Calculadora da lei de Beer-Lambert e curva de calibração

Q: Quantas soluções padrão são suficientes?

Duas medidas definem uma reta, mas para suavizar o ruído costuma-se usar 4 a 6 padrões. Observe R^2 e os resíduos para verificar se nenhum ponto atípico domina o ajuste.

Como usar (3 passos)

Escolha o modo: expressão simples A = ε·l·c ou regressão da curva de calibração.
Preencha os valores conhecidos. No modo simples, escolha uma incógnita; na calibração, informe 2 ou mais padrões.
Clique em Calcular para ver o valor encontrado, a transmitância, a reta de regressão, os resíduos e as etapas. Copiar URL compartilha exatamente a mesma configuração.

Um exemplo é carregado e calculado automaticamente para que você veja o resultado de imediato.

Entradas

Modo simples (A = ε·l·c) Modo curva de calibração

Mantenha as unidades coerentes para que A = ε·l·c seja v\u00e1lida. O campo escolhido como inc\u00f3gnita fica desativado porque \u00e9 calculado automaticamente.

Absorbância A sem unidade

Absorptividade molar ε L·mol⁻¹·cm⁻¹

Comprimento da cubeta l cm

Concentração c mol/L

Variável desconhecida Resolvido automaticamente

Soluções padrão (concentração e absorbância)

Padrão #	Concentração	Absorbância	Remover
1
2
3
4
5

Forçar reta passando pela origem (A = m·c)

Absorbância da amostra desconhecida Deixe em branco se não quiser estimar a concentração da amostra desconhecida.

Resultados

Como é calculado

FAQ

Quais unidades devo usar?

Use qualquer conjunto de unidades consistente para que A = ε·l·c seja válido. Um conjunto comum é ε em L·mol⁻¹·cm⁻¹, l em cm e c em mol/L. Esta calculadora não converte unidades automaticamente.

Quantas soluções padrão são suficientes?

Duas medidas definem uma reta, mas para reduzir o ruído é comum usar 4 a 6 soluções padrão. Observe R² e os resíduos para garantir que nenhum ponto atípico domine o ajuste.

Quando devo forçar a reta a passar pela origem?

Idealmente A é zero quando c é zero, então a reta deveria passar pela origem. Desvios do equipamento ou do branco podem deslocar o intercepto; compare os modelos com e sem intercepto para ver qual descreve melhor os seus dados.

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