Wyznaczanie niepewności pomiaru


Opis szkolenia: Ocena dokładności wyników otrzymywanych z urządzeń pomiarowych jest ważnym zadaniem stojącym przed pracownikami laboratoriów przy opracowaniu rezultatów badań. Wśród trudności stojących na drodze do poprawnego szacowania niepewności pomiarów są takie zagadnienia jak: identyfikacja źródeł niepewności, przypisanie im odpowiedniego sposobu obliczania na podstawie dostępnych danych, a także sama realizacja obliczeń z wykorzystaniem prawa propagacji błędu. Celem szkolenia jest uporządkowane przedstawienie współczesnej metodyki obliczania niepewności pomiaru w oparciu o Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement – dokument Międzynarodowego Biura Miar i Wag będący obecnie standardem i punktem odniesienia dla norm ISO i innych regulacji. Podczas szkolenia omówione zostaną praktyczne implikacje wspomnianego dokumentu – metody obliczeniowe oraz procedura opracowania wyników pomiarów, od sformułowania modelu pomiaru do raportowania. Integralną częścią szkolenia jest praca z programem Wyznaczanie niepewności pomiaru wchodzącego w skład Zestawu laboratoryjnego StatSoft, który znacząco upraszcza realizację obliczeń i tworzenie raportów, pozostawiając po stronie użytkownika jedynie sformułowanie modelu pomiaru i wprowadzenie danych. Uczestnicy szkolenia poznają obsługę tego narzędzia od podstaw, zostanie ono też wykorzystane do wykonania praktycznych ćwiczeń ilustrujących i rozszerzających omawiane zagadnienia teoretyczne. Szkolenie 1-dniowe.

Wymagania: Umiejętność obsługi komputera w środowisku Windows.

Terminy szkoleń: 2017-01-20; 2017-02-21;

Program szkolenia:

  1. Niepewność pomiaru wg. GUM – podstawowe pojęcia i zasady
    1. Niepewność typu A i B
    2. Kalibracja liniowa
    3. Wykorzystanie danych historycznych
    4. Niepewność złożona, prawo propagacji błędu
    5. Współczynniki czułości, budżet niepewności
  2. Procedura szacowania niepewności pomiaru krok po kroku.
  3. Praca z programem Wyznaczanie niepewności pomiaru:
    1. Wprowadzanie danych
    2. Zarządzanie danymi i wynikami
    3. Raportowanie
    4. Dobre praktyki korzystania z programu
  4. Praktyczne przykłady opracowania wyników badań.