合理利用類型標準化讓測量數據更準確

“類型標準化”是針對同一類型的產品（同一牌號或者相近，好使用同一牌號），以同類型的標樣（已知準確元素含量）對儀器的測量數據進行誤差補償后，再測量樣品，后得到更準確的數據。

斯派克手持式X射線熒光光譜儀SPECTRO Xsort是一個半定量定性分析的儀器，需要用到更準確的數據的時候，臺式分析儀不但制作樣品比較費時，還會破壞樣品。此時，我們可以使用“類型標準化”。

類型標準化可以對樣品進行誤差補償，其原因是什么呢，工作原理又是如何？它與ICAL智能標準化有什么區別？類型標準化就一定是很好的嗎，有什么局限性呢？下面就來為大家揭開“類型標準化”的神秘面紗。

類型標準化是Xsort中的一個功能，使用同一類型的標準樣品對儀器的測量數據可以進行修正，讓其測量數據更接近真實值。ICAL智能標準化是儀器自我校準的一個程序。

Xsort做類型標準化主要是用來補償測不了的元素（例如C）引起的偏差。因為有些元素測不出來，無法得知具體含量，所以儀器會對結果進行歸一化，即能測出的含量總量為100%。這就是說我們的測量結果放大了1/（1－X）倍，其中X為儀器測不出的元素含量。下面我們以一個模具鋼H13標樣來進行結果比較

ICAL成功地證明了儀器的狀態是正常的，ICAL智能標準化對所有的測量樣品都有效。而類型標準化只能適用于做過類型標準化的那一類樣品的測量，不能用來測量其它類型的樣品。

從實驗結果可以得出結論，類型標準化后的測量結果更接近真實值，而且偏差會更小。

類型標準化也不是萬能的，它還有一些需要注意的事項如下：

1.標樣和待測樣品盡量相似，元素含量接近

2.好在Standard分析程序下進行

總的來說，合理利用類型標準化能讓Xsort測量數據更準確，偏差更小。