Методика расчета неопределенности количественного определения тритерпеновых сапонинов в пересчете на эсцин в лекарственном средстве 'Венорелакс' капсулированный

Методика расчета неопределенности количественного определения тритерпеновых сапонинов в пересчете на эсцин в лекарственном средстве 'Венорелакс' капсулированный

РЕФЕРАТ

Работа содержит 51 страница, 4 таблицы, 5 рисунков, 5 формул, 13 литературных источника

НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЬ, МЕТОДИКА ВЫПОЛНЕНИЯ ИЗМЕРЕНИЙ, МЕТОД СПЕКТРОФОТОМЕТРИИ, РАСЧЕТ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЕЙ, МОДЕЛЬ, РЕЗУЛЬТАТ, СОДЕРЖАНИЕ КОЛИЧЕСТВЕННОЕ, «ВЕНОРЕЛАКС» КАПСУЛИРОВАННЫЙ

Целью данной курсовой работы является разработка методики расчета неопределенности количественного определения тритерпеновых сапонинов в пересчете на эсцин в лекарственном средстве «Венорелакс» капсулированный.

В работе описана методика расчета неопределенности количественного определения тритерпеновых сапонинов в пересчете на эсцин в лекарственном средстве «Венорелакс» капсулированный в соответствии с требованиями ГФ РБ 2.2.25 «Проведение количественного определения лекарственных средств». За основу проведения измерений выбран метод спектрофотометрии. Приведен порядок проведения анализа, а также указаны правила обработки полученных результатов. Рассмотрены теоретические основы расчета неопределенностей. Приведена информация об основных методах расчета неопределенностей, и для использования выбран метод моделирования. Приведен порядок оценивания неопределенности согласно выбранному методу. Описан порядок разработки методики расчета неопределенности. На основе этой информации разработана методика расчета неопределенности количественного определения тритерпеновых сапонинов в пересчете на эсцин в лекарственном средстве «Венорелакс» капсулированный.

В результате проведенной работы был разработан пример расчета неопределенностей количественного определения тритерпеновых сапонинов в пересчете на эсцин в лекарственном средстве «Венорелакс» капсулированный. Согласно проведенным расчетам неопределенность данной методики составила (22,9 ± 0,5 ), мг, при допустимом уровне погрешности 10 %, т. е. (22,0 ± 2,2), мг.

Содержание

Введение

. Методика выполнения измерения

.1 Сущность методики

.2 Средства контроля и вспомогательные устройства

.3 Порядок подготовки к проведению анализа

.4 Порядок проведения анализа

.5 Обработка результатов испытаний

. Теоретические основы расчета неопределенностей измерений

.1 Понятие и классификация неопределенностей

.2 Оценивание неопределенностей

.Разработка методики расчёта неопределённости

. Пример расчета неопределенностей измерений

Список использованной литературы

Приложение А. Методика расчета неопределенностей измерений

ВВЕДЕНИЕ

В последнее время усилился процесс экономической и научной интеграции международного сообщества. Важным элементом этого процесса является гармонизация стандартов и других нормативных документов, в том числе в области метрологии, с целью устранения барьеров в торговом, промышленном, научном и культурном сотрудничестве.

Величина, непосредственно используемая для выражения неопределенности измерения, должна быть внутренне согласующейся, то есть должна непосредственно выводиться из компонентов, составляющих ее, а также независимой от того, как эти компоненты группируются. Кроме того, должна существовать возможность непосредственного использования неопределенности, оцененной для одного результата, как составляющей при оценивании неопределенности другого измерения, в котором используется первый результат.

Учитывая тот факт, что Республика Беларусь активно участвует в процессе интеграции международного сообщества, остро стоит вопрос о гармонизации отечественных стандартов, в том числе в области метрологии, с международными нормативными документами. Однако отечественные нормативные документы практически не используют в понятия «неопределенность измерения» и «характеристики погрешности». Достаточно упомянуть стандарты и технические условия на общие технические требования к средствам измерений, на методы поверки, методики выполнения измерений, методы испытаний, стандарты Государственной системы обеспечения единства измерений и др.

Таким образом, существует необходимость в разработке новых методик расчета неопределенности измерений, которая включает в себя расчет стандартной неопределенности, суммарной неопределенности и расширенной неопределенности.

В данной курсовой работе разработана методика расчета неопределенности количественного определения тритерпеновых сапонинов в пересчете на эсцин в лекарственном средстве «Венорелакс» капсулированный. ГФ РБ 2.2.25 «Проведение количественного определения лекарственных средств» не позволяет провести расчет неопределенностей измерения количественного содержания тритерпеновых сапонинов в пересчете на эсцин непосредственно в лекарственном средстве «Венорелакс» капсулированный. Данная методика востребована, т.к. необходимо контролировать уровень содержания тритерпеновых сапонинов, как основного действующего вещества лекарственного средства «Венорелакс», в готовых капсулах, т.к. недостаточное его количество может не дать необходимого терапевтического эффекта, а его избыток может вызвать проявление побочных эффектов.

Таким образом целесообразно разработка методики расчета неопределенностей измерения количественного содержания тритерпеновых сапонинов в пересчете на эсцин в лекарственном средстве «Венорелакс» капсулированный.

.       
Методика выполнения измерения количественного содержания тритерпеновых сапонинов в пересчете на эсцин в лекарственном средстве «Венорелакс» капсулированный

Методики выделения и исследования сапонинов приведены в данной работе согласно источникам [1],[2].

Сапонины - безазотистые гликозиды <#"819722.files/image001.gif">

Углеводная часть

Рисунок 1.1 - Сапонины

Тритерпеновые сапонины содержат 30 атомов углерода и отличаются большим разнообразием химических. В зависимости от количества пяти- и шестичленных колец в структуре агликона их можно разделить на 2 группы:

а) тетрациклические - содержат в структуре агликона 4 пяти- или шестичленных углеродных кольца;

б) пентациклические - содержат в структуре агликон, состоящий из пяти пяти- или шестичленных углеродных колец.

Большинство пентациклических тритерпеновых сапонинов относится к типу β-амирина, в основе которого лежит углеродный скелет олеанана. Одним из производных олеанана является эсцин.

Углеводная часть β-амирин

Рисунок 1.2 - Эсцин

β-амирин является структурной основой эсцина <#"819722.files/image003.gif"> (1),

где: С- концентрация исследуемого вещества, %;

b - толщина слоя вещества, см;

х - коэффициент экстинкции - оптическая плотность раствора при данной длине волны и толщине поглощающего слоя, равной 1 см, зависит от природы вещества и длины волны и не зависит от концентрации и длины кюветы;

D - оптическая плотность, зависит от концентрации раствора, чем больше концентрация, тем больше оптическая плотность раствора.

Пример спектра приведен на рисунке 1.3.

Рисунок 1.3 - Зависимость коэффициента прохождения от длины волны

Определение оптической плотности проводят на фотоэлектрических спектрофотометрах.

Способ спектрофотометрического количественного определения тритерпеновых сапонинов в растительном сырье и лекарственных препаратах основан способности сапонинов при нагревании давать окрашенные продукты с кислотными реагентами. Например, при определении суммы сапонинов каштана конского, используют кобальта хлорид с кислотой серной концентрированной, далее определяют оптическую плотность полученного раствора и рассчитывают содержание сапонинов в пересчете на эсцин.

Аналогичными методами количественного определения сапонинов являются:

·        высокоэффективная жидкостная хроматография с УФ-спектрофотометрическим детектированием. Это один из эффективных методов разделения <#"819722.files/image005.gif"> (2),

где:- оптическая плотность испытуемого раствора;- масса навески содержимого капсул, мг;

,5 - удельный показатель поглощения эсцина при 381 нм в уксусной кислоте ледяной Р;

b - средняя масса содержимого капсулы, мг.

За результат испытания принимают среднеарифметическое значение двух параллельных определений, округленное до целого числа. Расхождение между результатами параллельных определений не превышает 10 %.

В качестве сравнения используют раствор, состоящий из 2,0 мл уксусной кислоты ледяной Р, 2,0 мл 2 г/л раствора кобальта хлорида Р и 2,0 мл серной кислоты Р, обработанный аналогично испытуемому раствору.

Таким образом в данном разделе описана методика выполнения измерения количественного содержания тритерпеновых сапонинов в пересчете на эсцин в лекарственном средстве «Венорелакс» капсулированный.

Рассмотрены сущность метода, перечислены вспомогательные устройства и их метрологические характеристики. Описаны иные методы определения количественного содержания тритерпеновых сапонинов в пересчете на эсцин в лекарственном средстве «Венорелакс». Для измерения данного показателя качества был выбран кспектрофотометрический метод. Выбор данного метода обусловлен его преимуществами по сравнению с другими методами:

·   высокая оперативность проведения анализа - около 1 минуты, что особенно важно для экспресс-диагностики;

·   доступность и экономичность.;

·   не требуется дорогостоящих химических реактивов;

·   отсутствие вредного воздействия на организм лаборанта;

·   удобство и простота эксплуатации;

·   отсутствие необходимости перекалибровки в течение рабочего дня.

Методом спектрофотометрии определение количественного содержания тритерпеновых сапонинов в пересчете на эсцин проводят путем измерения оптической плотности приготовленного раствора. При проведении сложной пробоподготовки возникает масса погрешностей. Это и является существенным недостатком данного метода.

Также в данном разделе подробно описаны этапы подготовки к проведению анализа: приготовление стандартного раствора и особенности подготовки пробы. Описаны основные стадии проведения анализа и обработка полученных результатов.

2.     
Теоретические основы расчета неопределенностей измерений

.1      Понятие и классификация неопределенностей

Основные понятия приведены в данной работе согласно источникам [4],[5],[6], [7].

Неопределенность (измерения) - это параметр, связанный с результатом измерений, который характеризует разброс значений, которые могли бы быть обоснованно приписаны измеряемой величине.

Из определения "неопределенности" следует, что она является количественной мерой, позволяет устанавливать соглашения о взаимном признании результатов точности соответствующего результата измерений, и выражает степень доверия, с которой может допускаться, что значение измеренной величины в условиях измерения лежит внутри определенного интервала значений. Неопределенность делает возможным сравнить результаты различных измерений одинаковых измеряемых величин между собой или с эталонными значениями.

Таким образом, неопределенность измерения можно назвать мерой:

- наших знаний об измеряемой величине после измерения;

- качества измерения с точки зрения их точности;

- надежности результата измерений, в качестве оценки для значения измеряемой величины.

Оценки неопределённостей получают на основе ряда экспериментальных данных (оценки неопределённости по типу А) и на основе любой другой нестатистической информации (оценки неопределённости по типу В).

В качестве неопределенности измерения оценивают стандартную неопределённость и расширенную неопределённость.

Стандартная неопределенность - неопределенность результата измерений, выраженная как стандартное отклонение.

Суммарная стандартная неопределенность - стандартная неопределенность 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 измерений изменяется в зависимости от изменения этих величин.

Оценка (неопределенности) по типу А - метод оценивания неопределенности путем статистического анализа ряда наблюдений.

Оценка (неопределенности) по типу В - метод оценивания неопределенности иным способом, чем статистический анализ ряда наблюдений.

Расширенная неопределенность - величина, определяющая интервал вокруг результата измерений, в пределах которого, можно ожидать, находится большая часть распределения значений, которые с достаточным основанием могли бы быть приписаны измеряемой величине.

Таким образом в данном подразделе дано определение понятию неопределенности, изложены причины появления концепции неопределенности измерений и смысл данного понятия. Приведены классификации неопределенностей измерений по способу выражения, по источнику возникновения, по способу оценивания и по методу оценивания. Даны понятия расширенной и стандартной неопределенностей. Приведена таблица, сопоставляющая понятия классической теории погрешностей и концепции неопределенности измерений.

2.2 Оценивание неопределенностей

Основные подходы оценивания неопределенности измерений можно разделить на два больших класса: модельный и эмпирический (согласно источникам [8], [9], [10], [11],[12]).

Модельный (восходящий) подход подразумевает составление модельного уравнения и вычисление результата измерения (выходной величины) и его неопределенности через значения и неопределенности входных величин. Эмпирический (нисходящий) подход основан на анализе результатов измерений при проведении внутрилабораторных и межлабораторных испытаний. Основная схема реализации данных подходов представлена на рисунке 2.1.

Рисунок 2.1 - Классификация подходов к оцениванию неопределенности измерений

2.2.1 Реализация модельного подхода

Достоинством модельного подхода является возможность анализа вкладов неопределенности, позволяющая в дальнейшем осуществить менеджмент измерительного процесса в направлении повышения достоверности получаемых результатов. Важным элементом модельного подхода является бюджет неопределенности, облегчающий учет составляющих, их анализ и, при необходимости, служащий основой для автоматизации оценивания неопределенности.

Процесс оценивания неопределенности измеряемой величины может быть представлен в виде следующих этапов:

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

- оценивание значений и стандартных неопределенностей входных величин;

- анализ корреляций;

- расчет оценки выходной величины;

- расчет стандартной неопределенности выходной величины;

- расчет расширенной неопределенности;

- представление конечного результата измерений.

1.      Описание измерения, составление его модели и выявление источников неопределенности.

Любой процесс измерения можно представить в виде последовательности выполняемых операций. Поэтому для описания измеряемой величины и выявления источников неопределенности целесообразно представить цепь преобразования измеряемой величины в виде схемы, отображающей последовательность процесса измерений. На рисунке 5 представлена диаграмма «причина-следствие»:

              X₂                                   X₁                                                    

   W₁                                                                                                      Z₁

                                         Z₂

       W_N                                                                                                    Z_N

                                                                                            Y

                                         F_N

           F₁

                                         X_N       

Рисунок 2.2 - Диаграмма «причина-следствие»

В большинстве случаев измеряемая величина Y не является прямо измеряемой, а зависит от N других измеряемых величин X₁, X₂,…, X_N и выражается через функциональную зависимость:

Y = f (X₁,X₂,…,X_N),

где X₁,X₂,…,X_N - входные величины, Y - выходная величина.

Входные величины X₁,X₂,…,X_N , от которых зависит выходная величина Y, являются непосредственно измеряемыми величинами и сами могут зависеть от других величин, включая поправки и поправочные коэффициенты на систематические эффекты:

X₁ = f (Z₁,Z₂,…,Z_l), X₂ = f (W₁,W₂,…,W_k) и т.д.

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 5).

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

2. Оценивание значений и стандартных неопределённостей входных величин.

Следующим этапом после выявления источников неопределенности является количественное описание неопределенностей, возникающих от этих 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 межлабораторных или внутрилабораторных 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 оценивать отдельно и затем просуммировать.

Для каждой величины необходимо определить 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, обозначаемыми в общем виде малыми буквами (x₁,x₂,..., x_n), являются их математические ожидания, а стандартными неопределенностями u(x_j) входных величин будут стандартные отклонения этих величин. Каждую оценку входной величины, и связанную с ней стандартную неопределенность получают из распределения вероятностей входной величины.

Распределения вероятностей описываются с помощью специальных функций: функции распределения и/или функции плотности вероятности. Функции плотностей также называют законами распределения случайных величин, например, закон Гаусса, прямоугольный, треугольный и т. д.

Для нахождения закона распределения каждой величины Х_N необходимо использовать всю имеющуюся информацию о ней, которые можно почерпнуть из результатов наблюдений, сертификатов калибровки, спецификаций или технических условий изготовителя, результатов исследовательских работ, контрольных карт качества процесса, любой справочной литературы, а также личного опыта и интуиции специалиста-метролога.

На типе имеющейся информации о величине (статистической или нестатистической) основано деление способов оценивания стандартных неопределенностей: оценивание по типу А и оценивание по типу В. Оценивание по типу А осуществляют путем статистического анализа серий наблюдений и значения стандартных неопределенностей получают из функции плотности вероятности, полученной из наблюдаемого распределения частот. При оценивании по типу В значения стандартных неопределенностей получают из априорной функции плотности вероятности, то есть предполагаемой функции плотности вероятностей, основанной на степени уверенности в том, что событие произойдет.

Оценивание (стандартной неопределенности) по типу А.

Оценивание (стандартной неопределенности) по типу А может основываться на любых обоснованных методах статистической обработки данных, таких как:

- расчет стандартного отклонения и среднего значения на основании серии;

- использование метода наименьших квадратов для подбора кривой к данным (например, градуировочной кривой) и для получения соответствующих оценок параметров аппроксимации и их стандартных отклонений;

- проведение дисперсионного анализа для идентификации и определения значений отдельных случайных эффектов в измерениях, чтобы эти эффекты могли быть правильно приняты во внимание при оценивании неопределенности.

Исходными данными для оценивания стандартной неопределенности по типу А являются результаты многократных измерений. На основании полученных результатов рассчитывается среднее арифметическое результатов наблюдений по формуле, которое является оценкой входной величины:

 .

Стандартная неопределенность, связанная с оценкой среднего арифметического, является экспериментальным стандартным отклонением среднего значения и равна положительному квадратному корню из экспериментальной дисперсии среднего значения.

Стандартная неопределенность u(x_j) вычисляется по формуле:

u(x_j) = u_A(x_j) =

Оценивание (стандартной неопределенности) по типу В

Оценивание (стандартной неопределенности) по типу В основывается на базе научного суждения, основанного на всей доступной информации о возможной изменчивости X_i .

Фонд информации может включать:

1 данные предварительных измерений;

2 данные, полученные в результате опыта, или общие знания о поведении и свойствах соответствующих материалов и приборов;

3 спецификация изготовителя;

4 данные, которые приводятся в свидетельствах о калибровке и в других сертификатах;

5 неопределенности, приписываемые справочным данным, взятым из справочников.

Если оценка х_j 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 х_j необходимо правильно описать с помощью функции распределения вероятностей. При этом чаще всего используются следующие основные распределения:

Прямоугольное распределение

об измеряемой величине известно только, что её значение наверняка лежит в определённой области и что каждое значение между границами этой области с одинаковой вероятностью может приниматься в расчёт;

сертификат или другой документ даст пределы без определения уровня доверия;

1)      прямоугольное (равномерное);

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

                                      2а (= ±а)

                                                          Х

u (x) =

)треугольное;

Треугольное распределение

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;

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

а (= ±а)

Х

3)нормальное (Гаусса).

Нормальное распределение

оценка получена из повторных наблюдений случайно изменяющегося процесса

Неопределённость дана в форме:

стандартного отклонения наблюдений;

относительного стандартного отклонения S/ x ;

(x) = S(x) = Q / 2

(при Р = 0,95).

Неопределённость даётся в форме 95%-го или другого интервала доверия Q без указания вида распределения.

Таким образом при разработке методики количественного определения содержания тритерпеновых сапонинов в пересчете на эсцин в лекарственном средстве «Венорелакс» может быть использовано как нормальное распределение полученных результатов измерений, а также прямоугольное и треугольное распределения для обработки промежуточных величин.

1.      Анализ корреляций

Две входные величины могут быть независимы или связаны между собой, то есть взаимозависимы или коррелированны. В концепции неопределенности имеется в виду корреляция "логическая", а не математическая. На сколько эффект корреляции должен приниматься в расчет, зависит от соответствующего измерения, от знаний о методе измерения и от проведенной оценки взаимных зависимостей входных величин.

Может существовать значительная корреляция между двумя входными величинами, если при их определении используют один и тот же измерительный прибор, физический эталон измерения или справочные данные, имеющие значительную стандартную неопределенность. Например, если поправка на температуру, необходимая для оценки одной входной величины X_i получается с помощью некоторого термометра и такая же поправка на температуру, необходимая для оценки входной величины X_J тоже получается с помощью этого же термометра, то две входные величины могут быть значительно коррелированны.

Мерой взаимной зависимости или корреляции двух случайных величин является ковариация. Ковариация, связанная с оценками двух входных величин X_i и X_J может устанавливаться равной нулю или рассматриваться как пренебрежимо малая, если

а) обе входные величины X_i и X_J являются независимыми друг от друга, например, если они в различных, независимых один от другого экспериментах многократно, но не одновременно наблюдались или если они представляют (описывают) результирующую величину различных, независимых друг от друга проведенных исследований;

б) одна из входных величин X_i и X_J может рассматриваться как константа.

Если две входные величины Х_i и Х_J являются коррелированными в определенной степени, то есть они являются зависимыми друг от друга тем или иным способом, то при оценивании суммарной стандартной неопределенности среди вкладов неопределенностей входных величин должна учитываться их ковариация.

2. Расчёт оценки выходной величины

Оценка выходной величины У, обозначаемая у, является результатом измерения величины, значение которой необходимо установить при проведении измерения.

y = f(x₁, x₂, ..., x_N).

3. Расчёт стандартной неопределённости выходной величины

Стандартная неопределенность выходной величины У, обозначаемая и(у), представляет собой стандартное отклонение оценки выходной величины или результата измерений и характеризует разброс значений, которые могут быть с достаточным основанием приписаны измеряемой величине У. Стандартная неопределенность выходной величины У получается путем суммирования стандартных неопределенностей входных величин u(х_i) (и их ковариаций в зависимости от обстоятельств), оцененных то типу А или по типу В, используя обычный метод суммирования или объединения стандартных отклонений. Поэтому стандартная неопределенность выходной величины У является суммарной или комбинированной стандартной неопределенностью, обозначаемой u_с(у).

Применяемый для суммирования стандартных неопределенностей метод в терминах концепции неопределенности называется «законом распространения неопределенностей», а в просторечии "корень из суммы квадратов".

В случае некоррелированных входных величин суммарная стандартная неопределённость рассчитывается по формуле:

,

где  - частная производная функции f по аргументу x_i;

u(x_i) - стандартная неопределённость, оценённая по типу А или В.

Частные производные называются коэффициентом чувствительности с_i и показывают, как выходная величина изменяется с изменением входных оценок х_i:

.

Величина u_i(y) (i=1,2,..., N) является вкладом в стандартную неопределенность, связанную с оценкой у выходной величины, который получается из стандартной неопределенности, связанной с оценкой входной величины x_i по следующей формуле:

u_i(y)=c_i×u(x_i).

Если функция модели f является суммой или разностью некоррелированных входных величин X_i. Например, у = (х₁ + х₂ +…), то суммарная стандартная неопределённость u_c (y) определяется выражением

.

Если функция модели f является произведением или отношением некоррелированных входных величин Х_i, то суммарная стандартная неопределённость u_c (y) определяется из выражения

,

где (u(x_i) / x_i) - неопределённости параметров, выраженные в виде относительных стандартных отклонений.

4.       Расчёт расширенной неопределённости

Расширенную неопределённость U получают путём умножения стандартной неопределённости выходной величины u_c (y) на коэффициент охвата k

U = k u_c (y).

В случае указания расширенной неопределенности результат измерений выражается в виде интервала Y = у ± U, который можно также записать в виде (у - U ≤ Y ≤ у + U). Данная запись означает, что наилучшей оценкой значения, приписываемого измеряемой величине, является у, и что интервал от у - U до у + U содержит, можно ожидать большую часть распределения, значении, которые можно с достаточным основание приписать величине Y.

При выборе 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 уровне доверия P.

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

Когда вклад источника неопределенности входной величины, имеющей прямоугольное распределение, в суммарную стандартную неопределенность, является доминирующим, то есть значение такого вклада больше, чем суммарная стандартная неопределенность всех остальных входных величин (в три раза и более), то в этом случае для р = 95 % k_p = 1,65, а для р = 99 % k_p= 1,71. Примером такой ситуации является калибровка показывающих цифровых приборов с низкой разрешающей способностью при условии, что конечная разрешающая способность - единственный доминирующий источник в бюджете неопределенности.

Во всех остальных случаях, в которых принятие нормального распределения хорошо не обосновано, необходимо добывать информацию о действительном распределении вероятностей значений выходной величины, и из него определять значение коэффициента охвата, который соответствует необходимой вероятности охвата.

.        Представление конечного результата

Если мерой неопределённости является суммарная стандартная неопределённость , то результат может быть записан так:

результат: y(единиц) при стандартной неопределённости (единиц).

Если мерой неопределённости является расширенная неопределённость U, то лучше всего указать результат в виде

результат: (y ± U) (единиц).

2.2.2 Реализации эмпирического подхода

Эмпирический подход позволяет не только учесть неадекватность модельного уравнения объекту и реальным условиям измерения при оценивании неопределенности измерений, но и оценить систематическую составляющую (правильность) получаемых результатов. Недостатком эмпирического подхода является невозможность анализа вкладов неопределенности, которая в дальнейшем позволила бы оптимизировать измерительный процесс.

Внутрилабораторные испытания, проводимые при разработке и оценке пригодности метода, сводятся к определению характеристик эффективности. При оценивании неопределенности на основе полученных при этом данных используют: наиболее достоверную из имеющихся оценок общей прецизионности; наиболее достоверную оценку общего смещения и его неопределенности; оценки любых неопределенностей, связанные с теми факторами, которые недостаточно полно отражены в установленных характеристиках эффективности (например, неопределенность пробоотбора). Оценка прецизионности должна охватывать длительный период времени и учитывать естественное варьирование всех факторов, влияющих на результаты, и может представлять собой: стандартное отклонение результатов для типичной пробы, проанализированной, насколько возможно, разными аналитиками на разных приборах в течение определенного периода времени; стандартное отклонение, полученное по результатам измерений, выполненных на каждой из нескольких проб в существенно разное время; оценки дисперсии для каждого из влияющих факторов, получаемых с применением планов многофакторного эксперимента методами дисперсионного анализа.

Исследование смещения и его неопределенности осуществляется несколькими методами: на основе анализа стандартного образца, проведенного по полной методике измерения (неопределенность значения образца и неопределенность смещения); путем сравнения полученных результатов с результатами референтного метода (неопределенность референтного метода и неопределенность смещения); с помощью добавки определяемого компонента в предварительно анализируемую пробу; путем сравнения результата, полученного по данной методике со значением, найденным методом стандартных добавок.

При оценке неопределенности неисследованных факторов во внимание принимают чистоту образца, нелинейность градуировочной характеристики средства измерения (например, хроматографа), неоднородность пробы. Чистота образца определяется по данным производителя. Для оценивания нелинейности градуировочной характеристики применяют метод наименьших квадратов. Руководство рассматривает два основных подхода к оцениванию неопределенности пробоотбора: модельный и эмпирический. В нем приведено четыре способа реализации эмпирического подхода: дубликатный (один отборщик пробы многократно использует один метод отбора), протокольный (один отборщик пробы многократно использует несколько методов отбора), метод совместных испытаний (несколько отборщиков используют один метод отбора), профессиональный (несколько отборщиков используют несколько методов отбора). В ходе межлабораторных испытаний определяются показатели правильности и прецизионности. Количественными характеристиками правильности являются: систематическая погрешность лаборатории (при реализации методики анализа) - разность между средним значением результатов измерений в отдельной лаборатории X_ml и опорным значением измеряемой величины ; систематическая погрешность методики анализа - разность между средним значением результатов анализа, полученных во всех лабораториях, применяющих данную методику, и опорным значением измеряемой величины ; лабораторная составляющая систематической погрешности - разность между средним значением результатов единичного анализа, полученных в отдельной лаборатории при реализации методики анализа и средним значением результатов анализа, полученных во всех лабораториях, применяющих данную методику анализа:

,

Количественными характеристиками прецизионности являются:

·        стандартное отклонение повторяемости - СКО результатов единичного анализа, полученных по методике в условиях повторяемости:

,

где  - выборочное СКО результатов единичного анализа, полученных в l-й лаборатории;

·        стандартное отклонение воспроизводимости - СКО результатов анализа, полученных в условиях воспроизводимости:

,

где x_m= − среднее арифметическое результатов анализа, полученных в L лабораториях;

·        предел воспроизводимости - допускаемое для принятой вероятности 95 % абсолютное расхождение между двумя результатами анализа, полученными в условиях воспроизводимости:

R_m=Q(P,2), для P=0,95, Q(P,n)=2.77,

где коэффициент k = 1,2 …2,0 , учитывающий условия проведения эксперимента.

Таким образом в данном разделе дано определение понятию неопределенности, изложены причины появления концепции неопределенности измерений и смысл данного понятия. Приведены классификации неопределенностей измерений по способу выражения, по источнику возникновения, по способу оценивания и по методу оценивания. Даны понятия расширенной и стандартной неопределенностей. Рассмотрены основные методы оценки неопределенности измерений:

.Метод моделирования, изложенный в GUM, с применением закона распределения неопределенности.

.Эмпирические методы, основанные на внутрилабораторном или межлабораторном исследовании методов измерений (испытаний).

Для оценки неопределенности измерения количественного определения тритерпеновых сапонинов в пересчете на эсцин в лекарственном средстве «Венорелакс» капсулированный был выбран метод моделирования путем построения причинно следственной диаграммы.

Подробно описаны этапы оценки неопределенности методом моделирования:

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

 оценивание значений и стандартных неопределенностей входных величин;

 анализ корреляций;

 расчет оценки выходной величины;

 расчет стандартной неопределенности выходной величины;

 расчет расширенной неопределенности;

 представление конечного результата измерений.

Также рассмотрены и описаны основные виды функции распределения вероятностей.

Таким образом, для оценки неопределенности измерения количественного определения тритерпеновых сапонинов в пересчете на эсцин в лекарственном средстве «Венорелакс» капсулированный был обоснованно выбран метод моделирования. В данной методике используются все перечисленные этапы, необходимые для полного оценивания неопределенностей проведения испытаний.

3 Разработка методики расчёта неопределённости измерения количественного содержания тритерпеновых сапонинов в пересчете на эсцин в лекарственном средстве «Венорелакс» капсулированный

Документом, содержащим математический анализ точности проведения измерений, является методика расчёта неопределённостей. Она состоит из следующих разделов:

1) назначение;

)  измерительная задача;

)  модель измерения;

4)      результаты измерения;

)        анализ входных величин;

)        корреляции;

)        расчет коэффициентов чувствительности;

)        суммарная неопределённость;

)        расширенная неопределённость;

10)    полный результат измерения;

11)    бюджет неопределенности.

В данной курсовой работе разработана методика расчёта неопределённости измерения количественного содержания тритерпеновых сапонинов в пересчете на эсцин в лекарственном средстве «Венорелакс» капсулированный.

В разделе "Назначение" представлена информация о методе, для которого проводится расчёт неопределённости, а также указан документ, в соответствии с которым разработана методика.

В разделе "Измерительная задача" приведена суть метода и используемое оборудование с указанием соответствующего ТНПА.

Модель измерения содержит непосредственно формулу расчёта измеряемой величины, то есть, составлена модель измерения. Здесь приведены также все возможные источники неопределённости.

В разделе "Результаты измерений" ставится конкретная задача измерения, а также способ её решения.

Следующим этапом после выявления источников неопределённости и постановки задачи является количественное описание неопределённостей, возникающих от этих источников. Для каждой входной величины определён тип неопределённости, вид распределения, установлено оценённое значение, интервал, в котором находится значение входной величины, и стандартная неопределённость.

Далее проведен анализ корреляций, то есть, оценена связь между входными величинами (их зависимость друг от друга). В данном случае все входные величины некоррелированы.

В разделе "Расчет коэффициентов чувствительности" определены коэффициенты чувствительности, которые показывают, как выходная величина изменяется с изменением входных оценок.

В разделе " Расчёт суммарной неопределённости" содержится расчёт стандартной неопределенности, которая представляет собой стандартное отклонение оценки выходной величины или результата измерения и характеризует разброс значений, которые могут быть с достаточным основанием приписаны измеряемой величине. Предварительно рассчитана оценка выходной величины из уравнения связи.

Расчёт расширенной неопределённости проведен путём умножения стандартной неопределённости выходной величины на коэффициент охвата, при выборе которого учитывается требуемый уровень достоверности, информация о предполагаемом распределении и о количестве наблюдений, использованных для оценки случайных эффектов.

В разделе "Полный результат измерения" представлен конечный результат измерений, который состоит из оценки выходной величины и неопределённости (суммарной стандартной или расширенной).

Бюджет неопределённости служит для обобщения и наглядного представления всей полученной и проанализированной ранее информации в количественной форме о входных величинах с целью облегчения непосредственного расчета значения стандартной неопределенности выходной величины. Бюджет неопределенности используется для анализа вкладов от каждого источника неопределенности в суммарную неопределенность для определения точности измерительного процесса, корректировки модели измерения или поиска способов уменьшения влияния некоторых источников неопределенности.

Таким образом при разработке методики количественного определения тритерпеновых сапонинов в пересчете на эсцин в лекарственном средстве «Венорелакс» в соответствии с СТБ ИСО/МЭК 17025-2001 согласно "Руководству по выражению неопределенности" были включены разделы:

1) назначение;

2)      измерительная задача;

)        модель измерения;

)        результаты измерения;

)        анализ входных величин;

)        корреляции;

)        расчет коэффициентов чувствительности;

)        суммарная неопределённость;

)        расширенная неопределённость;

10)    полный результат измерения;

11)    бюджет неопределенности.

И в каждом из разделов приведена информация, необходимая для анализа методики определения сапонинов в пересчете на эсцин в лекарственном средстве «Венорелакс».

. Пример расчета неопределенностей измерений

Методика расчета неопределенности метода определения количественного содержания тритерпеновых сапонинов в пересчете на эсцин рассмотрена на примере лекарственного средства «Венорелакс» капсулированный(содержание тритерпеновых сапонинов в пересчете на эсцин должно быть не менее 22 мг) описана в Приложении А. Здесь же будут приведены только расчеты стандартных неопределенностей всех входных величин, а также рассчитаны суммарная и расширенная неопределенности.

В ходе проведения испытаний было проведено 2 параллельных опыта по определению содержания тритерпеновых сапонинов в пересчете на эсцин:

) опыт: D₁ = 0,579; Х₁ = 23,1 мг

) опыт: D₂= 0,582; Х₂ = 22,7 мг

=  = 22,9 мг

Расчет стандартных неопределенностей всех входных величин представлен в таблице 4.1.

Таблица 4.1 - Расчет стандартных неопределенностей всех входных величин

Входная величина: m_{навески}              1. Калибровка/нелинейность (погрешность весов):

Вклад нелинейности весов следует учитывать дважды:

Входная величина: b- средняя масса содержимого капсулы              1. Калибровка/нелинейность (погрешность весов):

Вклад нелинейности весов следует учитывать дважды:

Объем 70 % спирта, взятый для растворения навески, V₁     1. Калибровка (погрешность мерной колбы):

. Поправка по объему на температуру Стандартная неопределенность:

Суммирование этих вкладов дает:

Объём смеси пропанол Р-хлороформ Р (2:5), пошедший на экстрагирование, V₂        1. Калибровка (погрешность мерной колбы):

. Поправка по объему на температуру Стандартная неопределенность:

Суммирование этих вкладов дает:

Объем уксусной кислоты ледяной Р, пошедший растворение сухого остатка после выпаривания, V₃                1. Калибровка (погрешность мерной колбы):

. Поправка по объему на температуру Стандартная неопределенность:

Суммирование этих вкладов дает:

Объем уксусной кислоты ледяной Р ,пошедшей на приготовление испытуемого раствора, V₄              3. Калибровка (погрешность мерной колбы):

. Поправка по объему на температуру Стандартная неопределенность:

Суммирование этих вкладов дает:

Оптическая плотность(погрешность спектрофотометра),D 1. Калибровка/нелинейность (погрешность весов):

Вклад нелинейности весов следует учитывать дважды:

Объем испытуемого раствора, взятого для проведения реакции, V₅ 1. Калибровка (погрешность пипетки):

. Поправка по объему на температуру Стандартная неопределенность:

Суммирование этих вкладов дает:

Объем ледяной уксусной кислоты, взятой для приготовления раствора сравнения, V₆            3. Калибровка (погрешность пипетки):

. Поправка по объему на температуру Стандартная неопределенность:

Входная величина: сходимость метода, δ  Согласно методике допускаемое расхождение между параллельными определениями результатов измерения оптической плотности испытуемого раствора не должно превышать 10 %, предел сходимости:

Сходимость метода:

Теперь проведем расчет суммарной неопределенности: Расчет расширенной неопределенности

Коэффициент охвата для выбранного уровня доверия Р=95 % k=2. Расширенная неопределенность рассчитывается по формуле:

U = k · U

U = k · U_c(Х) = 2 · 0,2627 = 0,5254 мг

Полный результат измерения

X ± 2 U_c

Бюджет неопределенности приведен в Приложении А.

Таким образом, в данном разделе приведен пример расчета неопределенности измерения количественного содержания тритерпеновых сапонинов в пересчете на эсцин в лекарственном средстве «Венорелакс» капсулированный. Полный результат измерения имеет следующий вид : (22,9 ± 0,5 ), мг, при допустимом уровне погрешности 10 %, т. е. (22,0 ± 2,2), мг. Также в разделе приведен бюджет неопределенности входных величин. Основываясь на полученном значении неопределенности можно сделать вывод о том, что данная методика может быть обоснованно применима для количественного определения содержания тритерпеновых сапонинов в пересчете на эсцин.

Заключение

В ходе выполнения курсовой работы была разработана методика расчета неопределенности количественного определения тритерпеновых сапонинов в пересчете на эсцин в лекарственном средстве «Венорелакс» капсулированный.

Для этого были проанализированы:

методика количественного определения тритерпеновых сапонинов в пересчете на эсцин в соответствии с требованиями ГФ РБ 2.2.25, а именно: используемое оборудование и реактивы, их метрологические характеристики, ход анализа, порядок обработки результатов;

теоретические основы расчета неопределенностей;

документы, касающиеся порядка разработки методик расчета неопределенностей.

Для проведения испытаний и измерения необходимых показателей был выбран спектрофотометрический метод, т. к. он является наиболее доступным, экономичным, экспрессным, облегчает анализ и уменьшает стоимость его проведения, причем погрешность метода не превышает 3 %.

В качестве способа расчета неопределенностей измерений количественного содержания тритерпеновых сапонинов в пересчете на эсцин в лекарственном средстве «Венорелакс» капсулированный выбран модельный подход. Согласно данному подходу была рассчитана суммарная неопределенность, представленная в виде относительной суммарной неопределенности = . Также рассчитана расширенная неопределенность U = 0,5254 мг. Составлен бюджет неопределенностей, проанализировав который можно сделать вывод о том, что основной вклад в неопределенность измерений количественного содержания тритерпеновых сапонинов в пересчете на эсцин в лекарственном средстве «Венорелакс» капсулированный вносят используемые в ходе эксперимента объемы, так для объема 70 % спирта, взятого для растворения навески доля неопределенности составила 14,13%, для объёма смеси пропанол Р-хлороформ Р (2:5), пошедшей на экстрагирование доля неопределенности составила 13,68 %, для объема уксусной кислоты ледяной Р, пошедшей растворение сухого остатка после выпаривания доля неопределенности составила 13,59 %, для объема уксусной кислоты ледяной Р ,пошедшей на приготовление испытуемого раствора доля неопределенности составила 13,68 %, для объема испытуемого раствора взятого для проведения аналитической реакции доля неопределенности составила 13,50 %, для объема уксусной кислоты ледяной Р ,взятой для приготовления раствора сравнения доля неопределенности составила 13,50 %. Всего процентный вклад неопределенности объемов составил 82 %,что является свидетельством того, что основным источником неопределенности являются используемые объемы веществ.

Модельный подход является наиболее наглядным, доступным и простым в использовании , дает возможность анализа вкладов неопределенности, позволяющая в дальнейшем осуществить менеджмент измерительного процесса в направлении повышения достоверности получаемых результатов. Важным элементом модельного подхода является бюджет неопределенности, облегчающий учет составляющих, их анализ и, при необходимости, служащий основой для автоматизации оценивания неопределенности.

Итогом проведенной работы является разработка методики расчета неопределенностей измерения количественного содержания тритерпеновых сапонинов в пересчете на эсцин в лекарственном средстве «Венорелакс» капсулированный на основе модельного подхода. Приведен пример расчета неопределенностей и получены результаты: неопределенность измерения количественного содержания тритерпеновых сапонинов в пересчете на эсцин в лекарственном средстве «Венорелакс» капсулированный составила (22,9 ± 0,5 ), мг, при допустимом уровне погрешности 10 %, т. е. (22,0 ± 2,2), мг. Следовательно, согласно полученным данным, данная методика может эффективно применяться на практике и быть использована для определения количественного содержания тритерпеновых сапонинов в пересчете на эсцин в лекарственном средстве «Венорелакс» капсулированный.

Список использованных источников

1 Тринус Ф. П.: «Фармако-терапевтический справочник» - 6-е изд.

2 Васильева И. С., Пасешниченко В. А.: «Стероидные гликозиды растений <#"819722.files/image074.gif"> ,

где: D - оптическая плотность испытуемого раствора;- масса навески содержимого капсул, мг;

,5 - удельный показатель поглощения эсцина при 381 нм;

b - средняя масса содержимого капсулы, мг.

За результат испытания принимают среднеарифметическое значение двух параллельных определений, округленное до целого числа. Расхождение между результатами параллельных определений не превышает 10 %.

В качестве сравнения используют раствор, состоящий из 2,0 мл уксусной кислоты ледяной Р, 2,0 мл 2 г/л раствора кобальта хлорида Р и 2,0 мл серной кислоты Р, обработанный аналогично испытуемому раствору.

Представим зависимость измеряемой величины от источников неопределенности в виде диаграммы «причина-следствие», которая представлена на рисунке А1.

b(ср. масса содерж.   δ погр. случ. ф-ров   Оптич. плотность  m (масса навески)
капсулы)

Δb(погр.                                     D(погр. спектрофот.)               Δm(погр. весов)
 весов)

Х

                              V_k1       V₁                                                               

    V₂    V_k2                             V_t1                                                        

          V_t2             V_k3       V₃                             V₆           V_k6

                    V_t3                             V_t6

                              V_k4      V₄

                    V_t4                                           Погр. приг. р-ра сравнения(Q)

     V_k5             T       V₅

             V_t5

Погр. приг. испыт. р-ра

Рисунок А1 - Диаграмма «причина - следствие»

Все входные величины с указанием применяемых условные обозначений и единиц измерений, в которых они будут оцениваться, приведены в таблице А1.

Таблица А1 - Входные величины

4 Результат измерений

За результат испытания принимают среднеарифметическое значение двух параллельных определений, округленное до целого числа. Расхождение между результатами параллельных определений не превышает 10 %.

Анализ входных величин

Анализ входных величин представлен в таблице А2.

Таблица А2 - Анализ входных величин

Входная величина: m_{навески}              Тип неопределенности: В Вид распределения: прямоугольное Оцененное значение: m_{навески} (500 мг) Интервал, в котором находится значение входной величины: Производитель весов дает значение ±0,1 мг для составляющей нелинейности по ГОСТ 24104. Предполагается, что указанные пределы можно рассматривать как границы прямоугольного распределения и пересчитать в стандартную неопределенность следующим образом:

Вклад нелинейности весов следует учитывать дважды: один раз при взвешивании тары и второй раз - при взвешивании вещества с тарой, что приводит в итоге к стандартной неопределенности u(m_{навески}):

Входная величина: b- средняя масса содержимого капсулы              Тип неопределенности: В Вид распределения: прямоугольное Оцененное значение: b (40 мг) Интервал, в котором находится значение входной величины: Производитель весов дает значение ±0,1 мг для составляющей нелинейности по ГОСТ 24104. Предполагается, что указанные пределы можно рассматривать как границы прямоугольного распределения и пересчитать в стандартную неопределенность следующим образом:

Вклад нелинейности весов следует учитывать дважды: один раз при взвешивании тары и второй раз - при взвешивании вещества с тарой, что приводит в итоге к стандартной неопределенности u(m_{навески}):

Объем 70 % спирта, взятый для растворения навески, V₁    1)Калибровка (погрешность мерной колбы): Тип неопределенности: В Вид распределения: треугольное Оцененное значение: 50 см³ Интервал, в котором находится значение входной величины: Предельные отклонения, указанные производителем мерной колбы вместимостью 50 мл - ±0,3 мл по ГОСТ 1770; аппроксимация треугольным распределением дает:

)Поправка по объему на температуру Тип неопределенности: В Вид распределения: прямоугольное Оцененное значение: 50 см³ Интервал, в котором находится значение входной величины: посуда калибрована при температуре 20 ºС, когда в лаборатории температура колеблется 20 ± 4 ºС, то неопределенность, вызванную этим эффектом, можно вычислить исходя из указанного диапазона температур и коэффициента объемного расширения, равного 2,1 · 10^-4 ºС^-1 Стандартная неопределенность:

Суммирование этих вкладов дает:

Объём смеси пропанол Р-хлороформ Р (2:5), пошедший на экстрагирование, V₂        1) Калибровка (погрешность мерной колбы): Тип неопределенности: В Вид распределения: треугольное Оцененное значение: 20 см³ Интервал, в котором находится значение входной величины: Предельные отклонения, указанные производителем мерной колбы вместимостью 20 мл - ±0,3 мл по ГОСТ 1770; аппроксимация треугольным распределением дает:

)Поправка по объему на температуру

Тип неопределенности: В

Вид распределения: прямоугольное

Оцененное значение: 20 см³

Интервал, в котором находится значение входной величины: посуда калибрована при температуре 20 ºС, когда в лаборатории температура колеблется 20 ± 4 ºС, то неопределенность, вызванную этим эффектом, можно вычислить исходя из указанного диапазона температур и коэффициента объемного расширения, равного 2,1 · 10^-4 ºС^-1

Стандартная неопределенность:

Суммирование этих вкладов дает:

Объем уксусной кислоты ледяной Р, пошедший растворение сухого остатка после выпаривания, V₃                1)Калибровка (погрешность мерной колбы): Тип неопределенности: В Вид распределения: треугольное Оцененное значение: 10 см³ Интервал, в котором находится значение входной величины: Предельные отклонения, указанные производителем мерной колбы вместимостью 10 мл - ±0,3 мл по ГОСТ 1770; аппроксимация треугольным распределением дает:

)Поправка по объему на температуру Тип неопределенности: В Вид распределения: прямоугольное Оцененное значение: 10 см³ Интервал, в котором находится значение входной величины: посуда калибрована при температуре 20 ºС, когда в лаборатории температура колеблется 20 ± 4 ºС, то неопределенность, вызванную этим эффектом, можно вычислить исходя из указанного диапазона температур и коэффициента объемного расширения, равного 2,1 · 10^-4 ºС^-1 Стандартная неопределенность:

Суммирование этих вкладов дает:

Объем уксусной кислоты ледяной Р ,пошедшей на приготовление испытуемого раствора, V₄              1)Калибровка (погрешность мерной колбы): Тип неопределенности: В Вид распределения: треугольное Оцененное значение: 25 см³ Интервал, в котором находится значение входной величины: Предельные отклонения, указанные производителем мерной колбы вместимостью 25 мл - ±0,3 мл по ГОСТ 1770; аппроксимация треугольным распределением дает:

)Поправка по объему на температуру Тип неопределенности: В Вид распределения: прямоугольное Оцененное значение: 25 см³ Интервал, в котором находится значение входной величины: посуда калибрована при температуре 20 ºС, когда в лаборатории температура колеблется 20 ± 4 ºС, то неопределенность, вызванную этим эффектом, можно вычислить исходя из указанного диапазона температур и коэффициента объемного расширения, равного 2,1 · 10^-4 ºС^-1 Стандартная неопределенность:

Суммирование этих вкладов дает:

Оптическая плотность(погрешность спектрофотометра),D Тип неопределенности: В Вид распределения: прямоугольное Оцененное значение: D (0,585 ) Интервал, в котором находится значение входной величины: Производитель cпектрофотометра дает значение ±0,01. Предполагается, что указанные пределы можно рассматривать как границы прямоугольного распределения и пересчитать в стандартную неопределенность следующим образом:

Вклад нелинейности весов следует учитывать дважды: при измерении оптической плотности испытуемого раствора и раствора сравнения;

Объем испытуемого раствора, взятый для проведения реакции, V₅                 1)Калибровка (погрешность пипетки): Тип неопределенности: В Вид распределения: треугольное Оцененное значение: 2 см³ Интервал, в котором находится значение входной величины: Предельные отклонения, указанные производителем мерной колбы вместимостью 5 мл - ±0,2 мл по ГОСТ 1770; аппроксимация треугольным распределением дает:

)Поправка по объему на температуру Тип неопределенности: В Вид распределения: прямоугольное Оцененное значение: 2 см³ Интервал, в котором находится значение входной величины: посуда калибрована при температуре 20 ºС, когда в лаборатории температура колеблется 20 ± 4 ºС, то неопределенность, вызванную этим эффектом, можно вычислить исходя из указанного диапазона температур и коэффициента объемного расширения, равного 2,1 · 10^-4 ºС^-1 Стандартная неопределенность:

Суммирование этих вкладов дает:

Объем ледяной уксусной кислоты Р, взятый для приготовления раствора сравнения, V₆        1)Калибровка (погрешность пипетки): Тип неопределенности: В Вид распределения: треугольное Оцененное значение: 2 см³ Интервал, в котором находится значение входной величины: Предельные отклонения, указанные производителем мерной колбы вместимостью 5 мл - ±0,2 мл по ГОСТ 1770; аппроксимация треугольным распределением дает:

)Поправка по объему на температуру Тип неопределенности: В Вид распределения: прямоугольное Оцененное значение: 2 см³ Интервал, в котором находится значение входной величины: посуда калибрована при температуре 20 ºС, когда в лаборатории температура колеблется 20 ± 4 ºС, то неопределенность, вызванную этим эффектом, можно вычислить исходя из указанного диапазона температур и коэффициента объемного расширения, равного 2,1 · 10^-4 ºС^-1 Стандартная неопределенность:

Суммирование этих вкладов дает:

Входная величина: сходимость метода, δ  Тип неопределенности: А Вид распределения: нормальное Оцененное значение: расхождение между параллельными определениями результатов измерения оптической плотности испытуемого раствора. Интервал, в котором находится значение входной величины: Допускаемое расхождение между параллельными определениями результатов измерения оптической плотности испытуемого раствора не должно превышать 10 %, предел сходимости:

Сходимость метода:

Анализ корреляций

Входные величины некоррелированы.

Расчет суммарной неопределенности

Так как модель измерения представляет собой произведение и отношение некоррелированных входных величин, суммарная неопределенность представлена в виде относительной суммарной неопределенности и рассчитывается по следующей формуле:

 (3)

Расчет расширенной неопределенности

Коэффициент охвата для выбранного уровня доверия Р=95 % k=2. Расширенная неопределенность рассчитывается по формуле:

U = k ·  (4),

где k=2 - коэффициент охвата для выбранного уровня доверия Р=95 %;

 - относительная суммарная неопределенность, рассчитанная по формуле (3).

Полный результат измерения

Полный результат измерения записывается в следующем виде:

X ± 2 U (5)_,

где Х- рассчитанное по формуле (1) значение искомой величины ;

U- расширенная неопределенность, рассчитанная по формуле (4).

Бюджет неопределенности

Надлежащая форма бюджета неопределенности представлена в таблице А3.

Таблица А3 - Бюджет неопределенности