Аутор и коаутори: Šemsa Suljagić , Aida Jotanović

Mjerna nesigurnost hemijskog analtičkog rezultata – poređenje empirijskog pristupa i pristupa modeliranja

Година објаве: 2014

Језик: Српски

Сажетак:

Sa izdavanjem standarda ISO/IEC 17025:1999 procjena mjerne nesigurnosti je postala obaveza kompetentnih ispitnih laboratorija. Taj zahtjev je zajednicu analitičara stavio pred težak zadatak u odabiru adekvatnog pristupa za realnu procjenu mjerne nesigurnosti. Klasičan pristup koji je promovirao GUM je bio teško primjenjljiv na kompleksne hemijske analitičke procese, te je pozdravljen moderan empirijski pristup utemeljen standardom ISO/TS 21748:2004. U ovom stručnom radu su navedeni rezultati primjene klasičnog pristupa modeliranja i empirijskog pristupa za procjenu mjerne nesigurnosti rezultata jednostavne volumetrijske metode za određivanje sadržaja srebra sa svrhom procjene realnosti dobijenih kvantifikacija. Ispitivani uzorci su srebrene legure za nakit čiji je kvalitet specificiran tehničkom legislativom i sa tog stanovišta je značajno uz rezultat ispitivanja izraziti njegovu mjernu nesigurnost. U prvom dijelu su izvori nesigurnosti definisani i kvantificirani na način preporučen u QUAM-u. Prilikom kvantifikacije korišteni su dostupni podaci o mjeriteljskim karakteristikama korištene mjerne opreme, a podaci o preciznosti su eksperimentalno procijenjeni. Dobijen je krajnji rezultat za ukupnu mjernu nesigurnost od 1,15 mg/g Ag. Empirijski pristup je zasnovan na eksperimentalnoj procjeni unutarlaboratorijske standardne devijacije reproduktivnosti i procjeni doprinosa od biasa koja je utvrđena poređenjem dobijenog rezultata sa rezultatom referentne (standardne) ispitne metode. Ukupna mjerna nesigurnost dobijena ovim pristupom je 1,18 mg/g Ag te je ustanovljeno da nema bitne razlike u kvantifikacijama koja su proizašla od primjene različitih pristupa za procjenu. Ovaj eksperiment ukazuje da kod pravilnog promišljanja i korištenja raspoloživih podataka nema disproporcije između procjene po ova dva različita pristupa te se laboratorija može odlučiti da odabere onaj za koji posjeduje dovoljno podataka, resursa i znanja.