校准曲线计算器 校准曲线计算器 计算器
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更新时间:2025.09.26
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API在线试用与对比

该API产品提供校准曲线计算功能,采用标准添加法处理基质效应,帮助用户计算未知样品浓度,并提供逐步教程和线性回归计算支持。

校准曲线计算器验证工具

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仪器响应信号
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async function calculatorCalibrationCurve() {
    
    
    let url = 'https://openapi.explinks.com/您的username/v1/calculator_calibration_curve/saf202509268485241dc775';
    
    const options = {
        method: 'POST',
        headers: {
            'Content-Type': 'application/json',
            'x-mce-signature': 'AppCode/{您的Apikey}'
            // AppCode是常量,不用修改; Apikey在‘控制台 -->API KEYs --> 选择’API应用场景‘,复制API key
        },
        body: {"background":0,"sensitivity":0,"concentrationUnit":"mol/L","signal":0}
    };
    
    try {
        const response = await fetch(url, options);
        const data = await response.json();
        
        console.log('状态码:', response.status);
        console.log('响应数据:', data);
        
        return data;
    } catch (error) {
        console.error('请求失败:', error);
        throw error;
    }
}

// 使用示例
calculatorCalibrationCurve()
    .then(result => console.log('成功:', result))
    .catch(error => console.error('错误:', error));

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无论个人还是企业,都能够快速的将API集成到你的应用场景,在多个渠道之间轻松切换。

API特性

精准计算,轻量返回
AI 模拟渠道
极简集成体验
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产品介绍
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校准曲线计算器

计算未知样品浓度的方法有很多种:如果您的实验存在基体效应,您可以使用我们的校准曲线计算器来找出答案!我们使用标准加入法来帮助您——如果您想了解更多相关信息,请继续阅读。在这里您将找到:

此外,它还将为您提供基于校准曲线计算未知浓度的分步教程。准备好了吗?

  • 什么是校准曲线及其不同类型;
  • 何时使用标准加入法;以及
  • 如何从校准曲线计算浓度。
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什么是校准曲线?

校准是一种测量技术,用于确保方法/仪器提供准确的结果。化学家们为此主题写了整本书,但我们将尽量保持简单!

分析化学需要校准:测量方法的可靠性依赖于对分析物浓度与所用仪器信号之间关系的正确解释。良好校准的环境确保分析结果的准确性。

校准过程需要理解校准曲线的概念。这条曲线(虽然通常是一条直线)是通过用所需仪器测试一定数量的已知浓度样品,然后使用解释该方法操作的数学模型拟合结果而获得的。曲线图显示了仪器对分析物(被测量的物质)的响应(所谓的分析信号),并允许预测未知样品中的浓度。

校准曲线类型很多,根据模型期望的答案类型进行区分:

  • 具有非零截距的线性——标准加入技术;
  • 具有零截距的线性——工作曲线技术;
  • 对数;
  • 指数;
  • 幂(浓度被提升到给定指数的幂);以及
  • 多项式(您可以认为这种类型类似于多项式)。

在这里我们将只关注标准加入法,这也在我们的校准曲线计算器中实现:继续阅读,看看它是否适合您的问题!

🧪

标准加入法

我们的校准曲线计算器使用标准加入法来计算浓度值。当样品带有在测量中产生恒定背景信号的基体时,使用标准加入校准。将其视为其他溶质(如果它们的浓度不变)或溶剂的信号。在这里您将学习如何使用这种方法!

首先:您需要建立校准曲线。需要一个或多个标准品。标准品是具有已知浓度的样品。为了被知道,需要一个验证过程;然而这是一个相当复杂的过程,在这里不相关。

在没有标准品的情况下,准备一组不同浓度的样品。确保浓度值包含在样品范围内。用所需仪器测量您的样品:您将获得一组仪器响应。多次记录它们(通常三次)——这将有助于减少与测量过程相关的不确定性。

使用线性回归模型来拟合数据。绘制的数据表示仪器响应(信号)与浓度的关系。您将获得两个参数,它们由函数拟合:

标准加入法在分析化学的各种技术中都有应用:吸收光谱法(使用朗伯-比尔定律)、质谱法和气相色谱法只是一些例子。

📝

校准曲线公式

这是校准曲线方程:

y = ax + b

这里,a是直线的角系数,它转化为仪器的灵敏度。b是截距,它对应于基体的背景信号。两个变量y和x分别是仪器响应和浓度。如您所见,截距对应于零浓度(x=0)时的仪器响应。

💡 线性拟合是一种回归技术,它找到偏离集合中任何样本最小量的直线。

就是这样!现在您有了通过使用标准加入法获得的校准曲线。在下一节中,您将学习如何从校准曲线方程计算未知浓度。

为了计算未知浓度,线性拟合的方程被转换为方程:

x = (y - b) / a

在这里您从信号y中减去背景b(基体的影响),然后除以所用仪器的灵敏度a。结果是浓度x,单位取决于进行分析的技术。

🌰

如何从校准曲线计算未知浓度?一个例子

让我们通过一个具体的例子来演示如何使用校准曲线计算未知浓度:

计算过程:

• 计算描述校准曲线的方程。让我们假设它是 y = 0.5x + 0.1。

• 将上述方程转换为 x = (y - 0.1)/0.5。

• 测量未知样品的仪器响应。让我们假设它是 2.1。单位因实验而异,因仪器而异:我们保持一般性。

• 您可以通过代入值来计算未知浓度:x = (2.1 - 0.1)/0.5 = 2.0/0.5 = 4.0

因此,未知样品的浓度为 4.0(单位取决于您使用的分析技术)。

🌍

如何使用我们的校准曲线计算器?

如果您已经有了线性拟合参数的值,只需将它们插入校准曲线计算器的相应字段中。

🙋 我们决定在计算器中省略单位,因为来自仪器的信号取决于分析中采用的物理现象。记住要保持一致——找到未知样品浓度的单位并不难!

现在写入信号,并找出未知浓度。

您知道您也可以"反向"使用我们的计算器吗?只需填写浓度字段,并找出预期信号!

如果您不知道拟合的参数但有来自标准样品的数据,您可以使用我们的线性回归计算器来找到这些值。去看看吧!

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如果您想重新计算浓度(例如从摩尔浓度和百分比浓度之间切换),您可以使用我们的浓度计算器。

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要在浓度单位之间转换,请使用我们的质量摩尔浓度计算器和摩尔浓度计算器!

常见问题

如何从校准曲线计算未知浓度?

  1. 选择正确的校准技术,例如标准加入法。
  2. 测量您溶液的仪器响应(信号)。
  3. 确定方法的参数:背景和灵敏度。
  4. 通过从响应中减去背景并将此差值除以灵敏度来计算浓度。
  5. 就是这样!享受结果!

何时可以使用标准加入法?

标准加入法最适合包含来自基体的背景信号的模型。这转化为回归曲线中存在截距。

从校准曲线计算浓度需要什么?

每条校准曲线都由一组参数定义:在线性校准曲线的情况下,它们通常是:

  • 直线的斜率(其相对于水平轴的角度);以及
  • 截距。

要找出这些参数,您需要测量从一组已知浓度样品获得的信号。

最后,测量未知样品的响应:这是您计算未知浓度所需的最终量。

吸收光谱技术使用哪种校准曲线?

由于吸收光谱技术具有恒定背景,当您建立校准曲线时需要考虑它:此技术的最佳模型是标准加入法。在Omni计算器的网站上了解更多信息!

API接口列表
校准曲线计算器
校准曲线计算器
1.1 简要描述
校准曲线计算器
1.2 请求URL
/calculator/v1/calculator_calibration_curve/concentration
1.3 请求方式
POST
1.4 入参
参数名 参数类型 默认值 是否必传 描述
background number 0.0 校准曲线的截距参数b,表示基体产生的恒定背景信号
sensitivity number 1.0 校准曲线的斜率参数a,表示仪器对分析物的响应灵敏度
concentrationUnit string mol/L 计算结果浓度的单位
signal number 1.0 未知样品的仪器测量响应信号y值
1.5 出参
参数名 参数类型 默认值 描述
calibrationEquation string 使用的校准曲线线性方程表达式
calculationFormula string 浓度计算所使用的具体公式
concentration number 根据校准曲线计算得出的未知样品浓度
concentrationUnit string 浓度结果的单位
1.6 错误码
错误码 错误信息 描述
FP00000 成功
FP03333 失败
1.7 示例
参考上方对接示例