檢測過程中有些因素對結果有影響，卻不出現在結果的計...

檢測過程中有些因素對結果有影響，卻不出現在結果的計算公式中，這些因素的不確定度是可以計算的，如何在結果中體現這些因素的不確定度呢？

比如：化學反應受溫度的影響是很明顯的，溫度改變一個反應的產率也會改變，但是計算產率的公式中并不包含溫度這一影響因素。那么問題來了，現在我要評定這個產率的不確定度，計算公式中的只有反應前后的物質的量，這可以通過稱量得到，這些不確定度是可以計算的，所以產率的不確定度也可以通過合成得到。但是，我設定的溫度也有一定的不確定度，溫度的不確定會影響產率的不確定。溫度的不確定度也許可以單獨的計算出來，但是這一不確定度如何合成到產率的不確定度當中呢，如果合成不了，該如何體現溫度對產率的影響呢？

在進行您所述的檢測過程中，環境溫濕度要求是多少呢？

既然溫度對結果有影響，通常應該把它體現在測量模型中。有些時候測量模型可以簡寫，但是明顯的影響量還是要合成進去，這可以來自于校準人員的經驗性數據或方法，或其它技術資料。

引入黑箱模型就可以了。

用黑箱模型，靈敏系數為1。

檢測過程中有些因素對結果有影響，卻不出現在結果的計算公式中，這些因素的不確定度是可以計算的，如何在結果中體現這些因素的不確定度呢？

本來也就是：測量模型不就是結果的計算公式，之所以說建立測量模型難，也正在于此。要將對測量結果有影響的量都找出來，并正確發掘它們與測量結果的關系。話好說，事情難做哦！有時要將對測量結果有影響的量都找出來都不容易！更不要說全面地正確發掘它們與測量結果的關系了！

　　評定測量不確定度的關鍵一步是要正確地寫出輸出量（被測量）關于輸入量的測量模型，測量模型錯誤或輸入量不全面，評定結果也就錯誤或不全面。測量模型的復雜程度與被測量的準確度要求（控制限）有關，要求越嚴，考慮的輸入量越多，測量模型也越復雜，控制限要求越寬，考慮的輸入量越少，測量模型也越簡單。
　　以幾何量計量的外徑測量為例，被測參數為發動機活塞直徑，要求測量準確度會達微米（0.001mm）級，不得不考慮量塊在20℃時的尺寸Ls、儀器讀得的被測件與量塊尺寸之差d、環境溫度與標準溫度20℃之差Δt、被測件與量塊線膨脹系數之差δa、被測件與量塊的溫差δt、量塊的線膨脹系數αs等各方面對測量結果的影響，因此測量模型可寫成L=Ls+d–Ls(Δt?δα + αs?δt)足夠復雜的形式，測量模型中包含了六個輸入量，測量結果的不確定度將有六個不確定度分量。被測參數為一根有一般配合要求的主軸時，控制限達0.01mm級，則不必詳細考慮Δt、δα 、αs、δt的影響，只用一個修正值Δ表示影響量即可，測量模型可簡化為L=Ls+d＋Δ，只有三個輸入量，即考慮三個不確定度分量即可。但被測對象只是一個茶杯外徑，沒有配合要求，控制限放寬至0.1mm級甚至是mm級時，用卡尺直接測量讀取讀數作為茶杯直徑測量結果也就足夠了，此時的測量模型可進一步簡化為L=Ls，只有一個輸入量，一個不確定度分量也就足矣。
　　化學分析這個測量過程也與直徑測量類似，如果測量中化學反應足夠穩定或被測量控制限要求并不高，測量模型中不必考慮溫度對化學分析結果的影響，如果化學反應受溫度影響很不穩定或被測量控制限要求極高，測量模型中就必須考慮溫度對化學分析結果的影響，而這個影響的程度如何，函數關系怎樣，就必須通過理論推導或大量實驗進行曲線擬合找到，將測量時溫度作為輸入量寫入測量模型，這是回避不了的事。

在計算公式中、有函數關系的用透明箱模型，找不到函數關系的用黑箱模型靈敏度系數為1列在數學模型中就可以了，簡單的問題不需要復雜化。

　　話是這么說，但具體操作并非這么簡單。黑箱模型也是個很清楚的測量模型，只不過一般它是一個“單項式”，各輸入量之間只有乘除運算關系，例如速度V＝S/t，以及絕大多數的化學成分分析測量模型就是如此，這種情況下可用相對不確定度的評定方法來評定，可將每個輸入量的靈敏系數視為1，不再計算每個輸入量的靈敏系數。類似于有加減運算關系的，例如：L=Ls+d–Ls(Δt?δα + αs?δt)這種測量模型，仍需對各輸入量求偏導計算出其靈敏系數，否則不確定度分量合成時，就會犯下將不同計量單位的量進行平方相加再開方，“風馬牛不相及”的錯誤了。

你確信你看到過黑箱模型嗎？要是看到過就少說點不著邊際的廢話誤導別人。

　　我當然使用過黑箱模型，我已經在9樓提示過你，類似于速度V＝S/t，以及絕大多數的化學成分分析測量模型就是黑箱模型，例如火焰原子吸收法測定大米粉中銅質量分數的測量模型也是黑箱模型。

走走看看 發表于 2014-12-31 15:17
引入黑箱模型就可以了。

謝謝，我好好學習學習。

規矩灣錦苑 發表于 2015-1-5 00:32
　　我當然使用過黑箱模型，我已經在9樓提示過你，類似于速度V＝S/t，以及絕大多數的化學成分分析測量模型 ...

謝謝，我好好學習學習。

長度室 發表于 2014-12-31 17:49
用黑箱模型，靈敏系數為1。

謝謝，我好好學習學習。