Программы обучения

Оценка неопределенности измерений физико-химических испытаний: программа обучения (25 академических часов)

Введение
В современных лабораториях физико-химические испытания являются важным инструментом для оценки качества продукции, материалов и процессов. Однако точность результатов не всегда гарантирует их абсолютную достоверность. Для правильной интерпретации данных необходимо учитывать неопределенность измерений. Это требование закреплено в стандарте ГОСТ ISO/IEC 17025-2019, регулирующем общие требования к компетентности лабораторий.

Данный пост рассматривает ключевые аспекты программы обучения на тему оценки неопределенности измерений в рамках 25 академических часов, включая основные понятия, методологии, практические подходы и инструменты.
Требование стандарта ГОСТ ISO/IEC 17025-2019
  1. Документирование методов оценки: Лаборатории должны описывать, каким образом неопределенность оценивается для каждого вида испытаний.
  2. Прозрачность результатов: Включение оценки неопределенности в отчетность обеспечивает доверие к полученным данным.
  3. Калибровка оборудования: Все используемые приборы должны быть откалиброваны с учетом их собственных источников неопределенности.

Неопределенность измерений рассматривается как ключевой фактор при принятии решений о соответствии испытанных объектов установленным критериям.
Основные понятия и важность оценки неопределенности
Что такое неопределенность измерений?
Неопределенность измерений — это параметр, характеризующий рассеивание значений, которые могут быть приписаны измеряемой величине. Она помогает:

  • Оценивать надежность результатов.
  • Устанавливать допустимые пределы отклонений.
  • Сравнивать данные между различными лабораториями.
Правила принятия решений
На основании неопределенности измерений разрабатываются алгоритмы принятия решений о соответствии испытанного объекта:
  1. Доверительные интервалы: Определяют диапазон, в пределах которого может находиться истинное значение.
  2. Критерии соответствия: Объект считается соответствующим, если диапазон значений не пересекается с предельными уровнями.
  3. Сценарии "сомнительных" случаев: Если результат граничит с допустимыми значениями, необходимо учитывать риски и особенности применения.
Модельный подход GUM
Руководство по выражению неопределенности измерений (GUM) является основой для оценки неопределенности. Модельный подход включает следующие этапы:
  1. Построение математической модели: Определение зависимости измеряемой величины от входных параметров.
  2. Идентификация источников неопределенности: Анализ факторов, влияющих на результат.
  3. Оценка стандартной неопределенности: Использование статистических методов для расчета.
  4. Составление бюджета неопределенности: Представление всех факторов в удобной форме.
  5. Комбинирование неопределенности: Сводная оценка общего влияния всех факторов.
Основные источники неопределенности
Источники неопределенности делятся на несколько категорий:
  1. Инструментальные: Погрешности приборов, недостаточная калибровка.
  2. Операционные: Ошибки оператора, влияние окружающей среды.
  3. Методологические: Недостаточная точность или воспроизводимость метода.
  4. Пробы: Неправильный отбор или недостаточное представительство образцов.
Бюджет неопределенности и методы оценки
Бюджет неопределенности
Бюджет неопределенности представляет собой таблицу, где указаны:

  • Источники неопределенности.
  • Величина стандартной неопределенности.
  • Методы расчета комбинированной неопределенности.
Методы Монте-Карло
Метод Монте-Карло используется для моделирования сложных процессов. Основные этапы включают:
  1. Создание случайных выборок из распределений входных параметров.
  2. Расчет распределения выходного параметра.
  3. Анализ полученных данных для определения диапазона возможных значений.
Использование электронных таблиц
Электронные таблицы упрощают расчет бюджета неопределенности за счет встроенных функций для статистического анализа. Например, Excel позволяет:

  • Строить модели зависимости.
  • Автоматически рассчитывать стандартные отклонения.
  • Визуализировать данные в графическом виде.
Оценивание неопределенности при отборе проб
Отбор проб вносит значительный вклад в общую неопределенность измерений. Основные аспекты:
  1. Гетерогенность материала: Пробы должны быть репрезентативными для всей партии.
  2. Методы отбора: Влияние неправильной техники отбора на результат.
  3. Обработка проб: Минимизация изменений в составе при транспортировке и хранении.
Оценивание неопределенности измерений физико-химических исследований
Физико-химические испытания требуют учета всех факторов, начиная от подготовки образца до анализа. Примеры:
  • Определение концентрации вещества: Учет неопределенности весов, реактивов, методики титрования.
  • Измерение pH: Влияние температуры, характеристик электродов.
  • Хроматографический анализ: Влияние чистоты колонок, погрешности детекторов.
Заключение
Оценка неопределенности измерений — это неотъемлемая часть работы лаборатории, стремящейся к международному признанию и соответствию требованиям стандарта ГОСТ ISO/IEC 17025-2019. Программа обучения объемом 25 академических часов позволяет специалистам не только изучить теоретические основы, но и освоить практические методы работы с данными, что существенно повышает качество и достоверность результатов.

Форма обучения: Заочная.

Стоимость обучения 1 слушателя 13 000 рублей, НДС не облагается.

Образовательная программа реализуется по московскому времени.

По результатам успешного прохождения обучения выдается удостоверение о повышении квалификации.

Реализуется на единой образовательной платформе ЦПОСП.МОСКВА в заочной форме с применением дистанционных технологий Личного Кабинета (25 академических часов)

ЗАПИСАТЬСЯ НА ПРОГРАММУ ОБУЧЕНИЯ

2024-12-18 14:00