Metodología para la estimación de incertidumbres asociadas a concentraciones de sólidos suspendidos totales mediante métodos de generación aleatoria

Este trabajo consistió en definir una metodología para estimar las incertidumbres asociadas a concentraciones de Sólidos Suspendidos Totales (SST) ligados a la fase de análisis de laboratorio, contemplando no solamente la precisión de los instrumentos de laboratorio sino también el submuestreo y la manipulación de muestras y aparatos de laboratorio. La metodología propuesta tiene en cuenta el cálculo de la incertidumbre de réplicas por medio de mé- todos analíticos, la comparación entre los resultados de réplicas por medio de pruebas t y el cálculo de la incertidumbre compuesta por medio del método de Monte Carlo. A manera de ejemplo, la metodología desarrollada se aplica a datos de concentración de SST obtenidos en laboratorio. Dichos datos corresponden a muestras reales con bajas, medianas y elevadas concentraciones de SST y con diferencias en las variabilidades submuestrales. Posteriormente se realizan comparaciones entre las incertidumbres obtenidas al aplicar el método propuesto y aquellas obtenidas teniendo en cuenta únicamente la precisión de los aparatos de medición utilizados en laboratorio. De estas comparaciones se pudo observar que se pueden presentar diferencias importantes tanto en los resultados de las incertidumbres asociadas a los resultados de concentraciones como a los valores de concentración asociados a las muestras.

Abstract

In this work a methodology for the estimation of uncertainties associated to Total Suspended Solids Concentrations (TSS) concentrations obtained during laboratory analysis, that takes into account not only the precision of the laboratory instruments, but also subsampling, sample, and equipment manipulation, is proposed. The proposed methodology includes the computation of replicates uncertainties with analytical methods, the comparison between replicates through t-tests, and computation of uncertainties applying a Monte Carlo method. As an example, this methodology was applied to TSS concentration data obtained in laboratory. The data set used corresponds to real samples with low, medium, and high TSS concentrations and with different subsampling variabilities. Subsequently, comparisons between uncertainties obtained from the proposed methodology and those obtained when only equipment precision is taken into account were undertaken. From these comparisons it was observed that some important differences can exist between concentrations uncertainties as well as samples mean concentrations.