Metodología para la determinación de la incertidumbre asociada a la medición en fuentes fijas usando la guía para la expresión de la incertidumbre de medida y un método estocástico

El presente trabajo define una metodología que permite la estimación de la incertidumbre de medición asociada a las emisiones de contaminantes de fuentes fijas muestreados de acuerdo a los métodos de muestreo EPA 1 a 8, los cuales se encuentran definidos en el Code Of Federal Regulations Title 40 Part 60 (apéndices A1 a A4) de la Agencia de Protección Ambiental de los Estados Unidos. Para lo cual, se empleó un método no estocástico como el propuesto en la guía para la expresión de la incertidumbre de medida (GUM), y otro estocástica como lo es el Método Monte Carlo (MCM). El desarrollo de la estimación aplicando el método no estocástico propuesto en la GUM, incluyó la identificación de las fuentes de incertidumbre, establecimiento del modelo matemático, asociación de fuentes y variables de entrada a una distribución estadística, estimación de la incertidumbre estándar y combinada, cuantificación de los grados de libertad efectivos y por último cuantificación de la incertidumbre expandida, para cada una de las variables de entrada y mensurandos. Lo anterior requirió de la implementación de diferentes rutinas en ®Matlab, las cuales se retroalimentaban de la información recolectada durante los estudios de emisiones (datos tabulados en una hoja electrónica de ®Excel). Adicionalmente, se exploró la influencia que presentaba la inclusión de términos de orden superior de la serie de Taylor en la cuantificación de la incertidumbre, bajo el supuesto de no correlación entre las variables de entrada.

Abstract

The present work defines a methodology that allows the estimation of the measurement uncertainty associated to the pollutant emissions from stationary sources sampled according to the EPA Sampling Methods 1 to 8, which are defined in the Code of Federal Regulations Title 40 Part 60 (Appendices A1 to A4) from the United States Environmental Protection Agency. Therefore, a non-stochastic method was used as the one proposed in the Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement (GUM), and another stochastic method such as Monte Carlo Method (MCM). The development of the estimation using the non-stochastic method proposed in the GUM included the identification of sources of uncertainty, establishment of the mathematical model, association of sources and input variables to a statistical distribution, estimation of standard and combined uncertainty, quantification of the effective degrees of freedom and finally quantification of the expanded uncertainty, for each of the input variables and measurands. The previous, it required the implementation of different routines in ®Matlab, which feedback from the information collected during the emissions studies (data tabulated in an electronic sheet of ®Excel). In addition, the influence of the inclusion of higher order terms of the Taylor series on the quantification of uncertainty was explored, assuming no correlation between the input variables.