Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Porównanie wyników analitycznego i symulacyjnego szacowania niepewności na przykładzie pomiaru stężenia jonów metodą potencjometryczną

Tytuł:
Porównanie wyników analitycznego i symulacyjnego szacowania niepewności na przykładzie pomiaru stężenia jonów metodą potencjometryczną
Autorzy:
Wiora, A.
Wiora, J.
Data publikacji:
2008
Słowa kluczowe:
szacowanie
elektroda jonoselektywna
Monte Carlo
niepewność pomiaru
evaluation
ion-selective electrode
uncertainity measurement
Język:
polski
Dostawca treści:
BazTech
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
W artykule przedstawiono proces szacowania niepewności pomiaru stężenia z wykorzystaniem diagramu przyczynowo-skutkowego. Porównano metodę szacowania niepewności parametrów kalibracyjnych elektrod jonoselektywnych zalecaną przez GUM [8] z metodą symulacyjną Monte Carlo. Na podstawie kilku przykładów uzyskano dużą zbieżność oszacowań. Zauważono większą rozbieżność dla większej wartości niepewności wielkości wejściowych, co wyjaśniono zmianą kształtu rozkładu po przejściu przez funkcję nieliniową. Porównano obie metody pod względem możliwości wyznaczenia wyniku, oszacowania niepewności, konieczności wyprowadzania wzoru parametru i współczynników wrażliwości, możliwości analizy udziałów, sporządzania histogramów oraz uwzględnienia nieliniowości w procesie szacowania niepewności. Stosując metodę symulacyjną, wyznaczono niepewność pomiaru stężenia dla przykładowych danych.
In the paper, the evaluation of uncertainty in concentration measurement based on the cause and effect diagram is presented. Two methods of evaluating the uncertainty of calibration parameters of ion-selective electrode are compared: the GUM [8] method and the Monte Carlo method. Values obtained in examples are very similar. Small differences are visible for larger values of input data uncertainties. It is caused by the change of the probability distribution shape when the function is non-linear. The comparison covers the possibility of determination the final value and its uncertainty, the necessity of derivation of the parameters and sensitivity coefficients formulae, the possibility of analyzing the contributions, of making histograms and of taking into considerations nonlinearities. Using the Monte Carlo method, the concentration uncertainties are evaluated for example data.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies