GB/T 19494-2004 煤炭机械化采样 第1-3部分

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中国标准化委员会 著
图书标签:
  • 煤炭
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店铺: 广通行业标准旗舰店
出版社: 中国标准出版社
ISBN:1949412004
商品编码:10884867643
包装:钉装
开本:16
出版时间:2004-10-01

具体描述

基本信息

书名:宝宝的本大图认知书 认果蔬

定价:16.80元

作者:姚朝辉著

出版社:中国纺织出版社

出版日期:2015-07-01

ISBN:9787518016051

字数:

页码:

版次:1

装帧:平装

开本:12开

商品重量:0.4kg

编辑推荐


“宝宝的**本大图认知书”系列,送给宝宝的**份人生礼物!然而,在0~3岁的认知阶段,宝宝们对什么*感兴趣呢? 宝宝们天生喜欢色彩丰富的图画和简单直接的认知,*重要的就是增进宝宝们与妈妈之间情感的亲子互动小课堂,而这一切都吸引着天生就好奇的宝宝们。“宝宝的**本大图认知书”这一系列充满巧妙创意的大图认知书,每一本的开篇都采用了一大张包括本册主要内容的全景认知大图,让枯燥的各个知识点融入一整张现实生活中可以遇到的情境之中,使宝宝打开书的一刻就被牢牢的吸引住,进而达成“妈妈细心讲,宝贝开心学!” 由此可见,“宝宝的**本大图认知书”系列不仅是“好妈妈育儿巧帮手”,更是“乖宝宝书架书”! 套装点击购买:本系列包括:《认果蔬》《认物大全》《认国旗》《认标识》《认动物》《认名车》

内容提要


《宝宝的本大图认知书·认果蔬》一书精选了小朋友们日常能够见到的59种美味水果和48中可口蔬菜的精美图片。首先,通过生动逼真的图片,让学前儿童对果蔬王国有一个感性认识;然后,通过双语名称和亲子小课堂,让他们对水果、蔬菜的认识更加深入。本书版式活泼,语言生动形象,图片逼真,适合2-6岁的儿童与其父母进行亲子阅读。

目录


02水果:草莓、西瓜、苹果、香蕉
03水果:梨、火龙果、葡萄柚、黑莓
04水果:荔枝、番荔枝、西番莲、圣女果
05水果:鳄梨、金橘、桃、樱桃
06水果:姑娘果、山楂、黑加仑、哈密瓜
07水果:椰子、山竹、猕猴桃、杏
08水果:石榴、覆盆子、枇杷、蓝莓
09水果:红毛丹、桑葚、橙子、红醋栗
10水果:李子、菠萝、柠檬
11水果:葡萄、木瓜、桂圆、蔷薇果
12水果:芒果、柿子、刺角瓜、油桃
13水果:榴莲、蛇皮果、无花果、杨梅
14水果:蔓越莓、杨桃、柚子、红提
15水果:甜瓜、菠萝蜜、枣、沙棘
16水果:甘蔗、番石榴、槟榔、费约果
17蔬菜:西蓝花、土豆、卷心菜、番茄
18蔬菜:胡萝卜、姜、菜花、大葱
19蔬菜:蒜、洋葱、南瓜、豌豆
20蔬菜:白菜、香菜、藕、香椿
21蔬菜:萝卜、紫甘蓝、甜菜、扁豆
22蔬菜:辣椒、芹菜、红菊苣、油菜
23蔬菜:莴苣、芦笋、西葫芦、苦瓜
24蔬菜:茄子、柿子椒、玉米、黄瓜
25蔬菜:韭菜、丝瓜、红薯、茼蒿
26蔬菜:紫薯、竹笋、豆芽、黑木耳
27蔬菜:香菇、冬瓜、蚕豆、豇豆
28蔬菜:生菜、四季豆、菠菜、山药

作者介绍


姚朝辉,从事幼儿图书策划研发近10年,曾为前童书品牌——阿拉丁BOOK图书研发机构任艺术总监,与多家出版社合作。2012年,他创办了nice book品牌,全面开发幼儿图书领域中的各种产品。

文摘




序言



《科学研究的基石:数据采集与分析方法详解》 引言 在现代科学研究的浩瀚海洋中,严谨的数据采集与精密的分析是构建可靠知识体系的两大支柱。无论是在基础科学的探索,还是在应用技术的发展,亦或是社会现象的洞察,都离不开对原始数据的获取、整理、解读和应用。本指南旨在为广大科研工作者、学生以及对数据研究抱有浓厚兴趣的读者,提供一套全面、系统且实用的数据采集与分析方法论。我们将从数据采集的源头出发,深入探讨数据处理的流程,最后抵达数据分析的终点,并辅以详实的案例和实践指导,帮助读者掌握从“数据小白”到“数据达人”的进阶之路。 第一部分:数据采集的艺术——精准、高效、无偏倚 数据采集是整个研究过程中最基础也是至关重要的一环。数据的质量直接决定了研究的有效性和结论的可靠性。本部分将围绕数据采集的各个方面展开深入阐述。 第一章:研究设计与数据采集方案规划 1.1 研究问题的界定与量化: 任何数据采集工作都应始于清晰的研究问题。本章将指导读者如何将模糊的研究想法转化为具体、可测量、可实现、相关且有时间限制(SMART)的研究问题。我们将探讨如何识别研究的核心变量,并思考这些变量是否能够通过数据来量化。 1.2 确定数据采集的目标与范围: 明确研究需要收集哪些类型的数据(例如,定量数据、定性数据),数据需要覆盖的时间范围、地理范围以及研究对象群体。我们将讨论如何根据研究目标来划定数据采集的边界,避免信息过载或信息不足。 1.3 数据采集方法的多样性与选择: 数据采集的方法多种多样,每种方法都有其适用场景和优缺点。本章将系统介绍常用的数据采集方法,包括: 文献查阅与二次数据分析: 如何有效利用现有研究成果、公开数据库、政府统计数据等,避免重复劳动,并从中提取有价值的信息。我们将探讨数据来源的可靠性评估,以及如何对二手数据进行预处理。 问卷调查法: 设计科学有效的问卷是关键。我们将深入讲解问卷设计的原则(清晰性、中立性、逻辑性),题型选择(封闭式、开放式、量表式),以及样本选择策略(随机抽样、分层抽样、整群抽样等)以保证样本的代表性。 访谈法: 深度访谈和焦点小组访谈在获取深度信息和主观意见方面具有独特优势。本章将指导读者如何设计访谈提纲,掌握访谈技巧(积极倾听、追问、引导),以及如何记录和管理访谈数据。 观察法: 自然观察、结构化观察、参与式观察等方法在研究行为、过程和环境方面非常有效。我们将讨论观察者偏差的识别与控制,以及如何进行系统化的行为记录。 实验法: 在控制条件下操纵变量以研究因果关系。本章将介绍实验设计的类型(前后测设计、对照组设计等),随机分配原则,以及如何控制无关变量。 案例研究法: 深入研究一个或少数几个典型案例,以揭示复杂现象背后的深层机制。我们将探讨案例选择的标准,以及如何在案例研究中收集多种类型的数据。 传感器与自动化采集: 介绍现代科技在数据采集中的应用,例如各种传感器(温度、湿度、压力、GPS等)的使用,以及自动化数据记录系统的优势,尤其是在环境监测、工业生产等领域。 1.4 数据采集工具与技术: 介绍当前主流的数据采集工具,包括在线问卷平台(如问卷星、SurveyMonkey)、数据记录软件、移动端应用、专业测量仪器等,并分析其适用性和操作要点。 1.5 数据质量控制与伦理考量: 数据质量是生命线。本章将强调数据采集过程中的误差来源(测量误差、抽样误差、人为误差等),并提出相应的质量控制措施,如预调查、数据核查、交叉验证等。同时,我们将重点讨论数据采集过程中的伦理问题,包括知情同意、隐私保护、数据匿名化等,确保研究的合规性与道德性。 第二章:数据收集的实践操作与管理 2.1 建立规范的数据收集流程: 将理论方法转化为实践操作。本章将详细阐述数据收集的各个环节,包括人员培训、现场操作、信息记录、数据反馈等,确保流程的标准化与可执行性。 2.2 数据输入的标准化与验证: 原始数据的电子化输入是重要步骤。我们将讨论数据输入时应遵循的规范,如何设置数据校验规则,以及数据录入后的验证方法,以最大限度地减少输入错误。 2.3 数据存储与备份策略: 数据的安全存储是保障研究成果的关键。本章将介绍不同数据存储介质(本地硬盘、云存储、服务器等)的优劣,并强调建立定期备份机制的重要性,以防数据丢失。 2.4 数据命名与组织规范: 良好的数据命名和组织习惯可以极大地提高后续处理的效率。我们将提供一套行之有效的数据命名约定和文件组织架构,帮助读者构建清晰有序的数据仓库。 2.5 处理缺失值与异常值: 在数据收集过程中,缺失值和异常值是常见的问题。本章将介绍识别缺失值和异常值的方法,并讨论不同的处理策略,如删除、插补(均值插补、中位数插补、回归插补等),以及如何审慎地对待异常值,它们有时可能包含重要的研究信息。 第二部分:数据分析的智慧——洞察、解读、启迪 数据分析是将原始数据转化为有意义信息的关键步骤。它涉及到对数据的数学、统计学和逻辑学等方法的应用,以揭示隐藏的模式、趋势和关系。 第三章:数据的预处理与探索性数据分析(EDA) 3.1 数据清洗: 数据预处理是分析前的必要环节。本章将深入讲解数据清洗的步骤,包括重复值识别与处理、数据类型转换、格式统一、单位标准化等,确保数据的准确性和一致性。 3.2 数据变换与特征工程: 根据分析需要,对原始数据进行变换,如对数变换、平方根变换、标准化(Z-score标准化)、归一化等,以满足某些统计模型的假设或提高模型的性能。特征工程是创造新特征以提升模型表现的关键,我们将介绍一些常用的特征构建技巧。 3.3 探索性数据分析(EDA): EDA是理解数据特性、发现潜在模式、识别异常值和验证假设的重要过程。本章将重点介绍: 描述性统计: 计算均值、中位数、众数、标准差、方差、偏度、峰度等统计量,全面了解数据的集中趋势、离散程度和分布形态。 可视化分析: 运用各种图表(直方图、散点图、箱线图、条形图、折线图、饼图、热力图等)直观地展现数据的分布、关系和趋势。我们将指导读者如何选择最适合的图表类型来表达特定的数据信息。 相关性分析: 计算变量之间的相关系数(Pearson、Spearman等),初步判断变量间的线性或单调关系,为后续建模提供依据。 第四章:统计推断与模型构建 4.1 统计推断基础: 参数估计: 点估计与区间估计。如何利用样本数据估计总体参数,并为这些估计量提供置信区间。 假设检验: 理解零假设和备择假设,掌握t检验、Z检验、卡方检验、F检验等常用假设检验方法,并正确解释检验结果。我们将重点讲解P值和置信区间的实际意义,以及如何避免常见的误解。 4.2 回归分析: 简单线性回归: 建立一个因变量与一个自变量之间的线性关系模型,预测一个变量如何随另一个变量的变化而变化。 多元线性回归: 扩展到多个自变量对因变量的影响,探讨变量间的复杂关系,并进行模型诊断(残差分析、多重共线性检验等)。 非线性回归: 适用于变量间存在非线性关系的情况,介绍多项式回归、指数回归等。 4.3 方差分析(ANOVA): 比较两个或多个组的均值是否存在显著差异,适用于比较不同处理组或不同类别变量对因变量的影响。 4.4 分类与聚类分析: 分类模型(如逻辑回归、决策树、支持向量机): 预测样本属于哪个预定义类别,例如用户是否会购买产品,邮件是否为垃圾邮件。 聚类模型(如K-means、层次聚类): 将相似的数据点分组,发现数据中的自然群体,常用于市场细分、图像分割等。 4.5 时间序列分析: 分析随时间变化的序列数据,如股票价格、气温变化、经济增长等,识别趋势、季节性和周期性,并进行预测。 4.6 因子分析与主成分分析(PCA): 降维技术,用于识别隐藏在大量变量背后的潜在因子或主成分,简化模型,减少数据复杂度。 第五章:数据分析报告与结果解读 5.1 构建清晰的数据分析报告: 报告的结构应包括引言(研究背景、问题)、方法(数据来源、采集方法、分析方法)、结果(统计量、图表、模型输出)、讨论(结果解释、与理论对照、研究局限性)和结论(主要发现、建议)。 5.2 科学解读统计结果: 避免机械地引用统计数值,而要深入理解统计结果的实际意义。例如,P值小于0.05并不意味着“结果非常显著”,而是“在原假设为真的情况下,观察到当前或更极端结果的概率小于5%”。 5.3 可视化呈现分析结果: 再次强调可视化在报告中的重要性。选择恰当的图表类型,清晰标注轴标签、标题和图例,使读者能够快速理解复杂的数据关系。 5.4 讨论研究的局限性与未来展望: 任何研究都存在局限性。诚实地指出数据采集的限制、模型的假设以及结果的适用范围,可以增加研究的可信度。同时,提出未来研究的方向,为学科发展贡献力量。 5.5 数据驱动的决策与应用: 将数据分析的结果转化为实际行动。无论是学术研究的深入,还是商业决策的制定,亦或是社会政策的优化,都应以严谨的数据分析为基础。 结语 数据科学是一门不断发展的学科,掌握数据采集与分析的方法,不仅是科研人员的必备技能,也是时代发展的必然要求。本指南力求为读者提供一个坚实的基础平台,引导大家踏上科学探究的严谨之路。通过理论学习与实践结合,我们相信每一位读者都能在数据 analysis 的世界里,发现规律,揭示真相,创造价值。

用户评价

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《GB/T 19494-2004 煤炭机械化采样 第1-3部分》这本书,用一种近乎“解剖”的方式,向我展示了煤炭行业中一个至关重要的环节——机械化采样。我一直以为,煤炭采样只是简单地抓一把煤样出来化验,但这本书的出现,彻底颠覆了我的认知。它揭示了,在现代工业生产中,任何一个环节的标准化都至关重要。这本书的第一部分,可能是在建立整个采样体系的理论框架,阐述机械化采样的必要性和优越性,为后续的具体标准打下基础。我猜想,这里会涉及到采样误差的控制、代表性样品的获取等关键概念,这是科学采样的核心。第二部分,则可能聚焦于具体的设备和技术,例如各种类型的机械化采样机的结构、功能、以及在不同煤种、不同堆放方式下的适应性。我想,这里面会有很多关于机械设计、传感器技术、以及自动化控制的内容,体现了现代工业技术的进步。第三部分,则很可能是关于采样流程的规范化,包括操作规程、质量控制方法、数据记录与分析等。这部分或许会详细说明,如何保证采样的过程是公平、公正、准确的,以及如何利用采样数据来评估煤炭的品质。整本书就像是一本“煤炭体检指南”,只不过这里的“体检”是由精密机械完成的,并且遵循着一套国际通用的标准。它让我深刻认识到,看似平凡的煤炭,在背后有着如此严谨的质量把控体系,而这套体系的有效运行,离不开像这本书这样详细而权威的技术规范。

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读完《GB/T 19494-2004 煤炭机械化采样 第1-3部分》,我最大的感受是,原来我们日常使用的煤炭,在进入市场之前,经历着如此精细而严格的“体检”。这本书的三个部分,就像是给煤炭采样这个复杂的流程,绘制了一幅详尽的地图。第一部分,我理解它主要是在讲述采样的基本原则和技术要求,比如为何要进行机械化采样,它的优势在哪里,以及在什么条件下适合采用何种机械化采样设备。我想,这部分是在奠定整个标准的基础,让读者明白“为什么”要这么做。接着是第二部分,我猜测这部分会更侧重于机械化采样设备的具体要求,包括设备的设计、性能参数、以及在实际操作中需要注意的各种细节。我脑海中浮现出那些大型的、专业的采样设备,它们是如何工作的,如何才能确保采集到的煤炭样品能够真实地反映整批煤炭的质量。最后是第三部分,这可能涉及到采样过程中的具体操作规程、质量控制以及数据管理方面的内容。例如,如何正确地操作采样设备,如何处理采集到的样品,以及如何将这些数据转化为有用的信息。这本书的结构安排,从宏观的原则到微观的操作,层层递进,逻辑清晰,让我这个门外汉也能逐渐理解其中的奥妙。它让我看到了中国在煤炭质量控制方面所付出的努力,以及通过标准化手段来提升行业整体水平的决心。读这本书,就像是在学习一门关于“如何准确认识煤炭”的课程,虽然过程有些专业,但收获颇丰。

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《GB/T 19494-2004 煤炭机械化采样 第1-3部分》这本书,让我对煤炭这种我们日常生活中看似“粗糙”的商品,有了截然不同的认识。它以一种非常细致和专业的方式,剖析了煤炭从被挖掘出来到被赋予“标准身份”之前的关键一步——机械化采样。读这本书,就像是参加了一场关于煤炭“体检”的培训课程。第一部分,我理解为是采样“理论”的阐述。它可能详细解释了为何要进行机械化采样,而不是沿用过去简单粗暴的方式,以及在不同煤层、不同堆放环境下,如何选择最适合的采样策略。我想,这里会涉及到诸如“代表性”、“准确性”等核心概念,并且会给出科学的定义和量化标准。这部分奠定了整个标准的基础,让人明白“为什么要这样做”。第二部分,则将目光聚焦于“工具”本身。我猜想,这部分会非常具体地描述各种机械化采样设备的构造、工作原理、技术参数,甚至包括材料的选择和制造工艺。例如,一台采样机的行程有多长,它的抓取精度如何,它的动力系统如何设计等等。这部分的内容,充满了工程师的智慧和对细节的追求,让人们能够直观地感受到机械化采样的先进性。第三部分,则进一步细化到了“操作”层面。我推测,这部分会详细规定采样过程中的具体步骤、注意事项、以及如何进行现场的质量控制。例如,采样点的布设、样品的采集频率、如何避免人为干扰,以及在出现偏差时如何进行纠正。这本书的逻辑清晰,层层递进,从宏观的理念到微观的操作,都给予了详尽的指导。它让我认识到,即使是看似简单的采样工作,在现代工业体系中,也需要一套科学、严谨、标准化的流程来保障公平和准确。

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当我拿到《GB/T 19494-2004 煤炭机械化采样 第1-3部分》这本书时,我以为它会是一本关于技术参数和操作规程的枯燥读物。然而,通过阅读,我发现它所蕴含的,远不止于此。它展现了一种工业文明的严谨性,以及对精益求精的追求。第一部分,我将其理解为对“为何要这么做”的阐释。它可能深入分析了煤炭质量对能源使用、环境影响等方面的深远意义,并论证了机械化采样在提升采样效率、准确性和客观性方面的独特优势。这部分奠定了整个标准的基础,让读者理解其核心价值。第二部分,我将其视为对“如何实现”这一目标的具体指导。我猜想,这本书会详细介绍各种类型的机械化采样设备,包括其结构设计、性能要求、操作方式,以及在不同煤种和堆放条件下的适用性。这部分充满了工程学的智慧,展示了技术如何在实际应用中发挥作用。第三部分,则侧重于“执行”的规范。我推测,这部分会详细规定采样方案的制定、现场操作的步骤、质量控制的要点,以及采样数据的处理和报告的规范。它强调的是流程的严谨性和操作的准确性,确保每一次采样都能真实反映煤炭的品质。这本书的编排方式,从理论到实践,从宏观到微观,逻辑严密,条理清晰,让我能够逐步理解煤炭机械化采样这一专业领域。它让我看到了中国在能源质量管理方面所取得的成就。

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最近有幸翻阅了《GB/T 19494-2004 煤炭机械化采样 第1-3部分》,尽管我并非行业内的资深专家,但这本书的出现,无疑为我这类对煤炭产业流程感到好奇的普通读者打开了一扇窗。它详尽地描述了煤炭从被开采出来,经过一系列机械化过程进行采样的标准和方法。我一直对工业生产中的标准化流程有着浓厚的兴趣,尤其是在能源领域,一套严谨的质量控制体系是保障整个产业链健康运行的基石。这本书恰恰满足了我的这种好奇心。它不是泛泛而谈,而是深入到每一个环节,从采样机的设计、制造、安装,到操作规程、维护保养,甚至到采样数据的记录和处理,都给出了明确的指导。我尝试去理解那些技术性的描述,比如采样点的选择、样品的抽取频率、以及如何确保所采样的煤炭具有代表性。虽然有些术语对我来说略显陌生,但我能够感受到其中蕴含的科学性和严谨性。想象一下,在庞大的煤炭堆场,一台台高效的机械臂精准地抓取着每一份样品,这些样品将承载着煤炭的“身份”信息,影响着后续的贸易、运输和使用。这本书就如同这些采样机器背后的“大脑”,赋予了它们精确执行任务的指令。它让我意识到,即使是看似简单的“采样”过程,背后也有一整套复杂的、经过无数次实践检验的科学理论和技术支撑。对于那些直接从事煤炭行业的朋友来说,这本书的重要性不言而喻,但即便是我这样的普通读者,也能从中窥见一丝工业文明的脉络,感受到标准化对于保障产品质量、提高生产效率的巨大作用。它不仅仅是一本技术标准,更是一种对精益求精的工业精神的体现。

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最近拜读了《GB/T 19494-2004 煤炭机械化采样 第1-3部分》,这本书给我带来的震撼,远不止于对煤炭 sampling(采样)这个词语的理解。它以一种系统性的方式,将我带入了煤炭供应链中一个我之前从未深入了解的环节。这本书的结构,从总纲到细则,再到具体执行,让我得以全面地审视机械化采样这一复杂过程。第一部分,我将其理解为对整个煤炭机械化采样体系的“定调”,它解释了为什么需要机械化,以及在这个过程中,我们追求的是什么——即获取具有高度代表性的样品。这部分可能涵盖了煤炭的特性分析、采样方法学的基本原理,以及标准化采样的重要意义。我能够想象,在这一部分,会有一系列严谨的论述,解释为何人工采样难以满足现代工业的需求,以及机械化采样如何克服这些局限。第二部分,则更像是对“工具”的详细介绍。我猜测,这一部分会深入探讨不同类型机械化采样设备的结构、性能、操作要求,甚至是维护保养的细节。例如,采样机的臂长、抓斗的容量、运行速度,以及它们如何与煤堆的规模和形态相适应。这部分的内容,或许充满了技术性的图表和参数,对于工程师来说是宝贵的参考,而对于我这样的读者,则能感受到一种工程上的精妙。第三部分,我将其看作是“流程”和“执行”的规范。这或许涉及到采样方案的制定、现场操作的步骤、以及如何确保数据的准确性和可追溯性。我推测,这部分会详细描述如何进行质量控制,如何处理异常情况,以及如何将采集到的数据进行科学的分析和应用。这本书不仅仅是一本技术标准,它更像是一部关于“如何科学、公平地评估煤炭价值”的行为手册,它让我看到了工业流程的严谨和专业。

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《GB/T 19494-2004 煤炭机械化采样 第1-3部分》这本书,以一种我从未想过的方式,让我对煤炭这种日常生活中常见的能源产生了新的认识。它不仅仅是一本技术标准,更像是一部关于“如何科学、公正地测量煤炭价值”的行动指南。第一部分,我理解为是整个标准的“基石”,它可能深入阐述了煤炭质量对经济、环境等方方面面的影响,以及为何必须采用机械化手段来解决传统采样方式的弊端。这部分会为后面的内容打下坚实的理论基础,让读者明白标准的重要性。第二部分,我将其视为对“工具”的详细描述。我猜想,这本书会具体介绍各种机械化采样机的设计原理、性能指标、以及在不同工况下的应用要求。例如,采样臂的长度、抓取深度、运行速度,甚至包括设备的材质和维护周期。这部分充满了工程学的精妙,展现了技术如何服务于标准化。第三部分,我将其看作是“操作流程”的规范。它可能详细规定了采样方案的制定、现场操作的步骤、以及如何进行质量控制和数据记录。这部分强调的是执行的细致和准确,确保采样过程的公平性和客观性。整本书的结构,从宏观的理念到微观的操作,层层深入,逻辑清晰,极具条理性。它让我看到了,在中国煤炭行业,为了保障公平交易和提升产品质量,所付出的巨大努力和专业性。

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当我拿起《GB/T 19494-2004 煤炭机械化采样 第1-3部分》这本书时,我并没有抱有太大的期望,以为会是一本晦涩难懂的技术手册。然而,这本书却以其专业性和严谨性,以及对工业流程的细致描述,让我产生了浓厚的兴趣。第一部分,我理解为是对整个煤炭机械化采样体系的“宏观概述”。它可能详细阐述了为何要进行机械化采样,以及在煤炭贸易和质量控制中,标准化采样所扮演的关键角色。这部分会解释“是什么”和“为什么”,建立起一个清晰的框架。接着,第二部分,我将其视为对“硬件”的深入解析。我猜想,这一部分会详尽地介绍各种机械化采样设备的设计、性能、制造要求以及技术参数。例如,采样机的结构、动力源、控制方式,以及在不同环境下的适应性。这部分充满了工程学的智慧,展现了如何通过精密的技术来实现高效、准确的采样。最后,第三部分,则聚焦于“软件”和“流程”。我推测,这部分会详细规定采样过程中的具体操作规程、质量控制要点、以及数据管理和报告的规范。它会指导操作人员如何正确执行采样任务,如何保证样本的代表性,以及如何进行有效的质量监督。整本书的编排,从理论到实践,从设备到操作,循序渐进,逻辑严密。它让我深刻理解到,即便是看似基础的煤炭,其质量的评估也需要一套复杂而精密的标准化体系来支撑。

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《GB/T 19494-2004 煤炭机械化采样 第1-3部分》这本书,以一种非常具象化的方式,向我展示了现代工业体系中一个极为关键但又容易被忽视的环节——煤炭的机械化采样。我原本以为,这只是一个简单的取样过程,但本书的出现,彻底刷新了我的认知。它让我看到了,即使是对于煤炭这样的基础能源,其质量的衡量也需要一套极其严谨、科学的标准。第一部分,我将其理解为整个标准的“引言”和“基础理论”。它可能详细阐述了煤炭质量的重要性,为何需要进行机械化采样,以及机械化采样的核心原则和目标。这部分会解答“为什么”的问题,建立起读者对标准重要性的认知。第二部分,则转向了“如何实现”这一目标。我猜想,这部分会深入介绍各种机械化采样设备的类型、性能、技术参数以及选择依据。例如,不同型号的采样机适用于何种规模的煤堆,它们的工作原理是什么,以及如何确保其工作的稳定性和可靠性。这部分充满了工程学的严谨性,展现了技术在标准化流程中的应用。第三部分,我将其视为“操作指南”和“质量保障”。它可能详细规定了采样过程中的具体操作步骤,包括采样点的选择、样品的采集频率、以及如何避免人为因素的干扰。此外,还可能涉及采样数据的记录、分析和报告的规范,以及整个流程的质量控制措施。这本书的结构安排,从宏观到微观,从理论到实践,层层递进,逻辑清晰。它让我深刻体会到,标准化不仅仅是制定规则,更是将科学、技术和管理融为一体,以确保每一个环节的有效运行。

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当我翻开《GB/T 19494-2004 煤炭机械化采样 第1-3部分》这本书时,我并没有预设太多期待,毕竟“煤炭采样”听起来并不那么引人入胜。然而,这本书却以一种我未曾料到的方式,吸引了我。它所呈现的,并非枯燥的技术参数堆砌,而是一种对工业流程精益求精的严谨态度。第一部分,我将其理解为对整个“为何要机械化采样”这一命题的深入探讨。它或许会从煤炭质量对下游产业的影响入手,论证人工采样的局限性,并引出机械化采样的优势,例如效率、准确性、客观性等。这部分如同为整个标准的实施奠定了坚实的理论基础,让读者明白其存在的根本意义。第二部分,则更像是对“如何进行机械化采样”这一具体问题的解答。我猜测,这部分会详细介绍各类机械化采样机的技术规格、设计要求、以及在不同应用场景下的选择依据。从设备的结构到控制系统,再到安全防护,无不体现出对细节的关注。它让我看到了工程技术在解决实际问题中所扮演的关键角色。第三部分,则将焦点放在了“如何确保采样过程的公正与准确”。我推测,这部分会涉及具体的采样方案制定、现场操作规程、质量控制方法,甚至包括数据处理和报告的规范。它强调的是流程的规范化和执行的到位,确保每一次采样都能真实地反映煤炭的品质。整本书的结构设计,从宏观的理论到微观的操作,逻辑严密,层层递进,让我得以窥见中国煤炭行业在质量控制方面所达到的专业水平。

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