रसायन उपकरण
मापन अनिश्चितता कैलकुलेटर

मापन अनिश्चितता कैलकुलेटर (तौल और आयतन से सांद्रता)

तौल त्रुटि, आयतन त्रुटि, और संबंधित inputs से concentration और dilution परिणामों की uncertainty सीधे ब्राउज़र में निकालें।

Combined standard uncertainty uc, expanded uncertainty U=k·uc, मुख्य योगदानकर्ता, और report-ready copy output एक ही जगह देखें।

Combined standard uncertainty uc और expanded uncertainty U=k·uc निकालें
Tolerance notation को तुरंत standard uncertainty में बदलें
मुख्य योगदानकर्ताओं को highlight करें ताकि सुधार की दिशा स्पष्ट हो
Share URLs, copy output, और local draft saving का समर्थन
Template
Coverage factor k
k=2 एक सामान्य लगभग 95% विकल्प है। आवश्यकता होने पर अपने standard या internal rule का पालन करें।

यह पेज क्या कवर करता है

तौल और आयतन uncertainty को concentration uncertainty में मिलाएँ

Tool C=m/V, C=(m·P)/V, और C=(m·P)/(M·V) जैसे सूत्रों के लिए standard uncertainties को combine करता है।

Tolerance notation को standard uncertainty में बदलें

यह certificate-style ±a(k=2), specification-style ±a, और triangular assumptions को अलग conversion के बिना संभालता है।

मुख्य योगदानकर्ताओं को दृश्य रूप में देखें

Contributor breakdown दिखाता है कि variance पर कौन-सा factor हावी है, ताकि आप सुधार को कुशलता से लक्षित कर सकें।

रिपोर्टों के लिए उपयुक्त output कॉपी करें

Plain text, Markdown, CSV, और JSON के बीच स्विच करें और आपको जिस exact format की ज़रूरत है, उसे कॉपी करें।

कैसे उपयोग करें

  1. एक template चुनें। अपनी calculation के अनुसार concentration, dilution, ratio, या custom का उपयोग करें।
  2. हर factor value और उसकी uncertainty दर्ज करें। आप SD या tolerance notation किसी से भी उपयोग कर सकते हैं।
  3. ज़रूरत होने पर distribution और k value चुनें।
  4. Result, मुख्य योगदानकर्ता, और report-ready copy output देखें, फिर उसे अपने document में पेस्ट करें।

उदाहरण

तौल और volumetric flask से mg/L की uncertainty

इनपुट

m=100.00 mg ±0.10 (rectangular), V=100.00 mL ±0.08 (normal, k=2)

आउटपुट

सांद्रता, uc, U, और m तथा V के बीच contributor split दिखाता है।

एक standard solution का dilution

इनपुट

C1=1000 mg/L ±5, V1=10.00 mL ±0.02, V2=100.00 mL ±0.08

आउटपुट

Diluted concentration के लिए U और कौन-सी volume error सबसे महत्वपूर्ण है, यह दिखाता है।

अनुपात और recovery

इनपुट

A=98.0 ±0.5, B=100.0 ±0.2

आउटपुट

A/B या Recovery(%) के लिए uncertainty दिखाता है।

Purity और molar mass के साथ molarity

इनपुट

m, P, M, और V को साथ दर्ज करें

आउटपुट

Purity और molar mass का योगदान भी दिखाता है।

शब्दावली

Standard uncertainty u(x)

किसी input quantity x से जुड़ी standard-deviation जैसी uncertainty।

Combined standard uncertainty uc

सभी input contributions को combine करने के बाद result y की standard uncertainty।

Expanded uncertainty U

Report के लिए uncertainty, U = k·uc के रूप में।

Sensitivity coefficient c

एक coefficient जो दिखाता है कि एक input बदलने पर result कितना बदलता है।

Contribution ratio

कुल variance का वह हिस्सा जो एक factor से आता है।

सूत्र

  • Standard uncertainty conversion: u=a/k, a/√3, a/√6
  • Combined standard uncertainty: uc = √Σ(c_i·u_i)^2
  • Expanded uncertainty: U = k·uc
  • Concentration: C = m/V, (m·P)/V, (m·P)/(M·V)
  • Dilution: C2 = C1·V1/V2
  • Ratio: R = A/B

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

मेरे पास सिर्फ ± value है, standard deviation नहीं।

जब आप distribution assumption चुनते हैं, तब tolerance notation को standard uncertainty में बदला जा सकता है। Tool normal(k) के लिए u=a/k, rectangular के लिए u=a/√3, और triangular के लिए u=a/√6 उपयोग करता है।

मुझे कौन-सा k उपयोग करना चाहिए?

k=2 सामान्य है, लेकिन आपको अपने standard, internal rule, या customer requirement का पालन करना चाहिए। Tool हमेशा चुना गया k परिणाम में दिखाता है।

क्या मैं इसे सीधे report में पेस्ट कर सकता हूँ?

हाँ। Plain text, Markdown, CSV, और JSON उपलब्ध हैं, और generated output में assumptions, inputs, results, तथा शीर्ष contributors शामिल होते हैं।

यदि inputs correlated हों तो क्या करूँ?

पहला संस्करण independent inputs मानता है। यदि आपके inputs correlated हैं, तो परिणाम कम या अधिक आंका जा सकता है।

क्या यह बड़े errors या बहुत nonlinear equations के लिए reliable है?

यह tool first-order propagation उपयोग करता है। यदि relative uncertainties बड़ी हों या formula बहुत nonlinear हो, तो आपको परिणाम किसी अन्य method से जाँचना चाहिए।

नोट्स

  • यह tool independent inputs मानता है और first-order propagation के साथ uncertainty combine करता है।
  • यदि आपके inputs correlated हैं या formula बहुत nonlinear है, तो परिणाम कम या अधिक आंका जा सकता है।
  • मनचाहे concentration units के बीच automatic conversion पहले संस्करण में नहीं है। जिस unit का उपयोग करना हो, वही दर्ज करें।
  • Share URLs में free-form labels और formulas शामिल होते हैं, इसलिए confidential names दर्ज न करें।