实验室检测

检测项目	标准要求	实际情况
样品达标率	100%	64.0%(64/100 份)
采样前准备	酒精灯烧灼水龙头放水 5 min	执行不规范
细菌学检测容器	灭菌磨口玻璃瓶 ${300}\mathrm{\;{mL}}$	容器选择不当
常规检测容器	$4\mathrm{\;L}$聚乙烯容器采集 $3\mathrm{\;L}$水样	体积不足
检测时限要求	$4\mathrm{\;h}$内完成	超时现象存在

检测项目	标准要求	实际情况
样品达标率	100%	64.0%(64/100 份)
采样前准备	酒精灯烧灼水龙头放水 5 min	执行不规范
细菌学检测容器	灭菌磨口玻璃瓶 ${300}\mathrm{\;{mL}}$	容器选择不当
常规检测容器	$4\mathrm{\;L}$聚乙烯容器采集 $3\mathrm{\;L}$水样	体积不足
检测时限要求	$4\mathrm{\;h}$内完成	超时现象存在

实验室信息管理系统在水质检测应用中的质量风险防控

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杨海霞 ^*

实验室检测 | 实验室管理 2025,3(4): 59-61

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实验室检测 | 实验室管理 2025, 3(4): 59-61

实验室信息管理系统在水质检测应用中的质量风险防控

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杨海霞^*

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邹平市生态环境监控中心邹平 256200

通讯作者:

^*杨海霞，高级工程师，研究方向为实验室质量管理及水质分析、大气污染物分析。E-mail: 15224370965@139.com

Affiliations

出版时间: 2025-02-23

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摘要

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随着水质检测工作对数据管理要求的不断提高,实验室信息管理系统 (Laboratory information management system,LIMS) 在水质检测领域得到广泛应用。为加强水质检测全过程的质量控制,深入分析了 LIMS 系统在水质检测应用中存在的质量风险点,提出相应的风险防控措施,构建基于LIMS 的水质检测质量风险防控体系。该体系从样品管理、检测过程、数据处理及报告生成四个环节入手,建立了全流程的质量风险防控机制。通过样品全程追溯、检测过程实时监控、数据自动化校核和报告智能审核等措施,实现对各环节风险点的有效管控。该体系能显著降低水质检测过程中的质量风险,提升检测数据的准确性和可靠性,对规范水质检测实验室管理、保障检测质量具有重要意义。

关键词

LIMS系统 / 水质检测 / 质量风险 / 防控措施 / 全流程管理

引用本文

杨海霞. 实验室信息管理系统在水质检测应用中的质量风险防控. 实验室检测, 2025 , 3 (4) : 59 -61 .

正文

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0 引言

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水质检测是环境监测的重要组成部分, 其检测结果的准确性和可靠性直接关系到水环境质量评价的科学性。实验室信息管理系统 (Laboratory information management system, LIMS) 通过信息化手段,实现了对水质检测全过程的自动化管理, 显著提升了检测效率和数据可靠性, 在水质检测领域得到广泛应用。然而, 在实际应用过程中, 由于系统操作不规范、数据传输异常、质控要求不到位等原因,仍存在样品管理、检测过程、数据处理等多个环节的质量风险。因此, 本文研究如何充分发挥 LIMS 系统的功能优势, 通过建立完善的质量风险防控机制, 为确保水质检测数据的准确性和可溯源性提供支持。

1 LIMS 系统的质量控制功能

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LIMS 系统在水质检测应用中集成了样品管理、检测分析、数据处理和质量控制等多个功能模块。质量控制模块贯穿整个水质检测流程, 通过条码识别技术实现样品全程追踪, 采用数据接口自动采集检测数据, 运用标准曲线自动计算分析结果。在样品管理环节, LIMS 系统记录样品保存条件、预处理方式和检测进度等关键信息,监控样品流转过程；在检测分析环节,系统对接实验室仪器设备, 实时采集检测数据, 监测仪器状态, 记录标准样品和空白样的测定结果; 在数据处理环节, 系统按照预设的质控规则自动校核数据, 对超出限值的结果进行标记并发出预警^[1]。LIMS 系统质量控制功能通过数字化手段替代传统的人工记录方式, 消除了数据转录错误, 提高了数据准确性。

2 水质检测中的质量风险分析

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2.1 样品采集与前处理风险

常规检测组 100 份水样中仅有 64 份达标, 达标率为 64.0%。采样规范要求使用酒精灯烧灼水龙头,进行$5\mathrm{\;{min}}$放水后再采集样本。细菌学检测需采用灭菌磨口玻璃瓶采集${300}\mathrm{\;{mL}}$样本,其他检验项目使用$4\mathrm{\;L}$聚乙烯容器采集$3\mathrm{\;L}$水样。样品采集后需在$4\mathrm{\;h}$内完成检测,这是保证水样稳定性的关键时限。实践中存在采样容器选择不当、现场采样记录不完整、样品保存不合理等问题(表 1^[2]。外界环境温度、湿度等因素会干扰水质检测的准确性, 导致样品发生二次污染。采样点布设缺乏代表性, 难以反映区域水体污染状况。工作者在水样采集过程中需要注重采样设备消毒、保存容器材质选择等问题。样品运输过程必须采取密闭措施, 防止样品温度异常变化和污染物流失。建立完善的样品标识制度, 确保样品信息准确记录, 避免出现混样、错样等质量事故。规范的样品管理直接影响检测数据质量。

2.2 检测分析过程风险

水质检测分析涵盖浑浊度、铁元素、铜元素、硫酸盐、氰化物、硝酸盐、大肠菌群等指标,任何一项指标超标都视为水样不合格。以总硬度检测为例,当检测结果超过${300}\mathrm{{mg}}/\mathrm{L}$时, 需要对样品进行处理: 取${200}\mathrm{\;{mL}}$水样置于${500}\mathrm{\;{mL}}$烧杯中加热,待水样冷却至室温后再次检测。检测过程中受人为因素影响较大, 检测人员专业能力和操作规范性直接关系到数据准确性。部分实验室环境不达标, 温度、湿度等检测条件不满足要求^[3]。试剂配制、仪器校准等基础性工作执行不到位。原始记录填写不规范,影响数据可追溯性。实验室必须加强仪器设备日常维护, 规范试剂配制和储存管理, 完善原始记录和报告审核程序,确保检测结果准确可靠。

2.3 数据处理与审核风险

检测结果如有一项及以上指标不满足合格标准, 即判定为水样超标。数据显示, 采用质量控制体系后的检测组达标率提升至 83.0%,比常规检测组提高了 19%。实验室应建立数据审核制度,确保检测信息真实可靠。工作者需规范填写检测信息,数据审核准确后签名确认。检测原始记录应包含样品信息、检测条件、分析过程和测定结果, 记录需清晰工整, 数据修改必须注明理由并签字确认^[4]。质控数据要与历史数据进行对比,发现异常及时查找原因。实验室定期开展数据质量评估, 通过多种方式检验数据的准确性。建立完整的数据文档管理制度, 实现检测全过程的信息可追溯。对检测数据进行统计分析,评估方法的精密度和准确度。

2.4 质量控制的关键环节

质量控制需要从样品采集、保存、检测等环节入手。实施质量控制后,水样检测达标率由 64.0% 提升至 83.0%。重点管控采样操作规范性, 确保样品代表性; 严格样品保存条件, 防止变质; 执行标准检测方法, 完善记录; 提升检测人员技能水平。实验室环境控制要符合检测方法要求, 定期检查维护实验设施。标准物质和试剂管理需建立台账。检测人员参加技术培训和考核,不合格者及时整改^[5]。数据处理要执行严格的审核制度, 确保数据真实准确。通过计量认证等手段, 保证检测结果可靠性。建立突发情况应急预案,妥善处理检测异常^[6]。对检测流程中的关键控制点进行重点监控, 包括样品保存温度、检测环境条件、质控样品分析结果等。

3 LIMS 系统的风险防控

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3.1 系统质量控制点设置

LIMS 系统在水质检测过程中设置关键质量控制点, 形成全流程监控网络, 关键质量控制点包括样品管理、检测过程、数据处理、报告生成控制点。在样品管理模块, 设置样品采集点信息、保存条件、留样期限等强制录入项,实施采样标准化管理。样品制备过程通过电子工作流设定操作步骤, 记录样品处理温度、时间等工艺参数^[7]。检测分析阶段,系统对仪器状态进行实时监控, 包括工作曲线、仪器信号、系统适应性等参数的自动判断。质控样品分析结果通过控制图实时监控, 超出控制限自动报警并锁定相关数据。原始记录采用电子表单, 通过数据有效性校验防止录入错误。系统集成标准方法库, 自动核查检测参数设置的合理性^[8]。对检测数据进行智能审核,包括方法检出限、测定上限、平行样相对偏差等指标的自动核查。

3.2 质量预警机制建立

LIMS 系统构建多层级质量预警体系,实现风险分级管控。在样品管理环节, 系统监控样品保存条件, 当温度、湿度等环境参数偏离设定范围时启动预警。检测过程中,建立涵盖空白、标准曲线、平行样、加标回收等质控指标的预警规则库。系统通过数理统计方法评估测量不确定度, 对超出控制限的数据进行智能识别和报警。集成 Shewhart 控制图、CUSUM 控制图等统计工具,实现过程能力的动态监控^[9]。系统根据预警级别自动启动相应的处理流程, 并将预警信息推送至相关责任人。设置预警信息的分级响应机制, 按照黄色预警、橙色预警、红色预警三个等级进行管理。建立预警信息的统计分析功能, 对预警数据进行趋势分析和相关性分析。系统记录预警处理的全过程,包括报警时间、处理措施、处理人员、验证结果等信息。

3.3 数据追溯体系构建

LIMS 系统采用分布式数据库架构, 构建全方位的数据追溯体系。系统为每个样品分配全局唯一标识码(GUID),关联样品信息、检测数据、质控记录等全过程数据。通过电子签名和审计追踪功能, 记录数据产生、修改、审核的完整过程。系统自动保存仪器原始谱图、工作曲线等基础数据, 建立数据分析溯源链^[10]。质量控制数据以关系型数据库方式存储,支持多维度查询和统计分析。系统实现检测方法、标准物质、试剂、仪器设备等基础信息的全程管理, 确保数据来源可追溯。建立数据完整性检查机制,定期对数据库进行备份和验证。设置数据访问权限控制, 确保数据安全性。追溯体系覆盖样品采集、前处理、检测分析、结果报告等全过程,实现数据流转的闭环管理。

3.4 应急处理流程设计

LIMS 系统设计标准化的应急处理流程 (见图 1), 建立分级响应机制。系统将检测异常分为仪器故障、环境异常、操作失误、数据异常等类型,制定详细的处理预案和操作规程。当发现异常时, 系统自动生成应急处理工单, 启动预设的处理流程。处理过程采用电子记录方式, 实现问题描述、原因分析、处理措施、验证结果的全程跟踪。设置应急处理权限分级,重大异常需经管理层审批。系统集成故障诊断专家库, 提供处理建议和解决方案。建立异常情况知识库,分析共性问题,持续优化检测流程。应急处理记录纳入质量管理体系,定期评估分析处理效果。系统提供应急演练功能,定期组织模拟训练,提高应急响应能力。

4 风险防控措施的实施效果

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4.1 数据准确性提升

LIMS 系统实施质量风险防控后, 检测数据准确性显著提高 (见图 2)。数据显示, 常规检测组 100 份水样中达标样品为 64 份, 达标率为 64.0%; 采用 LIMS 系统后, 检测组达标样品增至 83 份,达标率提升至 83.0%。通过系统设置的质控点管理, 有效避免了采样过程中的温度异常、容器选择不当等问题。样品前处理环节中,对于总硬度超过${300}\mathrm{{mg}}/\mathrm{L}$的样品,系统自动提示加热处理要求, 消除了人工操作不规范带来的误差。检测过程中, 系统实时监控分析数据, 对超出控制限的结果进行标记和预警,保证了原始数据的真实性。电子化记录方式替代手工记录, 避免了数据抄写和录入错误。质控样品分析结果通过控制图实时监控, 异常数据及时发现和处理。

4.2 检测效率改善

通过系统自动预警功能, 样品检测时限得到严格控制, 确保在规定的$4\mathrm{\;h}$内完成检测。电子化工作流程替代传统纸质记录, 减少了人工填写和审核时间。样品信息采用条码管理, 避免了样品混淆和信息重复录入。系统自动生成检测报告,减少了报告编制时间。数据的自动采集和传输, 避免了人工记录和转录环节, 提高了数据处理效率。质控数据的实时监控, 及时发现和处理异常情况, 减少了返工和重复检测。系统集成标准方法库, 检测人员能够快速调用标准操作程序, 减少了查阅文件的时间。样品检测进度实时显示,方便管理人员掌握工作进展, 合理调配资源。LIMS 系统的应用显著提升了水质检测效率,检测周期明显缩短。

4.3 质量风险降低

质量风险防控措施实施后,水质检测质量风险显著降低。系统通过采样标准化管理, 降低了样品采集和保存过程中的质量风险。在样品制备环节, 通过工艺参数的实时监控, 避免了温度、时间等因素引起的样品变质风险。检测过程中, 仪器状态监控和质控样品分析, 及时发现和处理异常情况, 降低了检测结果的不确定度。数据审核的多级把关, 减少了检测报告中的错误风险。系统自动记录和保存检测全过程数据, 增强了数据的可追溯性, 便于质量问题的调查和处理。

4.4 管理水平提高

LIMS 系统的应用推动实验室管理水平全面提升。实现了从样品接收到报告发布的全流程信息化管理, 提高了工作透明度。系统自动记录操作人员的关键操作,强化了工作责任制。质量控制数据的统计分析功能,为管理决策提供了数据支持。通过电子化管理,实现了标准物质、试剂、仪器设备等资源的合理配置和使用。人员培训和考核记录的系统化管理,促进了检测人员专业能力的提升。实验室文件管理系统化, 确保了管理制度的有效执行。系统生成的各类统计报表,便于管理层掌握工作动态, 及时发现和解决问题。检测质量的持续改进机制得到加强, 推动了质量管理体系的完善。通过提高管理水平, 实验室的整体运行效率和服务质量得到显著改善。

5 结束语

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基于 LIMS 系统构建的水质检测质量风险防控体系, 实现了对检测全过程的有效管控。该体系通过设置关键控制点, 建立预警机制和应急处置流程,从源头上预防和控制质量风险。在样品管理环节, 实现了样品信息的全程可追溯; 在检测过程中, 建立了实时监控和质控预警机制; 在数据处理环节, 实现了数据的自动化校核；在报告生成环节,建立了多级审核机制。

参考文献

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文献

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参考文献引证文献

排序方式：

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2025年第3卷第4期

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首发时间：2025-07-09
出版时间：2025-02-23

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邹平市生态环境监控中心邹平 256200

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^*杨海霞，高级工程师，研究方向为实验室质量管理及水质分析、大气污染物分析。E-mail: 15224370965@139.com

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2种不同金属材料的力学参数

科 Family	属数 Number of genus	种数 Number of species	占总种数比例 Percentage of total species (%)	属 Genus	种数 Number of species	占总种数比例 Percentage of total species (%)
鹅膏菌科Amanitaceae	2	11	5.26	鹅膏菌属 Amanita	10	4.78
小菇科 Mycenaceae	2	12	5.74	丝盖伞属 Inocybe	5	2.39
多孔菌科 Polyporaceae	8	14	6.70	蜡蘑属 Laccaria	5	2.39
红菇科 Russulaceae	3	23	11.00	小皮伞属 Marasmius	6	2.87
				小菇属 Mycena	11	5.26
				光柄菇属 Pluteus	5	2.39
				红菇属 Russula	17	8.13
				栓菌属 Trametes	5	2.39

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