粒度度量及评价
粒度测试原理
分析了Cilas940L激光粒度仪的测试结果,并与沉降法、筛析法进行了比较.激光粒度仪测试结果的重复性较好,测量精度较高.对于玻璃珠样品,激光粒度仪和筛析法测试结果十分接近,对于天然沉积物,激光粒度仪测定的平均粒径偏粗,分选偏差.和沉降法相比,激光粒度仪测定的粘土组份(＜8φ)的含量为沉降法的46.7%～70.5%,平均为60%,测定的平均粒径较沉降法偏粗,分选偏差.造成激光粒度仪与沉降法、筛析法之间差异的原因主要在于这些测试方法原理的不同和天然沉积物不规则的形状.激光衍射法与比重计沉降法所测粒度参数的对比研究——以海滩泥沙为例陈仕涛1，王建1，朱正坤2，娄英杰2(1.南京师范大学地理科学学院，江苏南京210097； 2.江苏省交通规划设计院，江苏南京210005)摘要：用比重计沉降法和激光衍射法这两种方法，在相同条件下，对65个海滩泥沙样品分别进行了粒度分析。
结果表明，激光衍射法的测试结果相对偏粗，二者的差异主要反映在＞9Φ中和＜4Φ这两个粒级范围内，上述差异对平均粒径、中值粒径、标准偏差、尖度、偏度等5个常用粒度参数的影响程度是不同的，经过线性相关性分析发现，二者的平均粒径和中值粒径的相关系数R较高，分别为0.9864，0.9763，F显著性检验和分析表明，其回归方程是有意义的，可作为换算公式使用，从而求得二者数据对比与换算途径。
关键词：激光粒度仪；比重计；粒度分析；相关性1 引言粒度分析，也叫颗粒分析，在许多领域有着广泛的应用。
粒度测量的方法很多，比如传统的沉降法和随着激光技术的发展而产生的激光衍射法。
沉降法之一的比重计法由于使用的仪器简单，在细颗粒样品的测量中曾广泛应用。
激光衍射粒度分析法由于测量范围宽、所需样品量少、快速方便、重复性好等优点，使得用户越来越多，进而有取代其它粒度方法的趋势［1］，不同的测试方法由于受原理中某些假设和仪器本身的限制，测量的数据往往各不相同［2］，这就必然会导致相关数据及成果在对比与共享方面存在着客观上的困难。
煤样粒度对粘结指数影响分析
煤样粒度对粘结指数影响分析烟煤的粘结指数是评价烟煤的粘结性力主要指标,其粘结力的强弱,直接影响炼焦的工艺过程及焦炭的机械强度。
其测定影响因素较多,煤样粒度对它的影响在实际操作中往往被忽视,本文通过大量的试验数据说明:煤样粒度对煤种测定粘结指数的影响是不容忽视的,直接关系着测值的准确性。
标签：煤样粒度;粘结指数1、前言煤的粘结指数是判别煤的粘结性、结焦性的一个关键性指标。
通过测定煤的粘结指数,可以大致判断煤的加工利用途径,确定煤的工业牌号,指导配煤炼焦。
中平能化集团是一个多煤层、多煤种的矿区。
煤炭类别有焦煤、1/3焦煤、气煤、肥煤、瘦煤、贫瘦煤等。
浮煤粘结指数作为煤炭分析中重要的指标主要用来判别煤种,使资源得到合理化应用。
精煤的粘结指数,作为指导炼焦配煤的重要依据往往被用户列为必要的合同指标。
为此粘结指数的测定必须保证准确无误。
2、测定原理烟煤粘结指数测定原理是将一定量的试验煤样和专用无烟煤(按1:5或3:3配比),在规定的条件下混合均匀并压实,在850±10℃的温度下快速加热成焦,所得焦块在一定规格的转鼓内进行转鼓实验,以焦块的耐磨强度,即抗破坏力的大小来表示试验煤样的粘结能力。
因此,烟煤粘结指数实质是试验烟煤在受热后,煤颗粒之间或煤粒与惰性组分颗粒间结合牢固程度的一种度量,是各种物理、化学变化过程的最终结果。
3、测试影响因素粘结指数测定是一项规范性很强的试验,测定结果随试验条件的改变而变化,粘结指数测定主要影响因素有:焦化温度、焦化时间、马弗炉温度回升速度、煤样粒度、压块放置时间及人为因素等。
随着化验设备智能化的不断升级,诸如焦化温度、焦化时间等影响因素用合格的电脑温控设备均可解决。
但煤样粒度的影响在测试中往往不被重视。
在通常工作中很多人认为粘结煤样可用一般分析煤样替代,实际上这样是错误的。
一般分析煤样的粒度是小于0.2mm即可,而粘结指数专用煤样的粒度组成要求是:0.1~0.2mm粒度的比例需达到20%~35%。
粒度分布的验证方法
粒度分布的验证方法粒度分布的验证方法是一种用于评估和验证系统性能的方法。
它通过将系统的输出结果与标准结果进行比较，从而确定系统是否达到预期的性能水平。
本文将介绍粒度分布的验证方法的基本原理，以及如何进行验证。
在进行粒度分布的验证之前，首先需要明确系统的预期性能指标。
这些指标可以是系统的准确率、召回率、F1值等。
然后，需要准备标准结果集，这是一组已知结果的数据集，用于与系统的输出结果进行比较。
标准结果集可以是人工标注的数据集，也可以是其他可靠来源的数据集。
接下来，可以开始进行粒度分布的验证。
首先，将系统的输出结果与标准结果集进行比较。
可以使用各种评估指标来衡量系统的性能，如准确率、召回率、F1值等。
这些指标可以帮助我们了解系统在不同粒度上的表现。
例如，可以计算系统在不同粒度上的准确率，从而了解系统在不同粒度上的分类性能。
除了评估指标，还可以使用粒度分布图来可视化系统的性能。
粒度分布图将粒度划分为不同的范围，如细粒度、中粒度和粗粒度。
然后，将系统的输出结果和标准结果集在粒度分布图上进行对比，可以直观地了解系统在不同粒度上的表现。
为了进行粒度分布的验证，还可以使用交叉验证的方法。
交叉验证是一种将数据集分为训练集和测试集的方法，可以用于评估系统在不同粒度上的性能。
可以将数据集分为多个子集，然后依次将每个子集作为测试集，其他子集作为训练集。
通过对不同子集的测试结果进行综合评估，可以得出系统在不同粒度上的性能。
在进行粒度分布的验证时，还需要注意一些问题。
首先，要确保标准结果集的准确性和可靠性。
其次，要注意不同粒度之间的关系，避免重复计算或漏算。
此外，还要考虑系统的泛化能力，即系统在新的数据上是否能够保持良好的性能。
粒度分布的验证方法是一种评估和验证系统性能的有效方法。
通过比较系统的输出结果与标准结果集，可以了解系统在不同粒度上的性能表现。
同时，使用评估指标和粒度分布图等可视化工具，可以更直观地了解系统的性能。
不同粒度时间序列相似性度量
Ｓ ｍ ｉ ｒｔ ａ ｕ ｅ ｅ ｔｏ ｉ —ｅ ｉｓｄ ｔ ｔ ｉ ｅ ｅ ｔｇ ａ ｕ ａ ｉ ｅ ｉ ｌ ｉｙ ｍｅ ｓ ｒ ｍ ｎ ｆｔｍｅ ｓ ｒｅ ａ ａ ｗｉ ｄ ｆ ｒ ｎ ｒ ｎ ｌｒｔ ｓ ａ ｈ ｆ ｉ
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zeta电位粒度要求
zeta电位粒度要求英文回答：Zeta Potential and Particle Size Requirements.Zeta potential is a key parameter in understanding the behavior of colloidal particles in suspension. It is a measure of the electrostatic potential at the particle surface, and it can be used to predict the stability of the suspension. The zeta potential can be affected by a number of factors, including the pH of the suspension, the presence of ions, and the type of particle surface.In general, a higher zeta potential will result in a more stable suspension. This is because the electrostatic repulsion between particles will prevent them from aggregating. However, if the zeta potential is too high, the particles will become unstable and will start to precipitate out of solution.The optimal zeta potential for a suspension will depend on the specific application. For example, in the case of pharmaceutical suspensions, a zeta potential of around -30 mV is typically desired. This value provides sufficient electrostatic repulsion to prevent aggregation, while also being low enough to avoid precipitation.The particle size is another important factor to consider when formulating a suspension. The particle size will affect the stability of the suspension, as well as its physical properties. For example, smaller particles will be more likely to aggregate than larger particles. They will also be more difficult to filter or separate from solution.The optimal particle size for a suspension will again depend on the specific application. For example, in the case of injectable suspensions, a particle size of less than 5 microns is typically desired. This value ensuresthat the particles can be easily injected through a needle, while also being small enough to avoid embolization.中文回答：zeta电位和粒度要求。
油中颗粒标准物质
油中颗粒标准物质/粒子比对液产品简介：油中颗粒标准物质（颗粒度计量油相颗粒标准物质）保证颗粒度领域的量值溯源与传递。
满足颗粒度领域的计量量值传递体系的服务需求，利于颗粒度领域的计量管理和量值统一。
产品介绍：颗粒度计量属于新兴的边缘计量学科，由于颗粒度测试技术不断与各种高新技术的融合，颗粒度测试技术已趋向成熟，为了保证颗粒度测量仪器量值准确可靠，应按期计量进行量值溯源，众多国家普遍采用标准物质构成颗粒度的量值传递模式，其中油相颗粒标准物质应用最为广泛，我国基本采用油相颗粒标准物质实施颗粒度量值的传递。
通过油相颗粒标准物质建立不间断的比较链与最高颗粒度计量标准建立起统一的量值关系。
物质组成：颗粒度计量油相标准物质是一种以固体颗粒为材质、洁净油液为载体配制的标准颗粒悬浮液，它性能稳定，具有量值准确的定值和测量不确定度。
国内外颗粒度计量油相标准物质的基本组成一样，由基础载液和标准粉尘组成。
标准粉尘：标准粉尘按照颗粒形状不同，分为规则形和不规则形两种。
规则形的标准粉尘：通常由相同或近似相同粒径的颗粒组成，一般称为单分散球形颗粒，通常采用折光系数约为1.59的聚苯乙烯或交联聚苯乙烯单分散球形颗粒粉作为规则形颗粒标准粉尘，该粉尘通过化学方法采用气溶胶颗粒发生器制备而成，颗粒的圆直径为颗粒的尺寸，粒径范围为1μm —150μm。
不规则形标准粉尘：通常采用收集某区域特定的自然粉尘，经过特殊工艺加工分级，由多种不同粒径的颗粒混合而成，其化学成分和粒径分布与实际颗粒度领域检测固体污染度杂质的主要的化学成分和粒径分布一致。
通常将不规则形标准粉尘分为ISO ACFTD（Air Cleaner Fine Test Dust）和ISO MTD（Medium Test Dust）两种，分别以颗粒最长弦和颗粒投影等效圆面积的直径定义这两类标准粉尘颗粒尺寸。
ISO ACFTD：是空气滤清器精细试验粉尘的英文缩写，由美国通用汽车公司的AC火花塞分批生产。
软件开发度量及考核方法
软件开发度量及考核方法一、引言如果要提高软件开发人员的开发质量，必须有相应的考核制度，有了制度后才能推动开发人员想方设法改善自已的开发质量。
虽然目前很多公司有这方面的绩效考核，但是由于软件开发行业的特殊性，大多数公司没有对软件开发的过程进行细粒度的度量，所以不能依据有效的度量数据来考核开发人员的工作绩效，大部份只是凭考核人主观意志来考核，不能形成对被考核人有效的说服力。
所以根据以前经验和相关的资料编写了适用于本部门的度量和考核方法。
该考核方法是技术支持部软件开发人员和测试人员的试行版本。
二、目的对软件开发的过程所产生的软件项的质量和过程进行定量的评价，用评价的结果指导软件的开发过程，不断地提高软件开发质量水平，并依据度量记录来考核软件开发人员的工作绩效。
三、考核实施办法1、定义1.1 、软件项包括1）、技术文档："软件工程产品集"所确定的配置项。
主要包括：用户需求文档、需求分析文档、概要设计文档、详细设计文档、开发计划、测试文档、用户手册、总结报告等。
2）、计算机程序。
1.2 、度量数据的来源1）、项目计划：过程度量中及时度考核数据的主要依据。
2）、测试文档：计算机程序质量考核数据主要依据。
3）、软件维护记录：主要是指软件产品投入用户使用后产生的软件维护记录。
2、质量度量2.1度量指标主要根据各类软件项检查表的检查指标来确定。
例如，详细设计说明书检查表有10个检查指标，则根据具体项目检查侧重点不同，可从中选择相应的检查指标作为度量指标。
（本文末尾附了各工作阶段的考核检查指标表）2.2质量等级1）软件项的质量等级的确定根据度量综合指标进行。
2）度量综合指标计算公式为：Total =刀QiMi。
3）其中i=1,2,...n 代表指标数量；4）Q代表度量的指标；5）M代表度量的指标Q在整个指标体系中所占的权重系数，对不同的开发项目可能不同，此系数根据开发的不同着重点给出。
2.3度量指标计算方法2.3.1、度量指标评分标准：根据软件项的各检查指标的缺陷率来确定，既为每232、缺陷率来源：主要是各软件项检查、评审、测试的过程所产生的缺陷跟踪表，缺陷跟踪表中的缺陷类别对应检查表中的检查指标。
04 第四章 碎屑岩的结构及粒度分析
二、胶结类型
华英参1井 3548.42m ，J1 溶蚀缝 （—）×40
华英参1井 3548.42m，J1 颗粒内溶蚀缝 （—）×40
图4-7 胶结类型
（a)基底胶结；（b）孔隙胶结；（c）接触胶结；（d）镶嵌胶结
镶嵌式胶结,石英砂岩
嵌晶胶结,钙质砂岩
杂基支撑,泥质粉砂岩
四、填隙物的结构： （二）、胶结物及其结构
2、显晶质结构 粒状：胶结物呈结晶粒状分布于碎屑颗粒之间，碳酸盐
胶结物常具这样的结构。 带状/薄膜状：胶结物围绕颗粒呈带状/薄膜状分布 。 栉壳状：胶结物呈纤维状或细柱状垂直碎屑表面生长。 凝块状或斑点状：胶结物在岩石不均匀分布 。
四、填隙物的结构： （二）、胶结物及其结构 3、嵌晶结构
本章重点
１、基本概念：粒度， Φ值，球度，形状，圆度， 直方图，累积曲线，概率累积曲线，平均粒径，中值， 标准偏差，分选系数，偏度，峰度。 ２、胶结物的结构，胶结类型。 ３、常见环境的概率累积曲线。 ４、牵引流及浊流的C-M图。
第四章 碎屑岩的结构及粒度分析
第一节 碎屑颗粒的结构 一、碎屑颗粒的粒度 二、碎屑颗粒形状和球度 三、碎屑颗粒圆度及颗粒表面结构 四、填隙物
粒级划分
颗粒直径,mm
＞1000 1 0 00～ 100 100～10
10～2 1～2 1～0.5 0 . 5～ 0.25 0 . 25～ 0.01
0 . 1～ 0.05
0 . 05～ 0.005
巨砾 粗砾 中砾 细砾 巨砂 粗砂 中砂 细砂
粗粉砂
细粉砂
砾 砂 粉砂
巨砾
中砾
砾石
卵石
极粗砂 粗砂 中砂 细砂
• 颗粒分选磨圆中等，具颗粒支撑结构和一定量的化学胶结填 隙物，
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3）基于商空间的粒度计算模型 代表：清华张钹院士 基本内容：研究各商空间之间的关系、合成、综合、分解和推理. 当面对一个复杂问题时 ,常先将问题化成在一个较粗粒度商空间对应的问题进行初步分析 ,若得出该 问题在粗粒度空间中是无解 ,则由 “ 保假原理”,立即得原问题是无解的. 优点：以很少的计算量得出所要的结果 ,降低求解复杂性. 缺点：缺少实现粒度与粒度之间、粒度与粒度世界之间、粒度世界与粒度世界之间转换的手段和 技术方法.
Intra:集合间不确定性 2. Pawlak 于 1982 年提出了粗糙集理论，由于粗糙集理论具有很强的定性分析能力 ,能够有效地表达不 确定的或不精确的知识 ,善于从数据中获取知识 ,并能利用不确定、不完整的经验知识进行推理等 ,因此在 知识获取、机器学习、规则生成、决策分析、智能控制等领域获得了广泛应用 ,特别是在数据挖掘领域 , 获得了巨大成功 ,业已成为粒度计算研究领域的主要方向之一.
+
模糊粒度化
粗糙集 知识评价方法
不确定性度量方法
需解决问题： 1.算法融合问题，处理复杂、模糊和不确定性知识的粒度 计算； 2.存在的模糊度随知识粒度减小可能增加的可能； 3.粒度约减等。 1.评价指标确定；权重计算；评价的粒度计算模型 代表：Zadeh 基本内容： 狭义范围：指利用通常意义下的数学概念和运算 ,诸如 ,加、减、乘、除等构造的带有不确定或模糊值的 词计算的数学体系. 它借助模糊逻辑概念和经典的群、环、域代数结构 ,构造出以词为定义域的类似结构. 广义范围：指用词进行推理、用词构建原型系统和用词编程. 优点：最贴近人类的思维形式来求解问题 ；包含信息丰富，对复杂的系统的信息处理有着广阔的应用前景. 缺点：计算复杂，对权重确定主观性强；当指标集偏大时，权系数偏小，容易出现超模糊现象--》层次法 2）基于粗糙集理论的粒度计算模型 代表：Pawlak 基本内容：强调分类能力；一个对象是否隶属于某一集合 (概念) ,不是该元素的客观性质 ,而是取决于我们对 它的了解程度. 优点：处理不精确、不一致、不完整等各种不完备的信息；无需先验知识，易用性；与处理其他不确定性问 题的理论具有很强互补性； 缺点：知识表示依赖于论域上的关系 ; 缺少有效处理现实问题的代数运算体系；缺乏基本粒度的语义解释 ； 缺乏描述粒度之间结构信息的方法等。
一、定义： 粒度(granularity)：指的是信息单元的相对大小或粗糙程度，即数据仓库的数据单位中保存数据的细化或 综合程度的级别。细化程度越高，粒度级就越小；相反，细化程度越低，粒度级就越大。
知识粒度：是对象的集合,这些对象由于它们的相似性、功能相近性、不可分辨性而被聚合在一起. 粒度是计算机领域中粒度指系统内存扩展增量的最小值．
提出基于粒度分析的不确定性度量方法，研究设计问题相关的可测度的知识评价方法，为不确定性信息环 境下设计中对知识的选择和推理提供依据。 Inter: 内部不确定性
1. Zadeh 在 1996 年提出 “ 词计算理论”,标志着模糊粒度化理论的诞生. 其旨在解决利用自然语言 ,进行 模糊推理和判断 ,以实现模糊智能控制.
粒度计算的基本问题包括： 如何构建信息粒度。（处理粒度的形成、粗细、表示和语义解释） 如何利用粒度去计算。（处理怎样利用粒度去求解问题） 知识粒度内容：知识粒度的形成、表示、粗细、语义解释 ;知识粒子的大小 ;知识粒度粗细与求解有效度的 关系 ;信息粒度的运算法则 ;信息粒度之间及其与外部环境的关系。