Bibliographie & annexes
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Auteur(s)
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Pierre GY : Ingénieur de l’École supérieure de physique et de chimie industrielles de la ville de Paris (ESPCI) - Docteur-ingénieur, Docteur ès sciences - Ingénieur-conseil
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Lire l’articleINTRODUCTION
Dans bien des cas, l’objet dont on cherche à évaluer la composition moyenne — le lot — est trop étendu pour pouvoir, dans son ensemble, être soumis à l’analyse. En effet, les analyses sont à la fois coûteuses et destructrices. On doit alors avoir recours à un échantillon, souvent de masse infime, sur lequel l’analyse est effectuée par procuration.
Bien souvent, l’utilisateur ne prend conscience de l’existence des problèmes posés par l’échantillonnage que lorsqu’il est confronté à une flagrante erreur d’échantillonnage. La plus commune est de considérer comme échantillon une partie quelconque de l’objet à évaluer et, par exemple, la fraction la plus accessible. Pour un analyste, cette erreur consisterait à opérer le prélèvement de sa prise d’essai à la surface du flacon.
C’est dans le but de rendre l’échantillon représentatif du lot dont il est issu que le théoricien est amené à définir et l’utilisateur à suivre un certain nombre de règles qui résultent du développement de la théorie de l’échantillonnage.
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VERSIONS
- Version archivée 1 de juil. 1989 par Pierre GY
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Conclusions14. Stratégie à adopter pour résoudre un problème d’échantillonnage
Il ne peut s’agir ici que de recommandations générales. Le lecteur devra, pour le détail, se reporter aux références [2] et [10]. Il faut :
1) se convaincre qu’un spécimen prélevé de façon non probabiliste est une bombe à retardement : nous avons vécu des exemples dans lesquels des millions (plus récemment des centaines de millions) de dollars étaient en jeu, qui résultaient de la méconnaissance de ce fait ;
2) s’assurer que le problème peut être résolu de façon probabiliste : il existe des problèmes économiquement insolubles et le stock immobile d’un million de tonnes (ou même beaucoup moins) de matière à bon marché en est le prototype. Seuls sont solubles de façon probabiliste les problèmes où le lot se trouve naturellement ou peut être artificiellement réduit à un modèle à zéro dimension (ensemble d’unités non ordonnées) ou à une dimension (ensemble d’unités ordonnées ou matière en écoulement) ;
3) lorsque le lot a été réduit à zéro ou une dimension : suivre les recommandations des paragraphes 7.1, 7.2, 7.3...
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Stratégie à adopter pour résoudre un problème d’échantillonnage
BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - GY (P.) - Sampling of particulate materials. Theory and practice - . ELSEVIER, Amsterdam (1re éd. 1979, 2e éd. révisée 1982), 432 p.
-
(2) - GY (P.) - Hétérogénéité, Échantillonnage. Homogénéisation - . Masson, Paris 1988, 607 p.
-
(3) - GY (P.) - The analytical and economic importance of correctness in sampling - . Analytica Chimica Acta, 190 1986, p. 13-23.
-
(4) - MATHERON (G.) - Les variables régionalisées et leur estimation - . Thèse de Doctorat d’État. Masson, Paris 1965, 305 p.
-
(5) - GY (P.) - * - L'échantillonnage des minerais en vrac. Tome 1 : Théorie générale, Numéro spécial, Revue de l’Industrie Minérale, 15 janvier 1967), 188 p. Tome 2 : Théorie générale (fin) et Erreurs opératoires, Numéro spécial, Revue de l’Industrie Minérale, 15 septembre 1971, 280 p.
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ANNEXES
ECHANT 2 (français), se reporter à la référence , brgm.
SAMP (anglais), se reporter à la référence .
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