Ķīmijas rīki
Mērījumu nenoteiktības kalkulators

Mērījumu nenoteiktības kalkulators (koncentrācija no svēršanas un tilpuma)

Aprēķiniet koncentrācijas un atšķaidīšanas nenoteiktību no svēršanas kļūdas, tilpuma kļūdas un saistītām ievadēm tieši pārlūkā.

Vienuviet pārskatiet kombinēto standarta nenoteiktību uc, paplašināto nenoteiktību U=k·uc, galvenos ietekmētājus un ziņošanai gatavu kopēšanas izvadījumu.

Aprēķina kombinēto standarta nenoteiktību uc un paplašināto nenoteiktību U=k·uc
Uzreiz pārvērš tolerances pierakstu par standarta nenoteiktību
Izceļ galvenos ietekmētājus, lai zinātu, ko uzlabot
Kopīgojami URL, izvades kopēšana un lokāla melnraksta saglabāšana
Sagatave
Seguma koeficients k
k=2 ir izplatīta aptuvena 95% izvēle. Ja vajadzīgs, ievērojiet savu standartu vai iekšējo noteikumu.

Ko šī lapa aptver

Apvieno svēršanas un tilpuma nenoteiktību koncentrācijas nenoteiktībā

Rīks apvieno standarta nenoteiktības formulām, piemēram, C=m/V, C=(m·P)/V un C=(m·P)/(M·V).

Pārvērš tolerances pierakstu par standarta nenoteiktību

Tas apstrādā sertifikāta stila ±a(k=2), specifikācijas stila ±a un trijstūrveida pieņēmumus, neliekot jums to pārvērst atsevišķi.

Vizualizē dominējošos ietekmētājus

Ieguldījumu sadalījums parāda, kurš faktors visvairāk ietekmē dispersiju, lai jūs varētu mērķtiecīgi uzlabot procesu.

Kopējams izvadījums, kas der pārskatiem

Pārslēdzieties starp vienkāršu tekstu, Markdown, CSV un JSON un kopējiet tieši vajadzīgo formātu.

Kā lietot

  1. Izvēlieties sagatavi. Atkarībā no aprēķina izmantojiet koncentrāciju, atšķaidīšanu, attiecību vai pielāgotu režīmu.
  2. Ievadiet katra faktora vērtību un tā nenoteiktību. Varat izmantot gan SD, gan tolerances pierakstu.
  3. Ja vajadzīgs, izvēlieties sadalījumu un k vērtību.
  4. Pārskatiet rezultātu, galvenos ietekmētājus un ziņošanai gatavo kopēšanas izvadi, pirms ielīmējat to dokumentā.

Piemēri

mg/L nenoteiktība no svēršanas un mērkolbas

Ievade

m=100.00 mg ±0.10 (taisnstūrveida), V=100.00 mL ±0.08 (normāls, k=2)

Rezultāts

Parāda koncentrāciju, uc, U un ieguldījuma sadalījumu starp m un V.

Standarta šķīduma atšķaidīšana

Ievade

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

Rezultāts

Parāda U atšķaidītajai koncentrācijai un to, kura tilpuma kļūda ir vissvarīgākā.

Attiecības un atgūšana

Ievade

A=98.0 ±0.5, B=100.0 ±0.2

Rezultāts

Parāda nenoteiktību A/B vai Atgūšanai(%).

Molaritāte ar tīrību un molmasu

Ievade

Vienlaikus ievadiet m, P, M un V

Rezultāts

Parāda arī tīrības un molmasas ieguldījumu.

Vārdnīca

Standarta nenoteiktība u(x)

Nozīmēta kā standarta novirzei līdzīga nenoteiktība, kas saistīta ar ievades lielumu x.

Kombinētā standarta nenoteiktība uc

Rezultāta y standarta nenoteiktība pēc visu ieguldījumu apvienošanas.

Paplašinātā nenoteiktība U

Ziņošanai paredzētā nenoteiktība, kas aprēķināta kā U = k·uc.

Jutības koeficients c

Koeficients, kas parāda, cik stipri rezultāts mainās, ja mainās viena ievade.

Ieguldījuma daļa

Kopējās dispersijas daļa, kas attiecināma uz vienu faktoru.

Formulas

  • Standarta nenoteiktības pārvēršana: u=a/k, a/√3, a/√6
  • Kombinētā standarta nenoteiktība: uc = √Σ(c_i·u_i)^2
  • Paplašinātā nenoteiktība: U = k·uc
  • Koncentrācija: C = m/V, (m·P)/V, (m·P)/(M·V)
  • Atšķaidīšana: C2 = C1·V1/V2
  • Attiecība: R = A/B

Biežāk uzdotie jautājumi

Man ir tikai ± vērtība, nevis standarta novirze.

Tolerances pierakstu var pārvērst par standarta nenoteiktību, ja izvēlaties sadalījuma pieņēmumu. Rīks izmanto u=a/k normālam(k), u=a/√3 taisnstūrveida un u=a/√6 trijstūrveida sadalījumam.

Kuru k vērtību man izmantot?

k=2 ir izplatīta izvēle, taču jums jāievēro savs standarts, iekšējais noteikums vai klienta prasība. Rīks rezultātā vienmēr parāda izvēlēto k.

Vai to var kopēt tieši pārskatā?

Jā. Pieejams vienkāršs teksts, Markdown, CSV un JSON, un ģenerētajā izvades tekstā ir pieņēmumi, ievades, rezultāti un galvenie ietekmētāji.

Vai varu to lietot, ja ievades ir korelētas?

Pirmajā laidienā tiek pieņemta neatkarīga ievade. Ja jūsu ievades ir korelētas, rezultāts var būt novērtēts par zemu vai par augstu.

Vai tas ir uzticams lielām kļūdām vai stipri nelineārām vienādojuma formām?

Šis rīks izmanto pirmās kārtas izplatīšanu. Ja relatīvās nenoteiktības ir lielas vai formula ir stipri nelineāra, rezultāts jāpārbauda ar citu metodi.

Piezīmes

  • Šis rīks pieņem neatkarīgas ievades un apvieno nenoteiktību, izmantojot pirmās kārtas izplatīšanu.
  • Ja ievades ir korelētas vai formula ir stipri nelineāra, rezultāts var būt novērtēts par zemu vai par augstu.
  • Automātiska pārvēršana starp patvaļīgām koncentrācijas vienībām nav iekļauta pirmajā laidienā. Ievadiet vienību, ko plānojat lietot.
  • Kopīgošanas URL ietver brīvi ievadītus apzīmējumus un formulas, tāpēc neievadiet konfidenciālus nosaukumus.