Расчет неопределенности определения массовой доли нелетучих веществ краски масляной для внутренних работ

Размещено на http://www.allbest.ru/

Введение

Важнейшая задача, стоящая перед промышленностью наряду с увеличением объёма производства лакокрасочных материалов - наиболее оптимальная и рациональная организация и технология проведения испытаний. Решающая роль при этом принадлежит созданию эффективных процессов их синтеза, разработке путей коренного усовершенствования и реконструкции действующих производств, поиску новых и модификации существующих методов испытаний лесохимических изделий и составов, а здесь, как известно, не обойтись без измерений.

В эпоху расширения международного сотрудничества в различных сферах деятельности необходимо, чтобы метод для оценки точности проводимых измерений был единым во всем мире, чтобы результаты измерений, проводимые в разных странах, можно было легко сличать.

Качество результатов измерений определяется точностью, с которой он были получены. При этом мерой точности, согласно международным требованиям, является понятие неопределенности, которое характеризует разброс значений, непосредственно связанных с измеряемой величиной [1].

Понятие «неопределенности» в измерениях, как определяемой в количественном отношении характеристики точности измерений, является относительно новым в истории измерений в противоположность терминам «погрешность» и «анализ погрешностей», которые уже давно используются в практике метрологии. Неопределенность является количественной мерой надежности получаемого результата и позволяет оценивать качество измерения. Оценка неопределенности аналитических исследований позволяет сравнивать результаты, полученные различными исполнителями или в различных лабораториях, при проведении международных сличительных испытаниях и т. д. [2].

В данной курсовой работе представлена методика расчета неопределенности определения массовой доли нелетучих веществ краски масляной для внутренних работ.

При ее разработке использованы рекомендации по расчету неопределенности измерений, представленные в различных руководствах и пособиях.

1. Методика выполнения измерений

Методика предназначена для определения массовой доли нелетучих веществ краски масляной для внутренних работ ГОСТ 17537 [3].

1.1 Сущность метода

Метод заключается в нагревании пробы лакокрасочного материала при определенной температуре в течение заданного промежутка времени или до достижения постоянной массы и определения массовой доли нелетучих веществ по разности результатов взвешивания до и после нагревания.

Отбор проб осуществляется по ГОСТ 9980.2-86 [4].

1.2 Аппаратура и реактивы

При проведении измерений используются следующие реактивы и аппаратура:

- шкаф сушильный с терморегулятором, обеспечивающим поддержание требуемой температуры нагрева с погрешностью не более 2 °С. Допускается применять установку с инфракрасной лампой типа ИКЗ 215-225-250, ИКЗ 215-225-500 или ИКЗ 215-225-500-1 по ТУ 16-87 ИФМР 675000.006 ТУ; весы ВЛВ-100 по ТУ 25.06.1316-76, обеспечивающие одновременно сушку и взвешивание;

- чашки с плоским дном из белой или черной жести по ГОСТ 13345-85 или алюминия по ГОСТ 13726-97 толщиной от 0,2 до 0,5 мм, диаметром от 50 до 90 мм и высотой бортика от 5 до 10 мм или стеклянные типа чашек Петри по ГОСТ 25336-82 диаметром 40 или 100 мм [5, 6, 7];

- пластинки из белой или черной жести или алюминия размером 100х100 мм, толщиной от 0,3 до 0,5 мм или стеклянные 9х12-1,2 по ТУ-0284461-058-90. Допускается применять чашки и пластинки из других материалов и других размеров, если это указано в нормативно-технической документации на лакокрасочный материал;

- крышки для чашек;

- эксикатор по ГОСТ 25336-82 с осушителем [7];

- весы лабораторные технические с погрешностью взвешивания не более 0,02 г;

- весы аналитические с погрешностью взвешивания не более 0,0002 г (при проведении испытания на приборе модели 062М);

- термометр с ценой деления не более 2 °С по ГОСТ 28498-90 [8];

- секундомер;

- уайт-спирит (нефрас С 4 155/200) по ГОСТ 3134-78 [9];

- ацетон технический по ГОСТ 2768-84 [10].

синтез лесохимический нелетучий

1.3 Проведение анализа

Масса пробы, температура и время выдержки при температуре, взятой для испытания пробы, должны быть указаны в нормативно-технической документации (НТД) на лакокрасочный материал. Если нет таких указаний, в чашки отбирают пробы массой 1,80-2,20 г и нагревание проводят в течение 3 ч при температуре (105±2) °С. Допускается проводить нагревание до постоянной массы при температуре 30 0С.

Одновременно проводят не менее двух параллельных определений.

В сушильном шкафу устанавливают необходимую температуру. Перед взвешиванием чашки, предварительно протертые ацетоном или уайт-спиритом (или другим растворителем, указанным в нормативно-технической документации на лакокрасочный материал), выдерживают в сушильном шкафу при температуре испытания в течение не менее 10 мин. После этого чашки помещают в эксикатор, охлаждают до комнатной температуры и взвешивают.

Пробы испытуемого материала, тщательно размешанного до однородной консистенции, помещают в чашки и взвешивают.

После взвешивания чашки открывают и, вращая их, распределяют содержимое тонким слоем по всей поверхности дна, после чего помещают в сушильный шкаф в горизонтальном положении и нагревают. После нагревания их переносят в эксикатор, охлаждают до комнатной температуры и взвешивают.

Если нагревание проводят до постоянной массы, то первое взвешивание проводят через 1 час или через 30 мин в случае использования весов типа ВЛВ-100, а затем через каждые 30 мин.

При проведении испытания под инфракрасной лампой первое взвешивание проводят через 5 мин, а затем через каждые 3-5 мин, если в НТД на лакокрасочный материал не указано другое время. При разногласиях в оценке показателя определение массовой доли проводят в сушильном шкафу.

Расхождение между результатами двух последних взвешиваний не должно превышать 0,01 г.

Массовую долю нелетучих (Х1) веществ в процентах вычисляют по формуле:

, (1.1)

где m1 - масса испытуемого материала до нагревания, г;

m2 - масса испытуемого материала после нагревания, г.

За результат испытания принимают среднее арифметическое результатов проведенных параллельных определений, расхождение между которыми не должно превышать 1%.

Результат записывают с точностью до первого десятичного знака.

2. Теоретические аспекты расчета неопределенности

2.1 Понятие и классификация неопределенностей

Понятие «неопределенность» (англ. «uncertainty») появилось более 30 лет назад и связано с точностью результатов измерений. Неопределенность является единственной признанной на международном уровне мерой оценки точности и в настоящее время широко используется при представлении результатов измерений, особенно в европейских странах [11].

Слово «неопределенность» означает сомнение и может трактоваться как в широком, так и узком смыслах. В широком смысле «неопределенность» ? это «сомнение», например, «когда все известные и предполагаемые составляющие поправки оценены и внесены, все еще остается неопределенность относительно истинности указанного результата, т. е. сомнение в том, насколько точно результат измерения представляет значение измеряемой величины». В узком смысле «неопределенность» есть параметр, связанный с результатом измерений, который характеризует разброс значений, которые могли бы быть обоснованно приписаны измеряемой величине. Это определение является формальным. Под параметром понимают, например, или стандартное отклонение или полуширина интервала, имеющего установленный уровень доверия [11].

Кроме представленного выше определения понятия «неопределенность», существуют и иные определения: неопределенность ? мера возможной погрешности оцененного значения измеряемой величины, полученной как результат измерения; неопределенность ? оценка, характеризующая диапазон значений, в пределах которого находится истинное значение измеряемой величины.

Неопределенность может быть выражена средним квадратическим отклонением (стандартной неопределенностью результата измерений, когда результат получают из значений ряда других величин, равная положительному квадратному корню суммы членов, причем члены являются дисперсиями или ковариациями этих других величин, взвешенными в соответствии с тем, как результат измерения изменяется в зависимости от изменения этих величин) или интервалом вокруг результата измерений, в пределах которого, можно ожидать, находится большая часть распределения значений, которые с достаточным основанием могли бы быть приписаны измеряемой величине (расширенная неопределенность).

Кроме этого, неопределенность может быть рассчитана:

* по типу А - методами математической статистики на основании ряда экспериментальных данных;

* по типу В - иными методами, основанными на использовании дополнительной информации, чем статистический анализ рядов наблюдений.

Неопределенность является количественной мерой того, насколько надежной оценкой измеряемой величины является полученный результат. Неопределенность не означает сомнение в результате, а наоборот, неопределенность предполагает увеличение степени достоверности результата.

2.2 Оценивание неопределенностей

С целью способствования сотрудничеству между лабораториями и органами по аккредитации, взаимного признания результатов измерений и гармонизации национальных требований и процедур с международными в Республике Беларусь введен национальный стандарт СТБ ИСО/МЭК17025 «Общие требования к компетентности испытательных и калибровочных лабораторий». Стандарт устанавливает, что оценка точности результата измерений должна сопровождаться расчетом неопределенности. С введением в действие указанного стандарта оценка неопределенности результата измерения стала актуальной практической задачей.

Процесс оценивания неопределенности измерений может быть представлен в виде следующих этапов:

* описание измерения, составление его модели и выявление источников неопределенности;

* оценивание значений входных величин и их стандартных неопределенностей;

* анализ корреляций;

* расчет оценки выходной величины;

* расчет стандартной неопределенности выходной величины;

* расчет расширенной неопределенности;

* представление конечного результата измерений.

Рассмотрим более подробно каждый из этих этапов.

Описание измерений, составление модели и выявление источников неопределенности

Для описания измеряемой величины и выявления источника неопределенности целесообразно представить процесс измерения в виде последовательности выполнения операций.

В значительном числе случаев измеряемая величина Y не является прямо измеряемой, а зависит от N других измеряемых величин X1, X2, …, XN и выражается через функциональную зависимость измеряемой величины Y с другими величинами X [11]:

Y = f (X1, X2, ..., XN), (2.1)

где Y - измеряемая величина (выходная величина);

X1, X2, …, XN - входные величины.

Функция f ? функция, которая содержит каждую величину, включая все поправки и поправочные коэффициенты, которые могут внести значительную составляющую в результат измерения.

Сами входные величины X1, X2, ... , XN, от которых зависит выходная величина Y, можно рассматривать как измеряемые величины, и они сами могут зависеть от других величин, включая поправки и поправочные коэффициенты на систематические эффекты, что ведет к сложной функциональной зависимости f, которая никогда не может быть записана точно. Таким образом, зависимость входных величин X1, X2, ..., XN можно представить в следующем виде [11]:

X1 = f (Z1, Z2, ..., ZN); (2.2)

Х2 = f (W1, W2, …,Wk) и т. д., (2.3)

где X1, Х2 - измеряемые величины;

Z1, Z2, ..., ZN, W1, W2, …, Wk - физические величины, от которых зависит измеряемая величина.

Описание измеряемой величины в виде функциональной зависимости (математической модели), связывающей измеряемую величину с параметрами, от которых она зависит, называется моделированием.

Стадия моделирования является чрезвычайно важной, так как от правильности и тщательности составления модели измерения, которая определяется необходимой точностью, зависит количество источников неопределенности.

С целью обобщения источников неопределенности измеряемую (выходную) величину и выявленные источники неопределенности: входные величины и величины, на них влияющие, ? целесообразно представить на диаграмме «причина - следствие» (рисунок 2.1).



Рисунок 2.1 Диаграмма «причина - следствие»

Источниками неопределенности могут быть пробоотбор, условия хранения, аппаратурные эффекты, чистота реактивов, условия измерений, влияние пробы, вычислительные и случайные эффекты, влияние оператора.

2.3 Оценивание значений входных величин и их стандартных неопределенностей

Следующим этапом после выявления источников неопределенности является количественное описание неопределенностей, возникающих от различных источников. Это может быть сделано двумя путями:

? оцениванием неопределенности, возникающей от каждого отдельного источника с последующим суммированием составляющих;

? непосредственным определением суммарного вклада в неопределенность от некоторых или всех источников с использованием данных об эффективности метода в целом.

Показатели эффективности метода устанавливают в процессе его разработки и внутрилабораторных или межлабораторных исследований. К показателям эффективности относятся правильность, характеризуемая смещением, и прецизионность, характеризуемая повторяемостью, воспроизводимостью и промежуточной прецизионностью.

Оценки эффективности могут включать не все факторы, поэтому влияние любых оставшихся следует оценить отдельно и затем просуммировать.

Для каждой входной величины необходимо определить ее оценку и стандартную неопределенность. При этом все входные величины вследствие того, что их значения не могут быть точно известны, являются случайными непрерывными величинами. Тогда оценками входных величин (х1, х2, …, хN), обозначаемых малыми буквами, являются их математические ожидания, а стандартными неопределенностями u(хi) входных величин ? стандартные отклонения. Оценку входной величины хi и связанную с ней стандартную неопределенность u(хi) получают из закона распределения вероятностей входной величины. Оценивание неопределенности от каждого источника возможно двумя способами: по типу А (путем статистического анализа ряда наблюдений) и по типу В (иным способом, чем статистический анализ ряда наблюдений). Исходными данными для оценивания стандартной неопределенности по типу А являются результаты многократных измерений хil, …, хin; i=1, …, n. На основании полученных результатов рассчитывается среднее арифметическое і по [11] формуле (49), которое является оценкой входной величины Xi :

(2.4)

Стандартная неопределенность связанная с оценкой , является экспериментальным стандартным отклонением среднего значения и равна положительному квадратному корню из экспериментальной дисперсии среднего значения. Стандартная неопределенность u(хi) вычисляется по [11] формуле (50):

(2.5)

для результата измерения хi=, вычисленного как среднее арифметическое.

Исходными данными для оценивания стандартной неопределенности по типу В является следующая априорная информация:

? данные предшествовавших измерений величин, входящих в уравнение измерения;

? сведения о виде распределения вероятностей;

? данные, основанные на опыте исследователя или общих знаниях о поведении и свойствах соответствующих приборов и материалов;

? неопределенности констант и справочных данных;

? данные поверки, калибровки, сведения изготовителя о средстве измерения и др.

Если оценка берется из спецификации изготовителя, свидетельства о поверке, справочника или другого источника, то неопределенность обычно дается как интервал ±а отклонения входной величины от ее оценки. Имеющуюся информацию о величинах необходимо правильно описать с помощью функции распределения вероятностей. Для определения стандартной неопределенности входных величин необходимо воспользоваться законом распределения вероятностей xі. При этом чаще всего используют:

? равновероятное (прямоугольное, равномерное);

? треугольное;

трапецеидальное;

нормальное (Гаусса) распределения и другие.

Прямоугольное распределение применяют, когда:

? об измеряемой величине известно только, что ее значение наверняка лежит в определенной области и что каждое значение между границами этой области с одинаковой вероятностью может приниматься в расчет;

? сертификат или другой документ дает пределы без определения уровня доверия;

? оценка получена в форме максимальных значений (±а) с неизвестной формой распределения.

Неопределенность в этом случае рассчитывается по [3] формуле:

(2.6)

где а - границы неточности измерений.

Треугольное распределение используется если:

? доступная информация относительно значений величины менее ограничена, чем для прямоугольного распределения. Значения возле среднего значения более вероятны, чем у границ;

? оценка получена в форме максимальных значений диапазона (±а), описанного симметричным распределением вероятностей;

? величина является суммой или разностью двух величин, распределение вероятностей значений которых описывается прямоугольным законом с одинаковыми диапазонами.

Расчет при треугольном распределении проводят по [3] формуле:

(2.7)

Нормальное распределение используется, когда оценка получена из повторных наблюдений случайно изменяющегося процесса и неопределенность дана в форме по [3]:

? стандартного отклонения наблюдений, тогда

u(x)=S (2.8)

? относительного стандартного отклонения S/, то

(2.9)

? коэффициента дисперсии CV% без установления вида распределения:

u(x)=(CV%x)/100 (2.10)

Неопределенность дается в форме 95%-ной или другой доверительной вероятности Q без указания вида распределения [3]:

(при Р = 0,95). (2.11)

3. Анализ корреляций

Две входные величины могут быть независимы или связаны между собой, т. е. коррелированы. В концепции неопределенности имеется в виду корреляция «логическая», а не математическая. Например, может существовать значительная корреляция между двумя входными величинами, если при их определении используют один и тот же измерительный прибор, физический эталон или справочные данные, имеющие значительную стандартную неопределенность.

Мерой взаимной корреляции двух случайных величин является ковариация. Если две входные величины Хi и Xj являются коррелированными, т. е. зависимыми друг от друга, то при оценивании суммарной стандартной неопределенности должна учитываться их ковариация u(хi,хj), которая оценивается по [3] формуле (51):

при i?j (2.12)

где u(xi) и u(xj) ? стандартные неопределенности;

r(xi, xj) ? коэффициент корреляции.

Для расчета коэффициента корреляции используются согласованные пары измерений (xik, xjk), k = 1, ..., n [3]:

(2.13)

Если две входные величины коррелированные, то при расчете стандартной неопределенности необходимо учитывать их корреляцию через коэффициент корреляции.

Необходимо обратить внимание на то, что пренебрежение корреляциями между входными величинами может привести к ошибочной оценке стандартной неопределенности выходной величины. Иногда корреляции могут исключаться с помощью подходящего выбора функции модели.

4. Расчет оценки выходной величины

Оценка выходной величины y является результатом измерения. Эту оценку получают из уравнения связи, заменяя входные величины Хi их оценками хi (математическое ожидание) [3]:

y = f (x1, x2, …, xN). (2.14)

5. Расчет стандартной неопределенности выходной величины

Стандартная неопределенность выходной величины Y представляет собой стандартное отклонение оценки выходной величины или результата измерения и характеризует разброс значений, которые могут быть с достаточным основанием приписаны измеряемой величине. Определяется суммированием стандартной неопределенности входных величин u(xі) и является суммарной, или комбинированной, стандартной неопределенностью, обозначаемой uc(y).

Применяемый для суммирования метод в терминах концепции неопределенности называется законом распределения неопределенностей, или корнем из суммы квадратов.

В случае некоррелированных входных величин суммарная стандартная неопределенность рассчитывается по [3] формуле (54):

, (2.15)

где ? частная производная функции f по аргументу xi;

u(xі) - стандартная неопределенность, оцененная по типу А или В.

В случае коррелированных входных величин по [3] формуле (55):

=

, (2.16)

Частные производные называются коэффициентом чувствительности сі и показывают, как выходная величина y изменяется с изменением значения входных оценок xi: .

С учетом сi формулы преобразуются в следующие выражения:

? в случае некоррелированных входных величин по [3] формуле (57):

, (2.17)

? в случае коррелированных входных величин по [3] формуле (58):

(2.18)

Во многих случаях общие выражения для суммирования неопределенностей сокращаются до гораздо более простых формул.

Так, если функция модели является суммой или разностью некоррелированных входных величин Хi, например, у = (x1 + x2 +...), то суммарная стандартная неопределенность uc(y) определяется по [3] выраже-нием (59):

(2.19)

Если функция модели fявляется произведением или отношением некоррелированных входных величин Хi, то суммарная стандартная неопределенность uc(y) определяется по [3] из выражения (60):

, (2.20)

где (u(xi)/xi) ? неопределенности параметров, выраженные в виде относительных стандартных отклонений.

6. Расчет расширенной неопределенности

Расширенную неопределенность U получают путем умножения стандартной неопределенности выходной величины uc(y) на коэффициент охвата k:

U = kuc(y).

При выборе значения коэффициента охвата следует учитывать:

? требуемый уровень достоверности;

? информацию о предполагаемом распределении;

? информацию о количестве наблюдений, использованных для оценки случайных эффектов.

В случаях когда измеряемой величине может приписываться нормальное распределение вероятностей, коэффициент охвата k определяется как квантиль нормированного нормального распределения при доверительной вероятности Р.

Часто на практике принимают k = 2 для интервала, имеющего уровень доверия Р = 95 % и k = 3 для интервала, имеющего уровень доверия Р = 99 %.

Если все стандартные неопределенности, оцененные по типу А, определялись на основании ряда наблюдений, количество которых менее 10, то распределение вероятностей результата измерения описывается распределением Стьюдента (t-распределением) с эффективной степенью свободы veff. В общем случае по [3] формуле (62):

k= tp(veff), (2.21)

где tp(veff) ? квантиль распределения Стьюдента с эффективным числом степеней свободы veff и уровнем доверия Р.

Эффективное число степеней свободы рассчитывается по [3] формуле (63):

, (2.22)

где = (n-1) ? число степеней свободы при определении оценки i-той входной величины для оценивания неопределенностей по типу А (n ? число результатов измерений); = ? для определения неопределенности по типу В.

Значения коэффициента охвата, который равен квантилю распределения Стьюдента k = tp(veff).

Когда вклад источника неопределенности входной величины, имеющей прямоугольное распределение, является доминирующим (в три и более раз, чем все остальные вместе взятые), то коэффициент охвата равен: k = 1,65 при Р = 95 %, k = 1,71 при Р = 99 %.

7. Представление конечного результата измерений

Если мерой неопределенности является суммарная стандартная неопределенность uc(y), то результат может быть записан так: у (единиц) при стандартной неопределенности uc(y) (единиц).

Если мерой неопределенности является расширенная неопределенность U, то лучше всего указывать результат в виде: y ± U (единиц).

Округление результата осуществляют следующим образом: оставляют 1 или 2 значащие цифры.

Таким образом, выполнение расчета неопределенности является важной и необходимой составляющей повышения качества различных исследований и анализов, позволяющей учесть все влияющие факторы на точность проводимых измерений.

8. Разработка методики расчета неопределенности измерений

Методика расчета неопределенности измерений включает в себя следующие разделы:

назначение;

измерительная задача;

модель измерения;

результаты измерения;

анализ входных величин;

анализ корреляций;

суммарная неопределенность;

расширенная неопределенность;

полный результат измерения;

бюджет неопределенности.

В разделе «Назначение» указывается назначение разрабатываемой методики, ТНПА на метод испытаний и ТНПА, в соответствии требованиями которого разработана данная методика.

В разделе «Измерительная задача» описывается суть метода измерений, а также оборудование, реактивы и средства измерений с их метрологическими характеристиками, используемые для проведения измерений, с указанием соответствующего ТНПА на оборудование.

Раздел «Модель измерения» представляет собой функциональную зависимость измеряемой величины от входных (влияющих) величин. Как правило, модель измерения - это формула, по которой рассчитывается результат измерения. Однако в модель могут входить и другие величины, которых нет в формуле, но они оказывают влияние на результат. Все выявленные источники неопределенностей должны быть обозначены, охарактеризованы и указаны на диаграмме «Причина-следствие» и сведены в таблицу «Характеристика входных величин».

В разделе «Результаты измерения» указывается, что принимается за результат измерения и приводится формула, по которой рассчитывается значение измеряемой величины.

В разделе «Анализ входных величин» для каждой входной величины определяется тип неопределённости, вид распределения, устанавливается оценённое значение, интервал, в котором находится значение входной величины, и стандартная неопределённость. Этот раздел представляется в виде таблицы «Анализ входных величин».

Раздел «Анализ корреляций» содержит информацию о результатах анализа корреляции входных величин, существует ли связь между ними. Необходимость этого объясняется и тем, что пренебрежение корреляциями между входными величинами может привести к ошибочной оценке стандартной неопределенности выходной величины.

Раздел «Суммарная неопределенность» содержит расчет коэффициентов чувствительности и суммарной неопределенности всех влияющих величин.

В разделе «Расширенная неопределенность» рассчитывается расширенная неопределенность как произведение стандартной неопределенности и коэффициента охвата, значение которого зависит от вида распределения.

Раздел «Полный результат измерения» представляет полный результат измерений с учетом стандартной неопределенности.

Раздел «Бюджет неопределённости» содержит обобщенные сведения о влияющих на результат измерения величинах с указанием процентного вклада, который они вносят в суммарную неопределенность измерения. Раздел оформляется в виде таблицы «Бюджет неопределённости».

Пример методики расчета неопределенности измерений приведен в приложении А.

9. Пример расчёта неопределённости

В данном разделе будут приведены расчеты стандартных неопределённостей всех входных величин, а также рассчитаны суммарная и расширенная неопределённости.

В ходе испытаний было проведено два параллельных опыта по определению массовой доли нелетучих веществ краски масленой в сушильном шкафу. Данные сводим в таблицу 4.1.

Таблица 4.1 Таблица данных

№ опыта	m1, г	m2, г	Х1, %
1	1,80	1,32	73,3
2	1,81	1,32	72,9

= = = 73,1 %

Рассчитываем стандартные неопределенности всех входных величин и представляем расчеты в виде таблицы 4.2.

Таблица 4.2 Расчет неопределенностей

Входная величина	Расчет неопределенностей
m1, m2	0,0115 г
дсх	u(дсх) = = 0,357 %

Рассчитаем суммарную неопределённость с учетом коэффициентов чувствительности:



0,866 %

Расширенная неопределенность определяется как произведение суммарной неопределённости на коэффициент охвата, который при доверительной вероятности Р = 0,95 равен k = 2:

U = k ·uc(Х1) = 2·0,866 = 1,732 %

Полный результат измерения имеет следующий вид: (73,1 ± 1,7) %

Бюджет неопределенности представлен в таблице 4.3.

Таблица 4.3 Бюджет неопределенности

Наименование величины	Обозначение величины	Единица измерения	Значение величины	Стандартная неопределенность (xі)	Относительная стандартная неопределенность	Процентный вклад Z, %
Масса испытуемого материала до нагревания	m2	г	1,32	0,0115	0,0087	28,9
Масса испытуемого материала после нагревания	m1	г	1,805	0,0115	0,0064	54,1
Повторяемость	дсх	%	73,1	0,357	0,0049	17,0

Как видно из таблицы, наибольший вклад вносит в неопределенность масса испытуемого материала после нагревания.

Заключение

Выполнение расчета неопределенности является важной составляющей повышения качества различных измерений. Необходимо по возможности отказаться от использования понятий «погрешность» и «истинное значение измеряемой величины» в пользу понятий «неопределенность» и «оцененное значение измеряемой величины», так как «истинное значение» непознаваемо и погрешность как базирующаяся на использовании истинного значения измеряемой величины теряет смысл.

В ходе данной курсовой работы были проанализированы ТНПА на краску масляную, а также другие литературные источники. Была разработана методика расчёта неопределённости определения массовой доли нелетучих веществ краски масляной для внутренних работ. Составлена модель измерения и определены все источники неопределённостей. Также был сделан подробный анализ всех входных величин и рассчитаны их стандартные неопределённости.

Список использованных источников

1 Руководство по выражению неопределенности измерений. - Санкт-Петербург: ВНИИМ им. Д. И. Менделеева, 1999 - 127 с.

2 Руководство ЕВРАХИМ/СИТАК. Количественное описание неопределенности в аналитических измерениях. - 2-е изд., 2000 / Пер. с англ. - Санкт-Петербург: ВНИИМ им. Д. И. Менделеева, 2002. - 144 с.

3 Материалы лакокрасочные. Методы определения массовой доли летучих и нелетучих, твердых и пленкообразующих веществ: ГОСТ 17537-72. - Введ. 01.01.1973. - Москва: Издательство стандартов, 1973. - 6 с.

4 Материалы лакокрасочные. Отбор проб для испытаний: ГОСТ 9980.2-86. - Введ. 01.01.1987. - Москва: Издательство стандартов, 1987. - 22 с.

5 Жесть. Технические условия: ГОСТ 13345-85. - Введ. 01.01.1987. - Москва: Издательство стандартов, 1987. - 18 с.

6 Ленты из алюминия и алюминиевых сплавов. Технические условия: ГОСТ 13726-97. - Введ. 01.01.1999. - Москва: Издательство стандартов, 1999. - 20 с.

7 Посуда и оборудование лабораторные стеклянные. Типы, основные параметры и размеры: ГОСТ 25336-82. - Введ. 01.01.1984. - Москва: Издательство стандартов, 1984. - 20 с.

8 Термометры жидкостные стеклянные. Общие технические требования. Методы испытаний: ГОСТ 28498-90. - Введ. 01.01.1991. - Москва: Издательство стандартов, 1991. - 10 с.

9 Уайт-спирит. Технические условия: ГОСТ 3134-78. - Введ. 01.01.1979. - Москва: Издательство стандартов, 1979. - 5 с.

10 Ацетон технический. Технические условия: ГОСТ 2768-84. - Введ. 01.07.1985. - Москва: Издательство стандартов, 1985. - 14 с.

11 Заяц Н.И. Оценка неопределенности измерений: учеб.-метод. пособие для студентов специальности 1-54 01 03 «Физико-химические методы и приборы контроля качества продукции»/Н.И. Заяц, О.В. Стасевич.- Минск: БГТУ, 2012 - 91 с.

Размещено на Allbest.ru

...