计算的扩展不确定度的测量含水率的纸样品炉干‚105°C

文摘

烘箱干燥在105°C被认为是一个方法的实验室测定干物质含量。在这个工作适用于论文和董事会不包含其他的化学物质,除了水,为了确定其含水量。这项工作的目的是进一步应用ISO方法为实验室使用四个纸基板和统计分析实验的结果。重要性给出适当的抽样程序,以及质量控制样品的条件。水分含量的决定是在烤箱在105°C, 16小时。分析结果显示含水率4% - -6% w / w的纸基板检查。含水量最终质量分数表示为一个百分比。

关键字

水分,烘干、纸和板、焓的变化,热容,扩展不确定度,决心,水分含量。

介绍

一种方法计算化学测量扩展不确定度的纸和纸板的水分含量。ISO方法是适应分析领域。下面的过程估计不确定性的信息生成过程中评估精度。一般来说,很多纸的含水量和董事会决定定量水分,烘干,适用于一系列的含水率4.0% - -6.0%的w / w。该方法适用于论文和董事会不包含大量的其他化学物质,除了水,温度的波动105±2°C。使用纸和纸板的案例样本的化学和物理测试在实验室,当干物质含量的测定是必需的。重量法的分析,因为它是基于质量测量分析天平,乐器,收益率高度准确和精确的数据。

一般来说,纸张的物理性质依赖于它的水分含量。纸张的水分含量样品主要是依赖于周边大气的水分含量。论文样例是一个过程的条件建立一个可再生的水分平衡的样品纸和指定的温度和相对湿度的氛围。在这个工作论文的标本样品带来平衡与指定的温度和相对湿度的氛围。给定纸样品的水分平衡与给定大气取决于是否达到平衡吸附或解吸的水分。通常的平衡条件是达到吸附的过程。系统水分从纸中提取样本的烤箱。在恒压1酒吧提供的热量= 1 atm在烤箱纸样品(如系统没有额外的工作)等于焓的变化,并表示为ΔΗ= qp(1)ΔH焓的变化,和qp热量恒定压力。因为水的蒸发焓的改变发生在恒压等于提供的热炉。焓是状态函数的相关能量以热能的形式转移到炉内的纸张样品在恒压下1条。 In this paper also in order to examine the significance of differences between the means of moisture content of four different sample papers, one-way ANOVA is performed. It is examined if the differences between the means are statistically significant. We built an SPSS Pearson correlation table and we made a boxplot of the data from the experiments done. Also, the type A evaluation of uncertainty of the measurement of moisture content is performed. It is generally known that the standard uncertainty is the standard deviation of a probability density function. This probability density function is estimated by experiments. In this paper the measurements of the moisture content are repeated several times and the standard deviation of the obtained measurement results is calculated.

材料和方法

工具和材料

使用一个烘箱Memmert GmbH是一家一个400,这是能够保持空气温度为105°C±2°C和通风保持均匀温度和提取的水分笔试部分,每三年认证。玻璃容器NS ISOLAB德国,直径80毫米,高30 mm,内容量80毫升,笔试部分保存和衡量。电子天平缝匠肌Basicplus AGGottingen德国221年代英国石油公司,最大容量220 g,四位小数精度,精度0.1毫克每三年并认可。玻璃干燥器,在瓷板孔,和CaCl₂干燥剂、转移的玻璃容器,里面保存测试样品的纸。橡胶手套,清洁和干燥处理的纸测试,以及使用的玻璃容器。空调室,能够提供和维护的标准温度和湿度条件,本文测试件前提在23°C±2°C和30% r.h.合著±5% r.h.合著,条件在23°C±1°C, r.h.合著±50%和2%相对湿度,每年认证。相对湿度(r.h.合著)的比率,表示为一个百分比,实际的水蒸气含量的空气的水蒸气含量空气饱和水蒸气在相同的温度和压力。915000年数字hygrothermometer Amarell德国AME序列号DE75858615(每三年认证)在空调室、完全独立的控制系统调节室,在质量控制样品测试部分是前提和条件。数字hygrothermometer连续操作在空调室,它有助于更好的监测室的操作条件。它迅速反应到相对湿度的变化,即小于1分钟10%相对湿度的变化。

抽样

从很多抽样按照有关ISO (1),纸、板和纸。拷贝纸的A4包裹我们抛弃三个外层表连续四个表,和选层的表我们削减四套条宽度50 mm和长在横向维度,从每条边一条和两条附近的中心。然后我们丢弃每组的顶部和底部带条,其余在一起构成一个试样的质量是大约3.0克。布里斯托板样品我们切条的床单,大约100.2厘米×70.0厘米维度,以50 mm横向维度和150毫米长与短尺寸机器方向平行,构成一个试样的质量约3.0克。同时,连续的卷纸取件长度大约为10.8厘米,宽9.9厘米,而很快被折叠和封闭的玻璃容器,共同构成一个试样的质量约3.0克。

论文的准备测试的样品

测定水分含量百分比的一篇论文中样品进行两次。测试纸或板或棉纸,和他们称量容器,处理得干净、干燥的橡胶手套。称重玻璃容器加权空,0.1毫克的准确性,和保持关闭,后被从干燥器。我们新闻皮重和零平衡的迹象。然后我们称量试样的关闭,以前干和玻璃容器。从纸的样品我们选择测试片3.0克,50 mm在横向维度和大约150毫米长与短尺寸机器方向平行。测试件正在迅速减少,体重减少任何水分含量的变化。我们减少纸的样品以确定表的含水量的变化。是注意不要单独的表或条由每组。我们很快褶皱带组成的试样,并附上玻璃容器。我们称量容器的内容计算试样的质量抽样的时候。我们准备重复测试件在每个位置取样,一个由中心附近的条,另一条从每条边的集合组成。 Immediately after weighing we open the two containers and place them with test pieces and lids, in the oven.

准备和空调的质量控制样品

至于测试的质量控制样品质量控制复制的表paper-d首先事先已经在23°C±2°C和30% r.h.合著±5%相对湿度在一个空调室24小时(2]。空调室可以提供和维护一个温度23°C±1°C和50% r.h.合著±2% r.h.合著测试的质量控制样品设置打开和扩散室为了受到更好的调节气氛。他们暴露在调节气氛的23°C±1°C, r.h.合著±50%和2% r。h, 8个小时。后测试块水化和平衡条件是获得运动的过程中,他们是加权和封闭式两关闭之前干重玻璃容器,精度为0.1毫克。从纸的质量控制样品我们也选择测试片3.0克,50 mm在横向维度和大约150毫米长与短尺寸机器方向平行。

烘箱干燥

权衡之后,两个玻璃容器被打开,测试块和盖子被放置在烤箱开设和传播和被加热在105°C±2°C, 16小时。烤箱(Memmert GmbH一400)使用的空气温度维持在105°C±2°C和通风保持均匀温度和提取的水分从纸测试块。在干燥期间没有新的测试块放入烤箱。烘箱干燥是延长了16个小时,在温度为105°C±2°C,直到干燥常数质量(3,4]。烘干后,我们适应盖子的容器包含的测试部分,烤箱内,我们把他们从烤箱允许他们干燥器中冷却了40分钟。冷却后,我们权衡两个容器及其内容,0.1毫克的准确性,我们计算后的试样的质量在g干燥常数质量m1。我们进行两个决定。同时,质量控制样品的测试部分,冷却后,我们再次权衡两个容器及其内容,0.1毫克的准确性,我们计算质量克干燥后试样的质量不变,16小时。

结果与讨论

含水率的计算纸样品

这篇论文样本或董事会或组织是最初加权抽样的时候莫,含有水分,是加权后再干燥常数质量m1,在温度为105°C±2°C, 16小时。我们计算出含水率w_H2O,表示为一个百分比质量分数,根据方程(1):

(2)

在那里,米₀试样的质量在采样的时候,克(四个小数)米₁干燥后试样的质量恒定的质量,在克(四位小数)。对于每个玻璃容器我们计算含水量。最后我们计算的平均含水率两个平行的决定,表示为一个百分比,四舍五入到最近的0.1%。两个平行的结果决定总是检查不偏离超过0.5%质量分数从他们的意思。

定量的验证方法用于计算纸和纸板的水分含量,用烘箱干燥在105°C,包含一系列的评估精度测量完成,表达了他们之间协议的结果,和决心的扩展不确定度的分析结果。方法的精度决定了方法的准确性,与真实的方法。一个表达式的精度方法的可重复性。

计算焓变化

的吸收水从不同的纸基板是由可再生的过程,如通过加热在105°C恒重。一般纸张的含水量明显改变了样品湿度和温度的变化。而干燥的过程可能不会使样例完全免费的水,它通常会降低含水率可再生的水平。热损失的主要机制是通过水的蒸发。研究化学反应所需的热量生产或称为热化学。这一过程释放的热量是归类为放热,吸收热量分为吸热的。因为热量的吸收导致焓的增加,一个吸热的过程是一个过程,ΔH > 0(3)。焓的变化等于热量提供恒定压力系统,1条= 1 atm。恒压时的热容是用来联系的焓变温度变化量。如果热容是恒定温度的范围,然后可衡量的增加温度ΔΗ= C_pΔT(4)(在恒压下1栏= 10⁵Pa), C_p、m(H₂O, l) = 75.3 j.k.¹摩尔¹,和T = 378.15 K (105°C)。C_p、m(H₂O, l)在定压摩尔热容1酒吧,C_p、m水的摩尔热容,这是一个密集的财产。对于复制文件示例,焓的增加为378.15 K是0.1709 KJ, 0.1080 g H₂O蒸发(表1)。tissue-paper-b,增加焓为378.15 K为0.2235 KJ的0.1413 g H₂O蒸发。布里斯托尔- c对纸板的增加焓为378.15 K为0.1574 g H 0.2489 KJ₂O蒸发,水蒸发的平均质量含水率的所有六个决定。最后,对于复印纸质量control-d焓的增加为378.15 K为0.1203 g H 0.1903 KJ₂O蒸发。焓的变化报告纸基板的干燥过程,因为它在一组标准的条件下进行。烤箱的温度保持恒定在378.15 K (105°C),在指定的体积是0.053立方米,1条压力。反应的标准焓变化或物理过程的区别是产品的标准状态和反应物的标准,在同一指定的温度。一个标准焓变化是标准的蒸发焓Δ_{特许经销商}°时是每摩尔焓变化等纯液体水1酒吧,蒸发为气体1酒吧,在H₂O (l)→H₂ΔO (g)_{特许经销商}°KJ.mol = + 40.66¹在373 K。烤箱是一个开放的系统,热损失的主要机制是通过水的蒸发。因此,从ΔΗ= nΔ_{特许经销商}Δ°= (m / m)_{特许经销商}°(5)我们可以计算16个小时的克水蒸发需要恒定的温度维持在378.15 K (105°C), m是水蒸发的质量,m = 0.018公斤/摩尔水的分子量。质量的水蒸发为16个小时为了保持恒定的温度为105°C的烤箱可以计算的四个纸样品。copy-paper-a样本质量的水必须保持烤箱的温度蒸发常数计算的0.0757 g H₂O蒸发16个小时。质量之间的差异实际上的水蒸发,蒸发的需要保持稳定的烤箱的温度可能会导致假设水的蒸发热损失的主要机制。可能同时一氧化碳丢失。吊式b水蒸发所需的质量m = 0.0989 g H₂O为16小时,而更多的水实际上是蒸发0.1413 g的水。对纸板Bristol-c水蒸发所需的质量m = 0.1102 g H₂O / 16小时,而更多的水实际上是蒸发0.1574克。最后,对于复印纸质量sample-d,水蒸发所需的质量m = 0.0842 g H₂O / 16小时,而更多的水实际上是蒸发0.1203 g H₂O (数字1 - 4)。

表1:重复测量资料的质量水提取,烘箱干燥,本文样本在g。

含水率的测量精度

方差分析

重复性的计算,进行了测试,每个测试的意思是重复测量。连续十个测试含水率的测定,进行了组织paper-b,六个测试进行了paperboard-c,二十测试进行了拷贝纸A4-a之一。同时,十二个测试进行质量控制A4-d拷贝纸。重复测量的方法在所有样本所示表2。

表2:含水率的测试手段完成的三个样品,和样品的质量控制、含水率的测定,每个测试的意思是重复测量。同时,为每个样本计算和方差之和。

单因素方差分析(方差分析)

所使用的技术的比较的方法许多种群称为方差分析和基于种群之间的差异比较和可变性在人群5]。如果我们承认人口之间不存在可变性,这并不意味着我们所有的测量是相同的,但他们有可能是不同的,因为我们的测量的随机性质。这最后的假设让我们会有可变性在每个人口可以重视。一个模拟假设我们可以有变化或差异数量。如果我们的人口之间的可变性和在相同的尺寸,然后我们得出这样的结论:没有一个之间的区别意味着我们的人口。如果另一方面我们的人口之间的差异大于变化在我们的人口,那么我们接受,我们人口的手段是不同的。在方差分析我们认为k数量或团体与未知意味着μ₁,μ₂μ,…_κ独立,我们采取随机样本。零假设是H:μ₁=μ₂=…=μ_κ在备择假设:至少一个的平等并不适用。

我们认为独立随机样本取自k正常人群意味着μ₁μ,…_κ分别和共同的方差σ²。在这种情况下,我们假定所有的数量等于方差。此外如果n_我,在那里我= 1,…,k是我的样本的大小^o人口,那么我们的观察的总数是n = n₁+…+ n_k。如果Y_ij的测量是j^圣io人口或一组和统计单位的意思是相同的样本,然后我们有以下图形表3。

表3:独立随机样本从k正常人群在方差分析我们必须开发表达式数量之间的差异,并在每个人口的内部。

方差分析中我们必须制定人口之间的可变性,表情和在每个人口中。

种群之间的总方差,方差,我们人口计算的方差在以下方程:

(6)

(7)

(总平方和)

(8)

(平方和之间)

(9)

(在平方和)

如果是单边带除以n - k(自由度),然后获得的新表达式(10)

在均值平方和的,而如果单边带除以k - 1,然后新的表达式,它是吗(11)

这是人口之间的均方。

为了测试零假设H0:μ_{1 =…=}μ_κ对替代哈:至少有一个不平等,MSB的商(人口)之间的均方除以垃圾(均方在人口)是一种与k - 1和f统计量的自由度。我们因此批准H_一个假设如果

(12)

而的一个点是F分布与k - 1和n - k的自由度。

从表4方差分析单因素,我们观察到组织F = 89.622 > F之间_暴击= 2.812。这意味着(13)

表4:单因素方差分析(方差分析)。

α= 0.05水平的意义。0 <α< 1,因此我们批准,hyphothesis H_一个:至少一个手段之间存在不平等,μ_我≠μ_j,我,j = 1,…, k,我们拒绝零假设Η₀:μa =μb =μc =μd。也假定值= 5.3 e - 19 < 0.05 =α,所以我们拒绝零假设H0。这个小假定值表示一个重要的结果。方差分析的主要思想是找到多少总方差来自团体之间的方差和组内的差异。在上面的测量之间的变异是大多数组织,这是一个显著的影响。还在上面的表4中,F值高的意义是低。上面所有的,假设我们承认:我)的数量等于方差,和2)人口的分布是正常的。

SPSS皮尔森的r和p值

下面我们还展示了SPSS皮尔逊相关性(表5)。Sig (2-tailed)假定值告诉我们如果我们的关系是重要的在一个α= 0.05水平。,因为团体(2-tailed) = 0.386 > 0.05测试是不重要这意味着有不显著关系的深层拷贝纸和卫生纸b。同样,因为团体(2-tailed) = 0.745 > 0.05测试是不重要这意味着有一个不显著关系的深层拷贝纸和纸板c。最后,因为团体(2 -跟踪)= 0.520 > 0.05的测试是不重要这意味着有一个不显著关系的深层拷贝纸,复印纸d。在相同的表我们皮尔森的r是一个测量的线性相关性的两个样本总数的四篇论文。+ 1和- 1之间的值,1是完全积极的线性相关,0 =没有线性相关性,1是总负线性相关。例如我们有r = 0.309水分之间的拷贝纸和组织b的水分。但是我们有一个负线性相关(r = -0.172水分之间的拷贝纸和纸板的水分c。最后r = 0.206积极的线性相关性拷贝纸的水分,水分的拷贝纸d。

表5:SPSS皮尔逊相关表。

箱线图

箱线图是一种图形化的方法描述组通过四分位数值数据。这里的盒子和胡须,情节四分位数,乐队在每个盒子总是第二个四分位数(中位数)。盒子的边缘是25^th和75年^th百分位数。的垂直大小框四分位范围,或差。他们测量数据的传播,就像一个标准差。胡须,扩展的盒子代表数据的合理的极端。也就是说,这些最小值和最大值不超过一定的距离中间50%的数据。我们下面的评论数据的纸板c。

纸板c n = 6测量,安排为4.48,4.50,4.50,4.52,4.58,4.70。因为n = 6 = 6 x 25%(25/100) = 1.5,然后必须低于1.5的观察1/4,而必须高于4.5的观察1/4。如果我们安排我们的观察4.50 =1/4 = Q1,第一个四分位数,也称为第25百分位。因为由于对称3/4 = 4.58 =第三季度第三个四分位数,也称为第75百分位,然后四分位范围3/4 -1/4 = 4.58 - -4.50 = 0.08。中位数1/2是一个数字在4.50和4.52之间。我们把Q2 =1/2 = 4.51,中值也称为50百分位。最低分数是4.48,这是最低的观察“晶须”或扁平的箭头扩展框下面。一般来说,图形化的方式来理解如果一个观察是有限的箱线图图。这样的图包含最低的观察,观察最高,以及三个四分位数1/4,1/2,3/4。纸板c的箱线图建立如下:我们把5分以上的水平轴和垂直轴的从一个小的高度跨越水平的最低价值,我们画一条线平行于水平轴的垂直轴1/4。从点1/4,直到点3/4,我们画一个正交的平行四边形边是两部分的垂直点1/4,3/4。然后画出中间垂直1/2,我们伸出第一平行= 4.70,直到它满足垂直指向的最大价值。值4.70是最大的分数和这箱线图没有价值超过四分位范围高于第三季度的1.5倍,这是第三个四分位数加四分位范围的1.5倍。因此我们有纸板上面的箱线图图c。

在上面的表6通过统计,我们指的是描述性统计。输出有两列左列名称统计和右列给统计量的值。通过标准错误我们意味着描述性统计的标准误差。标准错误给了我们一些关于统计的变化可能的想法。的意思是算术平均观测。它是使用最广泛的集中趋势。它通常称为平均。的意思是敏感很大或很小的值。意思是下界的95%置信区间(95%)置信下限的意思是,它给了我们一些知道的可变性真正的总体均值的估计。这里的值4.46。 The 95% confidence interval for mean upper bound, is the upper (95%) confidence limit for the mean and for the paper board c has the value 4.63. The 5% trimmed mean is the mean that would be obtained if the lower and upper 5% of values of the variable were deleted. If the value of the 5% trimmed mean is very different from the mean, this indicates that there are some outliers. For the sample of paper board c the 5% trimmed mean is 4.5419 and this value is not very different from the mean 4.5467. However, we cannot assume that all outliers have been removed from the trimmed mean. The median 4.51 can split the distribution such that half of all values are above the median, and half are below. The variance is a measure of variability and it is 0.007. It is the sum of the squared distances of data value from the mean divided by the variance divisor. Of course we don’t generally use the variance as an index of spread because it is in squared units. Instead, we use the standard deviation. The standard deviation is the square root of the variance and it is 0.0826. It measures the spread of a set of observations. The larger the standard deviation is, the more spread out the observations are. The minimum value 4.48 is the smallest value of the variable. The range is a measure of the spread of a variable. It is equal to the difference between the largest and the smallest observations (4.70-4.48)=0.22. It is very insensitive to variability. The interquartile range is the difference between the upper and the lower quartiles. It measures the spread of a data set and it has the value 0.12. It is robust to extreme observations. The skewness measures the degree and direction of asymmetry. A symmetric distribution such as a normal distribution has a skewness of 0, and a distribution that is skewed to the left, i.e., when the mean is less than the median, has a negative skewness. Here the skewness measure is 1.661>0 and the distribution is skewed. The kurtosis is a measure of the heaviness of the tails of a distribution. A normal distribution has kurtosis 0. Extremely non-normal distributions may have high positive or negative kurtosis values, while nearly normal distributions will have kurtosis values close to 0. Kurtosis is positive if the tails are “heavier” than for a normal distribution, and negative if the tails are “lighter” than for a normal distribution. Here the kurtosis measure is 2.518 and this positive value implies a leptokurtic distribution.

表6:描述性统计的纸板的水分c样品。

百分位数

在上面的表7我们提出的加权平均四个纸样品。这些变量的百分位数水分的四个纸样品。一些值的部分,他们是如何计算的结果。有几种不同的方法计算这些值,所以SPSS澄清这是做什么来表明它是使用“定义1”。

表7:SPSS的百分位数。

在相同的表7我们包括图基的铰链四分位数。这是第一,第二和第三个四分位数。这些计算图基最初提议的方式当他箱线图的概念。这些值不是插值但他们非常近似,可以得到计算。我们也有百分位数和在这些列的值的变量在不同的百分位数。这些列给我们水分分布的变量。百分位数都是由顺序变量的值从低到高,当我们看无论我们看到变量的值百分比。例如在列标签5变量的值拷贝纸是3.8。因为这是一个加权平均,SPSS是考虑到这样的事实:有几个值3.8这就是为什么加权平均是3.83。列25百分位是25%,这也被称为第一个四分位数。 The column 50 is the 50% percentile which is also known as the median. It is a measure of the central tendency. It is the middle number when the values are arranged in ascending or in the descending order. There are times that this median value is a better measure of the central tendency than the mean. The median is a less sensitive value than the mean value to extreme observations. Finally in the above表7我们现在列75四个纸样品水分的百分比是75%,这也被称为第三个四分位数。

重复性和多个实验室的再现性

一般来说,测量精度是衡量距离测量的结果。它表达的统计参数描述结果的传播,通常标准偏差,计算的结果进行重复测量在指定条件下的材料。测量重复性预计给最小的变化的结果,是衡量测量结果的变化,由一个单一的测量时分析师使用相同的设备在一个短的时间内。包含多个实验室的可重复性标准偏差在重复性条件下,重复性限制r,系数方差。结果的可重复性的测试所示表8。

表8:精度的过程水分含量的测定。

计算类型的扩展不确定度

扩展不确定度的计算是以以下方程:

从方程(1):

(14)

然后,

合并后的标准不确定度表示为:

(15)

而

(16)

最后

(17)

RSD_rMETHOD计算方法的验证过程的含水率的测定,标准偏差_rMETHOD=年代_r×100 /意味着(16),而老=重复性标准偏差,对于每一个样品测试,(表8)。RSD_总和你_扩大采购是一个excel表,指示使用的资产的不确定性是插入。的不确定性指标的平衡方程的U(毫克)= 0.00016 + 0.00457×m (g) (17), U在mg的扩展不确定度平衡,和m g平衡的迹象。

合并后的标准不确定度乘以一个覆盖因子k = 2,然后计算扩展不确定度。的扩展不确定度Uexpanded是:U_扩大= 2。标准偏差_总(18)(置信度95%,和覆盖率凯西:2)(6]。

计算期望值或期望的纸张的水分含量样品

平均预期值或期望E (X)的随机变量X可以直接从计算方程:

(18)

其中X是一个离散的随机变量X和一组可能的值₁,x₂,x₃,…。和概率质量函数P (X = X_我)= p_我,我= 1,2,3,…

人们普遍知道标准的不确定性是标准偏差的概率密度函数。在这项研究中测量的均值确定的每个样品的含水率测试,乘以的扩展不确定度的测量样本,然后计算的不确定性,以及添加到意味着为了获得含水率的期望值,对每一个样本。从上面的表8和9,我们有拷贝纸样本不确定性值(4.27×15.98%)= 0.68%,圆形的预期含水量为4.3±0.7%,在95%的置信水平。同样对组织paper-b不确定性值(5.95×14.58%)= 0.87%,圆形的预期含水量为6.0±0.9%,在95%的置信水平。布里斯托纸board-c不确定性值(4.55×3.64%)= 0.17%,圆形的预期含水量为4.6±95%的置信水平为0.2%。最后的QC样品copy-paper-d不确定性值(5.71×7.60%)= 0.43%,圆形的预期含水量为5.7±95%的置信水平为0.4%。

表9:计算了不确定性的测量水分% w / w。

结论

在这个工作我们检查烘箱干燥的应用在105°C到不同的纸基板。既然已经有一个巨大的数量的增加纸样品以我们实验室的含水率,我们进一步发展的扩展不确定度计算方法和测量每个纸基板。我们发现,平均水分含量% w / w变化从4% w / w w / w直到6%,为不同的纸基板。也方差计算,我们发现不同的四个纸基板检查从0.19%到0.01%。方差分析(方差分析)进行了单因素和我们批准了备择假设,得出结论,之间存在一个不平等的手段不同的纸基板的含水率。

我们建立了SPSS皮尔逊相关表,我们得出的结论是,没有一个重要关系的深层纸我们检查了四个不同的样品。我们做了一个箱线图的实验数据计算含水量。我们评论框的建设和胡须董事会c样品的水分。我们还包括纸板c样本描述性统计,提出了百分位数和图基的铰链四分位数。我们也计算了重复性标准差sr和重复性变异系数和重复性限制r的四个纸基板。最后的类型的扩展不确定度,测量含水率从excel电子表格采购,有考虑的不确定性的分析天平使用。我们计算的期望纸张的水分含量样品我们发现预期值也有类似的分散体。

一般来说,从错误的概念设定的不确定性是在1992年出版的IEC-ISO“测量不确定度表达指南”。介绍了新概念的不确定性作为一个参数与测量的结果相关的色散特征值,它可以合理地是由于被测变量(7]。这种不确定性是统计确定在本研究8]。

我们建议的机制提取纸样品烤箱内的水分蒸发的水。我们报道这一过程的焓变发生在标准条件如温度,体积和压强。我们也使用了在定压热容与温度的焓变。我们计算的增加焓为大众烤箱内部的水蒸发。我们也计算蒸发所需的大量的水以保持稳定的烤箱的温度为105°C。

最后,在本文的类型进行评估的不确定性,它是基于计算标准差的一系列的独立测量含水率的四个不同的纸张样品。方差分析(方差分析)是为了识别和量化随机效应的测量,和SPSS皮尔逊相关性表得到,假定值显示无显著的线性相关性不同的深层的四个样品。箱线图的百分位数的分布数据集的计算实验的四种不同的纸样品的水分含量,和描述性统计图基的铰链四分位数被包括在内。在这项研究中我们还扩大后的不确定性和计算的预期值的含水量不同的纸张样品。我们得出这样的测量不确定性的一个完整的研究是必要的水分含量的定量测定,根据质量测量分析天平。

一般来说,测量的结果是一个近似或估计价值的特定数量测量,因此结果是完全只有当伴随着不确定性的定量表述。

引用

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