蒙特卡洛法在多点校准线性测量系统不确定度评定中的应用

多点校准线性测量系统相比单点或两点校准具有更宽的测定范围和更高的准确度、可靠性,在化学分析、物理测试等多个领域都有着广泛的应用。实验提出了蒙特卡洛法(MCM)评定多点校准线性测量系统不确定度的数学模型和仿真模拟方法,并以电感耦合等离子体原子发射光谱法(ICP-AES)测量低合金钢中锰含量为例,介绍了MCM评定测量不确定度的详细步骤和应用方法。首先采用MCM法,根据输入量的概率分布类型,通过模拟抽样分析进行测量不确定度评定,再采用GUM法进行评定。实验结果显示,试样中锰含量的平均测量结果为(0.919±0.012)%,k=1.96,与GUM法计算得到的扩展不确定度一致。给出的方法实现了MCM法在多点校准线性测量系统不确定度评估中的应用,一定程度上解决了标准样品参考值与线性校准波动性引入不确定度量值的导入问题,有助于进一步推动不确定度评估与应用的创新与发展。