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.
