SPC在棉/聚酯纖維定量化學分析中的應用

李潤景，王田田

（江蘇省紡織產品質量監督檢驗研究院，江蘇南京 210007）

棉纖維的主要組成部分是纖維素，纖維素纖維是由纖維素大分子通過各種化學鍵堆砌而成，纖維素大分子是由單元結構D-葡萄糖分子通過1-4甙鍵鏈接連接而成。纖維素分子中，甙鍵對酸敏感，很容易被酸催化發生斷裂，所以纖維素纖維在酸的作用下會發生水解作用而溶解[1]。

質量控制圖是一種將顯著性統計原理應用于控制生產過程的圖形方法，由休·哈特(Walter Shewhart) 博士于 1924 年首先提出[2]?？刂茍D是將一個過程定期收集的樣本數據按順序點繪而成的一種圖示技術。通過圖形方法，顯示質量特性隨時間的波動性，以此可以監察過程是否處于控制狀態，展示過程變異，分析和判斷是由于偶然原因還是系統性原因造成的質量波動，從而提醒操作者做出準確判斷并提出有效對策。本課題所用的計量型控制圖，采用兩張圖組合使用，一個用來監控過程中心(均值)的變化，一個用于監控過程的變異(極差或標準差)的變化[3]。

Minitab是一款數據統計分析的軟件，由于其操作的簡便性及使用的快捷性而被廣泛用于質量控制。

化學含量分析作為紡織品檢測中的基礎實驗是紡織品檢測項目中檢測頻率較高的檢測項目，準確性和穩定性十分重要。[4]棉纖維與聚酯纖維的混合物的檢測實驗是化學含量分析中應用較多且關鍵的實驗，有作為統計過程控制項目的條件。

1 實驗部分

1.1 儀器與試劑

水浴鍋（南通宏大，型號HD500），電子天平（精度0.000 1，梅特勒·托利多，型號AL204）。

1.2 測試樣品選擇

為了能夠達到較好的控制效果，將純棉纖維和純聚酯纖維進行1∶1混紡，混紡后的面料作為測試樣品及實現統計過程控制的質控樣。

1.3 溶液配制

硫酸溶液：將700mL濃硫酸(ρ=1.84g/mL)加入到340mL三級水中，將溶液冷卻至室溫后，再加水至1L。

稀氨水溶液：將80mL濃氨水（ρ=0.880g/mL）加水稀釋至1L。

1.4 樣品制備及實驗過程

每組實驗取3個1g左右試樣烘干至凈重并稱量。依據GB/T 2910.11—2009把準備好的試樣裝入三角燒瓶中，每克試樣加入200mL硫酸溶液，蓋上玻璃塞后搖動使試樣充分潤濕。將燒瓶保持（50±5）℃放置1h，每隔10min搖動一次。將殘留物過濾到玻璃砂芯坩堝真空抽吸排液，冷水連續洗滌若干次以后使用稀氨水中和兩次，再冷水洗滌。最后，將坩堝與殘留物一起烘干冷卻并稱重。該方法d=1.00，故殘留物質量與試樣凈干質量的百分比即為聚酯纖維含量百分比（凈干）。

2 結果及討論

2.1 結果

每天進行3個平行樣品的實驗并收集數據，結果見表1。

因本課題數據中的子組大小為3，故進行Xbar-R圖制作，該圖即標準GB/T 4091—2011常規控制圖中給出的常用控制圖——均值與極差圖。圖形制作相關參數：進行所有的特殊原因檢驗；不使用Box-Cox變換；為使質控圖更符合實際，使用實際數據計算控制限。

表1 28組樣品結果

以表1數據為基礎用Minitab軟件建立均值極差控制圖（-R控制圖），如圖1所示。

軟件同時給出數據檢驗結果：1個點，距離中心線超過 3.00個標準差。檢驗出下列點不合格：15。

由此可見，第15組數據（2017/2/20）的平均值距離中心線超過3.00個標準差，符合標準GB/T 4091—2001 常規控制圖中的8種變差的可查明原因模式中第一種變差的可查明原因的模式。

圖1 28組原始數據得出的X-R圖

圖2 剔除有疑問數據子組得出的X-R圖

通過識別、糾正、重新計算程序，將可疑數據剔除后，進行控制圖的8種變差的可查明原因的模式檢驗，剩下的數據中已不存在可疑數據，該控制圖有效。

從Minitab給出的結果可以看出，含量為50%的棉/聚酯纖維樣品的上控制限為52.054%，下控制限為50.719%。在日常檢測中，可以以圖2作為依據對該實驗人員的檢測穩定性進行監督，及時發現問題和解決問題，保證實驗結果的穩定性和準確性。

2.2 討論

統計過程控制（SPC）是一種借助數理統計方法的過程控制工具。它對生產過程進行分析評價，根據反饋信息及時發現系統性因素出現的征兆，并采取措施消除其影響，使過程維持在僅受隨機性因素影響的受控狀態，以達到控制質量的目的。

當過程僅受隨機因素影響時，過程處于統計控制狀態，即受控狀態。當過程中存在系統因素的影響時，過程處于統計失控狀態。由于過程波動具有統計規律性，當過程受控時，過程特性一般服從穩定的隨機分布；而失控時，過程分布將發生改變。SPC正是利用波動的統計規律性對過程進行分析控制。

紡織品的棉/聚酯纖維的定量化學分析在日常實驗過程中硫酸濃度、水浴溫度、浴比、振蕩速率、溶解時間都會對實驗過程產生一定的影響，通過質量控制圖可以及時準確地對結果的可靠性進行分析，有助于提高檢測穩定性。