Материалы

Экономьте время на разработке,
используя свободные формы от Линко

Разделы

Скачать формы
Пройдите простую регистрацию

Порядок расчета неопределенности измерений. Руководство по качеству лаборатории

Открытая разработка документов | Линко Open Source
Руководство по качеству лаборатории
Версия от 12.01.23

ВЕРНУТЬСЯ К ПЕРЕЧНЮ ДОКУМЕНТОВ ❯
ПЕРЕЙТИ К ТРЕБОВАНИЯМ ГОСТ 17025 ❯


7.6.2. Порядок расчета неопределенности измерений

7.6.2.1. Этап 1: Описание

7.6.2.1.1.

Цель этого этапа – определить, что именно измеряется, включая соотношение между измеряемой величиной и параметрами (например, измеряемые величины, константы, значения эталонов для градуировки и т. д.).

7.6.2.1.2.

Записывается математическая зависимость между входными и исходящей величинами (расчетная формула):

Y = f(X1, …, Xm)

(1)

где Y – измеряемая величина;
X1, …, Xm – входные величины (непосредственно измеряемые или другие величины, влияющие на результат измерения);
m – число этих величин;
f – вид функциональной зависимости.

7.6.2.1.3.

Оценку измеряемой величины y вычисляют как функцию оценок входных величин x1, …, xm после внесения поправок на все известные источники неопределенности, имеющие систематический характер:

y = f(x1, …, xm)

(2)

7.6.2.2. Этап 2: Выявление источников неопределенности

7.6.2.2.1.

Сначала идентифицируются источники неопределенности каждой входной величины. Такими источниками могут быть:

  • случайные изменения влияющих величин;
  • неточность считывания показаний измерительного прибора;
  • неточность значений, предписанных стандартным образцам или мерам физических величин;
  • чистота реактивов (обычно, вещества не являются чистыми на 100%, они имеют некоторый уровень, например «не менее 99,9%»);
  • неточность значения констант или других параметров, полученных из внешних источников;
  • свойства и состояние испытуемых объектов (стабильность пробы может изменяться в зависимости от, например, температурного или фотолитического режима и пр.);
  • неидеальность средств измерений (например, мерная посуда может быть откалибрована на температуру отличную от температуры испытания) и т. д.
7.6.2.2.2.

Источники выбираются таким образом, чтобы они были независимы. Рассчитывается вклад в стандартную неопределенность каждого источника.

7.6.2.3. Этап 3: Количественное описание составляющих неопределенности

7.6.2.3.1.

Затем вычисляют стандартные неопределенности входных величин u(xi) (i = 1, … , m) и возможные коэффициенты корреляции r(xi, хj) оценок i-й и j-й входных величин (j = 1, …, m).

7.6.2.3.2.

Различают два типа вычисления стандартной неопределенности:

  • вычисление по типу А – путем статистического анализа результатов многократных измерений;
  • вычисление по типу В – с использованием других способов, в том числе на основе использования информации нормативных документов.
7.6.2.3.3.

Вычисление стандартной неопределенности по типу А – uA

  • Исходными данными для вычисления uAявляются результаты многократных измерений: xi1, …, xini (где i = 1, …, m; ni– число измерений i-й входной величины).
  • Стандартную неопределенность единичного измерения i-й входной величины uA,iвычисляют по формуле:

    Формула расчета стандартной неопределенности единичного измерения i-й входной величины

    (3)

    где xiср= 1 / ni× Σxi– среднее арифметическое результатов измерений i-й входной величины.
  • Стандартную неопределенность uAi) измерений i-й входной величины, при которых результат определяют как среднее арифметическое, вычисляют по формуле:

    Формула расчета стандартной неопределенности измерений i-й входной величины, при которых результат определяют как среднее арифметическое

    (4)

7.6.2.3.4.

Вычисление стандартной неопределенности по типу В – uB

  • В качестве исходных данных для вычисления uBиспользуют:

а) информацию нормативных документов (ГОСТ и ТУ на изделие, данные о методах и средствах измерений и испытаний, условия проведения испытаний, внешние воздействующие факторы и т. д.);
б) данные предшествовавших измерений величин, входящих в уравнение измерения; сведения о виде распределения вероятностей;
в) данные, основанные на опыте исследователя или общих знаниях о поведении и свойствах соответствующих приборов и материалов;
г) неопределенности констант и справочных данных;
д) данные поверки, калибровки, сведения изготовителя о приборе и т. п.

  • Неопределенности этих данных обычно представляют в виде границ отклонения значения величины от ее оценки. Наиболее распространенный способ формализации неполного знания о значении величины заключается в постулировании равномерного закона распределения возможных значений этой величины в указанных (нижней и верхней) границах [(bi-, bi+) для i-й входной величины]. При этом стандартную неопределенность, вычисляемую по типу В – uB(xi), определяют по формуле:

    Формула стандартной неопределенности, вычисляемой по типу В

    (5)

    а для симметричных границ (±bi) – по формуле:

    Формула стандартной неопределенности, вычисляемой по типу В, для симметричных границ

    (6)

  • В случае других законов распределения формулы для вычисления неопределенности по типу В будут иными.
  • Для вычисления коэффициента корреляции r(xi, xj) используют согласованные пары измерений (xil, xjl) (где l = 1, …, nij; nij – число согласованных пар результатов измерений):

    Формула вычисления коэффициента корреляции, при котором используют согласованные пары измерений

    (7)

7.6.2.4. Этап 4: Вычисление суммарной стандартной неопределенности uc

7.6.2.4.1.

В случае некоррелированных оценок x1, …, xm суммарную стандартную неопределенность uc(y) вычисляют по формуле:

Формула суммарной стандартной неопределенности в случае некоррелированных оценок

(8)

7.6.2.4.2.

В случае коррелированных оценок x1, …, xmсуммарную стандартную неопределенность вычисляют по формуле:

Формула суммарной стандартной неопределенности в случае коррелированных оценок

(9)

где r(xi, xj) – коэффициент корреляции;
u(xi) – стандартная неопределенность i-й входной величины, вычисленная по типу А или В.

7.6.2.5. Этап 5: Выбор коэффициента охвата k при вычислении расширенной неопределенности

7.6.2.5.1.

Расширенная неопределенность вычисляется по формуле:

U = k × uc

(10)

где k – коэффициент охвата (числовой коэффициент, используемый как множитель при суммарной стандартной неопределенности для получения расширенной неопределенности).

7.6.2.5.2.

В общем случае коэффициент охвата k выбирают в соответствии с формулой

k = tpeff)

(11)

где tpeff) – квантиль распределения Стьюдента с эффективным числом степеней свободы νeff и доверительной вероятностью (уровнем доверия) р. Значения коэффициента tpeff) приведены в Таблице 1.

Таблица 1 — Значения коэффициента tp(ν) для случайной величины, имеющей распределение Стьюдента с ν степенями свободы

νtp(ν)
p = 0,95p = 0,99
33,1825,841
42,7764,604
52,5714,032
62,4473,707
72,3653,499
82,3063,355
92,2623,250
102,2283,169
122,1793,055
142,1452,977
162,1202,921
182,1012,878
202,0862,845
222,0742,819
242,0642,797
262,0562,779
282,0482,763
302,0422,750
1,9602,576
7.6.2.5.3.

Эффективное число степеней свободы определяют по формуле:

Формула расчета эффективного числа степеней свободы

(12)

где vi– число степеней свободы при определении оценки i-й входной величины, при этом:

  • для вычисления неопределенностей по типу А νi= ni– 1;
  • для вычисления неопределенностей по типу В νi= ∞.
7.6.2.5.4.

Во многих практических случаях при вычислении неопределенностей результатов измерений делают предположение о нормальности закона распределения возможных значений измеряемой величины и полагают: k = 2 при р ≈ 0,95 и k = 3 при р ≈ 0,99.

7.6.2.5.5.

При предположении о равномерности закона распределения полагают: k = 1,65 при р ≈ 0,95 и k = 1,71 при р ≈ 0,99.

Рекомендации по оформлению раздела «Оценивание неопределенности измерений»

Оценивание неопределенности (характеристик погрешности) результатов испытаний может проводиться по следующим документам:

  • ГОСТ Р ИСО 21748-2021 «Статистические методы. Руководство по использованию оценок повторяемости, воспроизводимости и правильности при оценке неопределенности измерений»;
  • ГОСТ 34100.3-2017/ISO/IEC Guide 98-3:2008 «Неопределенность измерения. Часть 3. Руководство по выражению неопределенности измерения».

Неопределенность результатов устанавливаются для всего диапазона действия методик.

При оценке неопределенности результатов анализа все составляющие неопределенности, являющиеся существенными в данной ситуации, принимаются во внимание при помощи соответствующих методов анализа.

Основными источниками неопределенности могут являться:

  • процедура отбора проб (образцов);
  • подготовка проб или образцов;
  • свойства, состояние и состав пробы (образца);
  • применяемые методы и оборудование;
  • окружающая среда;
  • оператор;
  • стандартные образцы, чистые вещества.

Документ создается сообществом лабораторий и открыт для дополнения и редактирования.

Вы можете участвовать в корректировке и дополнении, а также направить нам свою версию документа для включения её в состав данного материала. Для этой цели используйте форму загрузки внизу страницы.

Данный материал будет полезен для разработки документнов системы менеджмента своей лаборатории.

ВЕРНУТЬСЯ К ПЕРЕЧНЮ ДОКУМЕНТОВ ❯
ПЕРЕЙТИ К ТРЕБОВАНИЯМ ГОСТ 17025 ❯

Реклама

Общество с ограниченной ответственностью "Браво Софт", ИНН 5262147360, ERID: 2VtzqxHAWNR

Пожаловаться
О рекламодателе
Реклама на Линко
Скопировать ссылкуСкопировано

  Измерительный прогресс – интервью с руководителем Росстандарта Антоном Шалаевым

26.08.2024 10:20:00 | Отправитель: Общество с ограниченной ответственностью "Браво Софт"

Метрология – это основа всего: возможность осуществлять измерения и гарантия их точности, учет электроэнергии и водопотребления, взвешивание товаров, расчеты при строительстве космических спутников, разработка медицинских приборов и лекарств, а также развитие сельского хозяйства и многое другое. Ключевые направления развития, создание новых эталонов и глобальные цели

метрологии мы рассмотрим в интервью с руководителем Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии (Росстандарт) Антоном Шалаевым.


Решением каких ключевых вызовов в метрологии сейчас занимается Росстандарт?

Антон Шалаев: Ключевым вызовом для российской метрологии является необходимость качественного метрологического обеспечения новых технологий и приоритетных направлений научно-технического развития, иными словами, метрологическое обеспечение технологического лидерства Российской Федерации.

Необходимо развивать измерения в целях поддержки критически важных для страны отраслей. Для этого необходимо продолжать работу по модернизации эталонной базы, включая создание государственных первичных эталонов единиц величин, основанных на фундаментальных физических константах.

Только за прошедшие 12 месяцев появились либо усовершенствованы государственные первичные эталоны массовой концентрации кислорода, водорода и углекислого газа в жидких средах, единицы ускорения в области гравиметрии, единицы количества переданной и принятой информации и параметров пакетных сетей передачи данных, эталон твердости металлов и целый ряд других. Нельзя останавливаться на достигнутом, эта работа должна осуществляться постоянно.

Также необходимо преодолевать зависимость от импорта измерительной техники по тем видам измерений, где мы видим еще существенную долю использования отечественными предприятиями зарубежного измерительного оборудования.

Еще один вызов – это цифровая трансформация экономики и промышленности, а, следовательно, и метрологии.


Говоря о цифровой трансформации, какая роль у метрологии в эпоху индустрии 4.0? Как вы думаете, как она изменится через 10-15 лет?

Антон Шалаев: Здесь мы должны говорить о двух составляющих. С одной стороны, сама деятельность в сфере прикладной метрологии должна автоматизировать свои процессы и повсеместно использовать современные информационные технологии. С другой стороны, современные измерительные возможности должны способствовать внедрению цифровых технологий.

Помочь автоматизировать бизнес-процессы по метрологическому обеспечению Вашей организации, систематизировать информацию о средствах измерений и организовать доступ к ней, а также сэкономить трудовые ресурсы метролога, может отечественная система МерСИ, разработанная специально для учета средств измерений в организации.

Для успешной цифровой трансформации в промышленности необходима информация об объектах и их состоянии. Эту информацию получают с помощью различных датчиков и средств измерений, от точности и достоверности результатов измерений которых зависит правильность, оперативность и своевременность принятия управленческих решений. Учитывая это, роль метрологии весьма значима. В ближайшие 10-15 лет, по мере того как цифровые технологии будут внедряться во все отрасли промышленности и сферы деятельности человека, роль метрологии и ее соответствия реальным потребностям промышленности будет только расти. При этом она должна развиваться и соответствовать потребностям промышленности.


Ознакомиться с полным текстом интервью, включая такие темы как:

  • оценка качества, количества и оснащения метрологических лабораторий, действующих сейчас в России;
  • развитие производства СИ и стандартных образцов в системе Росстандарта;
  • уход от периодической поверки благодаря внедрению «умных» счетчиков;
  • перспективы развития метрологии, связанные с развитием технологий ИИ;
  • знаковые достижения в сфере метрологии;
  • развитие кадрового потенциала

можно по ссылке.

  Ваша почта на Линко

Подробнее

Работает с интеллектом платформы

Обсудите на Форуме


  • Руководство по качеству лаборатории

    Форум > Материалы. Процедуры > Руководство по качеству лаборатории     Авторизоваться

    Подскажите, пожалуйста, кто должен утверждать РК руководство по качеству? И где это написано?


  • Возможно Вас заинтересует

    Руководство по качеству испытательной лаборатории
    Руководство по качеству испытательной лаборатории

    Информация

    Поделиться своими материалами

    Связаться с нами