试验检测结果的不确定度评估

贾智

摘要：试验检测在科学研究、工程控制和产品质量保证中具有重要作用。然而，试验检测结果不可避免地伴随着一定的不确定度，这会影响结果的可靠性和有效性。因此，对试验检测结果的不确定度进行评估是至关重要的。本文旨在探讨试验检测结果的不确定度评估方法，包括不确定度的来源、计算方法和影响因素，以提高试验检测的准确性和可信度。

关键词：试验检测，不确定度，评估方法，准确性，可信度

引言：

试验检测是科学研究、工程控制和产品质量保证中的重要环节。无论是测量物理性质、化学成分还是工程参数，试验检测结果直接影响着决策和判断的准确性。然而，任何试验检测都无法完全摆脱不确定度的存在。不确定度是试验检测结果的一种度量，它表征了结果的范围和可信度，同时也揭示了试验检测过程中的误差和变异性。

试验检测结果的不确定度评估是确保结果准确性和可信度的关键步骤。它有助于决策者、工程师和科研人员更好地理解试验检测的限制和可行性，从而减少不确定性带来的风险。本文将探讨试验检测结果的不确定度评估方法，包括不确定度的来源、计算方法和影响因素，以帮助读者更好地理解和应用不确定度概念。

一、试验检测结果的不确定度来源

试验检测结果的不确定度源于多个因素，这些因素在测量和检测过程中产生了误差和变异。在本节中，将深入探讨试验检测结果的不确定度来源，具体包括测量设备的精度和精确度、操作者的技能和经验，以及环境条件和外部干扰。

1.1. 测量设备的精度和精确度

精度指的是测量设备的测量值与真实值之间的偏差程度，而精确度则反映了测量设备在多次测量中的一致性和重复性。不精确或不准确的测量设备会导致试验检测结果产生系统性误差，在实际试验中，测量设备可能会因长期使用、环境变化或未及时维护而失去精度和精确度。例如，温度、湿度和压力的变化可以影响传感器的性能，导致测量偏差。维护和定期校准测量设备是降低不确定度的一项关键措施。选择合适精度和精确度的测量设备也是至关重要的步骤，以确保测量误差最小化。

1.2. 操作者技能和经验

除了测量设备的性能外，操作者的技能和经验也会直接影响试验检测结果的不确定度。操作者的技能水平涉及到操作设备、采样、数据记录和数据分析等方面的能力。经验丰富的操作者可能更有能力识别和解决试验中出现的问题，从而减小误差。

操作者的技能和经验不仅仅是技术性的问题，还包括了对试验目的的理解和对潜在误差的警觉性。一个训练有素且有丰富经验的操作者可能更容易辨别不同测量方法的适用性，选择合适的数据处理方法，以及准确地识别可能的误差来源。[1]教育和培训是提高操作者技能的有效手段。为操作者提供系统的培训和不断积累经验是减小试验检测结果不确定度的关键步骤。此外，建立标准操作程序（SOP）和质量控制流程可以帮助确保操作者在试验中按照统一的标准进行操作，减少个体操作者带来的误差。

1.3. 环境条件和外部干扰

环境条件和外部干扰是试验检测结果不确定度的另一重要来源。（1）试验过程中，环境条件如温度、湿度、气压等因素可能会对测量结果产生影响。例如，气象站的温度计可能受到阳光照射而产生温度偏差，导致测量不准确。（2）外部干扰包括来自其他设备或人为操作的干扰。例如，在工业生产线上，电磁干扰可能对传感器和测量设备造成干扰，从而影响了测量结果。此外，操作者的不当操作也可能引入误差，例如在取样过程中引入了外部污染物。

二、试验检测结果的不确定度评估方法

在试验检测结果的不确定度评估中，采用合适的方法对不确定度进行定量评估是至关重要的。本节将介绍不确定度的评估方法，包括类型 A 不确定度和类型 B 不确定度、合成不确定度的方法以及扩展不确定度的计算。

2.1. 类型 A 不确定度和类型 B 不确定度

不确定度的评估通常包括两种主要类型，即类型 A 不确定度和类型 B 不确定度。（1）类型 A 不确定度是通过统计方法和实验数据的重复测量来评估的不确定度。它基于数据的变异性和重复性，可以通过对数据进行统计分析来获得。例如，通过多次测量同一物理量，使用方差、标准差等统计指标来评估类型 A 不确定度。这种不确定度通常用于评估可重复性误差，即测量结果的变化程度。（2）类型 B 不确定度是通过其他手段来评估的不确定度，通常包括文献值、厂家规格、专家判断等。类型 B 不确定度是基于外部信息和先验知识获得的，而不是实际测量数据。[2]它通常用于评估系统误差，例如仪器的校准不确定度、环境条件的不确定度等。

2.2. 合成不确定度的方法

合成不确定度是将类型 A 不确定度和类型 B 不确定度结合起来，以获得完整的不确定度评估。合成不确定度的方法可以分为两种主要类型：（1）加法合成法：在这种方法中，类型 A 不确定度和类型 B 不确定度是独立的，它们被简单地相加以获得总的不确定度。这种方法适用于两种不确定度类型之间没有相关性的情况。（2）最大值合成法：在这种方法中，总的不确定度取两者中的较大值。如果类型 A 不确定度和类型 B 不确定度之间存在不确定性关联或相关性，那么使用最大值合成法更合适。这种方法对于确保不确定度的安全性和保守性非常重要。

2.3. 扩展不确定度的计算

扩展不确定度是指合成不确定度通过一定系数的乘法或加法扩大，以获得在一定置信水平下的不确定度范围。扩展不确定度的计算通常采用置信度因子，如扩展不确定度的覆盖因子（k值）。在试验检测结果的不确定度评估中，常见的置信度水平包括95%、99%等。扩展不确定度的计算会考虑到这些置信度水平，以确保试验结果的可靠性和可信度。计算过程中，通常使用适当的统计工具和数学方法来确定置信度因子的取值，以满足不确定度的置信度要求。

三、试验检测结果的不确定度影响因素

试验检测结果的不确定度是由多种因素引起的，这些因素涵盖了数据收集和处理的各个阶段。在本节中，我们将讨论试验检测结果的不确定度的主要影响因素，包括重复性和再现性、数据分布和异常值以及不确定度的传递和累积。

3.1. 重复性和再现性

试验中的重复性和再现性是影响检测结果不确定度的重要因素。（1）重复性指的是在相同条件下多次进行测量或试验，得到的结果之间的差异。（2）再现性是指在不同条件下、不同时间或不同实验者进行相同试验，得到的结果之间的差异。重复性和再现性的存在导致了试验结果的不确定度，因为它们表明试验结果具有一定的变异性。不同的测量或试验可能会产生不同的结果，这种差异需要通过不确定度的评估来定量化。通常，通过多次重复测量和再现试验，可以评估类型 A 不确定度，其中包括测量设备的精度和操作者技能等因素。

3.2. 数据分布和异常值

试验数据通常不是完全精确的数值，而是具有一定分布特征的。（1）数据分布的形状和性质会影响试验结果的不确定度。例如，正态分布的数据与偏斜分布的数据在不确定度评估中会有不同的处理方法。（2）异常值（outliers）也是试验检测结果不确定度的一个重要因素。异常值是指与其他数据明显不一致或明显偏离正常范围的数据点。异常值可能是由于实验误差、设备问题或数据录入错误等原因引起的。在不确定度评估中，需要识别和处理异常值，以确保试验结果的可靠性。

3.3. 不确定度的传递和累积

不确定度在试验中会传递和累积，这是另一个重要的影响因素。（1）当多个测量值或参数相互关联时，它们的不确定度会相互传递。这意味着不确定度可能会在计算中传递到最终的试验结果中。（2）不确定度的累积是指当多个步骤或测量值组合在一起形成最终结果时，各个步骤或测量值的不确定度会相互累积，从而影响最终结果的不确定度。[3]在试验设计和数据分析中，需要考虑不确定度的传递和累积，以获得对最终结果的准确不确定度评估。

结论：

试验检测结果的不确定度评估是确保结果准确性和可信度的关键步骤。通过深入探讨不确定度的来源、评估方法和影响因素，我们可以更好地理解试验检测过程中的潜在误差和变异性，从而提高结果的可靠性。在实际应用中，正确评估试验检测结果的不确定度有助于降低决策风险，优化工程控制和产品质量保证，推动科学研究的进展。因此，不确定度评估应被视为试验检测的不可或缺的一部分，需要在各个领域得到广泛的应用和重视。

参考文献：

[1]赵娜,孙轶,王奇锋等.浅析低温试验中测量不确定度的分析方法[J].信息通信,2018(10):20-21.

[2]马越,刘玉荣,岳林等.拉伸试验检测结果不确定度的评定[J].包钢科技,2019,45(04):93-98.

[3]孙飞龙.工程试验检测结果的不确定度评定方法探究[J].甘肃科技纵横,2017,46(07):26-28.