除率很低，导致注射水 (WFI) 的TOC值也出现了超标。通过这个案例，我们可以看到，TOC在线监测在此纯化水系统中起到了很好的水处理工艺的预警作用。当TOC测量数据出现异常时，很快EDI也出现了问题，这表明在线TOC监测可以对纯化水系统管理起到很好的探查作用，及时发现问题。帮助用户发现水系统的故障后，我们的工程师给出了建议：1. 为了确认纯化水系统中存在氯仿和三氯甲烷等卤代烷烃的可能，建议到第三方检测机构进行自来水、纯化水和注射用水水样定量分析；2. 加强对现有纯化水系统的有机物去除，尤其是对去除小分子有机物的工艺改造，如：a. 请水处理专家审核现有水处理工艺，发现系统缺陷，进行水系统工艺整改；b. 在超滤后增加活性炭过滤器；c. 或在电除盐EDI前增加脱氧膜组；d. 或在抛光混床 (Polisher MB) 前加185 UV等。用户对纯化水处理系统的反渗透RO和电除盐EDI进行了化学清洗，但没有取得预期效果，EDI性能也没有恢复。随后这家药厂对纯化水处理系统进行了改造，在超滤后和反渗透前增加了活性炭过滤器，并定期更换活性炭，同时更换了EDI膜堆。改造结束后，这几年其EDI一直运行稳定，再也没有出现纯化水 (PW) 和注射水 (WFI) TOC检测值超标的现象。◆ ◆ ◆为何选择在线检测？我国制药行业对制药用水TOC检测的强制要求，最早来自于2010年版《中国药典》。其对注射用水的TOC检测为强制项目，纯化水的TOC检测为可选项目 (易氧化物或TOC任选其一)，注射用水与纯化水的TOC合格限为500 ppb (μg/L)。但对于TOC的检测方式，是采用离线实验室测定，还是在线测定呢？目前，大部分制药企业对纯化水 (PW) 和注射用水 (WFI) 的放行都使用手动取样和实验室TOC检测。但采用在线TOC分析仪取代实验室分析有很多优势。首先，在线TOC分析仪能自动从水系统中直接取样，能消除人工操作可能造成的失误或样品污染的风险。按照2015年版《中国药典》四部章节《制药用水中总有机碳测定法》，在线监测与离线实验室测定，都是允许的，并明确指明了离线检测可能带来的污染，及在线检测的优越性，原文如下：“在线监测可方便地对水的质量进行实时测定并对水系统进行实时流程控制；而离线测定则有可能带来许多问题，例如被采样、采样容器以及未受控的环境因素 (如有机物的蒸气) 等污染。由于水的生产是批量进行或连续操作的，所以在选择采用离线测定还是在线测定时，应由水生产的条件和具体情况决定。”美国FDA也正在进行过程分析技术PAT (Process Analytical Technology) 的倡仪，即建议所有指标检测均需进行在线检测，以确定最终产品的质量，一方面可以避免外界的干扰，更重要的是通过实时监控，最大限度地进行风险的防范。因此，虽然离线实验室测定是被接受的方式，但在线测定能将取样污染的风险降到最低，是更有效、实时、可靠的方式。TOC在线监测正在成为制药水系统有机污染监测的趋势。有前瞻性的制药企业，在实验室配备TOC分析仪之后，开始关注对制水系统，采用一点或多点的TOC在线监测。同时，使用在线TOC分析仪，相比较传统取样/实验室分析，更能节省成本。将实验室分析转换为在线分析的成本，通常在更换后的一年内就能收回。◆ ◆ ◆如何选择在线TOC分析仪？目前市场上应用于制药行业的在线型TOC分析仪的主要区别在于使用不同的检测方法：选择性膜电导检测技术和直接电导检测技术。在选择时，制药企业应该注意评估用途和准确度。水中的TOC测量涉及测量初始CO2 (无机碳，IC)，将所有有机物完全氧化为CO2，然后测量其氧化后的CO2总浓度 (总碳，TC)。TC – IC = TOC。如果水系统中出现含有杂原子 (如氮、磷、硫、氯等) 的有机物，在仪器对水样进行氧化时，这些杂原子会被氧化为相应的离子。直接电导检测技术通过电导率池直接测量CO2 (直接电导率，DC方法)，当水中出现含杂原子的有机化合物时，无法去除其被仪器氧化后生成的杂离子的影响，会产生假正及假负的TOC结果。如上述案例中，如果水中仅存在10 ppb的氯仿，则氯被氧化为氯离子，所产生的电导率，会造成TOC报数高达475 ppb。连同水中其他的TOC成分，结果很容易超出合格限500 ppb，产生报警。但实际TOC并没有超标，仪器报告超标，是因为受到了N、S、P、Cl等杂原子电离后的干扰造成的。这时候，您需要使用以下膜电导率法原理的仪器进行真实TOC的确认。选择性膜电导检测技术将CO2通过选择性膜扩散到去离子水中，然后使用膜电导 (Membrane-Conductometric，MC) 法在电导池测量电离的CO2。只有二氧化碳气体小分子可以通过这层膜，而引起电导率升高，进而被检测。其他杂离子被这层膜屏蔽，不会通过膜，不会影响二氧化碳的检测。如果TOC检测准备应用于涉及法规报告、测量产品质量、实时放行、管理工艺控制限值和进行系统验证的关键质量决策，准确度非常重要，使用选择性膜电导检测技术的TOC分析仪较合适。另一方面，如果准备用于一般的TOC监控、趋势、故障排查和诊断，而非用于关键的质量决定，使用直接电导检测技术的TOC分析仪较合适。Sievers M9便携式、M9在线型、500RL在线型TOC分析仪均使用选择性膜电导检测技术CheckPoint在线/便携式TOC分析仪使用直接电导检测技术

总有机碳TOC (Total Organic Carbon)是反映水中有机污染物总量的指标。相比于传统化学需氧量 (COD) 的测定，TOC技术简单、快速。TOC分析仪的分析时间一般为2-6分钟，TOC传感器，比如苏伊士Sievers分析仪的CheckPoint型号，可快至15秒。快速的检测速度，使TOC检测得到广泛应用，尤其在制药行业，其应用已经非常普遍，而在线TOC检测更成为了制药水系统有机污染监测的趋势。案例分享TOC的在线检测能及时反映水质异常，尽早发现制水系统的问题。某制药企业用户向我们反映，其注射用水的在线TOC监测数据有异常，希望我们到现场查看 。我们了解了该药厂的水处理工艺流程，并查看了TOC检测数据记录。该药厂的水处理流程为：其总回水点TOC数据在1月底突然升高：其后，我们对EDI出水 (纯化水) 的电导率数据进行记录，纯化水电导率数据在2月中旬开始升高：从以上制药水系统TOC与电导率的趋势图中，可以看出，水系统的总回水点在线TOC监测值，早在1月24日就出现异常，开始报警。接着，自2月中旬开始EDI出水电导率逐日升高，最后维持在0.7-0.9 μS/cm。根据现场操作人员反映，EDI运行电压在350V时，正常电流应为0.9A，但此时电流接近于0A，EDI的电导率和电流都无法恢复。由此可以断定水系统出现了问题，而由于1月底恰逢春节放假，药厂未能及时根据TOC的异常值进行处理。推测其原因可能是自来水水质变差，自来水公司加入过多氯气，导致水中消毒副产物 (DBP)，如三卤甲烷等 (THM) 和卤乙酸 (HAA) 过多，不仅影响了EDI 的性能，还导致纯化水中引入过多的小分子有机物，如氯仿等。由于反渗透RO对这些小分子有机物去除率极低 (约10-50%)，所以这些小分子有机物进入EDI系统，同时EDI系统的阴离子交换树脂可以像活性炭一样物理吸附这些小分子有机物，经过一段时间的积累，这些小分子有机物把阴离子交换树脂的交换通道阻塞，导致EDI性能下降。在使用直接电导法原理的TOC仪进行检测时，TOC数值出现了超标 (500 ppb)，产生了不合格的纯化水。由于不合格的纯化水中的有机物绝大部分为小分子有机物，它们的沸点多低于100摄氏度，经多效蒸馏器后产生的注射水 (WFI) 的有机物去除率很低，导致注射水 (WFI) 的TOC值也出现了超标。通过这个案例，我们可以看到，TOC在线监测在此纯化水系统中起到了很好的水处理工艺的预警作用。当TOC测量数据出现异常时，很快EDI也出现了问题，这表明在线TOC监测可以对纯化水系统管理起到很好的探查作用，及时发现问题。帮助用户发现水系统的故障后，我们的工程师给出了建议：01为了确认纯化水系统中存在氯仿和三氯甲烷等卤代烷烃的可能，建议到第三方检测机构进行自来水、纯化水和注射用水水样定量分析；02加强对现有纯化水系统的有机物去除，尤其是对去除小分子有机物的工艺改造，如：- 请水处理专家审核现有水处理工艺，发现系统缺陷，进行水系统工艺整改；- 在超滤后增加活性炭过滤器；- 或在电除盐EDI前增加脱氧膜组；- 或在抛光混床 (Polisher MB) 前加185 UV等。用户对纯化水处理系统的反渗透RO和电除盐EDI进行了化学清洗，但没有取得预期效果，EDI性能也没有恢复。随后这家药厂对纯化水处理系统进行了改造，在超滤后和反渗透前增加了活性炭过滤器，并定期更换活性炭，同时更换了EDI膜堆。改造结束后，这几年其EDI一直运行稳定，再也没有出现纯化水 (PW) 和注射水 (WFI) TOC检测值超标的现象。为何选择在线检测？我国制药行业对制药用水TOC检测的强制要求，最早来自于2010年版《中国药典》。其对注射用水的TOC检测为强制项目，纯化水的TOC检测为可选项目 (易氧化物或TOC任选其一)，注射用水与纯化水的TOC合格限为500 ppb (μg/L)。但对于TOC的检测方式，是采用离线实验室测定，还是在线测定呢？目前，大部分制药企业对纯化水 (PW) 和注射用水 (WFI) 的放行都使用手动取样和实验室TOC检测。但采用在线TOC分析仪取代实验室分析有很多优势。首先，在线TOC分析仪能自动从水系统中直接取样，能消除人工操作可能造成的失误或样品污染的风险。按照2015年版《中国药典》四部章节《制药用水中总有机碳测定法》，在线监测与离线实验室测定，都是允许的，并明确指明了离线检测可能带来的污染，及在线检测的优越性，原文如下：“在线监测可方便地对水的质量进行实时测定并对水系统进行实时流程控制；而离线测定则有可能带来许多问题，例如被采样、采样容器以及未受控的环境因素 (如有机物的蒸气) 等污染。由于水的生产是批量进行或连续操作的，所以在选择采用离线测定还是在线测定时，应由水生产的条件和具体情况决定。”美国FDA也正在进行过程分析技术PAT (Process Analytical Technology) 的倡仪，即建议所有指标检测均需进行在线检测，以确定最终产品的质量，一方面可以避免外界的干扰，更重要的是通过实时监控，最大限度地进行风险的防范。因此，虽然离线实验室测定是被接受的方式，但在线测定能将取样污染的风险降到最低，是更有效、实时、可靠的方式。TOC在线监测正在成为制药水系统有机污染监测的趋势。有前瞻性的制药企业，在实验室配备TOC分析仪之后，开始关注对制水系统，采用一点或多点的TOC在线监测。同时，使用在线TOC分析仪，相比较传统取样/实验室分析，更能节省成本。将实验室分析转换为在线分析的成本，通常在更换后的一年内就能收回。如何选择在线TOC分析仪？目前市场上应用于制药行业的在线型TOC分析仪的主要区别在于使用不同的检测方法：选择性膜电导检测技术和直接电导检测技术。在选择时，制药企业应该注意评估用途和准确度。水中的TOC测量涉及测量初始CO2 (无机碳，IC)，将所有有机物完全氧化为CO2，然后测量其氧化后的CO2总浓度 (总碳，TC)。TC – IC = TOC。如果水系统中出现含有杂原子 (如氮、磷、硫、氯等) 的有机物，在仪器对水样进行氧化时，这些杂原子会被氧化为相应的离子。直接电导检测技术通过电导率池直接测量CO2 (直接电导率，DC方法)，当水中出现含杂原子的有机化合物时，无法去除其被仪器氧化后生成的杂离子的影响，会产生假正及假负的TOC结果。如上述案例中，如果水中仅存在10 ppb的氯仿，则氯被氧化为氯离子，所产生的电导率，会造成TOC报数高达475 ppb。连同水中其他的TOC成分，结果很容易超出合格限500 ppb，产生报警。但实际TOC并没有超标，仪器报告超标，是因为受到了N、S、P、Cl等杂原子电离后的干扰造成的。这时候，您需要使用以下膜电导率法原理的仪器进行真实TOC的确认。选择性膜电导检测技术将CO2通过选择性膜扩散到去离子水中，然后使用膜电导 (Membrane-Conductometric，MC) 法在电导池测量电离的CO2。只有二氧化碳气体小分子可以通过这层膜，而引起电导率升高，进而被检测。其他杂离子被这层膜屏蔽，不会通过膜，不会影响二氧化碳的检测。如果TOC检测准备应用于涉及法规报告、测量产品质量、实时放行、管理工艺控制限值和进行系统验证的关键质量决策，准确度非常重要，使用选择性膜电导检测技术的TOC分析仪较合适。另一方面，如果准备用于一般的TOC监控、趋势、故障排查和诊断，而非用于关键的质量决定，使用直接电导检测技术的TOC分析仪较合适。◆ ◆ ◆

摘要晶圆表面缺陷检测在半导体制造中对控制产品质量起着重要作用，已成为计算机视觉领域的研究热点。然而，现有综述文献中对晶圆缺陷检测方法的归纳和总结不够透彻，缺乏对各种技术优缺点的客观分析和评价，不利于该研究领域的发展。本文系统分析了近年来国内外学者在晶圆表面缺陷检测领域的研究进展。首先，介绍了晶圆表面缺陷模式的分类及其成因。根据特征提取方法的不同，目前主流的方法分为三类：基于图像信号处理的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法。此外，还简要介绍了代表性算法的核心思想。然后，对每种方法的创新性进行了比较分析，并讨论了它们的局限性。最后，总结了当前晶圆表面缺陷检测任务中存在的问题和挑战，以及该领域未来的研究趋势以及新的研究思路。1.引言硅晶圆用于制造半导体芯片。所需的图案是通过光刻等工艺在晶圆上形成的，是半导体芯片制造过程中非常重要的载体。在制造过程中，由于环境和工艺参数等因素的影响，晶圆表面会产生缺陷，从而影响晶圆生产的良率。晶圆表面缺陷的准确检测，可以加速制造过程中异常故障的识别以及制造工艺的调整，提高生产效率，降低废品率。晶圆表面缺陷的早期检测往往由经验丰富的检测人员手动进行，存在效率低、精度差、成本高、主观性强等问题，不足以满足现代工业化产品的要求。目前，基于机器视觉的缺陷检测方法[1]在晶圆检测领域已经取代了人工检测。传统的基于机器视觉的缺陷检测方法往往采用手动特征提取，效率低下。基于计算机视觉的检测方法[2]的出现，特别是卷积神经网络等神经网络的出现，解决了数据预处理、特征表示和提取以及模型学习策略的局限性。神经网络以其高效率、高精度、低成本、客观性强等特点，迅速发展，在半导体晶圆表面缺陷检测领域得到广泛应用。近年来，随着智能终端和无线通信设施等电子集成电路的发展，以及摩尔定律的推广，在全球对芯片的需求增加的同时，光刻工艺的精度也有所提高。随着技术的进步，工艺精度已达到10纳米以下[5]。因此，对每个工艺步骤的良率提出了更高的要求，对晶圆制造中的缺陷检测技术提出了更大的挑战。本文主要总结了晶圆表面缺陷检测算法的相关研究，包括传统的图像处理、机器学习和深度学习。根据算法的特点，对相关文献进行了总结和整理，对晶圆缺陷检测领域面临的问题和挑战进行了展望和未来发展。本文旨在帮助快速了解晶圆表面缺陷检测领域的相关方法和技能。2. 晶圆表面缺陷模式在实际生产中，晶圆上的缺陷种类繁多，形状不均匀，增加了晶圆缺陷检测的难度。在晶圆缺陷的类型中，无图案晶圆缺陷和图案化晶圆缺陷是晶圆缺陷的两种主要形式。这两类缺陷是芯片故障的主要原因。无图案晶圆缺陷多发生在晶圆生产的预光刻阶段，即由机器故障引起的晶圆缺陷。划痕缺陷如图1a所示，颗粒污染缺陷如图1b所示。图案化晶圆缺陷多见于晶圆生产的中间工序。曝光时间、显影时间和烘烤后时间不当会导致光刻线条出现缺陷。螺旋激励线圈和叉形电极的微纳制造过程中晶圆表面产生的缺陷如图2所示。开路缺陷如图2 a所示，短路缺陷如图2 b所示，线路污染缺陷如图2 c所示，咬合缺陷如图2d所示。图1.（a）无图案晶圆的划痕缺陷；（b）无图案晶圆中的颗粒污染。图2.（a）开路缺陷，（b）短路缺陷，（c）线路污染，以及（d）图案化晶圆缺陷图中的咬合缺陷。由于上述晶圆缺陷的存在，在对晶圆上所有芯片进行功能完整性测试时，可能会发生芯片故障。芯片工程师用不同的颜色标记测试结果，以区分芯片的位置。在不同操作过程的影响下，晶圆上会产生相应的特定空间图案。晶圆图像数据，即晶圆图，由此生成。正如Hansen等在1997年指出的那样，缺陷芯片通常具有聚集现象或表现出一些系统模式，而这种缺陷模式通常包含有关工艺条件的必要信息。晶圆图不仅可以反映芯片的完整性，还可以准确描述缺陷数据对应的空间位置信息。晶圆图可能在整个晶圆上表现出空间依赖性，芯片工程师通常可以追踪缺陷的原因并根据缺陷类型解决问题。Mirza等将晶圆图缺陷模式分为一般类型和局部类型，即全局随机缺陷和局部缺陷。晶圆图缺陷模式图如图3所示，局部缺陷如图3 a所示，全局随机缺陷如图3b所示。全局随机缺陷是由不确定因素产生的，不确定因素是没有特定聚类现象的不可控因素，例如环境中的灰尘颗粒。只有通过长期的渐进式改进或昂贵的设备大修计划，才能减少全局随机缺陷。局部缺陷是系统固有的，在晶圆生产过程中受到可控因素的影响，如工艺参数、设备问题和操作不当。它们反复出现在晶圆上，并表现出一定程度的聚集。识别和分类局部缺陷，定位设备异常和不适当的工艺参数，对提高晶圆生产良率起着至关重要的作用。图3.（a）局部缺陷模式（b）全局缺陷模式。对于面积大、特征尺寸小、密度低、集成度低的晶圆图案，可以用电子显微镜观察光刻路径，并可直接进行痕量检测。随着芯片电路集成度的显著提高，进行芯片级检测变得越来越困难。这是因为随着集成度的提高，芯片上的元件变得更小、更复杂、更密集，从而导致更多的潜在缺陷。这些缺陷很难通过常规的检测方法进行检测和修复，需要更复杂、更先进的检测技术和工具。晶圆图研究是晶圆缺陷检测的热点。天津大学刘凤珍研究了光刻设备异常引起的晶圆图缺陷。针对晶圆实际生产过程中的缺陷，我们通过设备实验对光刻胶、晶圆粉尘颗粒、晶圆环、划痕、球形、线性等缺陷进行了深入研究，旨在找到缺陷原因，提高生产率。为了确定晶圆模式失效的原因，吴明菊等人从实际制造中收集了811,457张真实晶圆图，创建了WM-811K晶圆图数据集，这是目前应用最广泛的晶圆图。半导体领域专家为该数据集中大约 20% 的晶圆图谱注释了八种缺陷模式类型。八种类型的晶圆图缺陷模式如图4所示。本综述中引用的大多数文章都基于该数据集进行了测试。图4.八种类型的晶圆映射缺陷模式类型：（a）中心、（b）甜甜圈、（c）边缘位置、（d）边缘环、（e）局部、（f）接近满、（g）随机和（h）划痕。3. 基于图像信号处理的晶圆表面缺陷检测图像信号处理是将图像信号转换为数字信号，再通过计算机技术进行处理，实现图像变换、增强和检测。晶圆检测领域常用的有小波变换（WT）、空间滤波（spatial filtering）和模板匹配（template matching）。本节主要介绍这三种算法在晶圆表面缺陷检测中的应用。图像处理算法的比较如表1所示。表 1.图像处理算法的比较。模型算法创新局限小波变换 图像可以分解为多种分辨率，并呈现为具有不同空间频率的局部子图像。防谷物。阈值的选择依赖性很强，适应性差。空间滤波基于空间卷积，去除高频噪声，进行边缘增强。性能取决于阈值参数。模板匹配模板匹配算法抗噪能力强，计算速度快。对特征对象大小敏感。3.1. 小波变换小波变换（WT）是一种信号时频分析和处理技术。首先，通过滤波器将图像信号分解为不同的频率子带，进行小波分解 然后，通过计算小波系数的平均值、标准差或其他统计度量，分析每个系数以检测任何异常或缺陷。异常或缺陷可能表现为小波系数的突然变化或异常值。根据分析结果，使用预定义的阈值来确定信号中的缺陷和异常，并通过识别缺陷所在的时间和频率子带来确定缺陷的位置。小波分解原理图如图5所示，其中L表示低频信息，H表示高频信息。每次对图像进行分解时，图像都会分解为四个频段：LL、LH、HL 和 HH。下层分解重复上层LL带上的分解。小波变换在晶圆缺陷特征的边界处理和多尺度边缘检测中具有良好的性能。图5.小波分解示意图。Yeh等提出了一种基于二维小波变换（2DWT）的方法，该方法通过修正小波变换模量（WTMS）计算尺度系数之间的比值，用于晶圆缺陷像素的定位。通过选择合适的小波基和支撑长度，可以使用少量测试数据实现晶圆缺陷的准确检测。图像预处理阶段耗费大量时间，严重影响检测速度。Wen-Ren Yang等提出了一种基于短时离散小波变换的晶圆微裂纹在线检测系统。无需对晶圆图像进行预处理。通过向晶圆表面发射连续脉冲激光束，通过空间探针阵列采集反射信号，并通过离散小波变换进行分析，以确定微裂纹的反射特性。在加工的情况下，也可以对微裂纹有更好的检测效果。多晶太阳能硅片表面存在大量随机晶片颗粒，导致晶圆传感图像纹理不均匀。针对这一问题，Kim Y等提出了一种基于小波变换的表面检测方法，用于检测太阳能硅片缺陷。为了更好地区分缺陷边缘和晶粒边缘，使用两个连续分解层次的小波细节子图的能量差作为权重，以增强每个分解层次中提出的判别特征。实验结果表明，该方法对指纹和污渍有较好的检测效果，但对边缘锋利的严重微裂纹缺陷无效，不能适用于所有缺陷。3.2. 空间过滤空间滤波是一种成熟的图像增强技术，它是通过直接对灰度值施加空间卷积来实现的。图像处理中的主要作用是图像去噪，分为平滑滤镜和锐化滤镜，广泛应用于缺陷检测领域。图6显示了图像中中值滤波器和均值滤波器在增加噪声后的去噪效果。图6.滤波去噪效果图：（a）原始图像，（b）中值滤波去噪，（c）均值滤光片去噪。Ohshige等提出了一种基于空间频率滤波技术的表面缺陷检测系统。该方法可以有效地检测晶圆上的亚微米缺陷或异物颗粒。晶圆制造中随机缺陷的影响。C.H. Wang提出了一种基于空间滤波、熵模糊c均值和谱聚类的晶圆缺陷检测方法，该方法利用空间滤波对缺陷区域进行去噪和提取，通过熵模糊c均值和谱聚类获得缺陷区域。结合均值和谱聚类的混合算法用于缺陷分类。它解决了传统统计方法无法提取具有有意义的分类的缺陷模式的问题。针对晶圆中的成簇缺陷，Chen SH等开发了一种基于中值滤波和聚类方法的软件工具，所提算法有效地检测了缺陷成簇。通常，空间过滤器的性能与参数高度相关，并且通常很难选择其值。3.3. 模板匹配模板匹配检测是通过计算模板图像与被测图像之间的相似度来实现的，以检测被测图像与模板图像之间的差异区域。Han H等从晶圆图像本身获取的模板混入晶圆制造工艺的设计布局方案中，利用物理空间与像素空间的映射，设计了一种结合现有圆模板匹配检测新方法的晶圆图像检测技术。刘希峰结合SURF图像配准算法，实现了测试晶圆与标准晶圆图案的空间定位匹配。测试图像与标准图像之间的特征点匹配结果如图7所示。将模式识别的轮廓提取技术应用于晶圆缺陷检测。Khalaj等提出了一种新技术，该技术使用高分辨率光谱估计算法提取晶圆缺陷特征并将其与实际图像进行比较，以检测周期性2D信号或图像中不规则和缺陷的位置。图7.测试图像与标准图像之间的特征点匹配结果。下接：晶圆表面缺陷检测方法综述【下】

5月16日，2023年全国检验检测监管工作座谈会在湖北省宜昌市召开。 　　会议强调，要提升大局意识，持续提升认可检测“市场化、国际化、专业化、集约化、规范化”发展水平；要坚持问题导向，面对高质量发展赋予的使命任务，清醒认识当前检验检测监管工作存在的薄弱环节；要强化系统观念，统筹推进全国检验检测市场监管体系的建设探索。 　　会议强调，要用实用好“三个监管”手段，持续推动省级和行业领域检验检测监管治理体系和能力建设，建立落实属地监管责任、行业管理责任的督导协同机制，充分利用“双随机、一公开”监管、专项整治等手段，借鉴系统思维的理念方法，建立实施以安全风险防控为导向、压实机构主体责任、末端发力终端见效的联动监管机制。 　　会上通报了2022年检验检测监管重点工作进展，江西、河南、湖北、湖南四省签署了检验检测合作备忘录。总局认可检测司负责同志，各省、自治区、直辖市和新疆生产建设兵团市场监管部门及有关单位负责同志参会。

在纺织行业，面料的摩擦性能是一个至关重要的物理指标，它直接关系到面料的舒适性、耐用性以及其在各种环境下的适用性。而在评估面料的摩擦性能时，干湿两种状态下的表现往往都需要考虑。那么，问题来了：面料的干湿摩擦性是否可以用同一台摩擦系数测试仪来检测呢？一、摩擦系数测试仪的工作原理在深入探讨这个问题之前，我们首先需要了解摩擦系数测试仪的工作原理。摩擦系数测试仪是一种用于测量物体间摩擦系数的专用仪器，它通过模拟物体在实际使用中的摩擦过程，测量并计算出物体间的摩擦系数。在纺织行业中，这类测试仪通常被用于评估面料与皮肤、面料与面料或其他材料之间的摩擦性能。二、干湿摩擦性的差异干湿摩擦性的差异主要源于水分对面料表面性能的影响。在干燥状态下，面料表面的纤维和纱线之间的摩擦主要受到纤维本身的物理性能和纱线结构的影响。而在湿润状态下，水分会改变面料表面的润滑性和粘附性，使得面料之间的摩擦性能发生变化。这种变化可能会影响到面料的穿着舒适性、防滑性以及耐磨损性等方面。三、同一台摩擦系数测试仪的适用性针对上述差异，我们需要评估同一台摩擦系数测试仪在测量干湿摩擦性时的适用性。一般来说，现代的摩擦系数测试仪都具备较高的灵活性和可调节性，可以通过更换不同的测试头、调整测试参数等方式来适应不同的测试需求。因此，从理论上讲，同一台摩擦系数测试仪是可以用于测量面料的干湿摩擦性的。然而，在实际操作中，我们还需要注意以下几点：测试条件的控制：为了准确测量面料的干湿摩擦性，我们需要确保测试条件的稳定性和一致性。这包括温度、湿度、压力等环境因素的控制，以及测试速度和加载方式等测试参数的设置。测试头的选择：不同的测试头适用于不同的面料和测试需求。在选择测试头时，我们需要考虑面料的纤维类型、纱线结构以及测试目的等因素，以确保测试结果的准确性和可靠性。数据处理和分析：在获得测试结果后，我们需要对数据进行适当的处理和分析。这包括数据的清洗、异常值的剔除、统计分析和结果解释等步骤。通过科学的数据处理和分析方法，我们可以更准确地评估面料的干湿摩擦性能，并为后续的产品开发和质量控制提供有力的支持。四、结论综上所述，面料的干湿摩擦性是可以使用同一台摩擦系数测试仪进行测量的。然而，在实际操作中，我们需要注意测试条件的控制、测试头的选择以及数据处理和分析等方面的问题。通过科学的测试方法和严格的质量控制流程，我们可以更准确地评估面料的干湿摩擦性能，并为后续的产品开发和质量控制提供有力的支持。

近日，由北京创腾科技有限公司（以下简称“创腾科技”）所承接的宜昌人福药业有限责任公司（以下简称“人福药业”）实验室信息化系统项目开工会议在人福药业顺利召开，包括创腾科技副总经理赵总，信息bu总经理冯华，信息bu销售总监夏朝刚，资深项目经理李国钢，人福药业信息化副总晏涛、质量副总钟丽君、信息部部长占翠莲、qc部长田军、qa部长黄小健在内的多位高层出席了本次会议。双方领导对本次建设lims+les的实验室信息化系统建设表示了肯定，并对项目的顺利实施做出了期望。 项目背景： 为提高和保障人福药业qc实验室的数据完整性和可靠性,对人福实验室的整体运行水平、管理水平,特别是管理工具也提出了相应的要求.如何确保质量体系全面落实和有效 执行,规范化验室人员行为,监督实验过程,减少或避免不良因素对实验结果的影响,及时准确了解实验数据,使之准确反映检测过程和结果的真实情况,是人福药业实验室管理人员所面临的问题和挑战，创腾科技提供的lims+les的实验室信息化系统解决方案，无疑对以上困扰给出最完美的解答。lims+les为人福药业提供信息化平台的同时全面实现了人福实验室无纸化合规化运行。 合作基础： 创腾与人福就用户详细需求进行充分沟通，全面了解人福质量观指导方针和实验室信息化建设的目标、需求和操作 专业的设计，灵活配置的系统，系统功能完备，专注于医药领域，完全符合各类法规的要求 实现实验室的管理到实验过程执行控制的全面合规性信息化管理 详细周到的项目管理，丰富的药业合作经验，随时掌握从设计到实施落地的全过程 创腾科技的合规化实验室信息化解决方案相继在科伦集团，浙江海正药业，协和发酵麒麟，药明康德等国内多家顶尖药企成功“服役” 创腾科技在计算机化系统验证的专业团队和专业经验 信息化建设预期目标： 通过合规性实验室信息化解决方案的实施部署，保证数据真实性，可靠性，完整性，提高数据及系统合规性 系统的计算机化系统验证 实现实验室业务的全面管理，进一步规范、提升全系统的管理理念和管理水平 实验室资源之间实现管理，用户可灵活查看样品检测整个过程中的任何系统活动 通过统一的信息化平台使用，所有信息都实时更新在系统中，实现企业信息共享 提高工作效率，节省企业资源 伴随近日开工会议的顺利召开，人福药业合规化实验室信息化系统项目的后续工作也将有序的开展，预祝项目顺利。 宜昌人福药业有限责任公司宜昌人福药业有限责任公司成立于2001年，是国内最大的麻醉药品定点研发生产企业、国家重点高新技术企业、中国麻醉药品生产行业的领军企业。上市公司人福医药集团股份公司和国药集团药业股份公司为公司第一、二大股东。公司现有总资产29.22亿元，注册资本2.9亿元，员工4300余人，其中科研人员1058人。 公司全面实行生产质量标准国际化。拥有达到国内一流水平并通过gmp认证的二十六条制剂生产线和七条特殊原料药生产线，具备小容量注射液、冻干粉针、片剂、颗粒剂、胶囊、糖浆及口服液等多种制剂以及原料药生产能力，制剂和原料药生产线在湖北省内率先通过美国fda、欧盟国际认证，制剂产品于2016年正式出口欧美市场。 信息化整体解决方案及优势：实验室信息管理系统lims和电子实验记录本les（lab execution system），将实验室管理和执行完整结合，从而实现qc合规化实验室的无纸化和信息化。 整体解决方案的优势包括：1. 弥补传统单一lims的局限，全面实现qa/qc实验室的信息化，无纸化，自动化2. 加强sop执行控制，提高遵循规范能力，降低不合规的风险3. 支持集成it构架内的erp，mes，cds和文档管理系统等从而提升现有信息系统的价值4. 提高企业工作效率，降低企业成本，提高企业盈利5. 提升了企业的整体质量管理水平 创腾科技创腾科技在上海和苏州分别设有研发中心，目前拥有超过60人的咨询、实施、验证和开发队伍，是国内实施基于gcp/glp/gmp/17025规范的信息系统最多的企业。所有实施、验证团队成员均来自于国内外著名医药公司和实验室，并都通过相关的计算机验证方法学培训。实施团队熟悉gxp行业法规的要求，了解fda等政府部门对计算机系统的审查重点，熟悉验证方法学——gamp5，了解医药企业客户的实际业务流程，有丰富的系统整合的经验 (eln/lims/erp/cms/cims)和计算机化系统验证经验。