使用红外测油仪完成样品测量后，数据处理与结果分析是得出有价值结论的关键环节。
在数据处理方面，首先要对测量得到的吸光度值进行整理。如果对同一样品进行了多次测量，需要计算吸光度值的平均值和标准偏差。平均值可以作为该样品的代表吸光度值，而标准偏差则反映了测量的重复性和精度。例如，如果多次测量的吸光度值波动较大，标准偏差较大，就需要检查测量过程是否存在问题，如样品制备不均匀、仪器不稳定等。
然后，根据之前绘制的标准曲线，将样品的吸光度值代入标准曲线方程中，计算出样品中的油类含量。在代入计算时，要确保使用的标准曲线是准确可靠的，并且吸光度值在标准曲线的适用范围内。如果吸光度值超出了标准曲线的范围，可能需要对样品进行稀释或浓缩后重新测量。
在结果分析时，要考虑测量结果的合理性。对比不同样品的油类含量，可以分析油类物质在不同环境或不同来源样品中的分布情况。例如，在环境监测中，比较不同水样或土壤样的油类含量，可以了解污染的程度和范围。如果在同一区域采集的多个样品油类含量呈现出一定的规律，如靠近污染源的样品油类含量高，远离污染源的样品油类含量低，就可以进一步分析污染源的位置和污染传播途径。
同时，还要将测量结果与相关的环境质量标准或行业标准进行对比。如果是检测工业废水的油类含量，要判断其是否符合排放标准；如果是检测土壤中的油类含量，要确定是否超过了土壤污染阈值。通过这些数据处理和结果分析步骤，红外测油仪的测量结果能够为环境治理、工业生产等相关领域提供有价值的信息，指导决策和采取相应的措施。
