混合機混合時要求所有參與混合的物料均勻分布。混合機混合的程度分為理想混合、隨機混合和完全不相混三種狀態。各種物料在
混合機中的混合程度，取決于待混物料的比例、物理狀態和特性，以及所用混合機的類型和混合操作持續的時間等因素。
混合機
混合機液體的混合主要靠機械攪拌器、氣流和待混液體的射流等，使待混混合機物料受到攪動，以達到均勻混合。攪動引起部分液體流動，流動液體又推動其周圍的液體，結果在混合機溶器內形成循環液流，由此產生的液體之間的擴散稱為主體對流擴散。
當混合機攪動引起的液體流動速度很高時，在高速液流與周圍低速液流之間的界面上出現剪切作用，從而產生大量的局部（part)性漩渦。這些漩渦迅速向四周擴散，又把更多的液體卷進漩渦中來，在小范圍內形成的紊亂(chaos)對流擴散稱為渦流(又稱:傅科電流)擴散。
混合機攪拌器的運動部件在旋轉時也會對液體產生剪切作用，混合機液體在流經器壁和安裝在混合機容器內的各種固定構件時，也要受到剪切作用，這些剪切作用都會引起許多局部（part)渦流擴散。
混合均勻度是評定混合機性能(function)的最重要指標。
一、粉體混合的含義粉體混合是二種以上組份在干燥狀態或有少量液體存在下，以外力作用攪混，使其不均一性不斷降低（reduce)的過程。所謂二種以上組份，可以是不同的物質，也可以是同一物質而有不同的物理特性：如含水率不同、顆粒直徑不同、顏色不同等等。
粉體混合是一個復雜的隨機過程，混合質量的評估及測定方法一直是困擾著人們的棘手問題。混合機主要有耐磨合金材料制造,包括高速攪拌刮刀、攪拌翅、耐磨襯板，攪拌臂，攪拌鏟、行星鏟、攪拌犁刀、攪拌棒、攪拌耙等。隨著時代的發展，憑人的五官感覺來判定混合均勻（jūnyún)度的日子已經過去。用科學的、數量形式來判定混合均勻度，就是粉體混合的定量分析(Analyse)。要做到定量分析，必然要有取樣、檢測(檢查并測試)、統計分析（數據處理）幾個過程，從而得到一個單一的量值來表達混合物的均勻度。
二、取樣從混合物中某一位置（position)取出少量的物料，叫“取樣”，這少量的物料叫作“觀測樣品”又稱“點樣品”，取樣的位置稱“取樣點”。
在同一容器內，同一時間水平上，不同取樣點取得的樣品組成這一時間水平上的“樣本”。混合機分為氣體和低粘度液體混合機、中高粘度液體和膏狀物混合機、粉狀與粒狀固體物料混合機械四大類。點樣品的個數即樣本的大小。
關于樣品的大小：在滿足檢測需要的量并可能（maybe)對取樣點周圍物料具有代表性的前提下，樣品越小越好。樣品過大，不僅浪費物料，且對定量分析(Analyse)的正確性不利。
關于樣品個數多少（即樣本的大小）：樣品個數越多，即樣本越大，定量分析(Analyse)結果越可靠，誤差率越小。混合機主要有耐磨合金材料制造,包括高速攪拌刮刀、攪拌翅、耐磨襯板，攪拌臂，攪拌鏟、行星鏟、攪拌犁刀、攪拌棒、攪拌耙等。但迄今(still)為止，確定最佳樣品個數尚未研究出來。據美國化學工程協學建議，要求5~15個樣品，也有人認為至少需要20個乃至50個樣品。我國習慣上取5~10個樣品。關于取樣點位置（position)，在物料處于靜止狀態下取樣時，取樣點應盡可能均布在物料的各個位置。如果能在混合物的運動流中取樣，則比靜止狀態下取樣所得出分析結果要準確。所以，在條件許可的情況下（如最佳混合時間已經確定），在混合器出口物流中取樣的辦法好。
三、檢測將取得樣品，用化學或物理的方法，測定(測量確定)各組分（尤其是關鍵組分——示蹤物）的含量：X。如果樣品個數是5，則檢測到5個結果：X1；X2；X3；X4；X5。關于檢測方法，應由組分的性質，混合的目的和實際條件來決定。
四、統計分析將上述檢測結果，用統計學的方法，進行計算，得出單一的數值(numericalvalue)，來評估混合物的混合質量，叫統計分析法。混合機采用U型桶體結構，運轉平穩、攪拌均勻、無死角、卸料干凈，應用范圍廣。
1.算術平均值（Theaveragevalue)，又稱樣本均值：X
X=—Σxi
式中：n——點樣品數（樣本大小）
Xi——第i個樣品測得的參數。如質量、含水量、顆粒數等。
2.方差：σ2
σ2=——Σ（Xi—X）2
3.標準偏差，又稱SD（StandardDeviation的縮寫）：σ
σ=√σ2=√——Σ（Xi–X）2
在20世紀40年代以前，一直用σ來定義（評估）粉體混合質量，σ值越小，混合越均勻。然而，實踐表明，這一定義在某些情況下很不精確，誤差較大。英國粉體工程權威（解釋:對權力的一種自愿的服從和支持)N.哈恩貝在其專著“工業中的混合過程”（中國石化出版社1991）說過這樣一句話：“……由樣品中得到的實踐方差
（σ2）數值(numericalvalue)沒有多大價值，除非與極限方差值可以關聯”。混合機是攪拌干的、粉狀的物料，起到攪拌混合均勻的目的。
4.相對標準偏差，又稱RSD（RelativeStandardDeviatio）：VV有很多種算法，以下僅提供2個常用算法。
算法1：V=×100%
算法2：V=（×100%）
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