GL05测量不确定度要求的实施指南

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1、CNAS-GL05测量不确定度要求的实施指南GuidanceontheApplicationoftheRequirementsforMeasurementUncertainty中国合格评定国家认可委员会2011年02月15日发布2011年05月01日实施CNAS-GL05：2011第1页共7页前言本文件是对CNAS-CL07《测量不确定度的要求》的解释和说明，并不增加其他的要求。本文件代替CNAS-GL05：2006《测量不确定度要求的实施指南》。2011年02月15日发布2011年05月01日实施CNAS-GL05：2011第2页共7页测量不确定度要求的

2、实施指南1适用范围本指南适用于申请认可的检测实验室、校准实验室（含医学参考测量实验室）和标准物质/标准样品生产者建立测量不确定度评估程序，也可供认可评审员在评审过程中使用。2引用文件下列文件中的条款通过引用而成为本文件的条款。请注意使用引用文件的最新版本（包括任何修订）。2.1ISO/IEC指南98-3《测量不确定度表示指南》2.2ISO/IEC指南99《国际通用计量学术语》2.3ISO/IEC17025《检测和校准实验室能力的通用要求》2.4JJF1059《测量不确定度评定和表示》3检测和校准实验室不确定度评估的基本步骤3.1识别不确定度来源3.1.1对

3、检测和校准结果测量不确定度来源的识别应从分析测量过程入手，即对测量方法、测量系统和测量程序作详细研究，为此应尽可能画出测量系统原理或测量方法的方框图和测量流程图。3.1.2检测和校准结果不确定度可能来自：对被测量的定义不完善；实现被测量的定义的方法不理想；取样的代表性不够，即被测量的样本不能代表所定义的被测量；对测量过程受环境影响的认识不周全，或对环境条件的测量与控制不完善；对模拟仪器的读数存在人为偏移；测量仪器的分辨力或鉴别力不够；赋予计量标准的值或标准物质的值不准；引用于数据计算的常量和其它参量不准；测量方法和测量程序的近似性和假定性；在表面上看来完全

4、相同的条件下，被测量重复观测值的变化。3.1.3有些不确定度来源可能无法从上述分析中发现，只能通过实验室间比对或采用不同的测量程序才能识别。3.1.4在某些检测领域，特别是化学样品分析，不确定度来源不易识别和量化。测量2011年02月15日发布2011年05月01日实施CNAS-GL05：2011第3页共7页不确定度只与特定的检测方法有关。3.2建立测量过程的模型3.2.1建立测量过程的模型，即被测量与各输入量之间的函数关系。若Y的测量结果为y，输入量Xi的估计值为xi，则y=f(x,x...,x)12n3.2.2在建立模型时要注意有一些潜在的不确定度来源

5、不能明显地呈现在上述函数关系中，它们对测量结果本身有影响，但由于缺乏必要的信息无法写出它们与被测量的函数关系，因此在具体测量时无法定量地计算出它对测量结果影响的大小，在计算公式中只能将其忽略而作为不确定度处理。当然，模型中应包括这些来源，对这些来源在数学模型中可以将其作为被测量与输入量之间的函数关系的修正因子（其最佳值为0），或修正系数（其最佳值为1）处理。3.2.3此外，对检测和校准实验室有些特殊不确定度来源，如取样、预处理、方法偏离、测试条件的变化以及样品类型的改变等也应考虑在模型中。3.2.4在识别不确定度来源后，对不确定度各个分量作一个预估算是必要

6、的，对那些比最大分量的三分之一还小的分量不必仔细评估（除非这种分量数目较多）。通常只需对其估计一个上限即可，重点应放在识别并仔细评估那些重要的分量特别是占支配地位的分量上，对难于写出上述数学模型的检测量，对各个分量作预估算更为重要。3.3标准不确定度分量的评估和计算3.3.1A类不确定度分量的评估――对观测列进行统计分析所作的评估a)对输入量xI进行n次独立的等精度测量，得到的测量结果为：x1、x2……xnn1x为其算术平均值。即x=∑xini=1单次测量结果的实验标准差为：n12u(xi)=S(xi)=∑(xi−x)n−1i=1观测列平均值即估计值的标准

7、不确定度为：S(xi)u(x)=S(x)=nb)A类测量不确定度的评估一般是采取对用以日常开展检测和校准的测试系统2011年02月15日发布2011年05月01日实施CNAS-GL05：2011第4页共7页和具有代表性的样品预先评估的。除非进行非常规检测和校准，对常规检测和校准的A类评估，如果测量系统稳定，又在B类评估中考虑了仪器的漂移和环境条件的影响，完全可以采用预先评估的结果，这时如果提供用户的测量结果是单次测量获得的，A类分量可用预先评估获得的u(xi)，如提供用户的测量结果是两次或三次或m次测得值S(xi)的平均值，则A类分量可用u(x)=S(x)

8、=获得。mc)进行A类不确定度评估时，重复测量次数应足够多，但有些