纯度校正计算器

把一个总质量乘以纯度百分比，得到的就是你真正关心的那个化合物的质量，而这里的算术只是一次乘法。不是一次乘法的东西，是这个百分比的含义。除非来源另有说明，纯度数值是重量百分比，也就是样品中的质量分数，这正是本计算器采用的读法。质量分析证书可能报的是完全别的东西，而两种基准之间的差别足够小，可以藏在一个看起来本来就完全合理的结果里而不被察觉。

最常见的另一种基准是色谱基准。由高效液相色谱报出的纯度通常是面积百分比：该化合物的积分峰占整张色谱图总面积的比例。只有当化合物和每一种杂质对检测器的响应都相同时，面积才追踪得到量。对多肽来说这几乎成立，所以两个数值通常相当接近；但它们是不同的量，而且在某个杂质响应偏弱或偏强时两者会进一步分开，对离子就是一个容易推理的例子。

第三种基准带来的麻烦比它得到的评价要多。含量测定经常按干基或无水基报出，也就是计算里已经把水扣掉了，而你天平上的那份质量并没有干燥。对存放了一段时间的吸湿性物料来说，这两种基准会越走越开，而且方向和人们预期的相反：吸了水的物料比证书所暗示的更重，于是把这个更重的总质量乘以证书上的百分比，就把一部分水当成化合物算进去了，校正后的质量因此偏高。

这个校正建立在一条关于杂质的假定之上，值得明说出来：杂质对你接下来要算的任何东西都不贡献。它不贡献你关心的体积，不贡献活性，也不贡献结果所服务的那份量中的任何份额。对多数实际用途来说这是对的，所以对单一化合物的稀水溶液做纯度校正没有什么可争的。当杂质本身就是你所要处理的东西的一部分时，这条假定就不再成立，盐型就是最清楚的情形：对离子带着一份真实的质量，属于任何你打算为之辩护的质量衡算。

在结果的用法上还有一条对应的假定。校正一个质量，再除以一个体积得到浓度，你就悄悄假定了杂质不占据体积。在稀溶液中占几个百分点时，这可以忽略。把同一个校正用在浓缩或黏稠的制剂上，它会低估真实的有效成分浓度，因为杂质确实排开了体积，同时又被算作一点体积也没有。 浓度计算器 是从质量和体积出发的，对这两个问题都一无所知，所以这条假定必须由你带过去，而不能只留在这页上。

校正后的质量是一个带区间的估计，而这个区间主要由纯度数值而不是由天平决定。报到一位小数的纯度，在别的都还没算进来之前，就值大约半个百分点的相对不确定度；而在量程的高端，这个不确定度还朝一个方向偏，因为报成一百的数值其实是一个上界而不是一次测量。总质量还带着来自天平的、远小于它的误差项。结果是一个最佳估计而不是一个确定的量，把它印成比输入所支持的更多有效数字，是关于呈现方式的选择，不是关于准确度的选择。

校正同样会相乘，就像逐步回收率那样。校正一次质量，结果就成了下一阶段的输入；再校正一次，两个数值就相乘，于是两个各自独立的百分之一纯度假定，在最终答案上大约变成百分之二。每一次校正单独看都很小、也很站得住脚，而这恰恰是当某个差额变大时整条链条值得一查的原因：小误差正是没人回头重看的那些，而它们累积出来的结果，错在一个谁都指不出来的量上。

要继续用下去的那个数字是有效质量，而总质量的吸引力之所以强，恰恰是因为它更大、更整，并且是标签上印着的那一个。凡是从总质量推出来的浓度、量或成本，都继承了杂质所占的那一份。需要反方向时，用总质量除以有效质量就还原出百分比，在核对同一份材料的两条记录时偶尔有用。 西林瓶复溶指南 把校正后的质量带进它所对应的那次配制，而 收率百分比计算器 是校正后的质量最经常要紧的地方，因为未校正的质量会把它碰到的每一个收率都抬高。

如果需要的是摩尔浓度，那么有效质量就是摩尔质量那一步的正确输入，而顺序很重要：先按纯度校正，第二步换算成摩尔，第三步除以体积。先换算、后校正，是把校正作用在一个本来就不是质量的量上，于是这个误差会被无声地带进它下游的一切。那两次换算由 摩尔质量交叉核对计算器 和 质量转摩尔计算器 处理，而在质量浓度与摩尔浓度之间如何取舍， 质量浓度与摩尔浓度对照指南 有完整论证。

本页不为任何真实产品提供纯度数值，这是选择而不是疏漏。纯度是在某一批上、用某一种方法、在某一个时刻测得的，它会随储存和湿度而漂移。一个被称作典型值的数字比完全没有数字更糟，因为它会被当成已知值带进计算。如果你手上有证书，就用它，并记下它从哪里来、什么时候来的。如果没有，就把纯度当作未知，携带一个区间而不是一个点，并且在你写的任何东西里直白地说清这个质量没有做过校正。