液相色谱仪检测器的最小检测浓度测量结果不确定度的评定

依据JJF1059-1999《测量不确定度评定与表示》,评定了液相色谱仪检测器最小检测浓度测量结果的不确定度。分析了各不确定度分量,建立了评定最小检测浓度不确定度的数学模型。检测器最小检测浓度测量结果的相对扩展不确定度为7.1%(k=2.53)。     

气相色谱仪检测器的灵敏度和检测限测量结果不确定度的评定

依据JJF1059-1999《测量不确定度评定与表示》评定了气相色谱仪检测器的主要技术指标灵敏度和检测限测量结果的不确定度。分析了各不确定度分量,建立了评定灵敏度、检测限测量结果不确定度的数学模型,并计算了其测量结果的扩展不确定度。     

石墨炉原子吸收法测定虫草花中铅含量的不确定度评定

测量虫草花中铅元素含量并对其结果的不确定度进行评定,为准确测定虫草花中铅含量提供参考依据。依据GB 5009.12—2017《食品安全标准食品中铅的测定》和相关不确定度评定规范,建立了虫草花铅含量测量不确定度评定的数学模型,对各影响因素进行了系统的分析,比较全面的分析了其不确定度的来源。虫草花中铅含量为(0.425±0.012)mg/kg(k=2),测量不确定度评定分量数据显示,在虫草花中铅元素含量的测定过程中,测量重复性、标准溶液、样品处理引入的不确定度分量较大,是其不确定度来源的重要方面。控制测量过程,选择合适的重复次数、标准溶液配制方法以及消解方法可以减小测量结果的不确定度。     

固相萃取-高效液相色谱法测定水中呋喃丹含量的不确定度评定

采用固相萃取-高效液相色谱法测定水中呋喃丹浓度,对测量结果的不确定度进行了评定。根据《测量不确定度评定与表示(》JJF 1059-1999)中有关规定,建立呋喃丹不确定度分析数学模型。结果表明,该方法测量结果不确定度的主要来源为标准溶液的配制、定容和重复性测试,当水样中呋喃丹的浓度为0.03 mg/L时,扩展不确定度为0.0044 mg/L(k=2)。     

高效液相色谱法测定车内非金属材料中甲醛含量的不确定度评估

依据测量不确定度评定与表示的方法,建立了高效液相色谱法测定车内非金属材料中甲醛含量的测量不确定度评定的数学模型,并对测试过程中各个不确定度分量的来源进行了分析和合成.结果表明,标准曲线的拟合和试验重复性对结果有较大影响.通过规范标准溶液配制的操作,降低测量结果的不确定度,有利于提高检测的准确性和一致性.     

气相色谱–质谱法测定食用植物油中短链脂肪酸的测量不确定度评定

采用气相色谱–质谱法(GC–MS)测定食用植物油中短链脂肪酸含量,对测量结果的不确定度进行评定,探讨提高测量准确度的方法。依据方法建立数学模型,分析得出不确定度主要来源于样品制备过程、计量器具的使用、标准溶液配制、测量设备、人员读数误差、方法回收率,计算各不确定度分量,得到相对标准不确定度和扩展不确定度。结果表明,当食用植物油中短链脂肪酸测定结果为13.1 mg/kg时,其扩展不确定度为1.8 mg/kg(k=2)。测量设备、标准溶液配制过程引入的不确定度较大,应在实验过程中予以控制和关注。     

气相色谱法测定白酒中乙酸乙酯的不确定度评定

依据JJF 1059-1999《测量不确定度评定与表示》、GB/T 10345-2007《白酒分析方法》,评定了气相色谱仪检测白酒中乙酸乙酯测量结果的不确定度。通过引入数学模型,对各不确定度分量进行了分析和计算。当白酒中乙酸乙酯的测定结果为1.17 g/L时,扩展不确定度为0.10 g/L(k=2)。     

高效液相色谱外标工作曲线法测定大麻树脂中四氢大麻酚含量的不确定度评定

依据JJF 1059-1999《测量不确定度评定与表示》,以检测大麻树脂中四氢大麻酚含量的实验为例,评定了采用高效液相色谱外标工作曲线法进行含量测定的不确定度.建立了高效色谱外标工作曲线法测定样品含量的数学模型,分析了不确定度的来源并给出了量化结果,合成扩展不确定度为0.15％(k=2).     

自适应蒙特卡洛法测量复合肥料中缩二脲的不确定度

建立自适应蒙特卡洛法测量复合肥料中缩二脲的不确定度评定方法。依据ISO 18643:2016,使用高效液相色谱法对复合肥料中缩二脲含量进行测定,再利用计算机编程语言(Python)编写计算程序,使用自适应蒙特卡洛(MCM)法,通过建立测量模型、分解独立输入量、评估输入量概率分布、大量采样带入计算程序等步骤完成对缩二脲含量的测量不确定度评定。评定结果表明,复合肥料样品中缩二脲含量(质量分数)为(0.1054±0.0019)%(95%包含概率)。蒙特卡罗法计算过程简单直观,与传统方法JJF 1059.1—2012《测量不确定度评定与表示》(GUM)相比,避免了复杂的数学运算评定过程,无需进行多次重复测定,是GUM法的重要补充。     

MCM法和GUM法评定氨气检测仪示值误差不确定度的对比

氨气检测仪广泛应用于涉氨作业场所,为确保其测量结果准确可靠必须定期对其检定校准。针对其检定过程中示值误差的测量不确定度,对测量不确定度表示指南方法(GUM)和蒙特卡罗法(MCM)进行了对比研究。建立了氨气检测仪示值误差模型,分析了模型中各个变量的概率分布,利用MCM Alchimia软件进行了测量模型模拟计算,给出了模拟最佳值、不确定度及其包含区间,实现了氨气检测仪示值误差测量不确定度的蒙特卡洛法评定。与GUM法相比,蒙特卡洛法评定氨气检测仪示值误差测量不确定度具有通用性强、过程简单、结果可靠等优点,适合氨气检测仪示值误差的不确定度评价。