个人剂量监测中的基础性问题

个人剂量监测中的,几个基础性问题,1、职业照射水平分析 2、人员剂量监测 3、事故剂量监测 4、修约、误差及数据处理,1 职业照射水平分析 1.1 职业照射分析方法,这里主要分析了19862002 期间我国个人剂量监测的有效数据，这些数据主要来自公开发表的文章、卫生部和核工业总公司有关人员剂量监测的技术管理部门。香港的数据来自香港特区的有关通报，台湾的数据摘自UNSCEAR 2000年的报告。文章还对分析中必须用到的量进行了简单的介绍。,目前我国主要采用热释光剂量方法（TLD）用作常规外照射个人剂量监测，常规监测周期一般为1个月，也可视具体情况延长或缩短，但最长不超过3个月。内照射大多用环境检测的数据进行间接估算。 职业外照射个人监测所要测量的量是人员剂量当量Hp(d)，d指人体表面指定点下面的深度。 应特别注意的是，在不能使用人员剂量当量Hp(d),而应改为深度吸收剂量Dp(10)来描述。,对个人剂量计刻度时应特别注意以下三个方面的问题： （1）剂量计必须放在一个适当的模体（ICRU球）上刻度； （2）目前基准传递量应是比释动能，应用刻度条件下的比释动能到人员剂量当量的转换系数可给出人员剂量当量的刻度值，但必须标明刻度条件； （3）应用条件与刻度条件不一致时应对其进行适当修正。,表1-1 职业照射分类(UNSCEAR最新分类方法),1.2 职业照射概貌 全国辐射源应用单位达5.5万多个 各类辐射设备11.2万余台 从事放射性同位素与辐射技术工作人员约20万人 主要辐射设备平均以每年7%的速度增长 医用加速器和CT机平均每年增长速度在15%以上 放射事故平均每年约30起,以1999年我国的放射性职业照射为例进行分析。图1-1是我国不同辐射职业人群大小的分布图。图中表明，医用辐射职业人群的最大，有12.16万（占总职业人群的61%），其次是核工业职业人群。,图1-2 是我国不同辐射职业人群的集体有效剂量分布图。图中表明，核工业职业人群的集体有效剂量最大，占总职业人群的45%，其次是医用辐射职业人群。,图1-3是我国不同辐射职业人群的年平均有效剂量分布图。图中表明，核工业职业人群的年平均有效剂量最大，其值为8.6mSv/a；其次是同位素生产职业人群的年平均有效剂量，其值为5.07mSv/a。,图1-4是我国不同辐射职业人群的NR15分布图。NR15是人群中接受剂量大于15mSv的人数占人群总数的分数。图中表明，同位素生产职业人群的NR15最大，其值为0.099；其次是核工业职业人群，其值为0.05。,图1-4 不同职业照射的NR15比较,表1-2是不同国家核燃料循环系统职业人员受照情况比较。从表中可以看出，鈾矿开采中，我国职业人员接受的年平均剂量是全球平均值的4倍左右，其值高达18.6mSv/a。,表1-2 不同国家核燃料循环系统职业人员受照情况比较,表1-3是不同国家和地区医用辐射职业人员受照情况比较。从表中可以看出，X 射线诊断、核医学和放射治疗中,我国职业人员接受的年平均剂量比全球平均值高。,表1-3 不同地区和国家医用辐射职业人员受照情况比较,2、人员剂量监测 个人监测实用量， 个人监测通常是将剂量计佩戴在身体上进行监测，所以个人监测实用量定义时考虑了这一实际情况。对于个人监测，它的实用量就是人员剂量当量， 。它是ICRU软组织深度d处的剂量当量， d是在佩戴剂量计身体表面下的深度。监测皮肤剂量时，d=0.07 mm ，监测有效剂量时，d=10 mm ，当需要监测眼晶体剂量时， d=3 mm 。 上述定义实用于所有辐射类型。当考虑辐射的入射方向、身体的反向散射后， 可用佩戴在身体上的剂量计近似地测量。,很明显，由于散射和吸收人员将影响辐射场， 的测量结果会因人而异，也会随剂量计佩戴的部位不同而改变，在非各向同性场中，测量结果还随辐射入射的方向而改变。 用于个人监测的实用量，应能估算出所有可能辐射条件下的有效剂量，但事实并非如此。例如，在X线能量较低时，个人剂量计佩戴在人体前面，若辐射从人体后面入射，这时绝大部分能量已被人体吸收，即使进行了一些修正，剂量计就很难可靠的估算出有效剂量。因而，这就要求剂量计应佩戴在能代表身体受照的位置。,即使剂量计应佩戴在能代表身体受照的位置，入射也是各向同性，但我们也无法在真正的人体表面来对剂量计进行刻度。因而在实际刻度中，应当用一个适当的模体来替代人体。 ISO定义了3种用于上述目的的ICRU组织的模体： 30 cm 30 cm15 cm 的板模； 直径为7.3 cm ，高为30 cm 的圆柱(腕模); 直径为1.9 cm ，高为30 cm 的圆棒(指模)。, 人员剂量当量（吸收剂量）的确定 对每一个剂量计测读后，常规监测情况下应赋与浅层和深度人员剂量当量（ p(0.07)和Hp(10) ）的值，在事故剂量情况下应赋与深度吸收剂量值( Dp(10) ）。 a) 光子 在无模体时，测得的模体正面中心位置的空气比释动能（ ），对于给定的光子谱，浅层和深度人员剂量当量（ p(0.07)和Hp(10) ）和深度吸收剂量值( Dp(10) )的数值应按如下方法赋与：,式中 和 是空气比释动能到相应人员剂量当量的转换因子。注意计算事故剂量的等式（2-3)的 无量纲。 注意，这种方法主要用在TLD刻度时。,在刻度条件与使用条件不一致时，应做如下的修正：,是刻度条件下的相应值。,表C1 空气比释动能到深度和浅层人员剂量当量转换因子（ISO线束和241Am）,深度人员剂量当量转换因子(,浅层人员剂量当量转换因子(,表2-1 空气比释动能到深度和浅层人员剂量当量转换因子 光子辐射（ISO 4037-3 、ICRP74 和ANS/HPS N13.11-2001 ）,b) 对标准源，模体中给出的是吸收剂量，浅层人员剂量当量(p(0.07) )的数值应按如下方法赋与： 式中Dp(0.07)是模体中0.07mm处的吸收剂量的数值。,c)中子 中子源用发射率校准，是将参考剂量点(RDP)空气中测定的注量（n）与转换因子 的乘积赋与深度人员剂量当量（Hp(10)）即：,其中， 对15 cm D2O慢化的252Cf源,为91pSv cm2 (9.1 nrem cm2)；对未慢化的252Cf源，为340pSv cm2(34 nrem cm2); 对241Am-Be源，为411pSv cm2(41.1 nrem cm2),对与上述两个中子谱相关的光子谱，人员剂量当量应按下式赋值。 式中是与上述两个中子谱相关的光子人员剂量当量率与中子人员剂量当量率的比值。与房间的几何特性和照射距离有关。表2-2是其典型值的例子。,表2-2 中子源和场的特性,d) 混合场 在包含有混合辐射场的检验分类中，每一种辐射的浅层（或深度）人员剂量当量都应当加上。 e)修正 当剂量计中心偏离射线轴时，应对其赋与的人员剂量当量值进行修正。当灵敏元件偏离参照平面时，应对其赋与的人员剂量当量值用灵敏元件与RDP间的距离进行修正。,3、事故剂量监测 前剂量（pre-dose） 是确定天然辐射源累积剂量和事故剂量的一种非常好的方法。这个方法的基础是，已观察出经辐照和高温退火的石英110 0C发光峰灵敏度的变化。 石英的前剂量技术已经广泛的应用到回顾剂量（剂量重建）学中，其材料已不仅限于石英，还有其他一些天然材料。, 什么是TL前剂量技术？ 1988年，以色列专家chen等发现，未退火的人造石英样品的110度TL峰显示出明显的随吸收剂量的超线性增长。他还发现，TL的最大强度Imax与吸收剂量（D）之间服从以下等式。,式中和k是常数。,等式（10）在双对数坐标上作图，可以得到斜率为k的线性图。实际上k就标征了超线性的程度。这种超线性在低剂量时较为明显，当剂量高于10Gy超线性的现象就很难观测到。这种现象提示我们，这类未退火的人造石英样品，在线性实验前已接受到一定剂量，称之为前剂量（Predose)。 chen和Leung提出了一种解释Predose的模型，它是Zimmerman电子陷阱模型的修改版。这种模型与他们的实验在以下两个方面符合很好： 1、从不同Predose的 TL - D 关系图中发现：在与TL相同的水平Predose处饱和状态； 2、当Predose逐渐增加到两个数量级，系数k从超线性明显（k=2)到线性明显（k=1)。, TL前剂量技术的理论模型 下图是前剂量电子模型。一般TL发光曲线中，存在110 0C的发光峰，这个峰可以用下图中的电子陷阱T和两个空隙中心R和L来解释。一般假设R比L的作用截面要大得多，因此，在受到辐照时产生的空隙基本上集中在R中，电子浓集在电子陷阱T中。陷阱T是一个浅陷阱，仅需加热到150 0C，或在室温下几个小时就可以腾空。空隙中心R也不太深，并靠近价带，在加热到550 0C就可使空隙释放。空隙中心L的几率虽然很小，但加热到高温时，确有利于空隙从R到L的转移。,前剂量电子-陷阱模型,由于空隙中心L远离价带，加热到550 0C不能将它释放到价带。因而，L就类似一个“蓄水池”，由于L是发光中心，这个过程，因此有利于110 0C发光峰的测量。 Chen对上述模型进行了修正，他提出，一个“Test-Dose”的TL测读响应随L中心的浓度单调的增加，这是因为，一方面，此时除热激活外，还有一个很大的“刺激效应”；另一方面，还另外存在一个电子陷阱S，它是一个深陷阱，在对110 0C测量时，它显示出竞争释放电子的作用。, TL前剂量技术的估算方法 前剂量技术与通常TL的不同主要是以下两点：多次热激活技术和附加剂量技术。在测量时，附加剂量技术的基本操作程序如下： 把样品分为二个部分，第一部分先测量出材料的TL灵敏度S0和SN: a)照射一个TD（通常是0.01Gy)，测量110 0C峰的响应，记为S0； b)加热激活温度到500 0C； c)照射一个相同的TD，测量110 0C峰的响应，记为SN；,应用第二部分材料，测量出材料的TL灵敏度S0和SN+: d)为两部分样品标化的目的，重复a)的步骤，也记为S0； e) 照射一个实验室刻度剂量，通常是几Gy； f) 重复b)的步骤; g) 照射一个相同的TD，测量110 0C峰的响应，记为SN+。 测量附加剂量TD的110 0C峰TL响应加热到150 0C。 原来增加的剂量（AD）可用以下公式计算：, 前剂量技术的应用 用前剂量技术估算的剂量范围在几十mGy 几个Gy之间。 Bailiff 和 Haskell等用瓦片样品进行的日本原爆剂量估算最低达10 mGy。 Stoneham 用前剂量技术人工照射瓷器碎片，显示出瓷器制品有好的前剂量特性，其剂量范围在 44 mGy) 带 440 mGy。 Haskell 等用前剂量TL技术测量了Nevada site受到大气核试验辐射微尘照射过的砖的累积剂量，估算的剂量低到0.20 Gy。 Haskell等居室砖中石英晶体的累积剂量，这些居室是在Utah洲辐射微尘事件前的临时建筑，其平均剂量在3815 mGy范围。 Hutt等用前剂量TL技术和TL技术, 分析了Chernobyl 下风向区域环境材料中石英和材料微粒的累积剂量，其结果在0.12 Gy范围。,4、修约、误差及数据处理 4.1 有效数和数值修约规则 4.1.1 有效数字的概念,一般来说，实验所处理的数值有2种：一种是没有误差的准确值(如测量的次数，公式中的纯数等)；另一种是测量值。测量值总含有一定的误差，因此它的数据就不应无止境地写下去，仅需记录有效数字就可以了。,有效数位=可靠数位+可疑数位,一般而言，对一个数据取其可靠位数的全部数字加上一位可疑数位，就称为这个数据的有效数位。注意在数据取舍时，不应对有效数位进行取舍，只能对可疑数位右边算起的第一位进行取舍。,什么是效数字？仅保留有效数位的数字就是有效数字。,有效数字来源 于测量时所用的 仪器。我们的任 务是使测量值尽 可能准确地反映 出它的真实值。 有两个特征：,4.1.2 直接测量中的有效数字规则,35 36 (cm),3,3位置介于35.7- 35.8之间,最接近真 实位置的值,既不是 35.7,也不是35.8, 而是35.7 - 35.8 之间的某值,可以估 计为35.75. 35.76 35.77cm。,估计值只有一位，所以也叫欠准数位或可疑数位。,可疑位,(1) 加减运算： 几个数相加减时，最后结果的可疑数字与各数值中最先出现的可疑数字对齐。下面例题运算过程中数字下画线的是可疑数字。 例1 已知Y=AB-C 式中: A=(103.30.5)cm A103.3 cm B=(13.560.02)cm B 13. 6 cm C=(1.6520.005)cm C 1.7 cm,4.1.3 有效数的运算规则,一个数字与一个可疑数字相加或是相减，其结果必然是可疑数字。本例各数值中最先出现可疑数字的位置在小数点后第一位(即103.3)，按照运算结果保留一位可疑数字的原则，上例的简算方法为 Y=103.313.61.7=115.2(cm) 结果表示为 Y=(115.20.5)cm， =0.43,(2) 乘除运算： 几个数相乘除，计算结果的有效数字位数与各数值中有效数字位数最少的一个相同(或最多再多保留一位)。 例2 1.111 11.11=? 试问计算结果应保留几位数字? 解：用计算器计算可得 1.111 11.11=1.233 321，但是，此结果究竟应取几位数字才合理。我们来看一下具体的运算过程便一目了然。,见运算式，因为一个数字与一个可疑数字相乘，其结果必然是可疑数字，所以，由上面的运算过程可见，小数点后面第二位的“3”及其以后的数字都是,可疑数字。按照保留1位可疑数字的原则，计算结果应写成1.23，为3位有效数字。这与上面叙述的加减简算法则是一致的，即在此例中，5位有效数字与3位有效数字相乘，计算结果应为3位有效数字。,除法是乘法的逆运算，这里不再详细论述。 进行乘除运算(例如,N=AB)时，误差传递公式为 可见计算结果的相对误差比算式中最大的一个相对误差(A/A或B/B)还要大。相对误差越大，有效数字位数越少。对于一个间接测量，如果它是由几个直接测量值相乘而计算得到的，那么，在进行测量时应考虑各个直接测量值的有效数字位数基本相仿，或者说，它们的相对误差要比较接近。如果相差悬殊，那么精度过高的测量就失去意义。,例3 在长度测量实验中，用米尺、游标卡尺和螺旋测微器分别测量一个长方体的三个边长为A=(13.790.02)cm，B=(3.6350.005)cm, C=(0.49150.000 5)cm，试计算长方体体积V。 解：根据简算方法，长方体体积为 V=ABC=13.793.6350.4915=24.64（） 由误差传递公式算得相对误差,其绝对误差为: V=24.640.380.09（cm3） 结果用标准形式表示，长方体体积为: V=(24.640.09) ， 实验中测量三个边长分别采用不同精度的量具，其目的是为了使三个边测量值有相同的有效数字位数，相对误差很接近。,(3) 乘方运算 乘方运算的有效数字位数与其底数相同。 (4) 对数、三角函数和n次方运算 它们的计算结果必须按照误差传递公式来决定有效数字位数，而不可以用前面所述的简算方法。,例4 已知A3 0002，计算ylnA。 解： ylnAln3 0008.006 367 6，此值由计算器算得。按照误差传递公式 结果：ylnA8.006 40.000 7， 。 计算： ，此值由计算器算得。 绝对误差 z=0.003 结果： z=14.4220.003,例5 52013是四位有效数字，经正弦运算后得几位？ 问题是在1 位上有波动，比如为1 ， 对正弦值影响到哪一位，哪一位就应是可疑位。 根据微分在近似计算中的应用，可知：,因 sin520130.7930, 结果: Sin52013=0.79300.0002,. 误差的有效数字,一般情况下误差的有效数字取一位，相对误差的有效数字可取二位。,. 测量结果的有效数字,测量结果最佳值的有效数字的末位与误差首位取齐。,4.1.4 误差和结果的有效数字,例如，某次测量值= (1.394 230.002) ，由误差可知结果第三位小数可能是2到6之间的数字，因此第三位小数“4”是不可靠的，在它以下的数字就没有表示出来的必要。上面实验结果应写成测量值=(1.3940.002) ，其中“1”、“3”和“9”是可靠数字，最后一位“4”是可疑数字。,（1）位数与小数点的位置无关。,35.76cm = 0.3576m = 0.0003576km,（2）0的地位,0.0003576 3.005 3.000 都是四位,（3）没有小数位以零结尾的数值,当有无效零存在时,应采用科学计数法,例：35000，若有两个无效零，则为三位有效位数，应写为350102；若有三个无效零，则为两位有效位数，应写为35103。,4.1.5 有效数字的特点,4.2 数字修约和运算规则,特别提醒: 应用“数值修约规则(GB 8170-87)”时,请注意其中有明显错误,而且标准较老,注意一些概念与现在新概念之间的联系。,明确有效数位要求的修约规则（三位有效数字为例）,规则 修约前 修约后 四舍 6.0441 6.04 六入 6.0461 6.05 五后有数(非0)前进一 6.0451 6.05 五后无数看前方 五前为奇数要进一 6.0350 6.04 五前为偶数要舍去 6.0450 6.04 “0”视数偶数 6.0050 6.00 必须一次修约完工 6.05456 6.05,例：将下列数字修约成两位有效位数,例：将下列数字修约成一位有效位数,明确修约间隔(精度)时的修约,例l：修约间隔为0.1（或10-1),要求小数点后一位为可疑位,例2：修约间隔为1000（或103),要求千位为可疑位,负数修约时，先将它的绝对值按上述规定进行修约，然后在修约值前面加上负号。,例：将下列数字修约成两位有效位数,例：将下列数字修约到“十”位，十位为可疑位,不许连续修约 拟修约数字应在确定修约位数后一次修约获得结果，而不得多次按第3章规则连续修约。 例如：修约15.4546，修约间隔为l ，即个位为可疑位 正确的做法：15.454615 不正确的做法：15.454615.45515.4615.516,在通常情况下，采用上述各种修约方法就可以了，不必采用0.5单位修约和0.2单位修约。,在处理实验数据的时候，我们常常会遇到个别数据偏离预期或大量统计数据结果的情况，如果我们把这些数据和正常数据放在一起进行统计，可能会影响实验结果的正确性，如果把这些数据简单地剔除，又可能忽略了重要的实验信息。这里重要的问题是如何判断异常数据，然后将其剔除。判断和剔除异常数据是数据处理中的一项重要任务，目前的一些方法还不是十分完善，有待进一步研究和探索。,4.3 坏值的剔除,目前人们对异常数据的判别与剔除主要采用物理判别法和统计判别法两种方法。 所谓物理判别法就是根据人们对客观事物已有的认识，判别由于外界干扰、人为误差等原因造成实测数据偏离正常结果，在实验过程中随时判断，随时剔除。 统计判别法是给定一个置信概率，并确定一个置信限，凡超过此限的误差，就认为它不属于随机误差范围，将其视为异常数据剔除。,这里将着重介绍几种常见统计判别法:,对剩下的n-1个继续上述检验，当 直到无坏值为止。,检测流程,4.3.1 拉依达准则（要求n9),对某物体进行15次测量，测值为：,11.42 11.44 11.40 11.43 11.42 11.43 11.40 11.39 11.30 11.43 11.42 11.41 11.39 11.39 11.40,检测是否有坏值。,例,计算:,所以 11.30为坏值，应剔除。余下的数据继续检验：,在最小和最大的两个数中从与均值差最大的那个数开始判断,3=0.054,3=30.034=0.102,4.3.2 肖维涅（）准则(n4次）,检测流程,为坏值，应当剔除； 称为肖维涅系数，其值与测量次数n有关。,Cn取值表,例,在某次实验测量中得到了如下的测量数据: 23.9 24.0 22.1 23.9 23.6 24.1,检测是否有坏值。,计算:,当n=6时，从表中可以查出Cn=1.73 Cn=1.730.751.29 将测量值从小到大排列： 22.1 23.6 23.9 23.9 24.0 24.1 应从最小和最大测量值中偏离均值最大的开始判断,22.1 应是坏值，剔出，余下5个测量值。,23.6 23.9 23.9 24.0 24.1 重复上述过程,当n=5时，从表中可以查出Cn=1.68 Cn=1.680.1870.314,5个测量值均满足 条件，无坏值。,4.3.3 格拉布斯（）准则,采用格拉布斯方法判定异常数据的过程如下： 1. 选定危险率 是一个较小的百分数，例如1%，2.5%，5%，它是采用格拉布斯方法判定异常数据出现误判的几率。 2. 计算和判断过程,T0（n,) 称为格拉布斯系数，其值与测量次数n和误判几率有关。,T0(n, )值表,例,在某次实验测量中得到了如下的测量数据: 23.9 24.0 22.1 23.9 23.6 24.1,检测是否有坏值。,计算:,当n=6时，从表中可以查出T0(n,0.01)=1.94 =0.01 表示判错的几率为1%。 Cn=1.940.75=1.455 将五个测量值从小到大排列： 22.1 23.6 23.9 23.9 24.0 24.1 应从最小和最大测量值中偏离均值最大的开始判断,22.1 是坏值，剔出，余下5个测量值。,23.6 23.9 23.9 24.0 24.1 重复上述过程,当n=5时，从表中可以查出T0（n,0.01) =1.75 T0（n,) =1.750.1870.327,5个测量值均满足 条件，无坏值。,经过比较可以发现，准则方法简单，但不够严格，一般用于数据较多（）时；肖维纳准则考虑了观测次数的影响，判别较准则严格；而格拉布斯准则既考虑了观测次数，又考虑了不同水平，鉴别能力强，值得推荐。 上述三种方法可以统一以下式表示： 当 时，该数据应舍弃。 =3 准则 K=Cn 肖维纳准则 K=T0(n,) 格拉布斯准则,肖维纳准则和格拉布斯准则时的值表比较,4.4.1 仪器的示值误差（限）,国家技术标准及检定规程规定的计量器具最大允许误差或允许基本误差，经适当的简化称为仪器误差（限），用 表示。它代表在正确使用仪器的条件下，仪器示值与被测量真值之间可能产生的最大误差的绝对值。,4.4 仪器误差,仪器误差（限）举例,a: 游标卡尺，仪器示值误差一律取卡尺分度值。 b: 螺旋测微计，量程在025mm及2550mm的一级千分尺的仪器示值误差均为 。 c: 天平的示值误差，一般约定天平标尺分度值的一半为仪器的示值误差。,e: 数字式仪表，误差示值取其末位数最小分度的一个单位。,f: 仪器示值误差或准确度等级未知，可取其最小分度值的一半为示值误差（限）。,g: 电阻箱、电桥等，示值误差用专用公式计算。,d: 电表的示值误差， 。,4.4.2 仪器的标准误差,一般仪器误差的概率密度函数遵从如图所示的均匀分布规律。在 范围内，误差出现的概率相同，在 区间外出现的概率为零。均匀误差的概率密度函数为,仪器的标准误差与仪器误差（限）的关系：,4.4.3 仪器有效数字的读取,进行直接测量时，由于仪器多种多样，正确读取有效数字的方法大致归纳如下：,a、一般读数应读到最小分度以下再估一位。 例如，1/2，1/5，1/4，1/10等。,b、有时读数的估计位，就取在最小分度位。 例如，仪器的最小分度值为0.5，则0.1-0.4,0.6-0.9都是估计的，不必估到下一位。,c、游标类量具，读到卡尺分度值。多不估读，特殊情况估读到游标分度值的一半。,d、数字式仪表及步进读数仪器不需估读。,f、若测值恰为整数，必须补零，补到可疑位。,e、特殊情况，直读数据的有效数字由仪器的灵敏阈决定。例如在“灵敏电流计研究”中，测临界电阻时，调节电阻箱“10”，仪器才刚有反应，尽管最小步进为0.1，但电阻值只记录到“10”。,4.5.1 采用不确定度的必然性,过去不仅各国的误差评定方法不同，不同领域或不同的人员对测量误差的处理方法也往往各有不同的见解。这种误差评定方法的不一致，使不同的测量结果之间缺乏可比性，这与当今全球化市场经济的发展是不相适应的。社会、经济、科技的进步和发展都要求改变这一状况。用测量不确定度来统一评价测量结果就是在这种背景下产生的。,4.5 不确定度,为能统一地评价测量结果的质量，1963年原美国标准局（NBS）的数理统计专家埃森哈特在研究“仪器校准系统的精密度和准确度估计”时就提出了采用测量不确定度的概念，并受到国际上的普遍关注。20世纪70年代NBS在研究和推广测量保证方案（MAP）时对测量不确定度的定量表示又有了新的发展。“不确定度”一词源于英语“uncertainty”，原意为不确定，不稳定，疑惑等，是一定性表示的名词。,现在用于描述测量结果时，将其含义扩展定量表示，即定量表示测量结果的不确定程度。此后许多年中虽然“不确定度”这一术语已在各测量领域广泛采用，但具体表示方法均不一致。为解决测量不确定度表示的国际统一性问题，1980年国际计量局在征求了32个国家的意见后，发出了推荐采用测量不确定度来评定测量结果的建议书。该建议书向各国推荐了测量不确定度的表示原则。1981年第70届国际计量委员会（CIPM）讨论通过了该建议书。,1986年国际计量委员会要求 国际计量局（BIPM） 国际电工委员会（IEC） 国际标准化组织（ISO） 国际法制计量组织（OIML） 国际理论和应用物理联合会（IUPAP） 国际理论和应用化学联合会（IUPAC） 以及国际临床化学委员会（IFCC） 等七个国际组织成立专门的工作组，起草关于测量不确定度评定的指导性文件。,经过工作组近七年的讨论，由ISO计量技术顾问组第三工作组（ISO/TAG4/WG3）起草，并于1993年以七个国际组织的名义联合发布了测量不确定度表示指南 Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement，以下简称GUM）和第二版国际通用计量学基本术语（International Vocabulary of Basic and General Terms in Metrology，以下简称VIM）。,1998年我国发布了JJF1001-1998通用计量术语及定义，其中前六章的内容与第二版VIM完全相对应。除此之外，还增加了国际法制计量组织所发布的有关法制计量的术语及定义。1999年我国发布JJF1059-1999测量不确定度评定与表示，其基本概念与GUM完全一致。2003年中国国家实验室认可委员会（CNAL）又先后发布了关于不确定度的相应的规定和规范。这些文件就成为我国进行测量不确定度评定的基础。,（1） 识别不确定度来源,一个测量过程存在诸多环节,用框图表示为:,1 人为误差 2 理论误差 3 方法误差 4 仪器误差 5 环境误差,每个环节都或多或少地影响着测量的准确度。,（2）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(x1,x2, xn) 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）逐项评定标准不确定度 A类不确定度 它是被测量列能用统计方法估算出来的不确定度分量，它相应于测量的随机误差。 这种误差是由于感官灵敏度和仪器精密程度的限制，周围环境的干扰以及伴随着测量而来的不可预料的随机因素的影响而造成的。它的特点是大小无定值，一切都是随机发生的，因而把它叫做随机误差。,但它的出现服从以下统计规律。 a) 单峰性。测量值与真值相差越小，其可能性越大；与真值相差很大，其可能性较小。 b)对称性。测量值与真值相比，大于或小于某量的可能性是相等的。 c)有界性。在一定的测量条件下，误差的绝对值不会超过一定的限度。 d)抵偿性。随机误差的算术平均值随测量次数的增加越来越小。 根据上述特性，通过多次测量求平均值的方法，可以使随机误差相互抵消。算术平均值与真值较为接近，一般作为测量的结果。,A 类评定对观测列进行统计分析所作的评定 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、 Xn ， 是n次测量结果的算术平均值。,单次测量结果的实验标准差为：,观测列平均值(即估计值)的标准不确定度为:,b) 测量不确定度的A 类评定一般是采取对用以日常开展检测和校准的测试系统和具有代表性的样品预先评定的。除非进行非常规检测和校准，对常规检测和校准的A 类评定，如果测量系统稳定，又在B 类评定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定的结果，这时如提供用户的测量结果是单次测量获得的，A 类分量可用预先评定获得的uA(xi) ，如提供用户的是n 次测得值的平均值，则A 类分量为：,c)为作A 类评定，重复测量次数应足够多，但有些样品只能承受一次检测或随着检测次数的增加其参数逐次变化，根本不能作A 类评定。有些检测和校准则因难度较大费用太高不宜作多次重复测量，这时由上式算得的标准差有可能被严重低估，这时应采用基于t 0.95分布确定的包含因子。即用 作安全因子乘u A=uA(xi)后再和B 类分量合成。, B 类不确定度,它是被测量列不能用统计方法估算出来的不确定度分量，它相应于测量的系统误差。 系统误差的特征是：在同一条件下，多次测量同一量值时绝对值和符号保持不变；或在条件改变时，按一定规律变化的误差。,系统误差产生的原因： a) 测量装置方面的因素：由于仪器设计制造方面的缺陷(例如尺子刻度偏大、表盘刻度不均匀等)，仪器安装、调整不当等因素产生的误差。 b) 测量方法方面的因素：测量所依据的理论和公式的近似性引起的误差；测量条件或测量方法不能满足理论公式所要求;测量条件与仪器校准条件不一致；等引起的误差都属于这一类。 c) 环境方面的因素：测量时实际温度与所要求的温度有偏差； d) 测量人员方面的因素：由于测量者本身的生理特点或固有习惯所引起的误差，例如某些人在进行动态测量记录某一信号时有滞后的倾向等。,系统误差服从的规律： a) 不变系统误差。在整个测量过程中，误差的符号和大小都固定不变的系统误差，叫做不变系统误差。例如，某尺子的公称尺寸为100mm，实际尺寸为100.001mm。 b) 线性变化的系统误差。在测量过程中，误差值随某些因素作线性变化的系统误差，叫做线性变化的系统误差。 c) 周期性变化的系统误差。测量值随某些因素按周期性变化的误差，称为周期性变化的系统误差。 d) 复杂规律变化的系统误差。在整个测量过程中，若误差是按确定的且复杂规律变化的，叫做复杂规律变化的系统误差。,几种适用于发现某些系统误差的常用方法: a) 实验对比法。这种方法主要适用于发现固定系统误差，其基本思想是改变产生系统误差的条件，进行不同条件的测量。例如，采用不同方法测同一量，若其结果不一致，表明至少有一种方法存在系统误差。 b) 理论分析法。主要进行定性分析来判断是否有系统误差。如分析仪器所要求的工作条件是否满足，实验所依据的理论公式所要求的条件在测量过程中是否满足，如果这些要求没有满足，则实验必有系统误差。 c) 数据分析法。主要进行定量分析来判断是否有系统误差。一般可采用残余误差观察法、残余误差校验法、不同公式计算标准差比较法、计算数据比较法、t检验法、秩和检验法等方法。,B 类评定 最常用的方法是采用近似标准差估算非统计不确定度。 当输入量的估计量Xi 不是由重复观测得到时，其标准偏差可用对Xi 的有关信息或资料来评估。 B 类评定的信息来源可来自：校准证书、检定证书、生产厂的说明书、检测依据的标准、引用手册的参考数据、以前测量的数据、相关材料特性的知识等。,当B类不确定度相应的估计误差为高斯分布时: 当B类不确定度相应的估计误差为均匀分布(方法、环境、数字仪表等误差分布)时: 当B类不确定度相应的估计误差为正太分布，置信概率P=0.95时:,当B类不确定度相应的估计误差为正太分布，置信概率为和自由度为n-1 时: 式中tp(n-1)是t分布系数。 以上三式中为非统计不确定度相应的估计误差限，常视为实验仪器误差,几种常见情况下 的确定 a) 仪器示值误差（），已知的情况： 表盘式仪表取其最小分度值的一半为仪器示值误差； 数字式仪表，误差示值取其末位数最小分度的一个单位。 b) 若资料（如校准证书）给出了扩展不确定度U ， =U,当仪器的系统误差不完全决定于测量部分，探测器又不固定，从而厂家无法给出整个系统的误差，例如，这时可用使用元件测量值范围的重复性（一致性）实验来评估B类不确定度，若重复性单次测量的标准差为S(xi),则：,分布函数与B标准不确定度计算表, 标准不确定度分量的计算 输入量的标准不确定度u(xi)引起的对y 的标准不确定度分量ui (y)为: 在数值上,灵敏系数 (也称为不确定度传播系数)等於输入量Xi 变化单位量时引起y 的变化量灵敏系数可以由数学模型对X i 求偏导数得到也可以由实验测量得到灵敏系数反映了该输入量的标准不确定度对输出量的不确定度的贡献的灵敏程度而且标准不确定度u(xi)只有乘了该灵敏系数才能构成一个不