ქიმიის ხელსაწყოები
გაზომვის გაურკვევლობის კალკულატორი

გაზომვის გაურკვევლობის კალკულატორი (კონცენტრაცია აწონვისა და მოცულობის მიხედვით)

გამოთვალეთ კონცენტრაციისა და განზავების შედეგების გაურკვევლობა აწონვის შეცდომიდან, მოცულობის შეცდომიდან და დაკავშირებული შეყვანებიდან პირდაპირ ბრაუზერში.

ერთ ადგილზე იხილეთ გაერთიანებული სტანდარტული გაურკვევლობა uc, გაფართოებული გაურკვევლობა U=k·uc, მთავარი წვლილები და ანგარიშისთვის მზად კოპირების გამომავალი.

გამოთვლის გაერთიანებულ სტანდარტულ გაურკვევლობას uc და გაფართოებულ გაურკვევლობას U=k·uc
ტოლერანტობის აღნიშვნას დაუყოვნებლივ გადააქცევს სტანდარტულ გაურკვევლობად
აჩენს მთავარ წვლილებს, რომ იცოდეთ რა გააუმჯობესოთ
გაზიარების URL-ები, კოპირება და ადგილობრივი სამუშაო ვერსიის შენახვა
შაბლონი
დაფარვის ფაქტორი k
k=2 არის გავრცელებული, დაახლოებით 95%-იანი არჩევანი. საჭიროებისას მიჰყევით თქვენს სტანდარტს ან შიდა წესს.

რას მოიცავს ეს გვერდი

აწონვისა და მოცულობის გაურკვევლობა კონცენტრაციის გაურკვევლობად გააერთიანეთ

ხელსაწყო აერთიანებს სტანდარტულ გაურკვევლობებს ისეთი ფორმულებისთვის, როგორიცაა C=m/V, C=(m·P)/V და C=(m·P)/(M·V).

ტოლერანტობის აღნიშვნა სტანდარტულ გაურკვევლობად გადააკეთეთ

იგი მუშაობს certificate-style ±a(k=2)-თან, specification-style ±a-სთან და triangular დაშვებებთან ისე, რომ კონვერტაცია ცალკე არ მოგიწიოთ.

დომინანტური შემადგენლების ვიზუალიზაცია

შემადგენლების დაშლა გიჩვენებთ, რომელი ფაქტორი დომინირებს ცვალებადობაში, რათა გაუმჯობესება ეფექტურად დაგეგმოთ.

ანგარიშებისთვის შესაფერისი კოპირებადი გამომავალი

გადართეთ უბრალო ტექსტს, Markdown-ს, CSV-სა და JSON-ს შორის და დააკოპირეთ ზუსტად საჭირო ფორმატი.

როგორ გამოვიყენოთ

  1. აირჩიეთ შაბლონი. გამოიყენეთ კონცენტრაცია, განზავება, თანაფარდობა ან მორგებული ვარიანტი გამოთვლის მიხედვით.
  2. შეიყვანეთ თითოეული ფაქტორის მნიშვნელობა და მისი გაურკვევლობა. შეგიძლიათ გამოიყენოთ SD ან ტოლერანტობის აღნიშვნა.
  3. საჭიროების შემთხვევაში აირჩიეთ განაწილება და k მნიშვნელობა.
  4. შედეგის, მთავარი წვლილების და ანგარიშისთვის მზად კოპირების გამომავალი გადახედეთ, სანამ დოკუმენტში ჩასვამთ.

მაგალითები

mg/L-ის გაურკვევლობა აწონვით და მოცულობითი კოლბით

შეყვანა

m=100.00 mg ±0.10 (მართკუთხა), V=100.00 mL ±0.08 (ნორმალური, k=2)

შედეგი

აჩვენებს კონცენტრაციას, uc-ს, U-ს და m-სა და V-ს შორის წვლილების გაყოფას.

სტანდარტული ხსნარის განზავება

შეყვანა

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

შედეგი

აჩვენებს U-ს განზავებული კონცენტრაციისთვის და იმას, მოცულობის რომელი შეცდომაა ყველაზე მნიშვნელოვანი.

თანაფარდობები და აღდგენა

შეყვანა

A=98.0 ±0.5, B=100.0 ±0.2

შედეგი

აჩვენებს გაურკვევლობას A/B-სთვის ან Recovery(%)-სთვის.

მოლარობა სისუფთავით და მოლური მასით

შეყვანა

ერთად შეიყვანეთ m, P, M და V

შედეგი

აჩვენებს სისუფთავისა და მოლური მასის წვლილსაც.

ტერმინები

სტანდარტული გაურკვევლობა u(x)

შეყვანილ რაოდენობას x-თან დაკავშირებული სტანდარტული გადახრის მსგავსი გაურკვევლობა.

გაერთიანებული სტანდარტული გაურკვევლობა uc

შედეგის y სტანდარტული გაურკვევლობა ყველა შეყვანილი წვლილის გაერთიანების შემდეგ.

გაფართოებული გაურკვევლობა U

ანგარიშისთვის განკუთვნილი გაურკვევლობა, რომელიც ითვლება როგორც U = k·uc.

სენსიტიურობის კოეფიციენტი c

კოეფიციენტი, რომელიც აჩვენებს, რამდენად ძლიერად იცვლება შედეგი ერთი შეყვანის ცვლილებისას.

წვლილის წილი

საერთო ცვალებადობის ის ნაწილი, რომელიც ერთ ფაქტორს მიეწერება.

ფორმულები

  • სტანდარტული გაურკვევლობის გადაყვანა: u=a/k, a/√3, a/√6
  • გაერთიანებული სტანდარტული გაურკვევლობა: uc = √Σ(c_i·u_i)^2
  • გაფართოებული გაურკვევლობა: U = k·uc
  • კონცენტრაცია: C = m/V, (m·P)/V, (m·P)/(M·V)
  • განზავება: C2 = C1·V1/V2
  • თანაფარდობა: R = A/B

ხშირად დასმული კითხვები

მხოლოდ ± მნიშვნელობა მაქვს და არა სტანდარტული გადახრა.

ტოლერანტობის აღნიშვნა სტანდარტულ გაურკვევლობად შეიძლება გადაიქცეს, როცა განაწილების დაშვებას აირჩევთ. ხელსაწყო იყენებს u=a/k ნორმალური(k) შემთხვევაში, u=a/√3 მართკუთხასთვის და u=a/√6 სამკუთხასთვის.

რომელი k უნდა გამოვიყენო?

k=2 გავრცელებულია, მაგრამ უნდა მიჰყვეთ თქვენს სტანდარტს, შიდა წესს ან მომხმარებლის მოთხოვნას. ხელსაწყო არჩეულ k-ს ყოველთვის აჩვენებს შედეგში.

შემიძლია ეს პირდაპირ ანგარიშში ჩავსვა?

დიახ. ხელმისაწვდომია უბრალო ტექსტი, Markdown, CSV და JSON, ხოლო გენერირებული გამომავალი შეიცავს დაშვებებს, შეყვანებს, შედეგებს და მთავარ წვლილებს.

შემიძლია ეს გამოვიყენო, როცა შეყვანები კორელირებულია?

პირველი ვერსია დამოუკიდებელ შეყვანებს ვარაუდობს. თუ შეყვანები კორელირებულია, შედეგი შეიძლება ნაკლებად ან მეტად შეფასდეს.

სანდოა თუ არა დიდი შეცდომებისთვის ან ძლიერ არალინეარული განტოლებებისთვის?

ეს ხელსაწყო პირველი რიგის გავრცელებას იყენებს. თუ ფარდობითი გაურკვევლობები დიდია ან ფორმულა ძლიერ არალინეარულია, შედეგი სხვა მეთოდით უნდა გადაამოწმოთ.

შენიშვნები

  • ეს ხელსაწყო დამოუკიდებელ შეყვანებს ვარაუდობს და გაურკვევლობას პირველი რიგის გავრცელებით აერთიანებს.
  • თუ თქვენი შეყვანები კორელირებულია ან ფორმულა ძლიერ არალინეარულია, შედეგი შეიძლება ნაკლებად ან მეტად შეფასდეს.
  • ნებისმიერ კონცენტრაციის ერთეულს შორის ავტომატური გადაყვანა პირველი ვერსიის ფარგლებს გარეთაა. შეიყვანეთ ის ერთეული, რომლის გამოყენებასაც აპირებთ.
  • გაზიარების URL-ები შეიცავს თავისუფალი ტექსტის ეტიკეტებსა და ფორმულებს, ამიტომ კონფიდენციალური სახელები არ შეიყვანოთ.