DCC: Od świadectwa wzorcowania do cyfrowego świadectwa wzorcowania – cyfrowe odwzorowanie wzorcowań temperatury w sposób ustrukturyzowany

Wprowadzenie

Świadectwa wzorcowania stanowią od dziesięcioleci główny środek komunikacji między laboratorium wzorcującym a użytkownikiem. Dokumentują one wyniki pomiarów z zachowaniem identyfikowalności metrologicznej, niepewności pomiarowe oraz istotne warunki ramowe – w praktyce jednak niemal zawsze jako PDF, a zatem przeznaczone przede wszystkim do interpretacji przez człowieka. Dla baz danych, systemów LIMS czy zautomatyzowanych analiz informacje te można wykorzystać jedynie przy znacznym nakładzie dodatkowym.

Od kilku lat dostępny jest cyfrowy format świadectwa wzorcowania (Digital Calibration Certificate, DCC) – ustandaryzowany format oparty na XML, który odwzorowuje informacje o wzorcowaniu w sposób ustrukturyzowany i czytelny maszynowo. Obecnie istnieją zarówno konwencje obejmujące różne wielkości mierzone, jak i specjalistyczne raporty eksperckie, które tworzą solidne ramy dla praktycznej realizacji – również we wzorcowaniu temperatury.

Wiele laboratoriów staje zatem przed bardzo konkretnym pytaniem: Jak przenieść ustalone procedury i sprawdzone świadectwa wzorcowania do świata DCC, nie wprowadzając dodatkowej złożoności do codziennej pracy laboratorium?

Niniejszy artykuł rozpatruje to przejście z perspektywy laboratorium wzorcowania temperatury. W centrum uwagi znajdują się termometry oporowe zgodnie z DKD-R 5-1 oraz pytanie, w jaki sposób zawartość klasycznego świadectwa wzorcowania może być konsekwentnie odwzorowana w ustrukturyzowanym DCC – od zastosowanej skali temperatury przez warunki otoczenia aż po samoogrzewanie i histerezę.

Motywacja

Na pierwszy rzut oka ugruntowany świat świadectw wzorcowania w formacie PDF funkcjonuje niezawodnie: Klient otrzymuje dokument, może prześledzić tabelę z wartościami pomiarowymi i niepewnościami oraz archiwizuje plik w systemie zarządzania jakością. Sytuacja staje się jednak krytyczna w momencie, gdy dane wzorcowania mają być dalej przetwarzane – na przykład w celu automatycznego przejęcia do systemu zarządzania środkami pomiarowymi, do analiz trendów lub porównania kilku wzorcowań w czasie.

Przyczyna tkwi w naturze formatu: PDF nie zawiera jawnych wielkości mierzonych, jednoznacznie interpretowalnych jednostek ani ustrukturyzowanych metadanych. Zawarte w nim informacje są dobrze czytelne dla ludzi, jednak dla maszyn dostępne jedynie przy znacznym nakładzie dodatkowym.

Właśnie tutaj pojawia się cyfrowe świadectwo wzorcowania. DCC nie dokumentuje jedynie w tekście ciągłym, że Pt100 został wzorcowany przy 100 °C, lecz przechowuje tę informację w jasno zdefiniowanych strukturach danych – włącznie ze środkiem pomiarowym, zastosowaną skalą, odniesieniem, wielkościami wpływającymi i składnikami niepewności. Dzięki temu możliwe stają się analizy, które obecnie często wymagają jeszcze ręcznych transferów, procesów kopiuj-wklej lub przepływów pracy opartych na OCR.

Szczególnie we wzorcowaniu temperatury krok w kierunku ustrukturyzowanej reprezentacji jest oczywisty. Szczegóły merytoryczne, takie jak skale temperatury, media wzorcujące, samoogrzewanie czy histereza, muszą być i tak starannie rejestrowane. Jeśli informacje te są dostępne w formie czytelnej maszynowo, obie strony odnoszą korzyści: Laboratoria mogą konsekwentnie wykorzystywać dane dalej, a użytkownicy otrzymują solidną podstawę do długoterminowych analiz.

Motywacja niniejszego artykułu polega zatem na przeniesieniu często abstrakcyjnie postrzeganego podejścia DCC na konkretny i codzienny temat wzorcowania. Przejście od klasycznego świadectwa PDF do DCC okazuje się przy tym nie tyle przełomem technologicznym, ile raczej konsekwentnym ustrukturyzowaniem tego, co w wykwalifikowanych laboratoriach jest już dziś mierzone i dokumentowane.

Czym jest DCC?

Cyfrowe świadectwo wzorcowania (Digital Calibration Certificate, DCC) to ustandaryzowany format danych oparty na XML, służący do opisu wzorcowań. W przeciwieństwie do klasycznego PDF, na pierwszym planie nie stoi reprezentacja typograficzna, lecz jasno zdefiniowana struktura danych, w której wszystkie istotne informacje są przechowywane w sposób czytelny maszynowo – od numeru seryjnego czujnika przez zastosowaną skalę temperatury aż po poszczególne wartości pomiarowe i ich niepewności.

Formalnie DCC opiera się na schemacie XML, który jest utrzymywany przez Physikalisch-Technische Bundesanstalt (PTB). Ten schemat definiuje dostępne elementy, ich wzajemne relacje oraz treści obowiązkowe i opcjonalne. Przykładami są dcc:administrativeData dla danych administracyjnych lub dcc:measurementResults dla właściwych wyników wzorcowania. Uzupełniająco DCC Wiki służy jako szczegółowa dokumentacja struktury, semantyki i praktycznej implementacji.

Istotną zasadą konstrukcyjną DCC jest jego neutralność względem wielkości mierzonej. Niezależnie od tego, czy wzorcowanie pochodzi z dziedziny masy, ciśnienia, wielkości elektrycznych czy temperatury, stosowane są te same ramy strukturalne. Dopiero poprzez konwencje specyficzne dla danej dziedziny – na przykład w formie raportów eksperckich DKD – powstają konkretne zalecenia dla danej wielkości mierzonej.

Dla wzorcowania temperatury specyfikacje te dotyczą w szczególności jednoznacznego podania skal temperatury, opisu medium wzorcującego oraz ustrukturyzowanego rejestrowania typowych wielkości wpływających. Aspekty te zostaną szczegółowo omówione w dalszej części.

Zakres niniejszego artykułu

Tematyka związana z cyfrowym świadectwem wzorcowania jest szeroka. Oprócz konwencji obejmujących różne wielkości mierzone istnieją różne wersje schematów, obszerna dokumentacja Wiki oraz zalecenia specyficzne dla różnych obszarów wzorcowania. Dla praktycznej pracy laboratoryjnej nie jest jednak ani konieczne, ani celowe rozpatrywanie wszystkich aspektów jednocześnie. Niniejszy artykuł świadomie ustala jasno określony zakres.

W centrum uwagi znajduje się wzorcowanie temperatury za pomocą termometrów oporowych zgodnie z DKD-R 5-1. Ta wytyczna jest ugruntowana w wielu laboratoriach i stanowi stabilną podstawę do rozpatrywania ustrukturyzowanych danych wzorcowania. Raport ekspercki DKD DKD-E 5-3 konkretyzuje na tej podstawie, w jaki sposób można zaprojektować merytorycznie spójne DCC dla wielkości temperaturowych.

W dalszej części zostaną omówione w szczególności następujące zagadnienia:

• W jaki sposób przedmiot wzorcowania – składający się z czujnika, wyświetlacza lub kompletnego łańcucha pomiarowego – jest konsekwentnie strukturyzowany w dcc:items?
• Jak można jednoznacznie i długoterminowo interpretowalnie przechowywać skale temperatury, na przykład ITS-90 lub temperaturę termodynamiczną?
• W którym miejscu odwzorowywane są wielkości wpływające, takie jak samoogrzewanie, histereza, prąd pomiarowy i warunki otoczenia?
• Jak można przenieść typową tabelę wyników zgodnie z DKD-R 5-1 (wartość odniesienia, wskazanie, odchylenie pomiarowe, niepewność) do dcc:measurementResults?

Artykuł wyraźnie nie stanowi kompletnego wprowadzenia do schematu DCC. Celem jest raczej praktyczne przełożenie abstrakcyjnych struktur DCC na zrozumiały scenariusz zastosowania z codziennego wzorcowania temperatury. Artykuł skierowany jest zatem w szczególności do laboratoriów, które planują rozpoczęcie pracy z DCC lub chcą w sposób ustrukturyzowany rozwijać istniejące procesy.

Podstawy: Budowa DCC

Cyfrowe świadectwo wzorcowania nie jest swobodnie strukturyzowanym dokumentem XML, lecz podąża za jasno zdefiniowaną, modularną budową. Całkowita struktura może być podzielona na logicznie rozgraniczone obszary – od niezmiennych danych administracyjnych przez merytoryczne wyniki pomiarów aż po opcjonalne uzupełnienia.

Ta systematyka odpowiada w istocie również porządkowi treściowemu klasycznego świadectwa wzorcowania: najpierw dane formalne, następnie wyniki pomiarów i wreszcie informacje uzupełniające. DCC przenosi tę sprawdzoną strukturę do konsekwentnie czytelnego maszynowo modelu.

Konkretna struktura XML jest zdefiniowana w oficjalnym schemacie (obecnie wersja 3.3.0) oraz w towarzyszącej dokumentacji DCC-Wiki. Każdy z tych obszarów jest reprezentowany przez nadrzędny element, którego elementy podrzędne określają, które treści są obowiązkowe, a które mogą być opcjonalnie uzupełnione.

Cztery „pierścienie” DCC

Element główny dcc:digitalCalibrationCertificate dzieli się na cztery główne obszary, które zarówno funkcjonalnie, jak i logicznie na siebie nawarstwiają. Ta struktura wspiera konsekwentne rozdzielenie między informacjami administracyjnymi, wynikami merytorycznymi i treściami uzupełniającymi oraz w istotny sposób przyczynia się do interpretowalności maszynowej dokumentu.

Pierścień 1: dcc:administrativeData – Podstawa administracyjna wzorcowania

Ten obszar obejmuje wszystkie stabilne i niezmienne dane dotyczące wzorcowania. Należą do nich między innymi laboratorium wzorcujące, klient, osoby odpowiedzialne, jednoznaczna identyfikacja świadectwa wzorcowania oraz sam przedmiot wzorcowania – włącznie z danymi producenta, numerami seryjnymi i opisem systemu.

Dla wzorcowań temperatury szczególnie istotny jest ustrukturyzowany opis systemu pomiarowego w dcc:items. Tutaj można również jednoznacznie modelować złożone konfiguracje, na przykład czujniki jako dcc:subItems rejestratora danych. Uzupełniająco można przechowywać odniesienia normatywne, na przykład do DKD-R 5-1, oraz informacje o akredytacji.

Ponieważ informacje te są w dużej mierze niezależne od wielkości mierzonej, w tym pierścieniu szczególnie wyraźnie widoczny jest generyczny charakter DCC.

Pierścień 2: dcc:measurementResults – Merytoryczny rdzeń świadectwa

Właściwe wyniki wzorcowania są odwzorowywane w obszarze dcc:measurementResults. Każdy dcc:measurementResult stanowi przy tym logicznie spójny blok pomiarowy i łączy wyniki z metodami, środkami pomiarowymi i warunkami wpływającymi.

Typowe składniki to:

• zastosowane metody wzorcowania (dcc:usedMethods, np. DKD-R 5-1)
• użyte środki pomiarowe (dcc:measuringEquipments, np. termostaty lub termometry odniesienia)
• udokumentowane warunki wpływające (dcc:influenceConditions)
• same wyniki pomiarów, przedstawione jako dcc:quantity lub ustrukturyzowane dcc:list

Dla termometrów oporowych klasyczną tabelę wyników z temperaturą odniesienia, wskazaniem, odchyleniem pomiarowym i niepewnością rozszerzoną można bezpośrednio przenieść do takiej listy. Klasyfikacje semantyczne przez refType, na przykład basic_referenceValue lub temperature_selfHeating, zapewniają, że znaczenie poszczególnych wartości pozostaje jednoznacznie interpretowalne.

Ten pierścień stanowi zatem metrologiczny punkt ciężkości całego DCC.

Pierścień 3: dcc:comment – Rozszerzenia i informacje uzupełniające

Obszar dcc:comment służy jako świadomie elastycznie utrzymywany kontener dla treści, które nie muszą być koniecznie przypisane do danych administracyjnych lub wyników pomiarów. Mogą to być na przykład zdjęcia układu pomiarowego, graficzne przedstawienia charakterystyk lub wyeksportowane dane surowe.

Również dane ustrukturyzowane można tutaj zintegrować, na przykład poprzez dodatkowe elementy dcc:quantity lub bloki XML z własnymi przestrzeniami nazw. Dla laboratoriów otwiera to możliwość bezpośredniego powiązania artefaktów analizy z raportowanymi wynikami i tym samym dalszego zwiększenia identyfikowalności.

Pierścień 4: dcc:document – Reprezentacja czytelna dla człowieka

Opcjonalne, jednak w praktyce zalecane, jest osadzenie czytelnej dla człowieka reprezentacji świadectwa wzorcowania. Często odbywa się to jako PDF/A, perspektywicznie również jako wariant oparty na HTML.

W ten sposób DCC pozostaje bezpośrednio użyteczne, nawet jeśli u odbiorcy nie przewidziano przetwarzania XML. Ustrukturyzowana reprezentacja danych i znany dokument uzupełniają się zatem, zamiast ze sobą konkurować.

Uzupełniająco całe świadectwo może być kryptograficznie podpisane za pomocą ds:Signature. Pieczęcie elektroniczne lub kwalifikowane znaczniki czasu umożliwiają przy tym identyfikowalne zabezpieczenie integralności i autentyczności.

Ważne koncepcje podstawowe

Zrozumienie cyfrowego świadectwa wzorcowania opiera się na kilku, jednak podstawowych zasadach strukturalnych. Należą do nich formalna architektura XML, semantyczne powiązanie przez refType oraz zastosowanie Digital-SI do opisu wartości ilościowych. Te koncepcje obowiązują niezależnie od wielkości mierzonej i stanowią techniczną podstawę dla konsekwentnej i interpretowalnej maszynowo dokumentacji wzorcowania. We wzorcowaniu temperatury są one dalej konkretyzowane przez konwencje specyficzne dla danej dziedziny, między innymi z DKD-E 5-3.

Struktura XML, przestrzenie nazw i powiązania

DCC jest dokumentem XML, który jest walidowany względem zdefiniowanego schematu XSD. Ta walidacja zapewnia, że struktura i treści pozostają jednoznacznie interpretowalne i zapobiega niespójnym modelom danych.

Centralne atrybuty w schemacie to:

• id (xs:ID) do jednoznacznej identyfikacji elementu, na przykład czujnika
• refId (xs:IDREFS) do powiązania referencyjnego, na przykład między wartością pomiarową a przedmiotem wzorcowania
• refType (dcc:refTypesType) do klasyfikacji semantycznej treści, na przykład basic_referenceValue dla wartości odniesienia lub temperature_ITS-90 do oznaczenia zastosowanej skali temperatury

W szczególności refTypes mają decydujące znaczenie dla interpretowalności DCC przez maszyny. Podczas gdy ogólne klasyfikacje są zdefiniowane w przestrzeni nazw „basic”, rozszerzenia specjalistyczne – na przykład dla temperatury lub wilgotności – są opisane w odpowiednich rekomendacjach eksperckich i utrzymywane poprzez kontrolowane słowniki.

Dla wzorcowań temperatury stosowane są na przykład przestrzenie nazw takie jak temperature, perspektywicznie uzupełnione o dalsze różnicujące klasyfikacje.

Digital SI (D-SI) dla wartości i niepewności

Wszystkie dane ilościowe w DCC są opisywane poprzez przestrzeń nazw Digital-SI (si:). Ten model umożliwia ustrukturyzowaną reprezentację wartości numerycznych włącznie z jednostką i niepewnością pomiarową.

Typowe warianty to:

• Wartości pojedyncze jako si:real z si:value i si:unit
• Serie pomiarowe przez si:realListXMLList
• jednostki równoległe, np. kelwin i stopień Celsjusza, przez si:hybrid
• Niepewności jako si:expandedUncertainty lub si:standardUncertainty

Na przykład temperatura odniesienia może być przechowywana zarówno w stopniach Celsjusza, jak i w kelwinach. Ta wolna od redundancji wielokrotna reprezentacja ułatwia późniejsze numeryczne przetwarzanie dalsze, na przykład przy zastosowaniu równań analitycznych.

Rola DCC-Wiki i raportów eksperckich DKD

Sama struktura schematu jest kompleksowo udokumentowana przez DCC-Wiki i funkcjonuje tym samym jako techniczna dokumentacja dla budowy, elementów i reguł walidacji. Na tej podstawie raporty eksperckie DKD formułują konkretne zalecenia zastosowania dla poszczególnych wielkości mierzonych.

Szczególnie istotne są:

• DKD-E 0-3 jako zalecenie dobrych praktyk obejmujące różne wielkości mierzone
• DKD-E 5-3 ze specyficznymi wytycznymi dla wielkości temperaturowych i wilgotnościowych, włącznie z refTypes, podaniem skal oraz typowymi wielkościami wpływającymi, takimi jak samoogrzewanie czy histereza

Podsumowując, DCC można rozumieć jako ustrukturyzowany zestaw modułów. Elementy generyczne zapewniają stabilny fundament, podczas gdy uzupełnienia specyficzne dla danej dziedziny zapewniają, że również szczególne cechy metrologiczne mogą być opisane precyzyjnie i jednoznacznie.

Szczególne wymagania wzorcowania temperatury w DCC

Wzorcowanie temperatury stawia szczególne wymagania wobec ustrukturyzowanego opisu danych wzorcowania. Przyczyną są szczególne cechy metrologiczne, takie jak jednoznaczne przyporządkowanie do skal temperatury, wybór odpowiednich mediów wzorcujących oraz uwzględnienie charakterystycznych wielkości wpływających, takich jak samoogrzewanie czy histereza. Aspekty te mają bezpośredni wpływ na wyniki pomiarów i budżety niepewności i wymagają zatem precyzyjnej i jednoznacznie interpretowalnej dokumentacji.

Podczas gdy schemat DCC jest celowo zaprojektowany jako generyczny, takie wymagania specyficzne dla wielkości mierzonych są konkretyzowane przez konwencje fachowe. Dla wielkości mierzonych temperatury i wilgotności rolę tę pełni raport ekspercki DKD DKD-E 5-3 („Instrukcja korzystania ze schematu DCC dla wielkości mierzonych temperatury i wilgotności”), który opisuje, w jaki sposób typowe zagadnienia metrologiczne można spójnie przenieść do struktury maszynowej.

Poniższe sekcje podejmują te zalecenia i pokazują na podstawie centralnych elementów, jak szczególne cechy wzorcowania temperatury mogą być fachowo odwzorowane w DCC.

Skale temperatury i ich znaczenie

Temperatura należy do wielkości fizycznych, których wartość pomiarowa bez odniesienia do leżącej u podstaw skali nie jest w pełni interpretowalna. Oprócz temperatury termodynamicznej $$T$$ – zdefiniowanej przez stałą Boltzmanna – istnieją praktyczne skale temperatury, takie jak ITS-90, PLTS-2000 oraz historyczna IPTS-68. Stanowią one wysokoprecyzyjne realizacje, jednak nie są identyczne.

Samo podanie jednostki kelwin nie jest zatem wystarczające. DCC musi jednoznacznie wskazywać, do jakiej skali temperatury odnosi się wartość odniesienia, aby późniejsze analizy, porównania lub przeliczenia mogły być przeprowadzone merytorycznie poprawnie.

Odwzorowanie w DCC zgodnie z DKD-E 5-3

Zastosowana skala jest kodowana poprzez specyficzne dla danej dziedziny refTypes w przestrzeni nazw temperature, na przykład:

• temperature_temperatureThermodynamic – temperatura termodynamiczna
• temperature_ITS-90 – Międzynarodowa Skala Temperatury z 1990 roku
• temperature_PLTS-2000 – skala dla niskich temperatur
• temperature_IPTS-68 – historyczna skala temperatury

Przykład temperatury odniesienia w dcc:quantity:

<dcc:quantity refType="basic_referenceValue temperature_ITS-90">
  <si:hybrid>
    <si:valueXMLList><si:real>373.15</si:real></si:valueXMLList>
    <si:unitXMLList><si:unit>kelvin</si:unit></si:unitXMLList>
  </si:hybrid>
</dcc:quantity>

Przedstawienie wyników pomiarów

Wyniki pomiarów stanowią merytoryczny rdzeń każdego świadectwa wzorcowania. W DCC obszar ten staje się jednocześnie elementem, w którym strukturalna wartość dodana cyfrowej reprezentacji jest szczególnie wyraźna. Podczas gdy PDF zasadniczo dostarcza wizualną tabelę, DCC opisuje wartości odniesienia, wskazania, odchylenia pomiarowe i niepewności jako semantycznie sklasyfikowane obiekty danych.

Centralnymi elementami budulcowymi są przy tym elementy dcc:quantity, które poprzez Digital-SI (D-SI) są jednoznacznie powiązane z wartościami numerycznymi, jednostkami i niepewnościami.

Podstawowa budowa wyniku pomiaru

Dane ilościowe są zasadniczo przechowywane w <dcc:quantity refType="…">, przy czym refType określa znaczenie merytoryczne. Typowe klasyfikacje to:

• basic_referenceValue – temperatura odniesienia, na przykład z termostatu
• basic_indicationValue lub basic_measuredValue – wskazanie lub wartość pomiarowa obiektu badanego
• basic_measurementError – odchylenie pomiarowe jako różnica między odniesieniem a wskazaniem

To semantyczne przyporządkowanie zapewnia, że interpretacja wartości nie zależy od kontekstu tabeli, lecz wynika bezpośrednio ze struktury danych.

Digital SI dla precyzyjnych danych ilościowych

Przestrzeń nazw si umożliwia konsekwentną reprezentację informacji numerycznych, niezależnie od tego, czy występują wartości pojedyncze, czy serie pomiarowe. Typowe warianty to:

• Wartości pojedyncze przez si:real z si:value i si:unit
• Serie pomiarowe przez si:realListXMLList
• jednostki równoległe, np. kelwin i stopień Celsjusza, za pomocą si:hybrid
• Niepewności jako si:expandedUncertainty lub si:standardUncertainty

Przykład temperatury odniesienia:

<dcc:quantity refType="basic_referenceValue temperature_ITS-90">
  <si:hybrid>
    <si:valueXMLList>
      <si:real><si:value>373.15</si:value></si:real>
    </si:valueXMLList>
    <si:unitXMLList>
      <si:unit>kelvin</si:unit>
      <si:unit>degreecelsius</si:unit>
    </si:unitXMLList>
  </si:hybrid>
</dcc:quantity>

Warunki otoczenia

Warunki otoczenia należą do istotnych wielkości wpływających we wzorcowaniu temperatury. Parametry takie jak temperatura laboratorium, wilgotność względna lub ciśnienie atmosferyczne mogą albo bezpośrednio wchodzić do budżetu niepewności, albo muszą być udokumentowane w celu zapewnienia identyfikowalności.

W DCC dane te są odwzorowywane w sposób ustrukturyzowany przez <dcc:influenceCondition refType="basic_ambient">, przy czym każda wielkość wpływająca jest prowadzona jako własna <dcc:quantity>. Dzięki temu parametry środowiskowe pozostają jednoznacznie identyfikowalne i mogą być w razie potrzeby włączone do dalszych analiz.

Typowe dane w zakresie temperatury

• Temperatura otoczenia (często w zakresie od 20 °C do 25 °C)
• Wilgotność względna (zazwyczaj około 40% do 60% r. h.)
• Ciśnienie powietrza, o ile jest istotne metrologicznie, na przykład w zastosowaniach kriogenicznych

Kodowanie jako przedział

W klasycznych świadectwach wzorcowania temperatura otoczenia jest często podawana jako przedział, na przykład „(23 ± 1) °C”. W DCC informację tę można modelować jako rozkład jednostajny, przy czym połowa szerokości przedziału jest przekształcana w odpowiednią niepewność standardową.

<dcc:influenceCondition refType="basic_ambient">
  <dcc:quantity refType="temperature_ITS-90">
    <si:real>
      <si:value>296.15</si:value>
      <si:unit>kelvin</si:unit>
      <si:expandedUncertainty>
        <si:value>0.577</si:value>
        <si:coverageFactor>1.732</si:coverageFactor>
      </si:expandedUncertainty>
    </si:real>
  </dcc:quantity>
</dcc:influenceCondition>

Podanie medium wzorcującego

Zastosowane medium kalibracyjne należy do istotnych wielkości wpływających na wzorcowanie temperatury. Przekazywanie ciepła, stabilność i jednorodność medium mają bezpośredni wpływ na wyniki pomiarów i niepewności. W związku z tym jednoznaczna dokumentacja jest warunkiem koniecznym do profesjonalnej interpretacji danych wzorcowania.

Termometr rezystancyjny wykazuje na przykład inne zachowanie w mieszanej łaźni olejowej niż w suchym kalibratorze blokowym lub w powietrzu. Bez wyraźnego wskazania medium niemożliwe są ani wiarygodne wnioski dotyczące warunków użytkowania, ani spójna ocena niepewności.

Odwzorowanie w DCC zgodnie z DKD-E 5-3

W DCC opis medium kalibracyjnego odbywa się w ramach dcc:measuringEquipments przy użyciu refType basic_calibrationMedium. Zaleca się przy tym korzystanie z kontrolowanych słowników, aby zapewnić jednolitą i interpretowalną maszynowo klasyfikację.

Nazwa DCC	Niemiecki	Stan skupienia	Typowe zastosowanie
air	Powietrze	gazowy	Termostat, komora klimatyczna
water	Woda	ciekły	Łaźnia cieczowa
oil	Olej	ciekły	Mieszana łaźnia olejowa
nitrogen_gas	Azot (gazowy)	gazowy	Zastosowania kriogeniczne
liquid	Ciecz (generyczna)	ciekły	Medium bliżej nieokreślone

Przykładowe kodowanie (łaźnia olejowa)

<dcc:measuringEquipment refType="basic_calibrationMedium">
  <dcc:equipmentClass refType="basic_equipmentClass">
    <dcc:scheme>DKD-E-5-3 Medium List</dcc:scheme>
    <dcc:classId>oil</dcc:classId>
  </dcc:equipmentClass>
</dcc:measuringEquipment>

Przedmiot wzorcowania w DCC: Termometry oporowe zgodnie z DKD-R 5-1

Termometry rezystancyjne – w tym Pt100, Pt25.5 lub wzorcowe platynowe termometry rezystancyjne (SPRT) – należą do uznanych instrumentów referencyjnych w wzorcowaniu temperatury. Wraz z DKD-R 5-1 istnieje szeroko stosowana wytyczna, która formułuje szczegółowe wymagania dotyczące opisu czujnika, wyświetlacza, łańcucha pomiarowego i istotnych parametrów.

W DCC obiekt wzorcowania jest modelowany w ramach dcc:administrativeData poprzez strukturę dcc:items. Struktura ta jest celowo zaprojektowana jako elastyczna i umożliwia odwzorowanie zarówno pojedynczych czujników, jak i złożonych systemów pomiarowych z wieloma kanałami.

Dlaczego wymagane jest szczegółowe modelowanie

Obiekt wzorcowania w praktyce rzadko jest izolowanym elementem. Często występuje kompletny łańcuch pomiarowy, składający się z czujnika, przewodu przyłączeniowego oraz jednostki wyświetlającej lub rejestrującej. Dla zapewnienia spójności pomiarowej komponenty te muszą być jednoznacznie identyfikowalne, aby wyniki pomiarów można było później bez wątpliwości przypisać – na przykład do konkretnego kanału lub czujnika.

Strukturalny opis systemu pomiarowego nie jest zatem jedynie wymogiem formalnym, lecz warunkiem uzyskania spójnych i interpretowalnych w dłuższej perspektywie danych wzorcowania.

Struktura kluczowa: dcc:items

Model danych rozróżnia przy tym kilka poziomów:

• dcc:items opisuje cały system, w tym dane nadrzędne, takie jak nazwa, producent lub właściciel.
• dcc:item reprezentuje poszczególne komponenty, na przykład czujniki lub jednostki wyświetlające.
• dcc:subItems umożliwiają modelowanie hierarchiczne, na przykład gdy wiele czujników jest przypisanych do jednego rejestratora danych.

Każdy dcc:item otrzymuje unikalny id, do którego wyniki pomiarów mogą odwoływać się poprzez refId. W ten sposób powstaje spójne połączenie między obiektem wzorcowania a danymi wynikowymi.

DKD-E 5-3 wyraźnie zaleca, aby wewnętrzne pomoce laboratoryjne, takie jak multimetry lub adaptery, nie były prowadzone jako część obiektu wzorcowania. Zamiast tego są one dokumentowane w obszarze dcc:measuringEquipments, dzięki czemu zachowany zostaje wyraźny podział między badanym obiektem a zastosowaną techniką pomiarową.

Poniższe podrozdziały pokazują przykładowo, jak typowy system pomiarowy Pt100 według DKD-R 5-1 można odwzorować w ramach tej struktury.

Właściwości ilościowe czujnika

Oprócz danych producenta, oznaczenia modelu i numeru seryjnego, DKD-R 5-1 wymaga również dokumentacji ilościowych parametrów czujnika. Są to niezmienne parametry z karty katalogowej, które są istotne zarówno dla analizy niepewności, jak i dla długoterminowej powtarzalności wzorcowań.

W DCC właściwości te są modelowane centralnie w ramach danego czujnika dcc:item poprzez dcc:itemQuantities. Poszczególne dane są opisywane jako dcc:primitiveQuantity z wartościami Digital-SI oraz specyficznymi dla danej dziedziny refTypes, co zapewnia ich jednoznaczną klasyfikację.

Typowe refTypes zgodnie z DKD-E 5-3

refType	Znaczenie	Wartość przykładowa	Jednostka
temperature_probeType	Rodzaj czujnika (jakościowo)	Pt100	–
temperature_probeDiameter	Średnica osłony czujnika	2.3	mm
temperature_itemCableLength	Długość kabla przyłączeniowego	1.5	m
basic_nominalValue	Rezystancja znamionowa przy 0 °C	100	Ω

Przykładowe kodowanie (Pt100 jako subItem rejestratora)

<dcc:item id="fuehler_pt100_01">
  <dcc:name><dcc:content>Pt100 Fühler</dcc:content></dcc:name>
  <dcc:description>
    <dcc:content refType="temperature_probeType">Manteltyp, 4-Leiter</dcc:content>
  </dcc:description>
  <dcc:itemQuantities>
    <dcc:itemQuantity refType="temperature_probeDiameter">
      <si:real><si:value>2.3</si:value><si:unit>millimetre</si:unit></si:real>
    </dcc:itemQuantity>
    <dcc:itemQuantity refType="temperature_itemCableLength">
      <si:real><si:value>1.5</si:value><si:unit>metre</si:unit></si:real>
    </dcc:itemQuantity>
    <dcc:itemQuantity refType="basic_nominalValue">
      <si:real><si:value>100</si:value><si:unit>ohm</si:unit></si:real>
    </dcc:itemQuantity>
  </dcc:itemQuantities>
</dcc:item>

Dane administracyjne dotyczące wzorcowania

Dane administracyjne tworzą stabilne ramy Cyfrowego Świadectwa Wzorcowania (DCC). Zawierają one informacje, które niezależnie od właściwych wyników pomiarów zapewniają formalną tożsamość, spójność pomiarową i identyfikowalność wzorcowania. Również w wzorcowaniu temperatury dane te są w dużej mierze standaryzowane i opierają się na wymaganiach normatywnych, m.in. z DKD-R 5-1 oraz ISO/IEC 17025.

W ramach DCC informacje te znajdują się w obszarze Pierścienia 1 dcc:administrativeData.

Kluczowe elementy w dcc:coreData

<dcc:coreData>
  <dcc:countryCodeISO3166_1>DE</dcc:countryCodeISO3166_1>
  <dcc:usedLangCodeISO639_1>de</dcc:usedLangCodeISO639_1>
  <dcc:usedLangCodeISO639_1>en</dcc:usedLangCodeISO639_1>
  <dcc:mandatoryLangISO639_1>de</dcc:mandatoryLangISO639_1>
  <dcc:uniqueIdentifier>TK-2026-00123</dcc:uniqueIdentifier>
  <dcc:receiptDate>2026-02-01</dcc:receiptDate>
  <dcc:beginPerformanceDate>2026-02-15</dcc:beginPerformanceDate>
  <dcc:endPerformanceDate>2026-02-15</dcc:endPerformanceDate>
  <dcc:performanceLocation>laboratory</dcc:performanceLocation>
</dcc:coreData>

Te dane podstawowe gwarantują jednoznaczną identyfikowalność świadectwa wzorcowania i tworzą warunki dla dokumentacji odpornej na rewizję.

Dane laboratorium i osoby odpowiedzialne

Dalsze centralne elementy dotyczą laboratorium wykonującego oraz odpowiedzialnych osób wyspecjalizowanych:

• dcc:calibrationLaboratory – dane laboratorium, w tym adres i status akredytacji
• dcc:respPersons – osoby odpowiedzialne wraz z opisem roli, opcjonalną funkcją podpisu i przypisaniem jako główny sygnatariusz (mainSigner="true")
• dcc:customer – pełna identyfikacja zleceniodawcy

Informacje te mają nie tylko charakter formalny, ale stanowią podstawę odpowiedzialności i możliwości przypisania prawnego.

Deklaracje normatywne w dcc:statements

Poprzez dcc:statements można zamieścić oświadczenia ważne dla całego świadectwa. Typowe treści to:

• Deklaracja zgodności z normami, na przykład wzorcowanie według DKD-R 5-1 w połączeniu z ISO/IEC 17025
• Informacje o metrologicznej spójności pomiarowej z wzorcami państwowymi, a tym samym z Międzynarodowym Układem Jednostek Miar (SI)
• Teksty akredytacyjne, na przykład w kontekście umów wielostronnych, takich jak EA lub ILAC

Przykład deklaracji akredytacyjnej:

<dcc:statement refType="accreditation">
  <dcc:norm>ISO/IEC 17025:2018</dcc:norm>
  <dcc:declaration>
    <dcc:content>Der Kalibrierschein dokumentiert die Rückführbarkeit auf nationale Normale...</dcc:content>
  </dcc:declaration>
</dcc:statement>

Uzupełnienia specyficzne dla wielkości mierzonej

Już na poziomie administracyjnym mogą pojawić się pierwsze dane specyficzne dla wielkości mierzonych, na przykład odniesienia do DKD-R 5-1 lub zastosowanej skali temperatury. Jednoznaczny identyfikator (uniqueIdentifier) oraz dane dotyczące daty są ponadto uznawane za minimalne wymagania normatywne zgodnie z ISO/IEC 17025.

Znaczenie dla praktyki laboratoryjnej

Większość tych informacji w nowoczesnych laboratoriach jest już dostępna w formie strukturalnej, często w ramach systemu LIMS lub systemu zleceń. DCC przenosi te dane do spójnego, maszynowego formatu, umożliwiając tym samym zautomatyzowane przypisania – na przykład między świadectwem wzorcowania a badanym obiektem.

Dane administracyjne są zatem czymś znacznie więcej niż tylko formalnymi informacjami towarzyszącymi: stanowią one fundament organizacyjny technicznie wiarygodnej dokumentacji wzorcowania.

Odwzorowanie wartości pomiarowych i wielkości charakterystycznych w DCC

Wyniki pomiarów stanowią merytoryczne jądro każdego świadectwa wzorcowania. W związku z tym ich strukturalne przedstawienie w DCC ma kluczowe znaczenie. Inaczej niż w klasycznych certyfikatach, w których wyniki często występują jako statyczne tabele lub osadzone dokumenty, w DCC są one modelowane jako strukturalne dcc:measurementResults i są tym samym bezpośrednio dostępne do dalszego przetwarzania maszynowego.

Dla termometrów rezystancyjnych według DKD-R 5-1 oznacza to konkretnie: typowa tabela wzorcowania z wieloma punktami temperatury jest odwzorowana jako dcc:list z równoległymi kolumnami dcc:quantity. Dodatkowo można spójnie zintegrować dane dotyczące zastosowanych procedur, użytych środków pomiarowych oraz istotnych wielkości wpływających.

Raport ekspercki DKD DKD-E 5-3 szczegółowo opisuje, w jaki sposób analogowe przedstawienia wyników można przenieść do takich struktur maszynowych. Obejmuje to, oprócz właściwej charakterystyki, także dodatkowe parametry, takie jak wartość wejściowa lub samonagrzewanie, które w klasycznych świadectwach wzorcowania są często dokumentowane oddzielnie lub jedynie tekstowo.

Tym samym DCC przekształca wyniki pomiarów z formy głównie wizualnej w jednoznacznie ustrukturyzowane obiekty danych. Struktura ta stanowi podstawę dla zautomatyzowanych analiz, długoterminowej porównywalności oraz spójnej integracji w cyfrowych procesach zapewnienia jakości.

Struktura wyników w dcc:measurementResults

Każdy dcc:measurementResult odwzorowuje logicznie powiązany blok wyników, na przykład główną charakterystykę lub wyznaczenie samonagrzewania. Wewnątrz tego kontenera strukturalnie łączone są zarówno warunki ramowe wzorcowania, jak i właściwe dane pomiarowe.

Informacje ramowe

Kilka elementów definiuje kontekst metrologiczny poniższych wyników:

• dcc:usedMethods – zastosowane wytyczne, np. DKD-R 5-1, oraz wewnętrzne instrukcje robocze
• dcc:measuringEquipments – zastosowana technika pomiarowa, taka jak termostaty, termometry referencyjne lub mostki pomiarowe
• dcc:influenceConditions – istotne wielkości wpływające, na przykład głębokość zanurzenia, prąd pomiarowy lub medium kalibracyjne
• dcc:measurementMetaData – globalne metadane, takie jak spójność pomiarowa lub deklaracje zgodności

Ta strukturalna charakterystyka kontekstu zapewnia, że wyniki pomiarów nie są rozpatrywane w izolacji, lecz zawsze pozostają interpretowalne w powiązaniu z warunkami ich powstania.

Przedstawienie wyników

Same dane pomiarowe mogą być przechowywane w dwóch podstawowych formach:

• Wartości pojedyncze jako dcc:quantity, na przykład dla wartości wejściowych
• Struktury tabelaryczne jako dcc:list z wieloma prowadzonymi równolegle kolumnami dcc:quantity

Przykładowa struktura tabeli charakterystyki

<dcc:measurementResult>
  <dcc:usedMethods>
    <dcc:usedMethod refType="basic_calibrationMethod">DKD-R 5-1</dcc:usedMethod>
  </dcc:usedMethods>
  <dcc:list refId="fuehler_pt100_01">
    <dcc:quantity refType="basic_referenceValue temperature_ITS-90">
      <!-- Referenzwerte als si:realListXMLList -->
    </dcc:quantity>
    <dcc:quantity refType="basic_indicationValue">
      <!-- Anzeigewerte -->
    </dcc:quantity>
    <dcc:quantity refType="basic_measurementError">
      <!-- Messabweichungen einschließlich Unsicherheit -->
    </dcc:quantity>
  </dcc:list>
</dcc:measurementResult>

Typowa tabela wyników PRT

Wzorcowanie charakterystyki według DKD-R 5-1 kończy się w praktyce zazwyczaj tabelą z temperaturami referencyjnymi (np. 0 °C, 100 °C, 200 °C), przynależnymi wartościami wskazań Pt100 (w Ω lub °C), odchyłką oraz niepewnością rozszerzoną U(k=2). W DCC tabela ta jest odwzorowana jako dcc:list. Kolumny są prowadzone jako równoległe elementy dcc:quantity, każdy z własnym refType. Dzięki temu znaczenie każdej kolumny jest jednoznaczne, bez konieczności odczytywania nagłówka tabeli przez człowieka.

Analogowo vs. DCC – bezpośrednie porównanie:

Referencja [°C]	Wskazanie [Ω]	Odchyłka [mK]	U(k=2) [mK]
0,000	100,012	+12	8
100,000	138,522	-5	12
200,000	175,834	+18	15

Odwzorowanie DCC (skrócone, 3 punkty):

<dcc:list refId="fuehler_pt100_01">
  <!-- Spalte 1: Referenz (ITS-90) -->
  <dcc:quantity refType="basic_referenceValue temperature_ITS-90">
    <si:realListXMLList>
      <si:valueXMLList>
        <si:real><si:value>273.15</si:value></si:real>  <!-- 0°C -->
        <si:real><si:value>373.15</si:value></si:real>  <!-- 100°C -->
        <si:real><si:value>473.15</si:value></si:real>  <!-- 200°C -->
      </si:valueXMLList>
      <si:unitXMLList><si:unit>kelvin</si:unit></si:unitXMLList>
    </si:realListXMLList>
  </dcc:quantity>

  <!-- Spalte 2: Anzeige (Widerstand) -->
  <dcc:quantity refType="basic_indicationValue">
    <si:realListXMLList>
      <si:valueXMLList>
        <si:real><si:value>100.012</si:value></si:real>
        <si:real><si:value>138.522</si:value></si:real>
        <si:real><si:value>175.834</si:value></si:real>
      </si:valueXMLList>
      <si:unitXMLList><si:unit>ohm</si:unit></si:unitXMLList>
    </si:realListXMLList>
  </dcc:quantity>

  <!-- Spalte 3: Abweichung inklusive U(k=2) -->
  <dcc:quantity refType="basic_measurementError">
    <si:realListXMLList>
      <si:valueXMLList>
        <si:real><si:value>0.012</si:value></si:real>   <!-- +12 mK -->
        <si:real><si:value>-0.005</si:value></si:real>  <!-- -5 mK -->
        <si:real><si:value>0.018</si:value></si:real>   <!-- +18 mK -->
      </si:valueXMLList>
      <si:unitXMLList><si:unit>millikelvin</si:unit></si:unitXMLList>
      <si:expandedUncXMLList>
        <si:realList><si:value>0.008</si:value></si:realList>  <!-- U(k=2) -->
        <si:coverageFactor>2</si:coverageFactor>
      </si:expandedUncXMLList>
    </si:realListXMLList>
  </dcc:quantity>
</dcc:list>

Ważne szczegóły:
• Możliwe są jednostki równoległe: referencja dodatkowo w °C poprzez si:hybrid
• refId: jednoznacznie łączy tabelę wyników z identyfikatorem czujnika
• Niepewność: przypisana bezpośrednio do odchyłki i prowadzona jako wielkość temperatury (np. mK)
• Informacja o skali: temperature_ITS-90 znajduje się wyraźnie przy wartości referencyjnej, a nie tylko domyślnie w tekście

Praktyka laboratoryjna:
Struktura ta w swojej istocie odwzorowuje dokładnie to, co obecnie jest zazwyczaj obliczane i dokumentowane w programie Excel. Różnica polega na tym, że przypisanie nie musi już wynikać z pozycji kolumny, lecz jest zawarte semantycznie w zestawie danych. Skrypt może przejąć tabelę bezpośrednio z oprogramowania pomiarowego, a analiza natychmiast rozpozna: kolumna 1 to referencja, kolumna 3 to odchyłka.

Dzięki temu możliwe stają się zastosowania, które są trudne do zrealizowania przy dokumentach PDF: analizy trendów na przestrzeni wielu lat, zautomatyzowane kontrole zgodności lub szybkie porównanie poszczególnych punktów temperatury, na przykład gdy odchyłka przy 200 °C przesuwa się systematycznie.

Wartość wejściowa i rezystancja izolacji

Oprócz charakterystyki, DKD-R 5-1 wymaga dwóch uzupełniających badań: wartości wejściowej (rezystancja przy 0 °C lub w punkcie potrójnym wody) oraz rezystancji izolacji. Obie te wartości nie są danymi tabelarycznymi, lecz samodzielnymi wynikami pomiarów z własną spójnością pomiarową i często oddzielną niepewnością. W DCC są one zatem prowadzone jako dedykowane elementy dcc:quantity poza listą główną.

Wartość wejściowa (temperature_inputValue):
Rezystancja Pt100 przy 0 °C (273,15 K) stanowi punkt odniesienia dla późniejszych przeliczeń i ocen charakterystyki. DKD-R 5-1 wymaga w tym zakresie identyfikowalnej spójności pomiarowej oraz podania
niepewności pomiaru.

Odwzorowanie DCC:

<dcc:measurementResult>
  <dcc:usedMethods>
    <dcc:usedMethod>DKD-R 5-1, Abschnitt 5.1</dcc:usedMethod>
  </dcc:usedMethods>
  <dcc:quantity refType="temperature_inputValue">
    <si:real>
      <si:value>100.005</si:value>  <!-- gemessener Wert -->
      <si:unit>ohm</si:unit>
    </si:real>
    <si:expandedUncertainty>
      <si:value>0.002</si:value>    <!-- U(k=2) -->
      <si:coverageFactor>2</si:coverageFactor>
    </si:expandedUncertainty>
    <dcc:measurementMetaData refType="basic_metrologicallyTraceableToSI">
      <dcc:declaration>Rückführbar auf nationale Normale</dcc:declaration>
    </dcc:measurementMetaData>
  </dcc:quantity>
</dcc:measurementResult>

Rezystancja izolacji:
To badanie służy potwierdzeniu wystarczającej izolacji elektrycznej, na przykład w celu uniknięcia zwarć lub prądów upływu.

Zwykle wymagany jest minimalny poziom, np. >100 MΩ, sprawdzany przy minimalnej i maksymalnej temperaturze kalibracji.

Schemat DCC nie przewiduje bezpośrednich operatorów, takich jak „>”” lub „≥”. DKD-E 5-3 zaleca więc, aby zmierzone wartości minimalne zapisywać wprost jako wartości liczbowe. Interpretacja merytoryczna odbywa się następnie na podstawie
specyfikacji źródłowej.

Ilustracja DCC (uproszczona):

<dcc:quantity refType="temperature_insulationResistance">
  <si:realListXMLList>
    <si:valueXMLList>
      <si:real><si:value>150</si:value></si:real>  <!-- Min-T: 150 MΩ -->
      <si:real><si:value>120</si:value></si:real>  <!-- Max-T: 120 MΩ -->
    </si:valueXMLList>
    <si:unitXMLList><si:unit>megaohm</si:unit></si:unitXMLList>
  </si:realListXMLList>
</dcc:quantity>

Praktyka laboratoryjna:
W klasycznych świadectwach kalibracji informacje te często pojawiają się jako uwaga na marginesie lub przypis. W DCC natomiast wartość wejściowa i rezystancja izolacji są dokumentowane jako odrębne, spójne z odniesieniem wyniki pomiarów wraz z
odpowiednią metodą. Umożliwia to wspieranie zautomatyzowanych kontroli, np. pytania, czy wartość wejściowa mieści się w zdefiniowanych tolerancjach albo czy spełnione są minimalne wymagania dotyczące izolacji.

Precyzyjne odwołanie przez usedMethods aż do poziomu sekcji dodatkowo zwiększa możliwość prześledzenia i ułatwia późniejsze oceny.

Samonagrzewanie i prąd pomiarowy

Samonagrzewanie (samoczynne nagrzewanie czujnika przez prąd pomiarowy) jest klasycznym składnikiem niepewności w termometrach rezystancyjnych. DKD-R 5-1 wyróżnia trzy przypadki:

1. Zmierzono (zalecane),
2. Oszacowano (np. na podstawie literatury),
3. Wkład ryczałtowy (30 mK jako rozkład prostokątny → niepewność standardowa 17 mK).

W DCC jest ono odwzorowane jako osobny dcc:quantity refType="temperature_selfHeating" — wraz z
metadanymi, czy zostało zmierzone i czy jest uwzględnione w budżecie niepewności.

Prąd pomiarowy:
Ustawiony prąd (typowo 1 mA dla Pt100) jest dokumentowany jako dcc:influenceCondition refType="temperature_measuringCurrent".

Odwzorowanie w DCC (zmierzone samonagrzewanie):

<dcc:quantity refType="temperature_selfHeating">
  <si:real>
    <si:value>0.025</si:value>  <!-- 25 mK gemessen -->
    <si:unit>millikelvin</si:unit>
  </si:real>
  <si:standardUncertainty>
    <si:value>0.014</si:value>  <!-- Standardunsicherheit -->
  </si:standardUncertainty>
  <dcc:measurementMetaData>
    <dcc:property refType="temperature_isMeasured">true</dcc:property>
    <dcc:property refType="temperature_isInUncertainty">true</dcc:property>
  </dcc:measurementMetaData>
</dcc:quantity>

<!-- Messstrom als Einflussbedingung -->
<dcc:influenceCondition refType="temperature_measuringCurrent">
  <dcc:quantity>
    <si:real><si:value>1.0</si:value><si:unit>milliampere</si:unit></si:real>
  </dcc:quantity>
</dcc:influenceCondition>

Przypadek ryczałtowy (częsty):
Wartość = „NaN” (brak konkretnej wartości pomiarowej), tylko niepewność (17 mK z 30 mK rozkładu prostokątnego):

<si:value>NaN</si:value>
<si:standardUncertainty><si:value>0.017</si:value></si:standardUncertainty>

Praktyka laboratoryjna:
Dziś często jako notatka tekstowa („uwzględniono samonagrzewanie 30 mK”). W DCC wkład jest jednoznacznie skwantyfikowany i opatrzony metadanymi — kluczowe dla przejrzystych budżetów niepewności. Maszyna może sprawdzić: „Czy samonagrzewanie zostało zmierzone? Czy jest ujęte w U?” To oszczędza czas podczas audytów lub pytań klientów i minimalizuje
błędy interpretacji.

Histereza i inne wpływy

Histereza opisuje różnicę temperatury przy tej samej temperaturze odniesienia, ale przy przeciwnym kierunku (w górę/w dół). DKD-R 5-1 wymaga jej wyznaczenia i uwzględnienia — analogicznie do samonagrzewania. W DCC otrzymuje ona własny dcc:quantity refType="temperature_hysteresis" z identyczną logiką:
wartość, niepewność i metadane.

Struktura DCC (analogicznie do 5.4):

<dcc:quantity refType="temperature_hysteresis">
  <si:real>
    <si:value>0.008</si:value>  <!-- 8 mK hysterese -->
    <si:unit>millikelvin</si:unit>
  </si:real>
  <si:standardUncertainty>
    <si:value>0.005</si:value>
  </si:standardUncertainty>
  <dcc:measurementMetaData>
    <dcc:property refType="temperature_isMeasured">true</dcc:property>
    <dcc:property refType="temperature_isInUncertainty">false</dcc:property> <!-- separat berichtet -->
  </dcc:measurementMetaData>
</dcc:quantity>

Flagi metadanych:„

• temperature_isMeasured: Czy histereza została aktywnie wyznaczona?
• temperature_isInUncertainty: Czy wkład jest już ujęty w
  zgłoszonej niepewności rozszerzonej?

Nie zmierzono? Wartość = „NaN”, tylko niepewność (np. ryczałtowo z literatury).

Inne typowe wpływy (krótko):„

• Znacznik czasu: Dla każdej wartości pomiarowej jako <dcc:dateTimeXMLList> (ISO 8601)
  — dokumentuje kolejność i czas (opcjonalne, ale przydatne przy dryfcie).
• Głębokość zanurzenia: W usedMethodQuantities jako
  temperature_immersionDepth (krytyczne dla odprowadzania ciepła).
• Oświadczenia zgodności: W measurementMetaData z
  conformity="pass" dla każdego punktu lub globalnie.

Praktyka laboratoryjna:
Histereza jest często tylko z grubsza szacowana albo pomijana. W DCC struktura wymusza jasną decyzję — zmierzona czy ryczałtowa? I: osobno czy w U? To zwiększa przejrzystość i ułatwia późniejsze analizy („Histereza > 10 mK → rozważyć wymianę”). Dzięki refId wszystko spina się płynnie z czujnikiem i główną charakterystyką.

Od praktyki do DCC: wdrożenie w laboratorium

Poprzednie sekcje pokazały, jak zbudowany jest DCC dla kalibracji temperatury. Kluczowym krokiem jest jednak praktyczne wdrożenie: jak laboratorium przenosi swoje dotychczasowe
tabele Excel, oprogramowanie do obliczeń i instrukcje robocze do poprawnego DCC? Ta sekcja szkicuje workflow od analogowego świadectwa PDF do maszynowo czytelnego DCC — z naciskiem na realistyczną wykonalność.

Od analogowego świadectwa do DCC

Sytuacja wyjściowa w wielu laboratoriach:
Dane pomiarowe pochodzą bezpośrednio z oprogramowania kalibracyjnego. W arkuszu kalkulacyjnym wartości odniesienia, wskazania, odchyłki i niepewności są następnie wyliczane formułami. Końcowy raport powstaje w edytorze tekstu lub w LaTeX jako PDF — z osadzonymi tabelami i wykresami. Dane administracyjne, takie jak informacje o kliencie, data czy numer seryjny, pochodzą z LIMS lub są wpisywane ręcznie.

Jak to trafia do DCC:
Strukturę przejmuje się bezpośrednio z szablonów — dane administracyjne z LIMS, tabele z Excela, wartości specjalne uzupełnia się pojedynczo, a wykres/PDF dołącza jako załącznik.

Korzystać z szablonów:
DKD-E 5-3 zawiera w załączniku A/B kompletne przykłady XML dla kalibracji Pt100. Warto wziąć je jako punkt wyjścia i nadpisywać pola — zamiast zaczynać od zera.

Efekt: Z 30 minut tworzenia PDF robi się 5–10 minut generowania DCC + walidacja. DCC nie zastępuje PDF, ale uzupełnia go o możliwość wykorzystania maszynowego.

Podsumowanie stanu rzeczy

DCC nie jest abstrakcyjnym eksperymentem XML, lecz narzędziem, które przenosi dokładnie tę samą gęstość informacji, co analogowe świadectwo kalibracji, do postaci maszynowo czytelnej — szczególnie w kalibracjach temperatury
z ich niuansami skali, medium i wpływów. Najważniejsze punkty:

• Strukturalne odwzorowanie: Od opisu czujnika
  (dcc:items) przez tabele charakterystyki (dcc:list) aż po
  samonagrzewanie i histerezę — wszystko z semantycznymi refTypes
  i D-SI.”
• Wartość dodana dzięki precyzji: Jawne skale
  (temperature_ITS-90), metadane („uwzględnione w niepewności?”) oraz
  powiązania (refId) sprawiają, że DCC można bezpośrednio analizować.”
• Wykonalne w laboratorium: Dzięki mapowaniu z Excel/LIMS i szablonom z
  DKD-E 5-3 start jest prosty.

DCC wyznacza tym samym kolejny logiczny krok po świadectwach PDF: odejście od statycznych dokumentów w stronę ustrukturyzowanych źródeł danych, które umożliwiają analizy trendów, oceny zgodności i automatyzację.
Dla laboratoriów temperatury to dobry moment — merytoryczne klocki są gotowe. Kto zacznie od przykładu Pt100, zwykle szybko zdobywa praktyczne doświadczenie.

Źródła

[1] Digital Calibration Certificate DCC
Physikalisch-Technische Bundesanstalt (PTB)
https://www.ptb.de/cms/metrologische-dienstleistungen/dkd/dkd-dcc.html[file:16]

[2] DCC Wiki (stan na: 08.01.2026)
https://dccwiki.ptb.de[file:17]

[3] DKD-E 5-3: Instrukcja korzystania ze schematu DCC do tworzenia cyfrowego świadectwa kalibracji dla wielkości pomiarowych temperatury i wilgotności
https://www.ptb.de/cms/fileadmin/internet/dienstleistungen/dkd/archiv/Publikationen/Expertenberichte/DKD-E_5-3_DCC_Rev0_de.pdf[file:16]

[4] DKD-R 5-1: Kalibracja termometrów rezystancyjnych
(cytowane w DKD-E 5-3 i dokumentacji PTB)[file:16]

Źródło obrazu nagłówkowego: Zrzut ekranu z przykładowego pliku XML w DKD-E 5-3, załącznik A (PTB).