화학 도구
측정 불확실도 계산기

측정 불확실도 계산기 (무게와 부피에서 농도 계산)

무게 오차, 부피 오차, 관련 입력에서 농도와 희석 결과의 불확실도를 브라우저 안에서 계산합니다.

결합 표준 불확실도 uc, 확장 불확실도 U=k·uc, 주요 기여 항, 보고용 복사 출력을 한곳에서 확인할 수 있습니다.

입력할 때마다 결합 표준 불확실도 uc와 확장 불확실도 U=k·uc를 계산
허용오차 표기를 표준 불확실도로 즉시 변환
무엇을 개선해야 하는지 알 수 있도록 주요 기여 항을 강조
공유 URL, 출력 복사, 로컬 초안 저장 지원
템플릿
포함 계수 k
k=2는 약 95%를 뜻하는 흔한 선택입니다. 필요하면 표준이나 내부 규칙을 따르세요.

이 페이지가 다루는 내용

무게와 부피 불확실도를 합쳐 농도 불확실도로 계산

도구는 C=m/V, C=(m·P)/V, C=(m·P)/(M·V) 같은 식의 표준 불확실도를 합칩니다.

허용오차 표기를 표준 불확실도로 변환

인증서형 ±a(k=2), 규격형 ±a, 삼각 분포 가정을 별도 계산 없이 처리합니다.

주요 기여 항 시각화

기여 분해는 어떤 요인이 분산을 지배하는지 보여 주어 개선 우선순위를 잡는 데 도움이 됩니다.

보고서에 맞는 출력 복사

일반 텍스트, Markdown, CSV, JSON 사이를 바꾸고 필요한 형식을 그대로 복사할 수 있습니다.

사용 방법

  1. 템플릿을 선택합니다. 계산에 맞게 농도, 희석, 비율, 사용자 정의 중에서 고르세요.
  2. 각 요인의 값과 불확실도를 입력합니다. SD 또는 허용오차 표기를 사용할 수 있습니다.
  3. 필요하면 분포와 k 값을 선택합니다.
  4. 문서에 붙여넣기 전에 결과, 주요 기여 항, 보고용 복사 출력을 확인합니다.

예시

무게와 메스플라스크로 mg/L 불확실도

입력

m=100.00 mg ±0.10 (직사각형), V=100.00 mL ±0.08 (정규, k=2)

출력

농도, uc, U, 그리고 m과 V의 기여 분할을 표시합니다.

표준용액 희석

입력

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

출력

희석된 농도의 U와 어떤 부피 오차가 가장 큰지 보여 줍니다.

비율과 회수율

입력

A=98.0 ±0.5, B=100.0 ±0.2

출력

A/B 또는 회수율(%)의 불확실도를 보여 줍니다.

순도와 몰질량이 있는 몰농도

입력

m, P, M, V를 함께 입력

출력

순도와 몰질량의 기여도 함께 표시합니다.

용어 설명

표준 불확실도 u(x)

입력량 x에 대응하는 표준편차형 불확실도입니다.

결합 표준 불확실도 uc

모든 입력 기여를 합친 뒤 결과 y의 표준 불확실도입니다.

확장 불확실도 U

U = k·uc로 계산하는 보고용 불확실도입니다.

민감도 계수 c

하나의 입력이 변할 때 결과가 얼마나 강하게 변하는지를 나타내는 계수입니다.

기여 비율

전체 분산에서 하나의 요인이 차지하는 비율입니다.

수식

  • 표준 불확실도 변환: u=a/k, a/√3, a/√6
  • 결합 표준 불확실도: uc = √Σ(c_i·u_i)^2
  • 확장 불확실도: U = k·uc
  • 농도: C = m/V, (m·P)/V, (m·P)/(M·V)
  • 희석: C2 = C1·V1/V2
  • 비율: R = A/B

자주 묻는 질문

표준편차는 없고 ± 값만 있습니다.

분포 가정을 선택하면 허용오차 표기를 표준 불확실도로 바꿀 수 있습니다. 이 도구는 정규(k)에서는 u=a/k, 직사각형에서는 u=a/√3, 삼각형에서는 u=a/√6을 사용합니다.

어떤 k를 써야 하나요?

k=2가 흔하지만, 표준, 내부 규칙, 고객 요구사항을 따르세요. 도구는 선택한 k를 결과에 항상 표시합니다.

이 내용을 보고서에 바로 붙여넣을 수 있나요?

네. 일반 텍스트, Markdown, CSV, JSON을 제공하며, 생성된 출력에는 가정, 입력, 결과, 상위 기여 항이 포함됩니다.

입력이 상관되어 있으면 사용할 수 있나요?

첫 버전은 입력이 서로 독립이라고 가정합니다. 입력이 상관되어 있으면 결과가 과소 또는 과대 추정될 수 있습니다.

오차가 크거나 비선형이 강한 식에도 믿을 수 있나요?

이 도구는 1차 전파를 사용합니다. 상대 불확실도가 크거나 식이 강하게 비선형이면 다른 방법으로 확인하세요.

참고

  • 이 도구는 입력이 서로 독립이라고 가정하고 1차 전파로 불확실도를 합칩니다.
  • 입력이 상관되어 있거나 식이 강하게 비선형이면 결과가 과소 또는 과대 추정될 수 있습니다.
  • 임의의 농도 단위 사이 자동 변환은 첫 버전에서 지원하지 않습니다. 사용할 단위를 직접 입력하세요.
  • 공유 URL에는 자유 입력 라벨과 수식이 포함되므로, 기밀 명칭은 입력하지 마세요.