كيفية حساب الاستقرار في ظل عدم اليقين

  
   

مقدمة

يُعدّ الاستقرار مصدرًا مهمًا لعدم اليقين. وعادةً ما يكون مساهمًا كبيرًا في عدم اليقين .

نتيجةً لذلك، ينبغي على مختبرات المعايرة دائمًا تضمين استقرار أو انحراف معدات القياس و/أو المعايير في ميزانيات عدم اليقين الخاصة بها. سيؤدي إغفاله في تحليل عدم اليقين على الأرجح إلى التقليل من شأن عدم اليقين في القياس (أي الإبلاغ عن عدم يقين أقل مما ينبغي).

للإشارة، فإن المستندات التالية توصي أو تتطلب إدراج الاستقرار (أو عدم الاستقرار) أو الانحراف في ميزانية عدم اليقين ؛

1. EA-04/02 م: 2022 – تقييم عدم اليقين في القياس في المعايرة ،
2. UKAS M3003 - التعبير عن عدم اليقين والثقة في القياس ،
3. NIST TN 1297 - إرشادات لتقييم والتعبير عن عدم اليقين في نتائج قياس NIST ،
4. A2LA R205 - المتطلبات الخاصة - برنامج اعتماد مختبرات المعايرة ،

بالإضافة إلى ذلك، يلزم تقييم الاستقرار أو الانجراف من خلال العديد من الطرق القياسية (على سبيل المثال ISO، ASTM، وما إلى ذلك) وأدلة معايرة EURAMET .

نظرًا لأهمية الاستقرار، فقد قمت بإنشاء هذا الدليل لتعليمك كل شيء عنه بما في ذلك كيفية حساب عدم اليقين.

في هذا الدليل، سأغطي المعلومات التالية:

للانتقال إلى أيٍّ من هذه الأقسام، انقر على أحد الروابط أعلاه. أو تابع التمرير لمعرفة المزيد عن الاستقرار.

  
   

ما هو الاستقرار

وفقًا لمفردات علم القياس (VIM) ، فإن الاستقرار هو خاصية لأداة القياس، حيث تظل خصائصها المترولوجية ثابتة بمرور الوقت .

في الأساس، هو تقييم لتقدير مدى تغير القيمة المعايرة أو المعتمدة للعنصر بمرور الوقت.

انظر إلى الصورة أدناه لترى تعريف الاستقرار في VIM .

إذا قرأت ملاحظات التعريف، ستلاحظ أن الاستقرار يمكن حسابه بعدة طرق.

أولاً، تشير ملاحظات التعريف إلى أن الاستقرار يمكن أن يعتمد على فترة زمنية من المتوقع أن تتغير فيها القيمة أو الخاصية بمقدار محدد.

ومن ثم، فإنه ينص على أن الاستقرار يمكن أن يعتمد على تغير القيمة خلال فترة زمنية محددة.

في كلتا الحالتين، أنت تسعى لتحديد تغيّر في قيمة الخاصية المترولوجية خلال فترة زمنية محددة . عادةً، تكون الفترة الزمنية المطلوبة مساويةً لـ:

1. سنة واحدة
2. فترة معايرة العنصر، أو
3. فترة صلاحية العنصر (أي حتى انتهاء الصلاحية).

الآن بعد أن تعرفت على ما هو الاستقرار، سأعرض لك عدة طرق يمكنك من خلالها حساب الاستقرار في القسم التالي.

  
   

كيفية حساب الاستقرار

هناك عدة طرق يمكنك استخدامها لحساب الاستقرار طويل الأمد لمعاييرك أو أنظمة القياس الخاصة بك، بما في ذلك:

1. الاستقرار على أساس المواصفات أو التسامحات أو الحد الأقصى للخطأ المسموح به،
2. الاستقرار بناءً على نتائج المعايرة السابقة أو بيانات مخطط التحكم،
3. الاستقرار على مدى فترة زمنية محددة،
4. الانجراف منذ المعايرة الأخيرة، أو
5. متوسط الانجراف بمرور الوقت.

في هذا الدليل، سأوضح لك كيفية تحديد كمية عدم اليقين في الاستقرار باستخدام المواصفات أو التسامحات أو الحد الأقصى للخطأ المسموح به، وكيفية حساب الاستقرار باستخدام نتائج المعايرة أو بيانات مخطط التحكم.

سيتم تناول الأساليب التي يتم من خلالها تقييم الانجراف في دليلي حول الانجراف.

تم الحصول على التقييمات الواردة في هذا الدليل من وثائق فنية موثوقة، وطرق قياسية، وأدلة عدم اليقين، وآراء الإجماع بين الخبراء الفنيين والمقيمين.

تم الحصول على معظم هذه الأساليب من:

• أدلة معايرة EURAMET
• دليل عدم اليقين EURACHEM CG4
• طرق ISO وASTM،
• أدلة معدات OEM،
• أدلة عدم اليقين في القياس، و
• المصادر العلمية (أي الكتب المدرسية)

  
   

الطريقة 1: الاستقرار طويل الأمد

 

وصف

يُقيّم الاستقرار طويل الأمد مدى ثبات أداء جهاز القياس الخاص بك مع مرور الوقت. يستخدم هذا التقييم بيانات الأداء التاريخية لجهازك لحساب الاستقرار. يمكنك الحصول على بيانات الأداء التاريخية هذه من:

1. تقارير معايرة المعدات،
2. سجلات الفحص الوسيطة الروتينية، أو
3. مخططات التحكم.

بمجرد حصولك على البيانات، احسب الانحراف المعياري لنتائجك لتحديد مدى استقرار معدات القياس الخاصة بك.

مع ذلك، تأكد من أن البيانات المستخدمة في التقييم موزعة بالتساوي على مدار الوقت (أي أن الفترات الزمنية بين النتائج متساوية). وإلا، فلن يكون استقرارك المحسوب دقيقًا.

على سبيل المثال، إذا حسبتَ الاستقرار باستخدام بيانات شهرية وربع سنوية وسنوية معًا، فستحصل على نتائج غير دقيقة. لذلك، إذا كانت بياناتك متفاوتة الفترات، فعليك حساب متوسط الانحراف بمرور الوقت بدلًا من الاستقرار طويل الأمد (مع الانحراف المعياري).

طريقة متوسط الانحراف الزمني تأخذ في الاعتبار الفترات الزمنية المختلفة من خلال تقييم متوسط معدل الانحراف اليومي. نتيجةً لذلك، يقل احتمال حدوث أخطاء بسبب عدم تساوي الفترات الزمنية.

عادةً، أُفضّل طريقة الانجراف المتوسط على طريقة الاستقرار طويل الأمد. ومع ذلك، تُعدّ طريقة الاستقرار طويل الأمد تقييمًا مفيدًا.

أسهل طريقة لتحديد الثبات هي تقييم بيانات الأداء التاريخية لجهاز القياس الخاص بك. تستخدم معظم المختبرات البيانات التالية لحساب الثبات:

1. تقارير معايرة المعدات، أو
2. مخططات التحكم.

عادةً، أنصح بتقييم الأداء على مدى السنوات الثلاث إلى الخمس الماضية. مع ذلك، يمكنك تقييم المزيد من البيانات إذا توفرت لديك.

  
   

الإيجابيات والسلبيات

لحساب الاستقرار طويل الأمد فوائده وقيوده. تعرّف على إيجابيات وسلبيات استخدام هذه الطريقة أدناه.

إيجابيات هذه الطريقة هي:

1. من السهل تقييمه،
2. يأخذ في الاعتبار اتجاهات الأداء طويلة الأجل،
3. موصى به من مصادر موثوقة ¹ .
4. من المرجح أن يوفر للمختبر عدم يقين دقيق في CMC، و
5. يُعتبر عدم اليقين "دقيقًا" وليس "آمنًا" وفقًا لـ JCGM 100:2008، الملحق E

سلبيات هذه الطريقة هي:

1. زيادة خطر المبالغة في تقدير عدم اليقين أو التقليل من شأنه،
2. زيادة خطر القبول الكاذب (أي مخاطر المستهلكين)،
3. يمكن أن تكون النتائج غير دقيقة إذا كانت البيانات تحتوي على فترات زمنية غير متساوية،
4. لا يُنصح به عادةً في الطرق ذات السمعة الطيبة وأدلة عدم اليقين، و
5. قد تكون هناك حاجة إلى تحديث ميزانيات عدم اليقين بشكل متكرر.

  
   

كيفية الحساب

لحساب الاستقرار طويل الأمد، اتبع الإرشادات الواردة أدناه:

1. مراجعة آخر 3 أو أكثر من نتائج المعايرة/المخططات الخاصة بمعدات القياس ¹ ،
2. ابحث عن النتائج المرتبطة بالقيمة (القيم) التي تقوم بتقييمها،
3. سجل النتائج من تقارير المعايرة أو مخططات التحكم الخاصة بك،
4. حساب الانحراف المعياري لنتائج المعايرة، و
5. أضف الانحراف المعياري إلى ميزانية عدم اليقين الخاصة بك،
6. وصف عدم اليقين باستخدام التوزيع الطبيعي حيث k=1.

الاستقرار المحسوب هو انحراف معياري. لذلك، يجب وصفه بتوزيع طبيعي (فاصل ثقة 68%، حيث k=1). هذا مهم لتجنب المبالغة في تقدير عدم اليقين أو التقليل منه.

  
   

التأكد من أن عمليتك تحت السيطرة

على الرغم من أن طريقة الاستقرار الطويل الأمد تشكل تقييماً صالحاً من الناحية الفنية للأداء التاريخي، إلا أنني عادة ما أتلقى ردود فعل معارضة من خبراء فنيين آخرين يصرحون بأن الطريقة تنطوي على مخاطر عالية للخروج عن السيطرة.

Therefore, I did some research to find an appropriate method of evaluation. Both the NIST SOP-09 and NISTIR 6969 recommend using a t-interval test (similar to a z-score evaluation, but for smaller sample sizes; n < 30) to determine how many standard deviations the results are from the mean.  

معايير التقييم هي كما يلي:

• |t| > 3: العملية خارجة عن السيطرة (مطلوب اتخاذ إجراء)،
• 2 > |t| ≤ 3: العملية تحت السيطرة، لكنها تجاوزت حدود التحذير (لا يتطلب الأمر أي إجراء)؛
• |t| ≤ 2: العملية تحت السيطرة.

كبديل، يوفر المعيار ISO 7870-2 أساليب ومعايير تقييم مختلفة مقارنةً بالمثال أعلاه. إذا كنت تستخدم مخططات التحكم، أنصحك باستخدام الأساليب الواردة في المعيار ISO 7870-2. تتوافق المعلومات الواردة في هذه الطريقة مع المصادر الأكاديمية، مثل الكتب الجامعية حول مراقبة الجودة الإحصائية .

  
   

مثال على الاستقرار طويل الأمد

في هذا القسم، سأعرض لكم مثالاً لحساب الاستقرار على المدى الطويل.

انظر إلى الصورة أدناه. إنها مُجمّعة لنتائج ثلاثة تقارير معايرة متتالية للجهاز نفسه على مدار فترة زمنية. سيسمح لي هذا بتقييم استقرار الجهاز على المدى الطويل خلال هذه الفترة الممتدة لثلاث سنوات.

في هذا المثال، أُقيّم الاستقرار طويل الأمد لمُعاير متعدد الوظائف لتوليد خرج تيار مستمر بجهد ١٠ فولت. في الصورة أدناه، ستلاحظ أنني أبرزتُ النتائج المستخدمة في تقييمي.

بعد ذلك، أقوم بإضافة النتائج إلى حاسبة الاستقرار في Microsoft Excel وأستخدم دالة الانحراف المعياري (أي STDEV) لحساب الاستقرار على المدى الطويل.

في الصورة أدناه، ستشاهدون كيفية إدخال النتائج في حاسبة الاستقرار. كما سلطتُ الضوء على دالة إكسل المستخدمة لحساب الاستقرار في المربع الأحمر على يمين الصورة.

ببساطة، اكتب "=STDEV("، ثم حدد الخلايا التي تحتوي على النتائج، واكتب ")"، ثم اضغط على مفتاح الإدخال. من المفترض أن تبدو الدالة مشابهة للصيغة الموضحة أدناه.

بالنظر إلى مربع الصيغة أدناه، ستجد دالة إكسل التي استخدمتها في هذا التقييم. انسخها وألصقها في حاسبة جدول البيانات الخاصة بك. تأكد من استبدال القيم بين القوسين بنتائجك الخاصة.

أخيرًا، تُظهر الصورة أدناه نتيجة حساب الاستقرار طويل الأمد. ولأن القيمة تمثل انحرافًا معياريًا، ينبغي وصف عدم اليقين بتوزيع طبيعي حيث k=1 (68.27% فاصل ثقة).

إن معرفة هذا من شأنه أن يساعدك على تقييم عدم اليقين بشكل صحيح في حاسبة ميزانية عدم اليقين الخاصة بك.

  
   

الطريقة الثانية: الاستقرار باستخدام المواصفات والتسامح والدقة وMPE

 

وصف

الطريقة السهلة لتحديد الاستقرار لتحليل عدم اليقين الخاص بك هي استخدام مواصفات دقة الشركة المصنعة، أو تحمّلات المعايرة، أو الحد الأقصى للخطأ المسموح به .

ببساطة، ابحث عن هذه الشكوك من خلال النظر إلى:

1. كتيبات المعدات وبياناتها،
2. شهادات المعايرة، و(أو)
3. وثائق المعايير والأساليب.

إن سهولة هذه الطريقة تجعلها خيارًا شائعًا للمبتدئين لتقدير عدم اليقين والمختبرات مع العملاء الذين لا يحتاجون إلى نتائج ذات عدم يقين صغير.

ومع ذلك، فهذه طريقة محافظة توفر حالة من عدم اليقين "الآمنة" لأن التقدير يعتبر مبالغة متعمدة في عدم اليقين بناءً على أسوأ سيناريو متوقع.

لاستخدام هذه الطريقة، يجب عليك إجراء الافتراضات التالية حول أداء المعدات:

1. يظل أداء المعدات ضمن فترة التسامح بين المعايرات، و
2. يعد أداء المعدات غير متوقع بين حدود التسامح العلوية والسفلية، بما في ذلك حدود التسامح.

برأيي، يُعد هذا افتراضًا منطقيًا إذا كان لديك جهاز جديد بتقرير معايرة واحد فقط. ومع ذلك، قد لا يكون هذا مقبولًا بالنسبة للأجهزة أو المعايير التي تتمتع بسجل معايرة كافٍ (حيث يمكن تحديد الاتجاهات وتقييمها).

من غير المرجح أن تنحرف معظم المعايير والمعدات بمقدار يساوي التسامح. لذلك، قد يؤدي استخدام هذه الطريقة إلى زيادة كبيرة في عدم اليقين في القياس.

وفقًا لـ JCGM 100:2008 ، الملحق E، توصي GUM باستخدام حالات عدم اليقين الدقيقة بدلاً من حالات عدم اليقين الآمنة.

انظر إلى الصورة أدناه لمعرفة سبب توصية GUM بحالات عدم اليقين "الدقيقة" بدلاً من "الآمنة". اقرأ ما يلي:

1. القسم E.1.1،
2. القسم E.1.2، و
3. القسم E.2.1.

على عكس طريقة GUM، يُعد استخدام المواصفات والتفاوتات و/أو MPE طريقةً مُوصى بها بشدة من قِبل المُصنِّعين، ومدربي هيئات الاعتماد، والمُقيِّمين، والأدلة الفنية الموثوقة، وحتى الطرق القياسية. بناءً على الإجماع، يُفترض أن تتمكن من استخدام هذه الطريقة لتقدير الاستقرار دون خوف من عدم المطابقة.

أرى هذه التقنية مستخدمة باستمرار. حتى الآن، لم أرَ مُقيِّمًا يُشير إلى أي عيب (حتى الآن) في استخدام هذه الطريقة لتقييم الاستقرار أو الانحراف. على الأرجح، تم تدريبهم على استخدامها بأنفسهم.

  
   

الإيجابيات والسلبيات

استخدام المواصفات والتفاوتات وMPE له فوائده وقيوده. اطلع على القائمة أدناه لإيجابيات وسلبيات استخدام هذه الطريقة.

إيجابيات هذه الطريقة هي:

1. من السهل تقييمه،
2. انخفاض خطر التقليل من عدم اليقين، و
3. تحديث ميزانيات عدم اليقين بشكل أقل تكرارا.

سلبيات هذه الطريقة هي:

1. إن حالة عدم اليقين "آمنة" وليست "دقيقة" وفقًا لـ JCGM 100:2008، الملحق E
2. زيادة خطر المبالغة في حالة عدم اليقين،
3. زيادة خطر الرفض الكاذب (أي مخاطر المنتج)،
4. انخفاض نسبة عدم اليقين في الاختبار ومؤشر قدرة القياس، و
5. قد يؤثر على قدرة المختبر على تلبية متطلبات العملاء ¹ .

قد تؤثر المبالغة في تقديرات عدم اليقين على أداء المختبر وقدرته على تلبية متطلبات العملاء. توضح القائمة أدناه بعض المخاطر المرتبطة بالمبالغة في تقديرات عدم اليقين.

• تقليل نسبة عدم اليقين في الاختبار،
• تقليل مؤشر القدرة على القياس،
• قرارات المطابقة الخاطئة بناءً على قواعد اتخاذ القرار في المختبر،
• قواعد اتخاذ القرار ومقدار المخاطر التي تؤخذ في الاعتبار،
• عدم التوازن بين مخاطر المنتج والمستهلك.

  
   

كيفية العثور على الاستقرار من المواصفات أو التسامحات أو الحد الأقصى المسموح به للجهد

للعثور على الاستقرار، اتبع الإرشادات المقدمة أدناه:

1. ابحث عن التالي:
1. مواصفات الدقة أو عدم اليقين في أدلة الشركة المصنعة أو أوراق البيانات،
2. مواصفات الاستقرار في أدلة الشركة المصنعة أو أوراق البيانات،
3. حدود التسامح في الطرق أو شهادات المعايرة، و(أو)
4. الحد الأقصى للخطأ المسموح به في المعايير أو الأساليب أو شهادات المعايرة.
2. ابحث عن القيمة أو الصيغة المرتبطة بدالة القياس والنطاق والقيمة التي يتم تقييمها،
3. إذا كانت المواصفات عبارة عن صيغة، فاحسب عدم اليقين المرتبط بالقيمة المُقيّمة. وإلا، فتخطَّ هذه الخطوة.
4. أضف المواصفات أو التسامح أو الحد الأقصى للخطأ المسموح به إلى ميزانية عدم اليقين الخاصة بك.

  
   

أمثلة على الاستقرار بناءً على المواصفات والتسامح والدقة وMPE

في الأقسام التالية (أدناه)، سأعرض لك العديد من الأمثلة حول استخدام المواصفات أو التسامحات أو MPE لتقييم الاستقرار.

  
   

المثال 1: مواصفات الدقة لمعاير Fluke

المثال الأول الذي سأعرضه عليكم هو استخدام مواصفات الدقة أو عدم اليقين الخاصة بالشركة المصنعة لحساب الاستقرار. في الصورة أعلاه، ستلاحظون أنني أبرزتُ مواصفات عدم اليقين المطلق بمستطيل أحمر.

إذا أردت استخدام مواصفات عدم اليقين المطلق (بدلاً من حساب الاستقرار)، فسوف أجد الصيغة المرتبطة بالقيمة التي أقوم بتقييمها أعلاه وأحسب عدم اليقين المطلق المرتبط بالقياس الذي أقوم بتقييمه.

لنفترض أنني بحاجة لتحديد استقرار لمدة عام واحد لجهد 329 مللي فولت. الصيغة المذكورة في المواصفات أعلاه هي 20 جزء في المليون + 1 ميكرو فولت. الآن، عليّ استخدام هذه الصيغة لحساب عدم اليقين في الاستقرار.

1. أولاً، قمت بإعداد الصيغة كما هو موضح في المثال أدناه.
2. بعد ذلك، أقوم بضرب معامل الكسب (أي المنحدر)، 20 جزء في المليون، وقيمة القياس، 329 مللي فولت.
3. ثم قم بإضافة معامل الإزاحة (أي نقطة التقاطع مع المحور y)، 1 µV، إلى النتيجة من الخطوة السابقة.
4. أخيرًا، قم بتقريب النتيجة إلى نفس عدد الأرقام المهمة مثل دقة الجهاز .

النتيجة هي المواصفات التي سأستخدمها لتحقيق الاستقرار وإضافتها إلى ميزانية عدم اليقين الخاصة بي.

بالإضافة إلى ذلك، في المثال أعلاه، لاحظ أنه قد يتعين عليك تحويل القيم للتأكد من أنها كلها لها نفس وحدة القياس ونفس ترتيب الحجم .

  
   

المثال 2: تسامح كتلة القياس

في هذا المثال، سأُقدّر الاستقرار بناءً على التفاوتات الموضحة في الجدول أعلاه. يُعدّ معيار ASTM B89.1.9 ، أو ISO 3650 ، معيارًا للخصائص المترولوجية لكتل القياس، ويتضمن حدود الانحراف والتفاوتات بناءً على حجم كتلة القياس ودرجتها.

لذا، إذا كنت أعرف حجم ودرجة كتل القياس الخاصة بي، فأنا أنظر إلى جداول التسامح للعثور على الاستقرار.

الآن، تخيل أن لديّ كتلة قياس بوصة واحدة، درجة صفر. أولًا، أنظر إلى الجدول أعلاه لأجد عمود الدرجة صفر. بعد ذلك، أنظر إلى الصفوف (على يسار الجدول) لأجد نطاق حجم كتلة القياس. وأخيرًا، أنظر إلى الجدول لأجد نقطة تقاطع العمود والصف، لأجد تفاوت كتلة القياس.

في هذا المثال، يوضح لنا الجدول كتلة من الدرجة 0، بقياس بوصة واحدة، مع تفاوت في الحجم يبلغ ±6 µin.

هذه هي القيمة التي سأضيفها إلى ميزانية عدم اليقين الخاصة بي لقياس الاستقرار.

  
   

المثال 3: أقصى خطأ مسموح به للكتلة المعايرة

في هذا المثال، قمت بتقييم استقرار الكتلة المعايرة باستخدام أقصى خطأ مسموح به من جدول التسامح.

لنفترض أن لديّ مادة ASTM الفئة 1، كتلتها 100 غرام. لإيجاد أقصى خطأ مسموح به مرتبط بكتلتي، اتبعتُ الخطوات التالية:

1. ابحث عن جداول التفاوت ANSI/ASTM E617 ،
2. في أعلى الجدول، ابحث عن العمود الذي يطابق الفئة المخصصة للكتلة،
3. على الجانب الأيسر من الجدول، ابحث عن الصف الذي يتطابق مع القيمة المخصصة للكتلة،
4. ابحث عن مكان تقاطع العمود والصف للحصول على أقصى خطأ مسموح به للكتلة.

يوضح الجدول أعلاه فئة ASTM 1، حيث يبلغ الحد الأقصى المسموح به للخطأ ± 0.25 ملجم.

سيتم استخدام هذه القيمة لتقدير عدم اليقين المتعلق باستقرار الكتلة وإضافتها إلى ميزانية عدم اليقين الخاصة بي.

  
   

المثال 4: التسامح أو الحد الأقصى للخطأ المسموح به في تقرير المعايرة

في هذا المثال، قمت بتقييم استقرار الكتلة المعايرة باستخدام أقصى خطأ مسموح به من شهادة المعايرة.

لنفترض أن لديّ مادة ASTM من الفئة 1، كتلتها 1 غرام. لإيجاد أقصى خطأ مسموح به مرتبط بكتلتي، اتبعتُ الخطوات التالية:

1. انظر إلى أحدث تقرير معايرة،
2. ابحث عن الصف الذي يتطابق مع الكتلة المعايرة التي يتم تقييمها،
3. أوجد العمود الذي يحتوي على أقصى خطأ مسموح به للكتلة،
4. ابحث عن مكان تقاطع العمود والصف للحصول على أقصى خطأ مسموح به للكتلة.

تظهر الشهادة أعلاه فئة ASTM 1، حيث أن كتلة 1 جرام لها أقصى خطأ مسموح به يبلغ ± 0.034 مجم.

سيتم استخدام هذه القيمة لتقدير عدم اليقين المتعلق باستقرار الكتلة وإضافتها إلى ميزانية عدم اليقين الخاصة بي.

إذا كان مختبرك يعاير المقاييس والموازين، فهذا يتوافق مع معياري Euramet CG-18 وOIML R111. توصي الأدلة باستخدام أقصى خطأ مسموح به للكتلة لتقييم الانحراف (في حال عدم توفر نتائج معايرة متتالية).

  
   

المثال 5: الدقة أو المواصفات أو التسامحات من تقرير المعايرة

في هذا المثال، قمت بتقييم استقرار محول الضغط باستخدام المواصفات/التسامح من شهادة المعايرة.

لنتخيل أن لديّ مُحوِّل ضغط بضغط ٧ ميجا باسكال، ونُقيّم عدم اليقين عند ٧ ميجا باسكال (أي ٧٠٠٠ كيلو باسكال في الصورة أعلاه). لإيجاد المواصفات/التسامح المُرتبط، اتبعتُ الخطوات التالية:

1. ابحث عن شهادة المعايرة الأحدث للعنصر،
2. في التقرير، ابحث عن نتائج المعايرة للقيمة التي يتم تقييمها،
3. ابحث عن المواصفات أو التسامحات (على سبيل المثال الحدود العليا والسفلى).
4. إذا لزم الأمر، قيّم التسامح بنصف فترة التسامح (انظر الصيغة أدناه). وإلا، فاستخدم قيمة المواصفات المذكورة.

في الصورة أعلاه، ستلاحظ (في المستطيل الأحمر) أن تقرير المعايرة يُقدم مواصفات كل نقطة اختبار. لذلك، يُمكنني إضافة مواصفات 7000 كيلو باسكال مباشرةً إلى قيمة عدم اليقين دون أي حسابات إضافية.

مع ذلك، لا تُحدد معظم تقارير المعايرة المواصفات، بل تُبين حدود التسامح العليا والسفلى. في هذه الحالة، ستحتاج إلى استخدام حدود التسامح لحساب المواصفات قبل إضافتها إلى نسبة عدم اليقين.

ستجد أدناه الصيغة التي أوصي باستخدامها لحساب المواصفات. يمكنك العثور على هذه التوصية مدعومة في JCGM 100:2008 (GUM)، القسمين 4.3.7 و4.3.8 . وهي مناسبة لكل من فترات التفاوت المتماثلة وغير المتماثلة.

صيغة

استخدم الصيغة أدناه لحساب عدم اليقين في الاستقرار استنادًا إلى حدود التسامح العليا والسفلى (التي توجد عادةً في تقارير المعايرة).

أين،
الولايات _{المتحدة} – عدم اليقين بشأن الاستقرار
TL _U – الحد الأقصى للتسامح
TL _L – حد التسامح الأدنى

في الصورة أدناه، سترى تقرير معايرة يتضمن حدود التسامح العليا والسفلى. بالإضافة إلى ذلك، سترى دقة كل نقطة اختبار مُدرجة.

باستخدام هذه البيانات، يُمكنك استخدام الدقة المُبلغ عنها كمؤشر لعدم اليقين في الاستقرار؛ أو يُمكنك استخدام حدود التسامح والصيغة أعلاه لحساب عدم اليقين في الاستقرار. يجب أن تكون النتائج مُطابقة للدقة المُبلغ عنها.

بعد تحديد عدم اليقين في الاستقرار من الدقة والمواصفات و(أو) التسامحات الواردة في تقرير المعايرة، يمكنني إضافتها إلى ميزانية عدم اليقين الخاصة بي.

  
   

ما هي الطريقة التي يجب عليك استخدامها؟

بعد الاطلاع على كلٍّ من هذه الطرق، قد تتساءل أيّها ينبغي عليك استخدامها. حسنًا، الإجابة هي الطريقة التي تُفضّل استخدامها والتي تُلبّي احتياجاتك.

هناك طرق عديدة لتقييم البيانات وعدم اليقين. هذا يجعل مهمة تقدير عدم اليقين أكثر صعوبةً وإرباكًا (لغالبية الناس). إضافةً إلى ذلك، فإن تعدد الخيارات عادةً ما يُسبب شللًا في اتخاذ القرارات.

علاوة على ذلك، تتعدد الآراء حول ما هو "الأفضل"، مما يؤدي إلى اختلاف كبير في التوصيات بين المستشارين والمقيمين والخبراء الفنيين.

يمكن العثور على جميع الطرق المذكورة في هذا الدليل أو دعمها من خلال GUM، أو الطرق القياسية (مثل ISO، وASTM، وما إلى ذلك)، أو غيرها من المستندات الفنية ذات السمعة الطيبة (مثل أدلة معايرة EURAMET).

في هذا القسم، سأتناول إيجابيات وسلبيات كل طريقة لتتمكن من اختيار الطريقة الأنسب لك. عند اختيار الطريقة التي ستستخدمها، ضع ما يلي في الاعتبار:

1. متطلبات المختبر،
2. متطلبات العملاء،
3. متطلبات هيئة الاعتماد، و
4. مستوى المخاطرة.

شخصيًا، أستخدم كلا الطريقتين. الطريقة التي أختارها تعتمد على متطلبات عملائي وتوقعاتهم ومتطلبات جهة الاعتماد.

في الجدول أدناه، سوف ترى إيجابيات وسلبيات كل طريقة.

نصيحة: اقرأ JCGM 100:2008، الملحق E.1 وE.2: "عدم اليقين الواقعي مقابل عدم اليقين الآمن"

يُوصي معظم المُقيّمين ومدربي القياسات باستخدام المواصفات أو التسامحات، فهي تُسهّل تقدير عدم اليقين.

ومع ذلك، من المرجح أن تخاطر بمواجهة المبالغة في تقدير عدم اليقين، بما في ذلك عدم اليقين الذي يتجاوز حد التسامح والذي قد يؤثر بشكل كبير على قدرة مختبرك على:

1. الحفاظ على نسب عدم اليقين المطلوبة في الاختبار، و(أو)
2. تلبية متطلبات العميل و(أو) الطريقة.

ونتيجة لذلك، قد تنفق المزيد من الأموال دون داعٍ لشراء معدات (وخدمات معايرة) أكثر دقة من احتياجات مختبرك.

من ناحية أخرى، فإن تقييم الاستقرار إحصائيًا ينطوي على مخاطره. من المرجح أن تُقلل من أهمية عدم اليقين، مما قد يؤثر بشكل كبير على نتائج مختبرك. قد تتمكن من تلبية نسبة عدم اليقين في الاختبار ومتطلبات العملاء، إلا أن ثقتك المفرطة في نتائجك قد تزيد من خطر القبول والرفض الخاطئ.

هذا موضوعٌ مثيرٌ للجدل. لذا، اختر الطريقة الأنسب لك ولعملائك.

  
   

عدم اليقين في العد المزدوج

تحذير: لا تبالغ في عدم اليقين لديك.

من الشائع الخلط بين مصطلحي الانجراف والاستقرار. يستخدم الكثيرون المصطلحين بالتبادل.

أولاً، إنهما ليسا نفس الشيء.

ثانياً، لا تقم بإدراج هذين العاملين في ميزانيات عدم اليقين الخاصة بك (في نفس الوقت).

يمكن أن يخلط الانجراف والاستقرار بين بعضهما البعض لأنهما يقيمان نفس مجموعة البيانات باستخدام تقنيتين مختلفتين.

تأكد من تضمين إما الاستقرار أو الانحراف، ولكن ليس كليهما ، في ميزانيات عدم اليقين. من المرجح أن تُضاعف حساب مكونات عدم اليقين، وتُبالغ دون قصد في تقدير عدم اليقين في القياس.

في الصورة أدناه، سترى مقتطفًا من JCGM 100:2008 (GUM). يُحذر القسم 4.3.10 من تكرار حساب مكونات عدم اليقين.

يرجى التأكد من مراجعة ميزانيات عدم اليقين لتجنب تضمين كلٍّ من الانحراف والاستقرار في الميزانية نفسها . أدرج واحدًا منهما فقط.

علاوةً على ذلك، تجدر الإشارة (من مقتطف GUM أعلاه) إلى أن مواصفات المُصنِّع عادةً ما تتضمن مساهماتٍ ناتجةً عن قابلية التكرار ، وعدم اليقين في المعيار المرجعي، و/أو الدقة. ويُرجَّح أن يكون تضمين هذه العوامل المُساهمة مرةً أخرى في ميزانيات عدم اليقين سببًا للمبالغة في تقدير عدم اليقين.

إذا نشر المصنع مواصفات خاصة بإمكانية التكرار وعدم اليقين في معيار المرجع و(أو) الدقة وذكر أنها مدرجة في مواصفات الدقة، فيجب عليك أن تفكر في إزالة المساهمة من مواصفات المصنع لتجنب المبالغة في تقدير عدم اليقين في القياس.

  
   

خاتمة

في هذا الدليل يجب أن تتعلم كل شيء عن الاستقرار وكيف يؤثر على عدم اليقين في القياس .

لقد غطيت المواضيع التالية:

1. ما هو الاستقرار؟
2. لماذا الاستقرار مهم؟
3. كيفية حساب الاستقرار،
4. أمثلة على تقدير عدم اليقين بسبب الاستقرار، و
5. عدم اليقين في العد المزدوج.

وباستخدام هذه المعلومات، يجب أن تكون قادرًا على تقييم الاستقرار وإضافة النتائج إلى ميزانية عدم اليقين الخاصة بك.

يُعدّ الاستقرار عاملاً مهماً في عدم اليقين في القياسات، بل أحياناً يكون العامل الأهم. لذا، احرص على تقييم استقرار معدات القياس والمعايير المرجعية. فاستبعاده من تحليلك قد يُقلّل من شأن عدم اليقين.