1. 保障实验数据的准确性和可靠性 代表性:样品能否真实反映整体体系,是数据有效的前提。如果取样不均匀或随意,结果无法代表整体,容易造成误判或错漏。 均匀性:取样方法是否合理影响测定物质成分的一致性,避免“就一点点”或“只取上面”的片面情况。 污染与干扰:科学的取样可防止引入杂质或二次污染,确保实验数据来源纯净。 2. 反映物质的实际状态 在动态体系(如反应过程、混合液体)中,合理取样可以动态反映物质的转化、浓度变化与反应进程。 能够按需、按时、按点采集样品,有助于追踪反应速率、工艺节点、质量控制等。 3. 保证实验的可重复性和科学性 实验可重复的基础是每次取样一致。 标准化采样操作(如溶液充分搅拌后采样、分层样品需分层采集等),保证同行重复实验时结果一致。 系统化记录采样时间、位置、环境、器具等,提高实验的科学性。 4. 满足后续分析需求 化学分析(色谱、光谱、滴定等)对样品量、状态有明确要求。 是否能获得足够量且适宜形态的样品,影响能否完成各种测试,比如微量分析对最小样品量要求苛刻。 5. 避免资源浪费和实验风险 合理采样能在保证样品足够的情况下,最大限度减少试剂和材料的消耗。 采样失误可能导致整个实验失败,样品不能再生,损失资源与时间。 部分取样涉及危险操作(如有毒/高温体系),规范采样防止安全事故。 |