自动化样本前处理是实验室高效、精准完成检测的关键环节，设备选择与科学维护直接影响实验效率与数据可靠性。
一、设备选择的核心考量
根据实验需求明确自动化样本前处理目标，优先选择模块化设计、兼容性强的设备。稳定性是关键指标，需考察设备运行的一致性、故障率及长期运行的耐久性。此外，智能化程度可降低人为误差，提升实验室数字化管理水平。
二、日常维护的关键措施
清洁是基础。每次使用后及时清理样本残留，重点清洁样本仓、试剂针、管路等易污染部件，避免交叉污染。机械部件需定期检查是否卡顿或松动，用无尘布清除灰尘后，必要时涂抹专用润滑剂。光学或传感器部件需用软布擦拭表面，禁用有机溶剂，防止涂层损伤。
环境控制不可忽视。设备需置于温湿度稳定的区域（避免高温高湿导致电路故障或试剂挥发），远离强震源或强磁场干扰。长期停用时，应断开电源并覆盖防尘罩，定期通电运行以防止电路老化。
定期校准与验证是核心。按厂家建议周期进行功能测试，若处理结果出现异常，需及时联系工程师排查故障。此外，建立设备使用日志，记录每次运行参数及维护情况，便于追溯问题根源。
科学的设备选择与规范的维护流程，可提升自动化样本前处理的效率与可靠性，为后续实验奠定坚实基础。
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