空气有质量吗第二课时

压缩空气的标准

压缩空气的标准 在药品生产中一般采用两种压缩空气，一种是仪表所用的一般性油润滑压缩机系统，这些仪器和机器不与产品存在的环境接触；另一种是与药品生产直接接触的无油压缩空气系统。也有两种共用无油压缩空气系统的。压缩空气的品质，包括3 个方面的指标： ———干湿程度用露点表示； ———含尘量用尘埃粒径和浓度表示； ———含油量用单位体积压缩空气含油质量多少表示。 以上三方面的质量标准与质量等级规定如下（ISO8573.1）： ①压力露点（即干湿程度）———可通过干燥器来达到 1 级：-70℃； 2 级：-40℃； 3 级：-20℃； 4 级：＋2℃。 ②残余含尘量———通过过滤器来达到 1 级：0.1mg/m3（对应粒径为0.1um）； 2 级：1.0 mg/m3（对应粒径为1.0um）； 3 级：5.0 mg/m3（对应粒径为5.0um）； 4 级：40.0mg/m3（对应粒径为40.0um）。 ③残余含油量———通过过滤器来达到 1 级：0.01mg/m3； 2 级：0.1 mg/m3； 3 级：1.0 mg/m3； 4 级：5.0 mg/m3。 因压缩空气质量的高低直接影响投资和生产费用的大小，所以应该避免过高的质量 要求。使用干燥的及相应无尘和无油的压缩空气较为经济实用，因为这样可以避免油、水或冰以及灰尘引起的多种故障，并可避免废品发生及生产停顿。 一般来说药品生产用的气源质量等级应满足ISO8573.1(GB/T 13277-91)1-2-1 款的要求，即露点-40℃，固体颗粒粒径≤0.1um，含油量≤0.01mg/ m3。 至于微生物就看你药品的生产环境的要求了

多元统计分析实例汇总

多元统计分析实例 院系:商学院 学号: 姓名:

多元统计分析实例 本文收集了2012年31个省市自治区的农林牧渔和相关农业数据,通过对对收集的数据进行比较分析对31个省市自治区进行分类.选取了6个指标农业产值,林业产值.牧业总产值,渔业总产值,农村居民家庭拥有生产性固定资产原值,农村居民家庭经营耕地面积. 数据如下表: 一.聚类法

设定4个群聚,采用了系统聚类法.下表为spss分析之后的结果.

Rescaled Distance Cluster Combine C A S E 0 5 10 15 20 25 Label Num +---------+---------+---------+---------+---------+ 内蒙 5 -+ 吉林 7 -+ 云南 25 -+-+ 江西 14 -+ +-+ 陕西 27 -+-+ | 新疆 31 -+ +-+ 安徽 12 -+-+ | | 广西 20 -+ +-+ +-------+ 辽宁 6 ---+ | | 浙江 11 -+-----+ | 福建 13 -+ | 重庆 22 -+ +---------------------------------+ 贵州 24 -+ | | 山西 4 -+---+ | | 甘肃 28 -+ | | | 北京 1 -+ | | | 青海 29 -+ +---------+ | 天津 2 -+ | | 上海 9 -+ | | 宁夏 30 -+---+ | 西藏 26 -+ | 海南 21 -+ | 河北 3 ---+-----+ | 四川 23 ---+ | | 黑龙江 8 -+-+ +-------------+ | 湖南 18 -+ +---+ | | | 湖北 17 -+-+ +-+ +-------------------------+ 广东 19 -+ | | 江苏 10 -------+ | 山东 15 -----------+-----------+ 河南 16 -----------+

空气质量指数评价方法

空气质量指数评价方法 空气质量指数（Air Quality Index，简称AQI）是定量描述空气质量状况的无量纲指数。针对单项污染物的还规定了空气质量分指数。参与空气质量评价的主要污染物为细颗粒物、可吸入颗粒物、二氧化硫、二氧化氮、臭氧、一氧化碳等六项。 1、分级 2012年上半年出台规定，将用空气质量指数（AQI）替代原有的空气污染指数（API）。AQI共分六级，从一级优，二级良，三级轻度污染，四级中度污染，直至五级重度污染，六级严重污染。当PM2.5日均值浓度达到150微克/立方米时，AQI即达到200；当PM2.5日均浓度达到250微克/立方米时，AQI即达300；PM2.5日均浓度达到500微克/立方米时，对应的AQI指数达到500。 2014年9月17日北京市空气质量指数[1] 空气质量按照空气质量指数大小分为六级，相对应空气质量的六个类别，指数越大、级别越高说明污染的情况越严重，对人体的健康危害也就越大。 根据《环境空气质量指数（AQI）技术规定（试行）》（HJ 633—2012）规定：空气污染指数划分为0－50、51－100、101－150、151－200、201－300和大于300六档，对应于空气质量的六个级别，指数越大，级别越高，说明污染越严重，对人体健康的影响也越明显。[2] 空气污染指数为0－50，空气质量级别为一级，空气质量状况属于优。此时，空气质量令人满意，基本无空气污染，各类人群可正常活动。[2] 空气污染指数为51－100，空气质量级别为二级，空气质量状况属于良。此时空气质量可接受，但某些污染物可能对极少数异常敏感人群健康有较弱影响，建议极少数异常敏感人群应减少户外活动。[2] 空气污染指数为101－150，空气质量级别为三级，空气质量状况属于轻度污染。此时，易感人群症状有轻度加剧，健康人群出现刺激症状。建议儿童、老年人及心脏病、呼吸系统疾病患者应减少长时间、高强度的户外锻炼。[2] 空气污染指数为151－200，空气质量级别为四级，空气质量状况属于中度污染。此时，进一步加剧易感人群症状，可能对健康人群心脏、呼吸系统有影响，建议疾病患者避免长时间、高强度的户外锻练，一般人群适量减少户外运动。[2] 空气污染指数为201－300，空气质量级别为五级，空气质量状况属于重度污染。此时，心脏病和肺病患者症状显著加剧，运动耐受力降低，健康人群普遍出现症状，建议儿童、老年人和心脏病、肺病患者应停留在室内，停止户外运动，一般人群减少户外运动。[2] 空气污染指数大于300，空气质量级别为六级，空气质量状况属于严重污染。此时，健康人群运动耐受力降低，有明显强烈症状，提前出现某些疾病，建议儿童、老年人和病人应当留在室内，避免体力消耗，一般人群应避免户外活动。[2] 2、区别 AQI与原来发布的空气污染指数（API）有着很大的区别。 AQI常识普及版 AQI分级计算参考的标准是新的环境空气质量标准（GB3095-2012），参与评价的污染物为SO2、NO2、PM10、PM2.5、O3、CO等六项；而API分级计算参考的标准是老的环境空气质量标准（GB3095-1996），评价的污染物仅为SO2、

最新iso_85731压缩空气_第1部分杂质和质量等级资料

国际标准ISO 8573-1 第二版 2001-02-01 压缩空气 第1部分： 杂质和纯度等级 标准编号 ISO 8573-1∶2001（E）

ISO 2001 版权所有。除非另有规定，未经ISO（地址如下）或ISO成员机构的书面许可，本文件不能以任何形式或任何措施（电子或机械手段，包括复印和微缩胶片）复制或使用。 ISO 版权办公室 信箱：56·CH-1211 日内瓦20 Tel. ＋41 22 749 01 11 Fax ＋41 22 749 09 47 Web www.iso.ch

ISO（国家标准化组织）是一个世界范围内的国家标准机构（ISO成员机构）联盟组织。国际标准的编制工作通常由ISO技术委员会来执行。对已建立技术委员会的学科感兴趣的每个成员机构，有权作那个委员会的代表。国际组织、政府和非政府组织联合ISO，也参与制订标准。ISO与国际电工委员会共同研究电工技术标准化的所有问题。 国际标准是根据ISO/IEC指令第3部分的规定进行起草。 技术委员会采用的国际标准草案交给成员机构进行投票表决。草案至少要有75%的成员机构投票通过，才能作为国际标准发行。 应注意本标准的有些部件可能涉及专利权。ISO不负承担鉴定任何或所有这些专利权的责任。 国际标准ISO 8573-1由技术委员会ISO/TC 118，压缩机、气动工具和气动机器，技术委员会分会SC4，压缩空气质量编制。 第二版已经做了技术修订，取消并替代第一版（ISO 8573-1∶1991）。 ISO 8573的总标题是压缩空气，由下列部分构成： －第1部分：杂质和纯度等级 －第2部分：气溶胶含量的测定方法 －第3部分：湿度测定方法 －第4部分：固体颗粒的测定方法 －第5部分：油气和有机溶剂含量的测定 －第6部分：气态杂质含量的测定 以下部分正在编制： －第7部分：微生物杂质含量的测定方法 －第8部分：杂质和纯度等级（通过固体颗粒的质量浓度来确定） －第9部分：液态水含量的测定方法

多元统计分析方法

多元统计分析方法 Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】

多元统计分析概述 目录 一、引言 (3) 二、多元统计分析方法的研究对象和主要内容 (3) 1.多元统计分析方法的研究对象 (3) 2.多元统计分析方法的主要内容 (3) 三、各种多元统计分析方法 (3) 1.回归分析 (3) 2.判别分析 (6) 3.聚类分析 (8) 4.主成分分析 (10) 5.因子分析 (10) 6. 对应分析方法 (11) 7. 典型相关分析 (11) 四、多元统计分析方法的一般步骤 (12) 五、多元统计分析方法在各个自然领域中的应用 (12) 六、总结 (13) 参考文献 (14) 谢辞 (15)

一、引言 统计分布是用来刻画随机变量特征及规律的重要手段，是进行统计分布的基础和提高。多元统计分析方法则是建立在多元统计分布基础上的一类处理多元统计数据方法的总称，是统计学中的具有丰富理论成果和众多应用方法的重要分支。在本文中，我们将对多元统计分析方法做一个大体的描述，并通过一部分实例来进一步了解多元统计分析方法的具体实现过程。 二、多元统计分析方法的研究对象和主要内容 （一）多元统计分析方法的研究对象 由于大量实际问题都涉及到多个变量，这些变量又是随机变量，所以要讨论多个随机变量的统计规律性。多元统计分析就是讨论多个随机变量理论和统计方法的总称。其内容包括一元统计学中某些方法的直接推广，也包括多个随即便量特有的一些问题，多元统计分析是一类范围很广的理论和方法。 现实生活中，受多个随机变量共同作用和影响的现象大量存在。统计分析中，有两种方法可同时对多个随机变量的观测数据进行有效的分析和研究。一种方法是把多个随机变量分开分析，一次处理一个随机变量，分别进行研究。但是，这样处理忽略了变量之间可能存在的相关性，因此，一般丢失的信息太多，分析的结果不能客观全面的反映整个问题，而且往往也不容易取得好的研究结论。另一种方法是同时对多个随机变量进行研究分析，此即多元统计方法。通过对多个随即便量观测数据的分析，来研究随机变量总的特征、规律以及随机变量之间的相互

统计学--统计学-——典型案例、问题和思想

经济管理类“十二五”规划教材统计学 -基于典型案例、问题和思想 主讲林海明

第一章绪论 【引言】我们从如下9个重要事例，说明统计学有什么用。 事例1：二次世界大战中，最激烈的空战是英国抗击德国的空战，英军为了提高战斗力，急需找到英军战机空战中的危险区域加固钢板，统计学家瓦尔德用统计学

方法找到了危险区域，英军用钢板加固了这些危险区域，使英军取得了空战的胜利。 事例2：上世纪20-30年代，为了找到中国革命的主力军和道路，政治家毛泽东悟出了统计学的频数方法，用此找到了中国革命的主力军是农民，中国革命的道路是农村包围城市。由此不屈不饶的奋斗，由弱变强，建立了独立自主的中华人民共和国，他还发现了“没有调查，就没有发

言权”的科学论断。 事例3：1998年，美国博耶研究型大学本科生教育委员会发表了题为《重建本科生教育：美国研究型大学发展蓝图》的报告，该报告指出：为了培养科学、技术、学术、政治和富于创造性的领袖，研究型大学必须“植根于一种深刻的、永久性的核心：探索、调查和发现”。这说明了统计学中调查的重要性。

事例4：在居民收入贫富差距的测度方面,美国统计学家洛仑兹（1907）、意大利经济学家基尼（1922）找到了统计学的洛仑兹曲线、基尼系数，由此给出了居民收入贫富差距的划分结果，为政府改进居民收入贫富不均的问题提供了政策依据。 事例5：二战后产品质量差的日本，以田口玄一为代表的质量管理学者用统计学方法找到了3σ质量管理原则，用其大幅提

高了企业的产品质量，其产品畅销海内外，日本因此成为当时的第二经济强国。该学科现已发展到了6σ质量管理原则。 事例6：在第二次世界大战的苏联卫国战争中，专家们用英国统计学家费歇尔（1 925）的最大似然法、无偏性，帮助苏军破解了德军坦克产量的军事秘密，由此苏军组织了充足的军事力量并联合盟军，打败了德军的疯狂进攻并占领了柏林。

多元统计分析案例分析.docx

精品资料 一、对我国30个省市自治区农村居民生活水平作聚类分析 1、指标选择及数据：为了全面分析我国农村居民的生活状况，主要考虑从收入、消费、就业等几个方面对农村居民的生活状况进行考察。因此选取以下指标：农村产品价格指数、农村住宅投资、农村居民消费水平、农村居民消费支出、农村居民家庭人均纯收入、耕地面积及农村就业人数。现从２０１０年的调查资料中

２、将数据进行标准化变换：

３、用Ｋ－均值聚类法对样本进行分类如下：

分四类的情况下，最终分类结果如下： 第一类：北京、上海、浙江。 第二类：天津、、辽宁、、福建、甘肃、江苏、广东。 第三类：浙江、河北、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、山东、河南、湖北、四川、云南。 第四类：山西、青海、宁夏、新疆、重庆、贵州、陕西、湖南、广西、江西、。从分类结果上看，根据２０１０年的调查数据，第一类地区的农民生活水平较高，第二类属于中等水平，第三类、第四类属于较低水平。 二、判别分析 针对以上分类结果进行判别分析。其中将新疆作作为待判样本。判别结果如下:

**. 错误分类的案例 从上可知，只有一个地区判别组和原组不同，回代率为96%。 下面对新疆进行判别： 已知判别函数系数和组质心处函数如下： 判别函数分别为：Y1=0.18x1 +0.493x2 + 0.087x3 + 1.004x4 + 0.381x5 -0.041x6 -0.631x7 Y2=0.398x1+0.687x2 + 0.362x3 + 0.094x4 -0.282x5 + 1.019x6 -0.742x7 Y3=0.394x1-0.197x2 + 0.243x3-0.817x4 + 0.565x5-0.235x6 + 0.802x7 将西藏的指标数据代入函数得：Y1=-1.08671 Y2=-0.62213 Y3=-0.84188 计算Y值与不同类别均值之间的距离分别为：D1=138.5182756 D2=12.11433124 D3=7.027544292 D4=2.869979346 经过判别，D4最小，所以新疆应归于第四类，这与实际情况也比较相符。 三，因子分析： 分析数据在上表的基础上去掉两个耕地面积和农村固定资产投资两个指标。经spss软件分析结果如下:

压缩空气施工方案设计

2015年4月20日 目录

1工程概况 (1) 2 编制依据 (1) 3施工存在问题及解决措施 (2) 4质量保证体系 (3) 5安全管理及施工安全技术措施 (5)

1工程概况 本工程是天津冶金集团轧三钢铁有限公司发电项目压缩空气管 道与外网总管碰口施工，压缩空气为高速过滤器冲洗用，管道由厂区 压缩空气管网接至循环水泵房的压缩空气储罐中，再由压缩空气罐接 至发电主厂房外面的高速过滤器压缩空气入口，进行高速过滤器冲洗。压缩空气管道工作温度35℃，工作压力0.5Mpa。压缩空气管道 和厂区原有压缩空气主管道碰口时需业主单位配合停气，施工时需在 高架管廊上动火切割管材和管道焊接作业，由于高架管廊存在各种介 质管道，为避免发生安全事故，故需按此方案安全施工。 2 编制依据 2.1本工程设计文件： 由中冶京诚工程技术有限公司设计，甲方提供的施工图，为： 发电主厂房总布置图 292.72A102B02R-DE001 高速过滤器压缩空气管道施工图 292.72A104A11B-WT002 2.2现场的实际情况 高架管廊原有介质管道及动火点详见附图 2.3相关规范 1.《工业金属管道工程施工规范》 GB50235-2010 2.《工业金属管道工程施工质量验收规范》 GB50184-2011 3.《现场设备、工业管道焊接工程施工规范》 GB50236-2011 4.《压力管道规范工业管道》 GB T20801.1-2006 5.《建筑设计防火规范》 GB 50016-2006

3施工存在问题及解决措施 3.1存在问题 如附图所示，压缩空气管道由发电厂房接至高架管廊，需在管廊上和厂区原有空气管道碰口，施工前需业主配合停气，管道安装时使用氧气乙炔割刀切割管道，使用电弧焊焊接，高架管廊上原有介质管道繁多，若原有管道上有漏气点或阀门开关不严实，易发生安全事故。 3.2相关措施 3.2.1人员配备 为保证此工程安全可靠的施工，设置以下人员： 技术员1名负责全面技术、质量管理 安全员1名负责现场施工安全 施工工长1名负责现场施工安排及人员内部调整管工1名管道对口、安装 焊工1名管道焊接 普工1名辅助工作 3.2.2施工措施 1.施工前办理好动火手续及其他准备工作 2.施工前对施工人员进行施工方案的技术交底和安全交底，并组织全体施工人员熟悉掌握动火方案以及相关规范。 3.现场安全专职人员对技术交底、安全交底进行监督，并在施工时全程跟踪，在现场掌握施工动态，全程监督。 4.动火施工前对管廊上施工区域原有管道进行漏气检查，若发现有漏气等情况不得施工。 5.施工时现场准备好灭火器等相关消防灭火设备，动火区域内实行烟火管制。 6.施工时准备好煤气泄漏报警仪，一旦发现有漏气情况，立刻停止施工，并对现场焊渣等进行清理。

多元统计分析重点归纳.归纳.docx

多元统计分析重点宿舍版 第一讲：多元统计方法及应用；多元统计方法分类（按变量、模型、因变量等） 多元统计分析应用 选择题：①数据或结构性简化运用的方法有：多元回归分析，聚类分析，主成分分析，因子分析 ②分类和组合运用的方法有：判别分析，聚类分析，主成分分析 ③变量之间的相关关系运用的方法有：多元回归，主成分分析，因子分析， ④预测与决策运用的方法有：多元回归，判别分析，聚类分析 ⑤横贯数据：{因果模型(因变量数)：多元回归，判别分析相依模型(变量测度)：因子分析，聚类分析 多元统计分析方法 选择题：①多元统计方法的分类：1）按测量数据的来源分为：横贯数据（同一时间不同案例的观测数据），纵观数据（同样案例在不同时间的多次观测数据） 2）按变量的测度等级（数据类型）分为：类别（非测量型）变量，数值型（测量型）变量 3）按分析模型的属性分为：因果模型，相依模型 4）按模型中因变量的数量分为：单因变量模型，多因变量模型，多层因果模型 第二讲：计算均值、协差阵、相关阵；相互独立性 第三讲：主成分定义、应用及基本思想，主成分性质，主成分分析步骤 主成分定义：何谓主成分分析 就是将原来的多个指标（变量）线性组合成几个新的相互无关的综合指标（主成分），并使新的综合指标尽可能多地反映原来的指标信息。 主成分分析的应用 ：（1）数据的压缩、结构的简化；（2）样品的综合评价，排序 主成分分析概述——思想：①（1）把给定的一组变量X1,X2,…XP ,通过线性变换，转换为一组不相关的变量Y1，Y2，…YP 。（2）在这种变换中，保持变量的总方差（X1，X2，…Xp 的方差之和）不变，同时，使Y1具有最大方差，称为第一主成分；Y2具有次大方差，称为第二主成分。依次类推，原来有P 个变量，就可以转换出P 个主

压缩空气的质量标准

压缩空气的质量标准 现代产业使用压缩空气时都有一整套设备、设施，我们把由生产、处理和储存压缩空气的设备所组成的系统称为气源系统。典型的气源系统由下列几部分组成：空气压缩机、后部冷却器、缓冲罐、过滤器（包括油水分离器、预过滤器、除油过滤器、除臭过滤器、灭菌过滤器等等）、干燥机（冷冻式或吸附式）、稳压储气罐、自动排水排污器及输气管道、管路阀件、仪表等。上述设备根据工艺流程的不同需要，组成完整的气源系统。 空压机排出的压缩空气是不干净的，除了含有水（包括水蒸气、凝结水）和悬浮物外，还有油（包括油雾、油蒸气）。这些污染物对提高生产效率、降低运行成本、提高产品质量是不利的，因此就需要进行干燥净化处理。为了统一标准，国际标准组织（ISO）所属压缩机、气动机械及工具委员会（TC118）在1986年提出了关于压缩空气干燥净化设备和压缩空气品质的国际标准，其中压缩空气质量等级标准ISO8573.1把压缩空气中的污染物分为固体杂质、水和油三种（我国等同采用了ISO8573即国家标准GB/T13277－91《一般用压缩空气质量等级》），具体如下表 ISO8573.1-1 除了上述标准外其他标准名称如下： ——ISO7183 压缩空气干燥器规范与试验 ——ISO8573-1 一般用压缩空气第一部分：污染物和质量等级 ——ISO8573-2 一般用压缩空气第二部分：悬浮油粒的测试方法 ——ISO8573-3 一般用压缩空气第三部分：湿度测量 ——ISO8573-4 一般用压缩空气第四部分：固体粒子的测量 ——ISO8573-5 一般用压缩空气第五部分：油蒸汽的测量 ——ISO8573-6 一般用压缩空气第六部分：气体污染物的测量 ——ISO8573-7 一般用压缩空气第七部分：微生物的测量

(整理)基于SPSS的多元统计分析三种算法的实例研究.

基于SPSS的多元统计分析三种算法的实例研究 摘要 本文主要应用多元统计中的多元回归分析模型、因子分析模型、判别分析模型解决三个有关经济方面的问题，从而能更深的理解多元统计分析这门课程，并熟悉SPSS软件的一些基本操作。 关键词：多元回归分析，因子分析，判别分析，SPSS

第一章 多元线性回归分析 1.1 研究背景 消费是宏观经济必不可少的环节，完善的消费模型可以为宏观调控提供重要的依据。根据不同的理论可以建立不同的消费函数模型，而国内的许多学者研究的主要是消费支出与收入的单变量之间的函数关系，由于忽略了对消费支出有显著影响的变量，其所建立的方程必与实际有较大的偏离。本文综合考察影响消费的主要因素，如收入水平、价格、恩格尔系数、居住面积等，采用进入逐步、向前、向后、删除、岭回归方法，对消费支出的多元线性回归模型进行研究，找出能较准确描述客观实际结果的最优模型。 1.2 问题提出与描述、数据收集 按照经济学理论，决定居民消费支出变动的因素主要有收入水平、居民消费意愿、消费环境等。为了符合我国经济发展的不平衡性的现状，本文主要研究农村居民的消费支出模型。文中取因变量Y 为农村居民年人均生活消费支出（单位：元），自变量为农村居民人均纯收入X 1（单位：元）、商品零售价格定基指数X 2（1978年的为100）、消费价格定基指数X 3（1978年的为100）、家庭恩格尔系数X 4（%）、人均住宅建筑面积X 5（单位：m 2）。本文取1900年至2009年的数据（数据来源：中华人民共和国国家统计局网公布的1996至2010年中国统计年鉴）列于附录的表一中。 1.3 模型建立 1.3.1 理论背景 多元线性回归模型如下： εββββ+++++=p p X X X Y ...... 22110 Y 表示因变量，X i （i=1，…，p ）表示自变量，ε表示随机误差项。 对于n 组观测值，其方程组形式为 εβ+=X Y 即

多元统计分析模拟试题

多元统计分析模拟试题（两套：每套含填空、判断各二十道） A卷 1)判别分析常用的判别方法有距离判别法、贝叶斯判别法、费歇判别法、逐步 判别法。 2)Q型聚类分析是对样品的分类，R型聚类分析是对变量_的分类。 3)主成分分析中可以利用协方差矩阵和相关矩阵求解主成分。 4)因子分析中对于因子载荷的求解最常用的方法是主成分法、主轴因子法、极 大似然法 5)聚类分析包括系统聚类法、模糊聚类分析、K-均值聚类分析 6)分组数据的Logistic回归存在异方差性，需要采用加权最小二乘估计 7)误差项的路径系数可由多元回归的决定系数算出，他们之间的关系为 P e= 1?R2 8)最短距离法适用于条形的类，最长距离法适用于椭圆形的类。 9)主成分分析是利用降维的思想，在损失很少的信息前提下，把多个指标转化 为几个综合指标的多元统计方法。 10)在进行主成分分析时，我们认为所取的m（m

压缩空气质量标准--机器人用水要求

水、压缩空气质量标准 GH/T13277-91 Compressor Air for General Use -Quality Class 1、压缩空气质量标准主题内容与适应范围 本标准规定了一般用工业压缩空气质量质量检测仪的标准。 本标准适用于一般用工业压缩空气。 本标准不适用于直接呼吸和医用压缩空气。 2、压缩空气质量标准定义 2.1 腐蚀 由于固体之间的机械作用而引起的材料表面磨损。 2.2 悬浮粒子 气体介质中悬浮着的固体颗粒或液体微滴的悬浮体或具有很小下降速度（下降速度通常小于0.25m/s）的固体和液体微粒。检测压缩空气颗粒一般建议使用尘埃粒子计数器CLJ-E3016。 2.3 聚合物 以任何方式结合，粘连或聚集在一起的两个或更多的微粒。 2.4凝聚 使悬浮的液体微粒结合成更大的颗粒的过程。 2.5 污染物 任何对系统或操作人员有不利影响的固体、液体、气体物质或其合成物。 2.6 冲浊 由流体束（不管有无悬浮固体粒子）的机械作用引起的材料磨损。 2.7 过滤比（β） 对于每一尺寸标准的粒子，过滤比等于过滤器前后粒子数之比。用尺寸标准作标号，如β10=75，表示10μm以上过滤前的粒子数是过滤后的75倍。 2.8名义过滤率（广泛应用，但不定义） 3、压缩空气质量标准 3.1 表示方法 压缩空气质量标准用三个阿拉伯数字表示。如对某一污染标准没要求，则用"-"代替。

示例：4，6，5表示压缩空气中固体粒子尺 寸和浓度为4级，水蒸气含量为6级，压缩含油量检测仪为5级。 3.2 质量标准 3.2.1 固体粒子 固体粒子尺寸和浓度的标准见表1。 表1. 等级最大粒子尺寸 μm 最大浓度 mg/立方米 1 2 3 40.1 1 5 40 0.1 1 5 10 注：（1）粒子尺寸取决于过滤比βn=20（测量方法最小精确度通常为该极限值的20%）。 （2）离子浓度系绝对压力0.1MPa温度20℃、相对蒸汽压力0.6条件下的浓度。 3.2.2 水 空气中水蒸汽含量以压力露点表示，压力露点的标准见表2。2010版GMP认证标准要求含水量露点为-40℃，对应的绝对湿度为100mg/m3，一般使用德尔格的压缩空气质量检测仪，配套使用德尔格水检测管，对应于德尔格气体检测仪中的订货号为8103061。也可以使用瑞士OEMDP70露点仪。 表2. 等级最高压力露点℃ 1 2 3 4 5 6-70 -40 -20 3 7 10 注：当要求更低压力露点时，必须特别指明。 3.2.3 总油量（包括油滴、悬浮粒子、油蒸汽）使用压缩空气油分测试仪。

典型相关分析及其应用实例

摘要 典型相关分析是多元统计分析的一个重要研究课题.它是研究两组变量之间相关的一种统计分析方法，能够有效地揭示两组变量之间的相互线性依赖关系.它借助主成分分析降维的思想，用少数几对综合变量来反映两组变量间的线性相关性质.目前它已经在众多领域的相关分析和预测分析中得到广泛应用. 本文首先描述了典型相关分析的统计思想，定义了总体典型相关变量及典型相关系数，并简要概述了它们的求解思路，然后深入对样本典型相关分析的几种算法做了比较全面的论述.根据典型相关分析的推理，归纳总结了它的一些重要性质并给出了证明，接着推导了典型相关系数的显著性检验.最后通过理论与实例分析两个层面论证了典型相关分析的应用于实际生活中的可行性与优越性. 【关键词】典型相关分析，样本典型相关，性质，实际应用

ABSTRACT The Canonical Correlation Analysis is an important studying topic of the Multivariate Statistical Analysis. It is the statistical analysis method which studies the correlation between two sets of variables. It can work to reveal the mutual line dependence relation availably between two sets of variables. With the help of the thought about the Principal Components, we can use a few comprehensive variables to reflect the linear relationship between two sets of variables. Nowadays It has already been used widely in the correlation analysis and forecasted analysis. This text describes the statistical thought of the Canonical Correlation Analysis firstly, and then defines the total canonical correlation variables and canonical correlation coefficient, and sum up their solution method briefly. After it I go deep into discuss some algorithm of the sample canonical correlation analysis thoroughly. According to the reasoning of the Canonical Correlation Analysis, sum up some of its important properties and give the identification, following it, I infer the significance testing about the canonical correlation coefficient. According to the analysis from the theories and the application, we can achieve the possibility and the superiority from canonical correlation analysis in the real life. 【Key words】Canonical Correlation Analysis，Sample canonical correlation，Character，Practical applications

压缩空气验证方案

1 主题内容与适用范围 本验证方案主要描述了股份207车间压缩空气再验证的过程，主要包括压缩空气质量的监控等。 本方案适用于股份207车间压缩空气系统的验证管理。 2 验证的目的 本验证方案的目的是证明车间使用的压缩空气是否符合工艺要求。 3 术语 4 概述 股份公司207车间所使用的压缩空气由209车间提供，本验证方案主要描述209车间能够生产出合格的压缩空气，并证明其微生物限度和尘埃粒子能够达到D 级洁净区洁净度要求。 5 引用标准 《验证管理程序》 LK 股C －YZ －01 《公用系统验证管理规定》 LK 股G －YZ －01 《洁净室(区)环境测试管理规定》 LK 股G －Q －05 6 职责 7 验证项目和时间安排 车间计划在2016年 月对车间的压缩空气系统进行验证，验证项目主要是压缩空气的微生物限度和尘埃粒子能够达到D 级洁净区洁净度要求。 8 验证的内容与方法 8.1 风险评价过程

8.1.1 风险分析工具 利用失效模式与影响分析（FMEA）对2016年的压缩空气使用端验证方案进行风险分析。具体如下： 从严重性、发生概率、可检测性三方面进行风险定性评估分级。 风险严重性(S)划分为：轻度（1）、中度（2）、严重（3）； 风险发生概率(O)划分为：很少（1）、偶尔（2）、经常（3）； 可检测性(D)划分为：可检测效果明显（1）、通过管理手段可检测（2）、几乎无法检测（3）。 风险优先数（RPN）=风险严重性(S)×风险发生概率(O)×可检测性(D)，一般情况下，RPN＜4为可接受，4≤RPN＜8为合理可行降低，8≤RPN为不可接受。 8.1.2 风险分析与评价 通过以上的风险分析手段，对压缩空气使用端验证方案进行风险分析，以确定压缩空气验证方案的验证项目，具体如下表所示： 8.1.3 风险控制结果 将风险控制结果列入记录LK股 207-案-1603-05中。

多元统计分析案例分析.doc

、对我国30个省市自治区农村居民生活水平作聚类分析 1、指标选择及数据：为了全面分析我国农村居民的生活状况，主要考虑从收入、消费、就业等几个方面对农村居民的生活状况进行考察。因此选取以下指标：农 村产品价格指数、农村住宅投资、农村居民消费水平、农村居民消费支出、农村居民家庭人均纯

92.87 79.35 3590 3457.9 4643 4124.6 18.7 数据来源：《中国统计年鉴2010》 2、将数据进行标准化变换： 3、用K-均值聚类法对样本进行分类如下:

分四类的情况下，最终分类结果如下： 第一类：北京、上海、浙江。 第二类：天津、、辽宁、、福建、甘肃、江苏、广东。 第三类：浙江、河北、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、山东、河南、湖北、四川、云南。第四类：山西、青海、宁夏、新疆、重庆、贵州、陕西、湖南、广西、江西、。

从分类结果上看，根据2 0 10年的调查数据，第一类地区的农民生活水平较高, 第二类属于中等水平，第三类、第四类属于较低水平。 二、判别分析 **.错误分类的案例 从上可知，只有一个地区判别组和原组不同，回代率为96%。下面对新疆进行判别： 已知判别函数系数和组质心处函数如下：

判别函数分别为：Y1=0.18x1 +0.493x2 + 0.087x3 + 1.004x4 + 0.381x5 -0.041x6 -0.631x7 Y2=0.398x1+0.687x2 + 0.362x3 + 0.094x4 -0.282x5 + 1.019x6 -0.742x7 Y3=0.394x1-0.197x2 + 0.243x3-0.817x4 + 0.565x5-0.235x6 + 0.802x7 将西藏的指标数据代入函数得：丫1=-1.08671 Y2=-0.62213 Y3=-0.84188 计算丫值与不同类别均值之间的距离分别为：D1=138.5182756 D2=12.11433124 D3=7.027544292 D4=2.869979346 经过判别，D4最小，所以新疆应归于第四类，这与实际情况也比较相符。 三，因子分析: 分析数据在上表的基础上去掉两个耕地面积和农村固定资产投资两个指标。经spss软件分析结果如下： （1）各指标的相关系数阵：

验证专题三 工艺气体 压缩空气 氮气 的验证策略 总结帖

一、 工艺气体系统基础知识 1、分类 药品生产企业在生产过程中需要使用各种各种工艺气体，如压缩空气、氮气、氧气、二氧化碳、燃气、真空等。按照其用途可分为两类：仪表用气和工艺用气。仪表用气主要是给设备运行提供动力，工艺用气则一般与工艺流接触，有可能影响到产品质量，为直接影响系统，需要重点关注。 2、定义 2.1压缩空气：带有一定压力的气体称为压缩空气；21.1℃下单一气体或者混合气体的绝对压力超过40psi，或者54.4℃下，容器气体或混合气体的绝对压力超过104psi，或者在37.8℃下液体蒸汽压超过40psi。（ASTM-323-72） 1bar=0.1Mpa =100000Pa ；1MPa=10 bar。 2.2工艺气体：指可能影响产品质量的压缩空气。（ISPE） 2.3油、气体含油量： 油：含有6个或更多的碳原子碳氢化合物的混合物。 气体含油量：单位体积的压缩空气所含的油（包括油滴、油蒸气）的质量。单位：mg/m3，可以用ppm表示。 2.4 露点：湿空气在等压力下冷却，使空气里原来所含未饱和水蒸汽变成饱和水蒸汽的温度，或者说，在 3、典型用途和质量控制要求 3.1压缩空气 3.1.1物料的转移和吹扫：直接影响GMP，应控制压力、含水量、含油量、悬浮粒子、微生物； 3.1.2工艺系统灭菌后的保压：直接影响GMP，应控制压力、含水量、含油量、悬浮粒子、微生物。 3.2氮气等惰性气体 3.2.1产品干燥时氮气保护：直接影响GMP，应控制纯度（氧气含量）、含水量、含油量、悬浮粒子、微生物； 3.2.2工艺系统灭菌后的保压：直接影响GMP，应控制压力、含水量、含油量、悬浮粒子、微生物； 3.2.3最终产品灌装保护气保证效期：直接影响GMP，应控制纯度（氧气含量）、含水量、含油量、悬浮粒子、微生物。 注：气体的含水量、含油量是常规控制项目。 4、压缩空气系统一般流程图

STP207001(03) 洁净压缩空气质量标准--2015.03.10

洁净压缩空气质量标准 修订号：03 责任人起草人审核人审核人审核人批准人部门QA部QC部工程设备部QA部质量总监姓名 签名 日期 颁发部门：QA部 执行日期：[ 年月日] 文件拷贝号：[ ] 分发清单: [ ]总经理[ ]生产副总[ ]常务副总[ ]研发副总[ ]财务总监[ ]总经理助理[ ]营销副总[ ]质量总监[]药物研究院[ ]政府事务部[ ]行政部[ ]证券投资部[ ]市场部[]业务发展部[ ]销售管理部[ ]人力资源部[ ]工程设备部[ ]Q A部[ ]Q C部[ ]物料部[ ]生产一部[ ]生产二部[ ]动力一部[]动力二部[ ]原料药车间[ ]针剂车间[]包装车间[]生物制品车间[ ]生物制品固体制剂车间 []水针车间[]外包车间[ ]固体车间[ ]生物制品原液车间 []QC一部[]QC二部[]QA一部[]QA二部

洁净压缩空气质量标准 修订号：03 1. 目的 建立洁净压缩空气内控质量标准，控制洁净压缩空气的质量，以确保生产产品的质量。 2. 范围 适用于洁净压缩空气的检测。 3. 职责 3.1. QA负责制定洁净压缩空气的质量标准。 3.2. 工程设备部经理、QC经理、QA经理负责洁净压缩空气质量标准的核对。 3.3. 质量总监负责洁净压缩空气质量标准的批准。 3.4. QA相关人员对质量标准进行使用，并负责检验，出具报告。 4. 编订依据 《药品生产验证指南》2003年版 《中国药典》2010版二部 GBT13277.1-2008《压缩空气质量标准》 ISO8573压缩空气 USP 38版医用空气 5. 内容 5.1. 物料名称 通用名称：洁净压缩空气 英文名称：Clean compressed air 汉语拼音：jiejingyasuokongqi 分子式与分子量：N/A 5.2. 物料代码 N/A 5.3. 供应商名称 N/A 5.4. 相关取样、检验SOP 5.4.1. 按照《压缩空气测试SOP》(SOP018011)执行。 5.4.2. 检验SOP N/A 5.5. 质量标准 水分采用德国Drager公司的便携手泵（Aerotest Simltan HP）加20/a-P(8103061)Draeger Tube型检测管（测量范围25～1500mg），取洁净压缩空气，清洁测试管路，第一次使用至少

多元统计分析实例

多元统计分析实例 院系: 商学院学号: 姓名:

多兀统计分析实例 本文收集了 2012年31个省市自治区的农林牧渔和相关农业数据，通过对对 收集的数据进行比较分析对31个省市自治区进行分类?选取了 6个指标农业产值 林业产值.牧业总产值，渔业总产值，农村居民家庭拥有生产性固定资产原值，农 村居民家庭经营耕地面积. 数据如下表： 江 区 京津北H 蒙宁林龙海苏江徽建西东南北南东西南庆川州南藏西肃海夏牘 地北天河山内辽吉黒上江浙安福江山河湖湖广广海重四贵77西陕甘青宁新 农业总产值 林业驰产｛牧业总产懾业总产侬村居民家庭拥有生产性［5 166.29 54.83 154.16 12 98 12767. 09 0?5 195.^9 ￡ 79 105. 01 61, 66 17508. 57 1. 58 3095.29 77.88 1747. 66 1?7. 74 17904. S3 1789 847-41 79, 07 298. 83 8. 42 ^808. 38 2.5 1171.-57 97. 7G U1S. 86 26. 08 293曲.旳 10. 4 1539.65 128. 68 16ZL 23 618. 74 249^7. 92 3. 78 1166.ES 90. 1 1130. 36 34. 14 24937. SB S. 27 2315. 64 134. 5 1350. 63 77. 92 31507. 91 13. 56 171.48 9.55 72. 59 57. 45 4146. 13 0. 26 2966.72 99. 75 1226,18 1235.4 14541. 03 L25 1229.36 142.14 549. 01 687. 05 22747. 33 6 54 1867.64 209. 5 1119.73 334. 43 15134. 35 1. 39 1263.71 256. 45 48L 28 p03. 36 11821. 38 73 1003.21 228. 91 752. 63 333. 06 gggg. 31 L 57 39&0.储 107.01 22S5. 92 1267. 07 19168.14 L &4 3958.^5 140. 85 2255. 61 SS.4 12980. 72 1. &2 2488. 06 100.05 1334, X 626, 23 10813. 13 1. 71 2651.69 259. 97 1488. 58 279. 94 3904. 32 1. 22 2229. 27 222.74 1134.14 914. 05 8516. 72 0.53 1724 245. 56 1072. 77 331. 74 11851. 56 L 37 4S0. 72 137.85 214. 14 236.27 11387. 06 0. 83 341.51 43.48 453. 9 44. 99 122S5. 74 L 29 2764- 9 151. 5 2269. 86 163. 77 13759.17 1.14 364. 54.19 421. 55 28. 21 11957. 31 L 18 1398.17 225. S3 912. 97 63.1 19020. 92 1.. 6 53.39 2” 56 59. 02 0. 22 52935. 07 L 89 1526.23 58. 44 598. 72 14. 61 12273. 06 L 52 984,24 20. 07 231. 72 1,8 1$486. 44 2. 72 117-09 4.57 137. 08 0. 56 21919.甜 L 33 240, 4& 9?77 105, 72 13. 36 24266.19 3?69 1675 収04 485. 37 15* 26 35Q70. 31 5 76 .聚类法