食品检验检测数据不准确问题及其对策探讨

Discussion on the Problem of Inaccurate Food Inspection and Testing Data and Its Countermeasures

ZHULeilei

（Anhui Public InspectionResearch Institute Co.，Ltd.，Hefei23oo51， China）

Abstract： The accuracy of food inspection and testing data is the core link to ensure food safety， but there are still poblemssuch as data deviation，dispersion，and missing in thecurrent actual testing processThis paper systematically analyzes the causes of inaccurate data from three aspects： technical， management， and operational levels.It proposes targeted solutions，including strengthening personnel training， optimizing equipment management， standardizing sample processing procedures，and scientifically selecting testing methods. The aim is to provide theoretical support for improving the reliabilityoffood testing dataand perfecting thefood safety supervision system.

Keywords： food inspection and testing; testing data; accuracy; quality management; food safety

食品安全问题一直是社会关注的焦点，各类因食品质量引发的健康事件频繁见诸媒体，严重威胁公众的生命健康。食品检验检测作为保障食品安全的关键防线，发挥着不可或缺的作用。准确的检测数据能够精准判断食品是否符合安全标准，从而守护消费者的饮食安全。然而，在实际操作中，食品检验检测数据不准确的情况时有发生，这不仅误导了消费者的选择，还干扰了监管部门的决策制订，对整个食品行业的健康发展造成了阻碍。因此，深入剖析食品检验检测数据不准确问题并探寻有效对策，具有重要现实意义和实践价值。

1食品检验检测数据准确性的重要性

保障食品检验检测数据的准确性至关重要，其影响广泛且深远。从消费者健康角度出发，准确的检验检测数据是保障消费者生命安全的重要防线。食品中可能存在多种有害物质，如微生物、重金属、农药残留等，只有凭借精准的检测数据，才能及时识别出这些潜在危害，避免不合格食品流入市场，有效预防食源性疾病的发生，从而增强消费者对食品的信任，并切实守护消费者的健康权益。从消费市场角度出发，优质食品可以通过精准的检测数据证明自身品质，赢得消费者的信任与青睐；而质量欠佳的食品则会被市场所淘汰。这不仅有助于营造公平公正的市场竞争环境，促进食品行业的良性发展，还推动了整个市场的规范化与有序化。在监管决策方面，准确的食品检验检测数据为监管部门提供了科学可靠的依据。监管部门能够依据这些数据，全面了解食品行业的质量状况，针对存在问题的领域和环节制定更具针对性、有效性的监管政策与措施，合理调配监管资源，提升监管效能，从而更好地维护食品市场的稳定与安全。

2食品检验检测中的数据不准确问题的原因

2.1 数据偏差

食品检验检测中的数据偏差主要表现为检测结果与真实值之间的系统性偏离，其根源可追溯至检测流程的多环节失控。 ① 检测仪器校准失准是导致偏差的常见原因。仪器长期运行后因元件老化，可能造成灵敏度下降或基线漂移，如分光光度计波长偏移可能导致吸光度测量值与实际浓度偏离[]。 ② 操作人员的主观误判也加剧了偏差风险。部分检测人员对标准方法理解不足，在样品前处理、试剂添加量控制或反应终点判定等环节存在操作随意性，如滴定终点颜色判断不一致可能导致结果偏离标准范围。 ③ 环境干扰因素的影响不容忽视。温湿度波动、电磁干扰或交叉污染等外部条件变化，可能影响仪器稳定性或化学反应进程，如恒温箱温度失控导致微生物培养结果异常。此类偏差具有隐蔽性，易掩盖潜在的真实风险，如农残检测中因仪器灵敏度下降而低估污染物含量，或微生物检测中因操作误差而误判菌落总数，最终导致风险评估失真[2]

2.2 数据离散

数据离散问题集中体现为同一批次或同一样本的多次检测结果呈现显著波动，其根本原因在于检测过程中的不可控变量积累。 ① 样本自身的不均匀性是导致数据离散的基础性原因。食品基质复杂多样，如液态乳制品中脂肪分布不均或固态食品颗粒细度差异，可能导致取样时目标物分布不均，进而引发检测值离散。 ② 重复检测条件波动进一步加剧了离散程度。检测过程中试剂批次更换、仪器预热时间不足或环境条件发生改变，均可能引入额外变量。例如，在酶联免疫吸附实验中，酶标板孔间温育时间差异可能导致吸光值波动[3]。 ③ 记录方式不规范也会加剧数据离散。部分实验室未统一数据修约规则或未明确异常值剔除标准，如同一检测人员在不同时间段对同一数据采用不同处理方法（如四舍五入或进位法），导致最终报告数值不一致。

2.3数据缺失

数据缺失问题是指检测流程中关键信息的非正常遗漏，其直接后果是导致检测报告完整性受损，从而影响后续溯源与风险评估。 ① 样本保存失效是数据缺失的主要表现形式之一。部分检测机构未严格执行冷链运输或避光储存要求，易导致样本中的挥发性成分损失或发生光敏物质降解。例如，在水产品中组胺检测中，因样本常温存放而导致组胺含量下降，致使检测结果无法反映初始污染状态[4]。 ② 检测流程中断同样会引发数据缺失。仪器突发故障、试剂供应中断或人员操作失误可能导致检测步骤停滞，如气相色谱仪载气压力异常导致运行中止，且后续未能完整记录中断前后的检测条件参数，致使相关数据无法有效衔接与验证[5]。 ③ 信息传输疏漏会加剧数据缺失风险。纸质记录与电子系统未同步更新、跨部门数据移交未履行复核程序等现象，可能导致关键信息丢失。例如，在感官评价中，若未能及时录入异味描述信息，仅保留数值化指标，则会削弱综合评价效力。

3应对食品检验检测数据不准确问题的策略

3.1 加强检测人员培训管理

食品检测机构需通过系统性培训体系构建，从根本上提升技术人员的专业能力与职业素养，从而降低人为因素导致的数据偏差。 ① 应建立分阶段、多维度的培训框架。针对新入职人员，设计涵盖基础理论、标准方法实操、仪器规范操作的核心课程，并设置不少于3个月的导师带教期，通过模拟检测任务逐步掌握样品前处理、数据分析及异常值识别等关键技能；针对在岗技术人员，则需每季度开展专题技术培训，重点解析国际标准更新条款、新型污染物检测技术及误差溯源方法。通过案例研讨，帮助其掌握质谱图解析中碎片离子峰的误判规避技巧[σ]。 ② 需构建动态考核评价机制。将盲样考核嵌入日常检测流程，每月随机发放未标识目标物浓度的考核样本，要求检测人员在规定时间内完成检测并提交原始记录，技术负责人依据结果偏差率与操作规范性进行评分，考核结果与职称晋升、绩效奖励直接挂钩。 ③ 应强化职业道德与质量意识培育，定期组织学习《检验检测机构监督管理办法》等法规文件，结合篡改数据、虚假报告等典型案例开展警示教育，明确数据真实性的法律底线。 ④ 应建立跨区域技术交流平台，邀请行业权威专家开展前沿技术讲座，组织检测人员参与国家级能力验证项目，通过横向对比提升技术敏感度。通过夯实人员技术基础、规范操作行为、强化责任意识，能够确保检测过程的可控性与数据输出的准确性。

3.2 完善检测仪器设备管理

检测设备的精准度与稳定性是数据可靠性的物质基础，需通过全流程精细化管理消除仪器系统性误差。 ① 需制订差异化的校准维护方案。依据设备使用频率与检测项目风险等级，将仪器分为关键设备、辅助设备两类进行管理。对于液相色谱－质谱联用仪等核心设备，实行每周基线校准、每月性能验证，并采用标准物质核查保留时间重现性与峰面积精密度；对于离心机、天平等辅助设备，每季度进行计量检定，重点核查转速稳定性与称量重复性。 ② 引入智能化设备监控系统，在关键仪器上加装温湿度传感器、振动监测模块，实时采集运行环境参数与工作状态数据。当检测到温度漂移超过 ±1∇^∘C 或电压波动超过额定值 5% 时，系统自动触发报警机制并暂停检测流程，从而防止异常环境导致的检测值失真[7]。③ 应建立设备全生命周期电子档案，详细记录采购验收数据、维修更换记录、校准证书及故障处理报告，通过大数据分析预测设备性能衰减曲线，如通过质谱离子源使用时长与信号强度下降的相关性模型，提前3个月启动部件更换程序。 ④ 配置关键设备的冗余备份系统，在微生物检测室、重金属分析室分别设立备用仪器区，确保主设备故障时可在 ^2h 内切换至备用设备继续检测，避免样本失效导致的数据缺失。通过动态监控、预防性维护与应急保障，能够最大限度地降低设备因素对检测数据的干扰。

3.3 规范检测样本抽样保存

样本的代表性与完整性是数据准确的前提，需通过标准化流程设计实现全链条的质量管控。 ① 应依据食品类别特性制订差异化抽样方案，如液态样品需规定搅拌均质时间与取样深度；粉末状样品应明确四分法缩分次数，并在抽样记录中完整标注采样点位分布图与环境参数。 ② 需开发样本冷链追溯系统，为每份样本配置唯一电子标识码，实时监控运输储存环节的温湿度变化，当监测值超出预设阈值时自动触发预警，以确保易挥发、光敏性成分的稳定性。 ③ 应建立样本保存时效数据库，基于不同检测项目需求明确保存期限与失效条件，如微生物检测样本需在 ^4h 内完成预处理，而农药残留检测样本避光冷冻保存不得超过 72h^[8] 。 ④ 需规范样本交接流程，采用双人核对、电子签名与影像留存相结合的方式，确保从采样到检测的全程可追溯性，杜绝样本混淆或信息丢失风险。

3.4合理选择检测检验方法

检测方法的选择需兼顾科学性与适用性，构建动态优化机制。 ① 应建立方法适用性评价体系，从灵敏度、抗干扰能力、成本效率等维度对现有方法进行分级评分，如针对高脂类食品中痕量污染物的检测，可优先选择具备基质净化功能的前处理技术耦合高分辨质谱法。 ② 需完善快速检测方法验证流程，对新引入的免疫层析、生物传感器等技术开展不少于3个批次的平行比对实验，确认其与国标方法的检测结果一致性后，方可纳入标准方法库。 ③ 应建立多方法交叉验证机制，对争议性检测结果启用不同原理的备选方法进行复测，如重金属检测中原子吸收法与电感耦合等离子体质谱法的联合应用，可有效识别单一方法的系统误差。 ④ 需定期跟踪国际权威机构的方法更新动态，组织专家团队评估技术替代可行性，从而确保检测方法始终处于技术前沿，从方法学层面保障数据准确性与可靠性。

4结语

综上所述，确保食品检验检测数据的准确性需构建多维度协同优化的技术管理体系。通过分级培训与动态考核提升检测人员专业素养，降低人为操作误差；依托智能化监控与预防性维护确保仪器设备精准稳定，消除系统性偏差；实施标准化抽样与全流程追溯控制样本质量，保证检测对象代表性;结合方法验证与交叉复核优化技术路径，规避检测方法缺陷。各环节管控措施相互衔接形成闭环，既强化了实验室内部质量控制能力，又提升了外部干扰因素的抵御效能。

参考文献

[1]王春莲，彭勇，梅晓春，等.食品检验检测中的质量控制对策分析[J].中国食品，2022（3）：110-112.

[2]吴兴菊.食品检验检测中质量安全控制细节问题及处理策略[J].中国食品工业，2024（14）：150-152.

[3]倪育军.食品检验检测质量管理中存在问题与应对策略[J].现代食品，2024（12）：68-70.

[4]李丽.食品检验检测存在的问题及对策[J].食品界，2024（9）：132-134.

[5]郭秋实.食品检验检测的质量控制及细节问题探究[J].中国食品，2024（12）：61-63.

[6]张慧俐.基于第三方检测工作岗位能力分析的食品检验检测技术专业课程体系研究与实践[J]广东化工，2024，51（15）：209-211.

[7]李姣姣.浅析食品检验检测的质量控制及细节问题[J].现代食品，2024（8）：31-33.

[8]宋志君.食品检验检测中质量控制细节问题及处理策略研究[J].现代食品，2023（24）：67-69.