Avaliação de incertezas de medição em sistemas complexos lineares e não-lineares

Abstract

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.