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Academic Year: 2025/26

540 - Master's in Industrial Chemistry

60650 - Metrology in the Chemistry Laboratory


Teaching Plan Information

Academic year:
2025/26
Subject:
60650 - Metrology in the Chemistry Laboratory
Faculty / School:
100 - Facultad de Ciencias
Degree:
540 - Master's in Industrial Chemistry
Ambit:
Chemistry
ECTS:
3.0
Year:
1
Semester:
Second semester
Subject type:
Optional
Module:
---

1. General information

The content of this subject is essential for any chemist in the 21st century as it guarantees solvency in decision making from data, provides the ability to perform experimentation efficiently and to correctly interpret the weight of different variables in complex data sets. 
The basic principles of measurement in chemistry and the measurement and estimation of uncertainties are introduced to achieve traceable data of known uncertainty, applicable to statistically based decision making.
Then, the most common strategies for the efficient design of experiments and the identification of the various factors under study are introduced.
In the final block of the course, the most common strategies for unsupervised and supervised multivariate data processing are introduced, including Principal Component Analysis, Cluster Analysis and some others.

2. Learning results

Upon completion of this subject, the student will be able to:

Know the nature of the essential concepts of quality of measurement systems (traceability, accuracy and uncertainty) of a chemical nature and interpret them in the context of industrial or environmental problem solving.

Analyse, step by step, the measurement processes in chemistry, determining the contribution to the uncertainty and accuracy of the result of each methodological step.

Make decisions based on inferential statistics according to the data obtained and to their quality characteristics.

Is able to design efficient experiments to study and optimize complex experimental systems and to draw appropriate conclusions about the weight of different variables.

Is able to use unsupervised multivariate analysis strategies to interpret the relationships between samples and between variables in complex systems.

Is able to use supervised multivariate analysis strategies to establish classification models from complex experimental data.

3. Syllabus

1. Fundamental concepts of chemical metrology: traceability, accuracy and precision.

2. Statistical basis for uncertainty estimation and decision taking.

3. Accuracy and uncertainty in mass, volumen and concentration measurement.

4. Bottom up" calculation of the uncertainty of analytical results according to Eurachem.

5. Introduction to experimental design and multivariate modeling. Factorial, response and mixed experimental designs.

6. Introduction to multivariate data processing. Unsupervised pattern recognition techniques: Principal Components and Cluster Analysis.

7. Introduction to multivariate classification techniques. Discriminant Analysis. Soft modeling strategies (SIMCA). Other models.

4. Academic activities

The student´s learning is based fundamentally on the solving of problems and cases, but there must also be theory sessions that help the student understand and solve them. The subject is therefore arranged as follows:

    1.- 15h of participative lectures (1,5 ECTS).

    2.- 15h of problem/case classes. Both numerical problems and practical cases will be presented and solved (1.5 ECTS).

5. Assessment system

The student must demonstrate achievement of the intended learning results through the following assessment activities:

Progressive assessment of the learning process through the solving of problems, case studies and test questions distributed throughout the teaching period -typically one deliverable every 2 weeks- (grade 1).

Optionally, a practical written test may be taken during the official exams call corresponding to the global assessment periods (grade 2). This test will consist of the solving of numerical case studies similar to those used in the continuous assessment.

The final grade may be obtained according to the following criteria:

i) Considering progressive assessment:

Final grade= grade 1

ii) Considering only the test grades of the global assessment periods:

Final grade= grade2 

To pass, the grade must be equal to or higher than 5. 

6. Sustainable Development Goals

3 - Good Health and Well-being
4 - Quality Education
9 - Industry, Innovation and Infrastructure


Curso Académico: 2025/26

540 - Máster Universitario en Química Industrial

60650 - Metrología química en el laboratorio


Información del Plan Docente

Año académico:
2025/26
Asignatura:
60650 - Metrología química en el laboratorio
Centro académico:
100 - Facultad de Ciencias
Titulación:
540 - Máster Universitario en Química Industrial
Ámbito:
Química
Créditos:
3.0
Curso:
1
Periodo de impartición:
Segundo semestre
Clase de asignatura:
Optativa
Materia:
---

1. Información básica de la asignatura

El contenido de esta asignatura es esencial para cualquier químico del Siglo XXI ya que garantiza solvencia en la toma de decisiones a partir de los datos, proporciona la capacidad de realizar experimentación de manera eficiente y de interpretar de manera correcta el peso de las distintas variables en conjuntos complejos de datos.

Se parte de los principios básicos de la medición en química y de la medición y estimación de incertidumbres, para alcanzar datos trazables de incertidumbre conocida, aplicables a la toma de decisiones con base estadística.

A continuación, se introducen las estrategias más comunes para el diseño eficaz de experimentos y la identificación de los diversos factores a estudio.

Finalmente, se introducen las estrategias más comunes de tratamiento multivariante tanto no supervisado como supervisado de datos, incluyendo Componentes Principales, Análisis Clúster y otros.

 

2. Resultados de aprendizaje

El estudiante, para superar esta asignatura, deberá demostrar los siguientes resultados:

Conoce la naturaleza de los conceptos esenciales de la calidad de los sistemas de medida (trazabilidad, exactitud e incertidumbre) de naturaleza química y es capaz de interpretarlos en el contexto de la solución de problemas de tipo industrial o medioambiental.

Es capaz de analizar, etapa a etapa, los procesos de medición en química, determinando la contribución a la incertidumbre y exactitud del resultado de cada paso metodológico.

Es capaz de tomar decisiones con base en la estadística inferencial en función de los datos obtenidos y de sus características de calidad.

Es capaz de diseñar experimentos eficientes para estudiar y optimizar sistemas experimentales complejos y de extraer las conclusiones adecuadas acerca del peso de las distintas variables.

Es capaz de emplear estrategias de análisis multivariante no supervisado para interpretar las relaciones entre muestras y entre variables en sistemas complejos.

Es capaz de emplear estrategias de análisis multivariante supervisado para establecer modelos de clasificación a partir de datos experimentales complejos.

3. Programa de la asignatura

1. Conceptos fundamentales de metrología química: trazabilidad, exactitud y precisión.

2. Bases estadísticas de la estimación de incertidumbres y toma de decisiones.

3. Exactitud e incertidumbre en la medida de masas, volúmenes y concentraciones.

4. Cálculo “bottom up” de la incertidumbre de resultados analíticos según Eurachem.

5. Introducción al diseño experimental y a la modelización multivariante. Diseños experimentales factoriales, de respuesta y mixtos.

6. Introducción al tratamiento multivariante de datos. Técnicas de reconocimiento de pautas no supervisadas: Componentes Principales y Análisis Clúster.

7. Introducción a las técnicas de clasificación multivariante. Análisis Discriminante. Estrategias de modelado suave (SIMCA). Otros modelos.

4. Actividades académicas

El aprendizaje por el estudiante está basado fundamentalmente en la resolución de problemas y casos, pero debe ir acompañado de unas sesiones de teoría que le ayuden a la comprensión y resolución de los mismos, por lo que el desarrollo de la asignatura se concreta de la siguiente forma:

    1.- 15h de clases magistrales participativas (1,5 ECTS).

    2.- 15h de clases de problemas/casos. En ellas se plantearán y resolverán tanto problemas de carácter numérico como casos prácticos (1,5 ECTS).

5. Sistema de evaluación

El estudiante deberá demostrar que ha alcanzado los resultados de aprendizaje previstos mediante las siguientes actividades de evaluación:

Evaluación progresiva del proceso de aprendizaje mediante la resolución de problemas, casos prácticos y cuestiones tipo test distribuidos a lo largo del periodo docente -típicamente un entregable cada 2 semanas- (nota1).

De manera optativa, realización de una prueba práctica escrita en la convocatoria de exámenes correspondiente a los periodos de evaluación global (nota2). Dicha prueba consistirá en la resolución de casos prácticos de tipo numérico similares a los empleados en la evaluación continua.

La calificación final se podrá obtener en función de los siguientes criterios:

i) Considerando la evaluación progresiva:

Calificación final= nota 1

ii) Considerando sólo las calificaciones de las pruebas de los periodos de evaluación global:

Calificación final= nota2

Para aprobar, la calificación media será igual o superior a 5.

6. Objetivos de Desarrollo Sostenible

3 - Salud y Bienestar
4 - Educación de Calidad
9 - Industria, Innovación e Infraestructura