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Flow rate measurement is a common task in many hydraulic infrastructures included in systems with a large impact on the economy. The quality requirements that such measurement must fulfil imply the best knowledge of the measurement results (estimates and measurement uncertainties). Methods such as those given by the Guide for the Expression of Uncertainty in Measurement (GUM) have been widely used as tools to evaluate measurement uncertainties. However, such methods have implicit assumptions on the nature of the mathematical models and the applicability conditions, which are not often taken into account by their users, who apply them regardless of the specific nature of the actual metrological problems. One such assumption is that the output probability function is Gaussian, which is true only if some input conditions are met. In practice, many metrological problems are described by mathematical models with non-ideal conditions, the measurement uncertainty solutions thus being quite different from those predicted by the GUM method. The development of metrological studies has shown that the Monte Carlo method is suitable to deal with non-ideal problems and has several advantages. One such advantage is particularly useful for the specific problem of flow rate measurement using a primary weighing method: the ability to give information on the output quantity probability function. In this way, it is possible not only to obtain the output quantity estimate but also to test the normality of the output measurement uncertainty interval, which in fact has a non-Gaussian shape.

Management systems developed according to ISO/IEC 17025 must fulfil several requirements, being particularly relevant the assurance of the measurement results quality. The enhancement of that quality depends upon several conditions, one of which is the instrumentation metrological performance and its service conditions along its lifetime. In this context, the evaluation of long time drifts in the instrumentation metrological performance is a major concern requiring the development of calibration planning under traceable conditions, to determine possible corrections and to establish the best measurement capabilities. The periodicity of the calibration operations is a technical decision with considerable implications in the system management performance (namely, operational costs and management of decision risk). Although this decision can be significantly cost effective, many industries and laboratories apply recommended calibration intervals regardless of any type of data analysis concerning aspects such as the severity of use and the different accuracy requirements associated with specific applications. Considering that there is a relation between the calibration intervals and the expectations of “failure” of a measurement instrument (“failure” meaning that the instrument will be out-of-tolerance considering its own usage requirements), to combine the stochastic nature of the problem with statistical methods to predict the optimized calibration interval is a challenge to many management systems. The effort towards this optimization requires prior knowledge of critical variables, the history of calibration data, methods and models suitable to perform the statistical analysis of the collected data. The optimized definition of the calibration intervals based in statistical analysis can provide robust solutions, allowing the improvement of the management system in both economical and quality performances. This paper presents concepts, discusses methods, models and their variables that can be used to define calibration intervals. Moreover, a reliability approach to a cost-effectiveness analysis is also presented. Some examples concerning the experience of the above mentioned metrological laboratories are used in order to enhance some of the remarks and conclusions.

This study describes the measurement uncertainty propagation of the incident radiative heat flux density quantity associated with different exposure conditions of the heat flux meter, taking into account the convective effects in reaction to fire tests. To accomplish this aim, considering the complexity and non-linearity of the applied mathematical models to perform the indirect measurement of the mentioned quantity, the Monte Carlo method approach was selected. The use of this numerical approach allows to determine the quality of the measurements within a high accuracy level and to overcome the main constrains found in other methods, specially the GUM method, which can only provide an approximate solution for this metrological problem. The experimental examples studied concern the reaction to fire testing (the room-corner test and the flooring radiant panel test) with different exposure conditions of the heat flux meter used. For each case, the applied mathematical model is described and an analysis of the input uncertainty contributions is presented

This paper discusses the selection of appropriate uncertainty framework in metrology related to the class of problem to be solved.

Technical and economical impacts of flow measurements in sewer systems are a major concern in today’s system’s management. Thus, the quality of the measurements is considered to be a critical issue. Considering the complex nature of the measurand and the metrological requirements of local installations, the best available level of accuracy in measurement results should be sought. Therefore, both the knowledge of the measurand estimates and measurement of uncertainties are required for achieving robust results. Within this context, the quality of measurement results depends on the knowledge of the uncertainty contributions and on the selection of an appropriate method to evaluate the measurement uncertainty. The study of these aspects can be of major importance in providing information to management of the system, namely in upgrading and maintenance activities. This paper discusses the advantages of using Monte Carlo method to perform the evaluation of the measurement uncertainty, considering the non-linear and multi-stage nature of the mathematical models adopted. The influence of geometric conditions and other relevant parameters are considered in the quality of measurements. The study was developed in the context of a specific sewer system, using a particular measurement system, from which measurement data was gathered.

THE PROPAGATION OF UNCERTAINTY RELATED TO THE CALIBRATION FUNCTIONS OF PLATINUM RESISTANCE THERMOMETERS AND POSSIBLE CORRELATION EFFECTS A. S. Ribeiro1, J. A. Sousa2, C. O. Costa1, M. G. Cox3, P. M. Harris3 1 National Laboratory of Civil Engineering, 1700-066 Lisbon, Portugal 2 Madeira Regional Laboratory of Civil Engineering, 9000-264 Funchal, Portugal 3 National Physical Laboratory, TW11 0LW Teddington, Middlesex, UK In metrology laboratories, the transfer of traceability from primary standards (fixed points) to standard platinum resistance thermometers (SPRTs) is commonly based on the use of in-house methodologies with the testing points defined by the International Temperature Scale, ITS-90. This process, however, is not simple, since different calibration functions apply to different temperature sub-intervals. The process has two stages: (1) estimation of the calibration parameters of the PRT, and (2) the use of those calibration parameter estimates to obtain temperatures from measured values of electrical resistance. A relevant discussion is whether to use the above two stages or an approach given by combining them, taking into account the correlation associated with estimates of the calibration parameter estimates. In such cases, a further uncertainty component should be evaluated and included in the uncertainty budget. An example of application is given regarding the calibration and use of 25 W SPRTs in a metrology laboratory, considering two overlapping sub-intervals.

A perspectiva contemporânea da Metrologia evoluiu de uma interpretação clássica, determinística, do problema da medição para uma interpretação moderna, probabilística, percorrendo um trajecto similar ao de outros ramos da ciência. Como consequência desta evolução, os fundamentos da medição sofreram uma importante reestruturação onde ao “erro da medição” apenas ficou reservado um papel conceptual enquanto que à “incerteza da medição” foi atribuído o papel fundamental de parâmetro que quantifica o grau de exactidão da estimativa da mensuranda. Esta nova orientação reflecte-se, com particular intensidade, nas actividades desenvolvidas pelos organismos de ciência e tecnologia onde o recurso à medição experimental é uma actividade de natureza transversal. Por esta razão, e pelo menos para estes Organismos, os estudos que visem uma aplicação mais eficaz e abrangente de metodologias para avaliação de incertezas de medição revestem-se de particular interesse. Os Sistemas de Gestão da Qualidade, em rápida expansão, deram à problemática da avaliação das incertezas uma grande visibilidade o que, por sua vez, teve como reflexo uma rápida percepção das limitações e fragilidades da metodologia vigente (GUM). Esta percepção estimulou o estudo e desenvolvimento de soluções alternativas ao GUM para a avaliação das incertezas de medição. A simulação numérica suportada no Método de Monte Carlo (MCS) é uma das soluções alternativas consideradas. No momento actual, os meios computacionais amplamente disponíveis e o vasto conhecimento acumulado sobre a MCS criaram as condições para que esta abordagem possa ser considerada capaz de colmatar as dificuldades existentes. É neste enquadramento que a presente tese procura explorar e aprofundar o conhecimento da metodologia MCS visando superar limitações na avaliação de incertezas de medição onde elas subsistem ou incrementar a qualidade dos resultados, designadamente, em sistemas complexos lineares e não lineares. São de destacar: o estudo das limitações associadas aos requisitos de aplicação das metodologias vigentes (nomeadamente, o ISO-GUM); a caracterização das condições de aplicação da simulação pelo método de Monte Carlo em Metrologia garantindo níveis de robustez, exactidão e fiabilidade elevados; e a evidenciação do potencial da metodologia MCS para a avaliação de incertezas de medição em problemas metrológicos onde as metodologias conhecidas não dispõem de capacidade para a sua resolução, nomeadamente quando os modelos matemáticos em causa possuem relações implícitas, são de natureza complexa ou são fortemente não-lineares.

O presente relatório apresenta um procedimento para o ensaio metrológico de calorímetros semi- adiabáticos de Langavant elaborado no LCAM/LNEC

O presente relatório apresenta um procedimento para a calibração de calibradores de extensómetros elaborado no LCAM/LNEC.

O presente relatório apresenta um procedimento para a calibração de geradores de humidade elaborado no LCAM/LNEC

O relatório apresenta uma descrição do procedimento de avaliação de incertezas de medição de acordo com o GUM, a estrutura das tabelas de balanço de incertezas e o quadro de melhores incertezas de medição do LCAM em 2008, relativas às calibrações e ensaios metrológicos desenvolvidos pelo laboratório no âmbito da sua acreditação no Sistema Português da Qualidade.

Este relatório apresenta a caracterização metrológica do gerador de humidade TSC 2500, que constitui o padrão de referência da grandeza humidade relativa utilizado no âmbito da actividade metrológica desenvolvida pelo LCAM/LNEC. Neste, são referidos os aspectos mais relevantes associados às grandezas mensuráveis, ao princípio de funcionamento, aos modelos matemáticos aplicados, e à sua calibração e programação.

A Metrologia constitui um ramo da Ciência com uma aplicação transversal diversificada nos contextos científico, industrial e legal. Em todos eles, a actividade experimental assume um papel preponderante no processo de garantia da qualidade. Na actualidade, uma parte significativa da actividade experimental é desenvolvida no âmbito de Sistemas de Gestão (da Qualidade), os quais impõem requisitos normativos estritos visando a evidenciação objectiva da qualidade dos resultados de medição. Uma vez que a instrumentação desempenha o papel de meio que permite concretizar a medição, e considerando que a sua utilização tem uma finalidade contendo os seus próprios requisitos, a avaliação da qualidade deverá ser baseada numa comparação entre o desempenho metrológico da instrumentação e a exigência de exactidão inerentes a essa finalidade. Na vida útil de um instrumento de medição é observada uma permanente modificação da sua condição metrológica o que justifica a necessidade da sua calibração periódica e determina a necessidade de se promover um acompanhamento da sua evolução de modo a assegurar que essa condição é, em cada momento, adequada à sua aplicação. É neste contexto que se introduz o processo de confirmação metrológica, o qual consiste na aplicação de um método de verificação da conformidade da condição metrológica do instrumento de medição relativamente ao uso pretendido, após a realização de uma calibração. A forma de concretizar esta avaliação não constitui, ainda, um assunto consensual. A divergência mais significativa está relacionada com a definição do critério e dos parâmetros a aplicar, pelo que este documento pretende dar um contributo para a definição de um critério que seja, por um lado, consistente com a actual abordagem probabilística da medição e, por outro lado, adequado face às exigências de boa gestão financeira e patrimonial, em acordo com os objectivos preconizados pela abordagem subjacente aos Sistemas de Qualidade Total.