రసాయన సాధనాలు
కొలత అనిశ్చితి గణకము

కొలత అనిశ్చితి గణకము (భారం మరియు పరిమాణం నుండి సాంద్రీకరణ)

భారం లోపం, పరిమాణ లోపం, మరియు సంబంధిత ఇన్‌పుట్‌ల నుండి సాంద్రీకరణ మరియు నీరుదీకరణ ఫలితాల అనిశ్చితిని నేరుగా browser లో లెక్కించండి.

కలిపిన ప్రామాణిక అనిశ్చితి uc, విస్తరించిన అనిశ్చితి U = k·uc, ప్రధాన పాలు, మరియు నివేదికకు సిద్ధమైన copy output ను ఒకే చోట చూడండి.

కలిపిన ప్రామాణిక అనిశ్చితి uc మరియు విస్తరించిన అనిశ్చితి U = k·uc లెక్కించండి
సహన notation ను వెంటనే ప్రామాణిక అనిశ్చితిగా మార్చండి
ఏ factor ఎక్కువ ప్రభావం చూపుతుందో చూపిస్తుంది
Share URLs, copy output, మరియు స్థానిక draft saving
Template
Coverage factor k
k=2 అనేది సాధారణ సుమారు 95% ఎంపిక. అవసరమైతే మీ ప్రమాణం లేదా అంతర్గత నియమాన్ని అనుసరించండి.

ఈ పేజీ ఏమి కవర్ చేస్తుంది

తూకం మరియు పరిమాణ అనిశ్చితిని సాంద్రీకరణ అనిశ్చితిగా కలపడం

C=m/V, C=(m·P)/V, మరియు C=(m·P)/(M·V) వంటి సూత్రాల కోసం ఈ సాధనం ప్రామాణిక అనిశ్చితులను కలుపుతుంది.

సహన notation ను ప్రామాణిక అనిశ్చితిగా మార్చడం

Certificate-style ±a(k=2), specification-style ±a, మరియు triangular assumptions ను వేరుగా మార్పిడి చేయాల్సిన పని లేకుండా నిర్వహిస్తుంది.

ప్రధాన పాలు చూడటం

పాలు విభజన variance ను ఎక్కువగా ఏ factor ప్రభావితం చేస్తున్నదో చూపిస్తుంది.

నివేదికలకు సరిపడే copy output

Plain text, Markdown, CSV, మరియు JSON మధ్య మార్చి, మీకు కావలసిన exact format ను copy చేయండి.

ఎలా ఉపయోగించాలి

  1. ఒక template ఎంచుకోండి. మీ లెక్కింపు ప్రకారం concentration, dilution, ratio, లేదా custom ను ఉపయోగించండి.
  2. ప్రతి factor విలువను మరియు దాని అనిశ్చితిని నమోదు చేయండి. SD లేదా tolerance notation రెండింటిలో ఏదైనా వాడవచ్చు.
  3. అవసరమైతే distribution మరియు k విలువను ఎంచుకోండి.
  4. ఫలితం, ప్రధాన పాలు, మరియు నివేదికకు సిద్ధమైన copy output ను పరిశీలించి, తరువాత దాన్ని మీ పత్రంలో పెట్టండి.

ఉదాహరణలు

తూకం మరియు volumetric flask తో mg/L అనిశ్చితి

ఇన్‌పుట్

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

ఫలితం

సాంద్రీకరణ, uc, U, మరియు m మరియు V మధ్య పాలు విభజన చూపుతుంది.

ప్రామాణిక ద్రావణం నీరుదీకరణ

ఇన్‌పుట్

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

ఫలితం

నీరుదీకరించిన concentration కోసం U మరియు ఏ volume లోపం ముఖ్యమో చూపిస్తుంది.

నిష్పత్తులు మరియు recovery

ఇన్‌పుట్

A=98.0 ±0.5, B=100.0 ±0.2

ఫలితం

A/B లేదా Recovery(%) కోసం అనిశ్చితిని చూపిస్తుంది.

ప్యురిటీ మరియు molar mass తో molarity

ఇన్‌పుట్

m, P, M, మరియు V ను కలిసి నమోదు చేయండి

ఫలితం

ప్యురిటీ మరియు molar mass పాలు కూడా చూపబడతాయి.

పదకోశం

ప్రామాణిక అనిశ్చితి u(x)

ఇన్‌పుట్ పరిమాణం x కు సంబంధించిన standard-deviation లాంటి అనిశ్చితి.

కలిపిన ప్రామాణిక అనిశ్చితి uc

అన్ని ఇన్‌పుట్ పాళ్ళను కలిపిన తర్వాత ఫలితం y కు వచ్చిన ప్రామాణిక అనిశ్చితి.

విస్తరించిన అనిశ్చితి U

U = k·uc గా లెక్కించబడే నివేదిక ముఖ అనిశ్చితి.

సున్నితత్వ గుణకం c

ఒక ఇన్‌పుట్ మారినప్పుడు ఫలితం ఎంత మారుతుందో చూపించే గుణకం.

పాలు నిష్పత్తి

మొత్తం variance లో ఒక factor కు చెందిన భాగం.

సూత్రాలు

  • ప్రామాణిక అనిశ్చితి మార్పిడి: u=a/k, a/√3, a/√6
  • కలిపిన ప్రామాణిక అనిశ్చితి: uc = √Σ(c_i·u_i)^2
  • విస్తరించిన అనిశ్చితి: U = k·uc
  • సాంద్రీకరణ: C = m/V, (m·P)/V, (m·P)/(M·V)
  • నీరుదీకరణ: C2 = C1·V1/V2
  • నిష్పత్తి: R = A/B

తరచుగా అడిగే ప్రశ్నలు

నాకు standard deviation కాకుండా కేవలం ± విలువ మాత్రమే ఉంది.

Distribution assumption ఎంచుకున్నప్పుడు tolerance notation ను standard uncertainty గా మార్చవచ్చు. సాధనం normal(k) కోసం u=a/k, rectangular కోసం u=a/√3, triangular కోసం u=a/√6 ను వాడుతుంది.

ఏ k వాడాలి?

k=2 సాధారణం, కానీ మీ ప్రమాణం, అంతర్గత నియమం, లేదా కస్టమర్ అవసరాన్ని అనుసరించాలి. సాధనం ఎంచుకున్న k ను ఫలితంలో చూపిస్తుంది.

దీనిని నేరుగా నివేదికలో పెట్టగలనా?

అవును. Plain text, Markdown, CSV, మరియు JSON అందుబాటులో ఉన్నాయి; జనరేట్ చేసిన అవుట్‌పుట్‌లో assumptions, inputs, results, మరియు top contributors ఉంటాయి.

Inputs correlated గా ఉంటే వాడగలనా?

మొదటి విడుదల independent inputs ను భావిస్తుంది. Inputs correlated గా ఉంటే ఫలితం తక్కువగానో ఎక్కువగానో అంచనా వేయబడవచ్చు.

పెద్ద లోపాలు లేదా బలమైన nonlinear సమీకరణలకు ఇది నమ్మదగినదా?

ఈ సాధనం first-order propagation ను వాడుతుంది. Relative uncertainties పెద్దగా ఉంటే లేదా formula బలమైన nonlinear అయితే, మరో విధానంతో ధృవీకరించాలి.

గమనికలు

  • ఈ సాధనం independent inputs ను భావించి, first-order propagation తో అనిశ్చితిని కలుపుతుంది.
  • Inputs correlated గా ఉంటే లేదా formula బలమైన nonlinear అయితే, ఫలితం తక్కువగానో ఎక్కువగానో అంచనా వేయబడవచ్చు.
  • విభిన్న సాంద్రీకరణ యూనిట్ల మధ్య ఆటోమేటిక్ మార్పిడి మొదటి విడుదలలో లేదు. మీరు వాడాలనుకున్న unit ను నమోదు చేయండి.
  • Share URLs లో free-form labels మరియు formulas ఉంటాయి; అందువల్ల రహస్య పేర్లు నమోదు చేయవద్దు.