ISO 4259-4:2021

Éditions anglais et française corrigées et réimprimées le 20231021

Produits pétroliers et connexes - Fidélité des méthodes de mesure et de leurs résultats - Partie 4: Utilisation de cartes de contrôle statistique pour valider l'état 'sous maîtrise statistique' pour l'exécution d'une méthode d'essai normalisée dans un seul laboratoire

Le présent document spécifie le processus et la méthodologie pour la construction, l'exploitation et la maintenance de cartes de contrôle statistique afin d'évaluer si l'exécution par un laboratoire d'une méthode d'essai normalisée est sous maîtrise statistique et comment établir et valider cet état «sous maîtrise statistique».

Il spécifie les cartes de contrôle les plus appropriées pour les méthodes d'essai de l’ISO/TC 28 dans lesquelles les principales variations de cause courante sont associées aux conditions de long terme et d'opérateurs multiples. Les cartes de contrôle spécifiées pour la détermination de la maîtrise statistique sont les suivantes: carte individuelle (I), carte à étendue mobile de 2 (MR₂), et soit la moyenne mobile pondérée exponentiellement (EWMA) soit les règles de zone (similaires aux règles de Western Electric (WE)^[3]) comme stratégie d'amélioration de la sensibilité en soutien de la carte I.

Les procédures décrites dans le présent document ont été principalement conçues pour les résultats numériques obtenus à partir d'essais d'échantillons de contrôle préparés à partir d'une source homogène de produits pétroliers et connexes de manière à préserver l'homogénéité des propriétés d'intérêt entre les échantillons de contrôle. Si la méthode de test le permet, un échantillon de matériau de référence certifié (CRM) est utilisé comme échantillon de contrôle à condition que la composition de l'échantillon soit représentative du matériau testé et qu'il ne s'agisse pas d'un composé pur; si cela est fait, alors le laboratoire établit au mieux sa propre moyenne pour l'échantillon CRM.

Le présent document s'applique aux propriétés d'intérêt connues pour leur stabilité au fil du temps, et pour des ensembles de données dont la résolution est suffisante pour permettre la validation de l'hypothèse selon laquelle la distribution des données peut être approchée par le modèle normal (de Gauss). Des stratégies d'atténuation sont suggérées pour les situations où l'hypothèse ne peut pas être validée.

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