नमूनाकरण और नमूना तैयार करना

नमूनाकरण और नमूना तैयार करना किसी सामग्री का एक प्रतिनिधि अंश प्राप्त करते हैं और उसे माप के लिए उपयुक्त रूप में परिवर्तित करते हैं, जो अक्सर विश्लेषणात्मक त्रुटि के सबसे बड़े स्रोत होते हैं।

Definition

नमूनाकरण और नमूना तैयार करना वे विश्लेषणात्मक संक्रियाएँ हैं जो किसी सामग्री का एक प्रतिनिधि नमूना सुरक्षित करती हैं और उसे मापने योग्य रूप में परिवर्तित करती हैं, इन चरणों द्वारा उत्पन्न त्रुटियों को नियंत्रित करती हैं।

Scope

यह विषय माप से पहले के चरणों को शामिल करता है: एक नमूनाकरण योजना तैयार करना, एक सकल नमूने को प्रयोगशाला और परीक्षण भाग में लेना और कम करना, और इसे विघटन, पाचन, निष्कर्षण, सफाई और पूर्व-सांद्रण द्वारा तैयार करना। यह नमूनाकरण सांख्यिकी और नमूनाकरण स्थिरांक, तरल-तरल और ठोस-चरण निष्कर्षण जैसी सामान्य तैयारी तकनीकों, और संदूषण तथा विश्लेषक हानि के नियंत्रण पर विचार करता है।

Core questions

• एक नमूनाकरण योजना कैसे तैयार की जाती है ताकि नमूना पूरी सामग्री का प्रतिनिधित्व करे?
• नमूनाकरण भिन्नता नमूना आकार और विषमता से कैसे संबंधित है?
• कौन सी तैयारी तकनीकें बिना हानि या संदूषण के एक नमूने को मापने योग्य रूप में परिवर्तित करती हैं?
• नमूनाकरण और तैयारी अक्सर कुल विश्लेषणात्मक अनिश्चितता पर हावी क्यों होते हैं?

Key theories

नमूनाकरण सांख्यिकी

नमूनाकरण द्वारा योगदान की गई अनिश्चितता सामग्री की विषमता और ली गई मात्रा पर निर्भर करती है; नमूनाकरण सिद्धांत वृद्धिशील नमूनों की संख्या और आकार को प्राप्त करने योग्य नमूनाकरण भिन्नता से संबंधित करता है, जो ऐसी योजनाओं का मार्गदर्शन करता है जो नमूने को सांख्यिकीय रूप से प्रतिनिधि बनाती हैं।

Mechanisms

एक नमूनाकरण योजना यह निर्दिष्ट करती है कि कितने वृद्धिशील नमूने कहाँ से लेने हैं, ताकि सकल नमूना थोक सामग्री को प्रतिबिंबित करे; सकल नमूने को फिर एक सजातीय प्रयोगशाला नमूने और एक परीक्षण भाग में कम किया जाता है। तैयारी उस भाग को मापने योग्य रूप में परिवर्तित करती है: ठोस पदार्थों को घोलना या पचाना, मैट्रिक्स से विश्लेषकों को निकालना, हस्तक्षेपों को साफ करना, और कभी-कभी ट्रेस विश्लेषकों को पूर्व-सांद्रित करना। पूरे समय, संदूषण और विश्लेषक हानि को नियंत्रित किया जाता है क्योंकि यहाँ की त्रुटियाँ सीधे अंतिम परिणाम में फैलती हैं।

Clinical relevance

पर्यावरण निगरानी में सटीक नमूनाकरण और तैयारी निर्णायक हैं, जहाँ विषम सामग्री नमूनाकरण को त्रुटि का सबसे बड़ा स्रोत बनाती है, और नैदानिक, खाद्य और फोरेंसिक विश्लेषण में, जहाँ निष्कर्षण और सफाई यह निर्धारित करती है कि ट्रेस विश्लेषकों को विश्वसनीय रूप से मापा जा सकता है या नहीं।

History

विषम सामग्रियों के नमूनाकरण के सिद्धांत को 20वीं सदी के मध्य में पियरे गाय द्वारा मात्रात्मक आधार पर रखा गया था, जबकि विश्लेषणात्मक रसायनज्ञों ने तैयारी विधियों के एक विस्तृत टूलकिट का विकास किया—शास्त्रीय पाचन और तरल-तरल निष्कर्षण से लेकर ठोस-चरण और सूक्ष्म-निष्कर्षण तक—जो कभी अधिक मांग वाले ट्रेस और जटिल-मैट्रिक्स विश्लेषणों को संभालने के लिए थे।

Key figures

• Pierre Gy
• Walter J. Youden

Seminal works

• skoog2014fac
• harris2020
• miller2018

Frequently asked questions

नमूनाकरण त्रुटि का सबसे बड़ा स्रोत क्यों हो सकता है?

यदि कोई सामग्री विषम है, तो विश्लेषण किया गया छोटा हिस्सा पूरे से मेल नहीं खा सकता है, इसलिए एक त्रुटिहीन माप भी थोक के लिए गलत उत्तर देता है; इस त्रुटि को स्वीकार्य रूप से छोटा रखने के लिए सावधानीपूर्वक नमूनाकरण योजनाओं की आवश्यकता होती है।

नमूना तैयार करने का उद्देश्य क्या है?

यह नमूने को एक ऐसे रूप में परिवर्तित करता है जिसे विधि माप सकती है—ठोस पदार्थों को घोलना, विश्लेषकों को निकालना और केंद्रित करना, और हस्तक्षेप करने वाले पदार्थों को हटाना—जबकि संदूषण या विश्लेषक की हानि से बचना।