【国家标准(GB)】 塑料 取样方法

ICS83.080.01
中华人民共和国国家标准
GB/T2547--2008
代替GB/T2547—1981
取样方法
Plastic resins-Sampling
2008-08-04发布
中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局中国国家标准化管理委员会
2009-04-01实施
本标准代替GB/T2547-—1981《塑料树脂取样方法》。本标准与GB/T2547—1981的差异：修改了标准名称。
本标准的附录A和附录B为规范性附录。本标准由中国石油和化学工业协会提出。本标准由全国塑料标准化技术委员会(SAC/TC15)归口。GB/T2547-2008
本标准起草单位：中国石化北京燕山分公司树脂应用研究所、国家合成树脂质量监督检验中心、广州合成材料研究院有限公司、国家化学建筑材料测试中心（材料测试部）、广州金发科技股份有限公司。本标准主要起草人：陈宏愿、王建东、王浩江、王晓丽、杨春梅、潘颖、刘奇祥。本标准所代替标准的历次版本发布情况为：GB/T2547—1981。1范围
塑料取样方法
GB/T2547-—2008
本标准规定了利用数理统计原理确认样本大小，并用随机的方法抽取塑料材料试验用样品的方法。本标准旨在指导抽样检验时如何从一批塑料材料产品中抽取部分产品组成有代表性样本。2样本大小的确定
2.1样本n的确定
为使由样本得到的产品总体质量平均值的估计值能满意地反映总体的真实情况，需从总体求取适量的抽样单位（即最小包装件）。抽样单位数（即样本）可由式(1)求得：n (Ao./E)2
式中：
抽样单位数，即样本大小；
产品总体质量的标准差估计值；（1)
由样本得到的产品总体质量平均值的估计值与用相同方法对每个抽样单位测量得到的产品总体质量平均值之间存在的最大允许误差；概率系数，它表示从样本得到的产品总体质量平均值的估计值与对每个抽样单位测量得到A
的产品总体质量平均值之间存在的误差超过最大允许误差E的相应的概率。由式(1)可变换为式(2),有时使用起来更为方便：n=(AV。/e)2
式中：
抽样单位数，即样本大小；
—一%/产品总体质量的变差系数估计值，其中又为产品总体质量平均值；V。
一E/区用x的百分数表示的最大允许误差2.2。或V。的求取
或V。的求取如下：
·（2）
a）根据同种产品的历史数据，分别用式（3)和式（4)计算出样本大小相等或相近的几批产品的样本标准差或变差系数。
(-)/n-1
V\= s/ x
式中：
一批的样本的标准差；
单个测定值：
单个测定值的算术平均数；
n'-—批的样本大小;
批的变差系数。
然后，再算出它们的平均值。
s=s或V=zV/分别作为。或V。的估计值。其中1为批数。-（3)
注：在求取。或V。时，-般地讲，样本大小n越大，批数1越大，则所得结果越准确，但在实际应用时，若n数越1
GB/T2547—2008
大，则批数1可小些，若n越小，则批数1要大些。如n大于20时，1取4～5即可。n为10左右时，则1最好大于10。
b）若没有这样的历史数据可用时，则可按a)中“注”的原则，着手资料的积累工作，以便估计出符合要求的%或V。。
2.3最大允许误差E或e的确定
最大允许误差E或e可根据需要和可能进行规定。所谓“需要”是指对某项质量特性的一点变化就会使产生转型，或对成型加工、制品应用，产生很大影响，则从样本得到的特性估计值的准确度就该高些，即E或e要规定得小些，反之E或e可规定得大些。
所谓“可能”是指对样本大小n进行测试所需要花费的人力物力是否合适而言。根据式（1)或式（2）可知，样本大小n与最大允许误差的E或e平方成反比，若不必要地把E或e规定得太小，则n将会变得过大，花费的检验费用就很大，这往往是不经济的，所以如果对某一规定的E或e求出的n太大，则可调整E或e（将E或e增大，也即降低估计值得准确度）以求出较小的n。总之，确定最大允许误差E或e时，所考虑的问题是在所要求的估计值准确度和要得到这样准确度的估计值所花的费用大小之间取得适当的平衡。2.4概率系数A的确定
概率系数可根据对结果所要求的可信区间来定。在工业生产上一般定为1.96就够了，这时从样本得到的产品总体质平均值的估计值与对每个抽样单位测量得到的产品总体质量平均值之间，存在的误差超过最大允许误差E或e的概率为5%。相应于其他概率的A值，可根据需要，从正态分布表得到，例如：
2.5多项质量特性产品样本n的确定概率
对于塑料树脂产品来说，通常有几项质量特性，则可分别算出各项质量特性所需要的几数，然后取其中最大的一个作为检验批的样本大小。也可用与产品主要用途有关的关键性质量特性中变差系数最大的一个来计算n数。
3样本的抽取抽样单位的选定
根据式（1）或式（2）计算得到的样本大小n要随机地从产品总体中选出，具体步骤可按下述两种方法之一进行。
3.1随机抽样法
随机抽样法如下：
a）将产品的抽样单位总数N，按一定（或生产）顺序连续编号，从1开始编到N；b）利用随机数表，确定被抽取的抽样单位的号数（随机数表及其使用法见附录A）。3.2系统抽样法
系统抽样法如下：
a）把产品的抽样单位总数N用样本大小n除，取其商值的整数部分h为取样间隔；b）在第1至第h个抽样单位中，随机地确定一个抽样单位，然后每隔h个抽样单位取一个样。注：如果放料口取样是方便的或产品处在移动过程中，则可采用系统抽样法。2
4取样
4.1取样方法
GB/T2547—2008
从3.1b)和3.2b)确定的抽样单位中取样。所用的取样工具、取样方法应保证能取出该抽样单位中有代表性的样品，特别对那些在包装中运输中会造成不均匀性的产品（如大小颗粒的分离、水分含量不一等）更要注意这一点，此时用大小合适的扦筒从不同部位（上、中、下、中心、外围等处）取样是适宜的。对于包装件中均勾的产品，勺状取样器是合适的。4.2取样量
4.2.1若取样目的只是要求得到产品总体质量平均值，则由包装件中取出的样品可以混合试验。取出的样品总量至少应为试验需用量的二倍。在每个选中的抽样单位中取出大体等量的样品混合均匀后，一分为二，一份送交试验，一份放在密封、不污染产品的容器中保存。每份都得注明产品名称、批号、生产日期、取样日期等。
4.2.2若取样目的是要求得到整批产品内各抽样单位间质量分散性情况，则取出的样品不应混合，应分别试验，这时从每个抽样单位中取出的样品量应为试验需用量的二倍，分别混合均匀后，一分为二，份送交试验，一份放在密封、不污染产品的容器中保存。每份均应注明产品名称、批号、生产日期、取样日期等。
4.2.3对用量极少的试验，应从确定的抽样单位中取出儿倍、几于倍于试验用量的样品（以能取出有代表性的样品为原则）。取出后，用锥形四等分均匀缩样法（见附录B）缩样，直至取得合适的用量。有些颗粒料粒子较大，可在缩至一定程度后，用机械粉碎的方法，粉碎成小颗粒后，再行缩样，直至取得合适的用量为止。机械粉碎时，应注意不要使样品过热，以防降解。4.3塑料树脂取样
对塑料树脂而言，求取质量平均值的情况较多，在日常检验中，可进行混合试验。这时在产品传送过程中，或在产品包装过程中，用自动连续取样器进行连续取样是合适的取样方法。如需了解和掌握批内质量分散性的资料，则应定期地抽取适当大小的样本进行分别试验。由此积累的分散性资料，可用于。或V。的求取及控制改进生产工艺。GB/T2547-2008
附录A
（规范性附录）
随机数表及其在随机抽样中的用法A.1随机数表是由0到9的数字随机排列而成的，见表A.1。本附录中给出两页，每页有50×50=2500个数字，排成50行（横）50列（纵，一个数字为一列），根据需要可把它当作任何位数来使用。A.2随机数表在随机抽样中的用法A.2.1页码的确定
闭上眼睛把铅笔放在随机数表上，若笔尖落到的数字是奇数，则从第1页上取，若笔尖落到的数字是偶数，则从第2页上取。
A.2.2行列起点的确定
闭上眼把铅笔放在随机数表上，用笔尖落到的二位数来决定行。以相同的方法来决定列（当笔尖落到的二位数是51～99或00时，则减去或加上50使之成为01～49或50）。
A.2.3前进方向的确定
从A.2.1和A.2.2确定的第几页、第几行和第几列出发，如果取的是一位或二位数（确定为起点的列是第一位数，其右边的一个为第二位数），则从左往右边取，到达右端时，移到下一行的左端，继续往右取；如果取的是三位以上的数，则从上往下取，到达下端时，移到下一列的上端继续往下边取。所取的位数取决于抽样单位总数N。
A.2.4抽样单位号数的确定
取出的数小于N时,取原数。
取出的数大于N时，用N来除，取余数、按先后次序排列，去掉重复的数直至确定了n个数为止。A.3随机数表使用示例
使用随机数表从批量为200个抽样单位（N)的产品中随机地取出10个样品（n)时确定取样单位号数的方法示例如下：
a）按A.2.1和A.2.2规定的方法，假定从第2页第47行，第7列出发，首先取出的三位数为798；
再从上往下，即798往下依次取出988、034、055、761、499、606、965、601、971、248、*b)
c）经处理（即取用200除后的余数），得到198、188、34、55、161、99、6165、1、171、48、..，d)
因其中没有重复的数，所以前10个数便是选中的取样单位号数。表A.1随机数表
0347437386
9774 24 67 62
1676622766
1256859926
5559563564
1622779439
8442175331
3696473661
4281145720
5650267107
9696682731
3854824622
4954435482
57245506 88
4698637162
4253323732
3290797853
0503729315
3162430990
1737932318
7704744767
3326168045
2707360751
1355385859
5712101421
0618443253
8735209643
2176335025
6011141095
2451 798973
8897541410
8826498176
2383013030
8426349164
8392120676
6301637859
3321123429
5760863244
1818079245
2662389775
2342406474
5236281995
3785943512
7029171213
5662183735
9949572277
1608150472
3116933243
6834301370
7457256576
2742378653
0039682961
2994989424
1690826659
1127947506
3524101620
3823168638
3196259147
6667406714
1490844544
6805511800
2046787390
6419589779
0526937060
0797108823
1695556719
7864560782
0947279654
4417165809
8416074499
82 97777781
5092261197
8339500830
4033203826
9683508775
8842954572
3327 14 34 09
5027898719
5574307740
5929976860
4855906572
6637322030
6849691082
8362641112
0609197466
3332512638
4238970150
9644334913
6405719586
7573880590
3396027519
9751401402
1506159320
2235851513
0998429964
表A.1（续）
9810507175
5242074438
4917460962
7983861962
8311463224
0745321408
0056763138
4234079688
1389510374
9712259347
1664361600
4559346849
2015370049
4422788126
7191386754
9657693610
7784570329
5375919330
6719007174
0294373402
7978450491
8775658141
3486825391
1105650968
5227411486
0760629355
0402333108
0190107506
9203515977
6171629915
1286735807
1551001342
9052847727
0676500310
2014858845
3298940772
8022025353
5442068798
1776371304
7033240354
0443186679
1272073445
5285666044
0433460952
1358182476
9646924245
1045650426
3425205727
6047212968
7670903086
1692535616
4001749162
0052434885
7683203790
2298122208
593382 4390
3954164936
4078788962
5956780683
0651291693
GB/T2547--2008
4439523879
9966027954
0802734328
5523640505
1093728871
9385791075
8660420453
3585294839
0774211930
9777464480
9477242190
9927729514
3868881180
6807970657
1554559552
9760490491
1104966724
4048735192
0202370331
3845943038
0275509598
4851840832
2755268962
5716001166
0752749580
4937384459
4795931330
0267741733
5291057074
5805770951
GB/T 2547-2008
6871868585
2699616553
1465526875
1753775871
9026592119
4123525599
6020508169
9125380590
3450577437
8522043943
0979137748
8875801814
9096237000
5374239967
63 3806 8654
3530582146
6343368269
9825375526
0263211769
6455222182
8507261389
5854162415
34 85 2784 87
0392182746
6293302759
0845931522
0708551840
0185899566
7284711435
8878281684
5487664754
5837788070
8759362241
7141615072
2352233312
3104496996
3199736868
9458284136
9880330091
7381539479
7382972221
2295754249
3900030690
6132286984
9900652694
0672171094
6551183788
0191828146
7150808956
4822280600
0110078204
5154448200
6148645626
5799169656
3775416648
6021754691
4544751390
5110193488
1911584926
1352539453
表A.1（续）
7332081112
4210506742
2678630655
1241949626
9693021839
1047484588
3581330376
4537590309
0977931982
3362468628
0503272483
3932822249
5585783836
94 62 678624
0282902307
2521317596
6138441245
74 71 12 94 97
4315701148
6154134391
5963693603
6261650469
9018481326
3033728522
8697806145
9877278542
2494966102
1584971975
5011171776
7545693096
4495926316
3217558574
1308270150
4495273699
0702183607
1341438920
2430124860
9035572912
749480 0404
0831544631
7289440560
0248077037
9437306932
9833411995
7962678060
4928240049
3292858865
2402713707
4340458698
8278122329
6911158380
3818651897
3770154257
8464385698
2353040163
2888610884
5755668315
1276394378
863157.2018
7389657031
2956242948
9444671694
1529393943
0296743083
2599327023
9717144917
1899107234
8262546560
4507316649
5394133847
3580399488
1604616787
9089007633
4753533809
7591128119
5565797807
5434818535
0392186675
0083269103
0666241227
1329541928
8572134921
6565803907
9901309864
4576086427
6962034273
7342371161
6463910825
9560784675
9917434876
4517756557
9676281254
4331677230
5044664421
2266661586
9624401451
3173916119
7860739984
8437906156
3667100823
0728590748
1015838760
5519689765
5381291339
5186326892
3591702913
3771679513
9366138327
0296084565
4983434835
8460716246
1817308871
7969106178
7593365783
3830922903
5129501034
2131388624
2901238788
9533952200
2840197212
22 01 1194 25
2402940863
6606580562
2663754199
2322308857
6020729348
4389943645
7010239805
9893350886
8964588975
7924316656
0373521656
3501207134
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8288336996
4080813037
4491148847
7132769562
5620148211
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3157759580
3779815374
5802393767
1874720018
表A.1（续）
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7196161688
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6815543502
5842367224
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GB/T2547—2008
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GB/T2547—2008
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表A.1（续）
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6772164279
6349302130
6639679860
附录B
（规范性附录）
锥形四等分均匀缩样法
本方法可用于均分样品，把样品量均匀地缩小到所需要的最小量。具体方法如下：把混合均匀的样品倒在一块于净的布或光滑的纸上；a)
GB/T2547—2008
用铲子把样品铲成一堆，形成一个锥形，每一铲都要从锥底铲起，倒到锥顶上，让物样沿圆锥四周均匀流下；
用一块干净的平板把锥顶压平，成一个圆台，直到圆台的高度为圆锥高度的四分之；用一根干净的直尺，把圆台形的样品，通过其中心平分成四份；随机地舍去相对的二份，把留下的二份合起来，重复上述操作，直到获得所需要的样品量为止。GB/T2547-2008
中华人民共和国
国家标准
塑料取样方法
GB/T2547-2008
中国标准出版社出版发行
北京复兴门外三里河北街16号
邮政编码：100045
网址spc.net.cn
电话：6852394668517548
中国标准出版社秦皇岛印刷厂印刷剧各地新华书店经销
开本880×12301/16印张1字数17千字2008年12月第一版
2008年12月第一次印刷
书号：155066·1-34836
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