Neste estudo foi proposto o desenvolvimento de um software para automatizar o processo de estimativa da incerteza de medição pelo método descrito no Guia EURACHEM. Com a finalidade de testar a eficácia do software, foi desenvolvido um procedimento analítico para a determinação de compostos fenólicos na água subterrânea do Instituto de Pesquisas Energéticas e Nucleares a fim de se obter dados reais de um processo. Para tanto, a determinação dos compostos foi realizada por cromatografia gasosa acoplada ao detector de espectrometria de massas, GC/MS. Para garantir a qualidade dos dados gerados, o procedimento analítico foi submetido ao processo de validação, onde foram avaliados os parâmetros: seletividade/especificidade, faixa de trabalho e faixa linear de trabalho, linearidade, limite de detecção, limite de quantificação, precisão, exatidão, recuperação e robustez. A estimativa da incerteza da medição foi realizada pelo software desenvolvido e manualmente, confirmando que o mesmo é adequado para o processo. Além disso, o software foi testado utilizando dados da literatura, o que confirmou sua eficácia. Os resultados da análise da água subterrânea demonstraram que não há a presença de compostos fenólicos nos níveis estudados. A utilização de sistemas automatizados para a estimativa da incerteza diminui ou minimiza erros sistemáticos e permite trabalhar com mais organização e controle do processo. / A software development to automate the process of uncertainty measurement by the method described by the Guide EURACHEM is proposed. In order to test the effectiveness of the software, an analytical procedure for phenolic compounds determination in the ground water was developed. Water samples were collected at Instituto de Pesquisas Energéticas e Nucleares (IPEN, São Paulo, Brazil) campus area. The determination of compounds was performed by gas chromatography coupled to mass spectrometry detector (GC / MS). To ensure the quality of the generated data, the analytical procedure was submitted to a validation process. The evaluated parameters were: selectivity / specificity, working range and linear range, linearity, detection limit, quantification limit, precision, recovery and robustness. The uncertainty measurements were performed by the software and manually, confirming that it is suitable for the process. Moreover, the software was tested using literature data, which confirmed its effectiveness. The results of the ground water analysis showed that there are no phenolic compounds within the studied levels. The use of automated systems for the uncertainty estimation is very promising because it reduces or minimizes systematic errors and allows working in a more organized way and with the process under control.

Neste estudo foi proposto o desenvolvimento de um software para automatizar o processo de estimativa da incerteza de medição pelo método descrito no Guia EURACHEM. Com a finalidade de testar a eficácia do software, foi desenvolvido um procedimento analítico para a determinação de compostos fenólicos na água subterrânea do Instituto de Pesquisas Energéticas e Nucleares a fim de se obter dados reais de um processo. Para tanto, a determinação dos compostos foi realizada por cromatografia gasosa acoplada ao detector de espectrometria de massas, GC/MS. Para garantir a qualidade dos dados gerados, o procedimento analítico foi submetido ao processo de validação, onde foram avaliados os parâmetros: seletividade/especificidade, faixa de trabalho e faixa linear de trabalho, linearidade, limite de detecção, limite de quantificação, precisão, exatidão, recuperação e robustez. A estimativa da incerteza da medição foi realizada pelo software desenvolvido e manualmente, confirmando que o mesmo é adequado para o processo. Além disso, o software foi testado utilizando dados da literatura, o que confirmou sua eficácia. Os resultados da análise da água subterrânea demonstraram que não há a presença de compostos fenólicos nos níveis estudados. A utilização de sistemas automatizados para a estimativa da incerteza diminui ou minimiza erros sistemáticos e permite trabalhar com mais organização e controle do processo. / A software development to automate the process of uncertainty measurement by the method described by the Guide EURACHEM is proposed. In order to test the effectiveness of the software, an analytical procedure for phenolic compounds determination in the ground water was developed. Water samples were collected at Instituto de Pesquisas Energéticas e Nucleares (IPEN, São Paulo, Brazil) campus area. The determination of compounds was performed by gas chromatography coupled to mass spectrometry detector (GC / MS). To ensure the quality of the generated data, the analytical procedure was submitted to a validation process. The evaluated parameters were: selectivity / specificity, working range and linear range, linearity, detection limit, quantification limit, precision, recovery and robustness. The uncertainty measurements were performed by the software and manually, confirming that it is suitable for the process. Moreover, the software was tested using literature data, which confirmed its effectiveness. The results of the ground water analysis showed that there are no phenolic compounds within the studied levels. The use of automated systems for the uncertainty estimation is very promising because it reduces or minimizes systematic errors and allows working in a more organized way and with the process under control.

The master's thesis deals with the confirmation of temperature chambers, with the greatest emphasis on the determination of standard measurement uncertainty, both by the classical method (GUM) and the Monte Carlo method. It includes the design of a measuring system with data transfer to a computer using the USB communication interface and an analysis of the sources of uncertainty entering the system, which are then practically quantified. To obtain the data, a measuring experiment was carried out in the CVVOZE testing laboratory. The LabView program was used for virtual instrumentation, in which a measuring application was designed and created, which takes care of the collection and processing of measured data. The result of the application is, in addition to recording temperatures from all measured points in the chamber, also the standard uncertainty calculated by the GUM and Monte Carlo methods, including plotting a histogram from the results obtained by both methods in order to compare them. Finally, the achieved results are compared and evaluated.

<p>Ova disertacija sadrži analizu mogućnosti merenja brzih impulsnih<br />napona i izražavanja odgovarajuće merne nesigurnosti. Dokazano je da<br />je moguće izvršiti numeričku simulaciju odziva mernog sistema na<br />impuls brzine porasta reda veličine pikosekunde. Izražena je merna<br />nesigurnost kapacitivnog razdelnika napona Monte Karlo metodom.<br />Prikazan je način konstruisanja kapacitivnog razdelnika napona sa<br />talasovodnim prilagodnim otporom. Konstruisano je više tipova<br />kapacitivnih razdelnika napona izuzetno dobrih karakteristika. Na<br />osnovu dobijenih rezultata je odabran kapacitivni razdelnik napona<br />najboljih karakteristika i izražena je njegova merna nesigurnost</p> / <p>This thesis contains an analysis of the possibilities for measurement of very<br />fast pulse voltages and proper expression of measurement uncertainty. It has<br />been proven that it is possible to perform numerical simulation to the<br />response of the very fast pulse voltage with rise time at the order of<br />picoseconds of the measuring system. Measurement uncertainty of<br />capacitive voltage dividers is expressed by Monte Carlo method. The way of<br />constructing capacitive voltage dividers with a waveguide resistance is<br />shown in this thesis. The design of four types of capacitive voltage dividers<br />with extremely good features are shown. Based on these results, capacitive<br />voltage divider with best characteristics is selected and its measurement<br />uncertainty is expressed.</p>

The thesis deals with establishing uncertainties of indirect measurements. It focuses primarily on random number generators in software enabling the calculation of mea-surement uncertainties using Monte Carlo. Then it focuses on the uncertainty calculati-on indirect measurement as the Monte Carlo method and the classical numerical met-hod. The practical part deals with the verification of randomness generators numbers contained in various softwares. It also deals with the determination of uncertainties indi-rect current measurements by both above-mentioned methods and then comparing and evaluating the values achieved.