1 %mass = 10,000,000 ppb
1 ppb = 1.0000e-7 %mass
ಉದಾಹರಣೆ:
15 ಮಾಸ್ ಶೇ ಅನ್ನು ಭಾಗಗಳು ಪ್ರತಿ ಬಿಲಿಯನ್ ಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಿ:
15 %mass = 150,000,000 ppb
ಮಾಸ್ ಶೇ | ಭಾಗಗಳು ಪ್ರತಿ ಬಿಲಿಯನ್ |
---|---|
0.01 %mass | 100,000 ppb |
0.1 %mass | 1,000,000 ppb |
1 %mass | 10,000,000 ppb |
2 %mass | 20,000,000 ppb |
3 %mass | 30,000,000 ppb |
5 %mass | 50,000,000 ppb |
10 %mass | 100,000,000 ppb |
20 %mass | 200,000,000 ppb |
30 %mass | 300,000,000 ppb |
40 %mass | 400,000,000 ppb |
50 %mass | 500,000,000 ppb |
60 %mass | 600,000,000 ppb |
70 %mass | 700,000,000 ppb |
80 %mass | 800,000,000 ppb |
90 %mass | 900,000,000 ppb |
100 %mass | 1,000,000,000 ppb |
250 %mass | 2,500,000,000 ppb |
500 %mass | 5,000,000,000 ppb |
750 %mass | 7,500,000,000 ppb |
1000 %mass | 10,000,000,000 ppb |
10000 %mass | 100,000,000,000 ppb |
100000 %mass | 1,000,000,000,000 ppb |
**%ದ್ರವ್ಯರಾಶಿ ** ಚಿಹ್ನೆಯಿಂದ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ** ಸಾಮೂಹಿಕ ಶೇಕಡಾ ** ಉಪಕರಣವು ದ್ರಾವಣದಲ್ಲಿ ವಸ್ತುವಿನ ಸಾಂದ್ರತೆಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕುವ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಯಾರಿಗಾದರೂ ಅಗತ್ಯವಾದ ಸಂಪನ್ಮೂಲವಾಗಿದೆ.ಈ ಸಾಧನವು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ದ್ರಾವಣದಲ್ಲಿ ದ್ರವ್ಯರಾಶಿ ಶೇಕಡಾವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, ಇದು ರಸಾಯನಶಾಸ್ತ್ರ, ಜೀವಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ಪರಿಸರ ವಿಜ್ಞಾನ ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.ಬಳಸಲು ಸುಲಭವಾದ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಈ ಸಾಧನವು ಸಂಕೀರ್ಣ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ವೃತ್ತಿಪರರು ಮತ್ತು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳಿಗೆ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾಗಿದೆ.
ಸಾಮೂಹಿಕ ಶೇಕಡಾವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ತೂಕದ ಶೇಕಡಾ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ದ್ರಾವಣದ ದ್ರವ್ಯರಾಶಿ ಎಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದು ಒಟ್ಟು ದ್ರವ್ಯರಾಶಿಯಿಂದ ಭಾಗಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ, ಇದನ್ನು 100 ರಿಂದ ಗುಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪರಿಹಾರವು ಎಷ್ಟು ಕೇಂದ್ರೀಕೃತವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ ಈ ಅಳತೆ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿದೆ, ಇದು ಪ್ರಯೋಗಗಳು, ಸೂತ್ರೀಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಗುಣಮಟ್ಟದ ನಿಯಂತ್ರಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಿಗೆ ಅತ್ಯಗತ್ಯ.
ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ವಿವಿಧ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಮೂಹಿಕ ಶೇಕಡಾವನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.ಬಳಸಿದ ಸೂತ್ರವೆಂದರೆ:
[ \text{Mass Percent} = \left( \frac{\text{Mass of Solute}}{\text{Mass of Solution}} \right) \times 100 ]
ಈ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣವು ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಮತ್ತು ಕೈಗಾರಿಕಾ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ಗಳಲ್ಲಿ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಹೋಲಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
ರಸಾಯನಶಾಸ್ತ್ರವು ಮುಂದುವರೆದಂತೆ ಸಾಮೂಹಿಕ ಶೇಕಡಾವಾರು ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯು ಶತಮಾನಗಳಿಂದ ವಿಕಸನಗೊಂಡಿದೆ.ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ರಸವಿದ್ಯೆಯ ಅಭ್ಯಾಸಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿತ್ತು, ಇದು 19 ನೇ ಶತಮಾನದಲ್ಲಿ ಆಧುನಿಕ ರಸಾಯನಶಾಸ್ತ್ರದ ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶವಾಯಿತು.ನಿಖರವಾದ ಅಳತೆಗಳು ಮತ್ತು ಸೂತ್ರೀಕರಣಗಳ ಅಗತ್ಯವು ಪ್ರಯೋಗಾಲಯಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದನಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಮೂಹಿಕ ಶೇಕಡಾ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಕಾರಣವಾಯಿತು.
ದ್ರವ್ಯರಾಶಿ ಶೇಕಡಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಲೆಕ್ಕಹಾಕುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸಲು, 95 ಗ್ರಾಂ ನೀರಿನಲ್ಲಿ ಕರಗಿದ 5 ಗ್ರಾಂ ಉಪ್ಪು ಹೊಂದಿರುವ ದ್ರಾವಣವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ.ದ್ರಾವಣದ ಒಟ್ಟು ದ್ರವ್ಯರಾಶಿ 100 ಗ್ರಾಂ.
[ \text{Mass Percent} = \left( \frac{5 \text{ g}}{100 \text{ g}} \right) \times 100 = 5% ]
ಇದರರ್ಥ ದ್ರಾವಣವು ದ್ರವ್ಯರಾಶಿಯಿಂದ 5% ಉಪ್ಪು.
ವಿವಿಧ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಮೂಹಿಕ ಶೇಕಡಾವನ್ನು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅವುಗಳೆಂದರೆ:
ಸಾಮೂಹಿಕ ಶೇಕಡಾ ಉಪಕರಣದೊಂದಿಗೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಸಂವಹನ ನಡೆಸಲು, ಈ ಹಂತಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ:
ಹೆಚ್ಚು ವಿವರವಾದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳಿಗಾಗಿ, ನಮ್ಮ [ಸಾಮೂಹಿಕ ಶೇಕಡಾ ಸಾಧನ] (https://www.inayam.co/unit-converter/concentration_molar) ಗೆ ಭೇಟಿ ನೀಡಿ).
ಸಾಮೂಹಿಕ ಶೇಕಡಾ ಸಾಧನವನ್ನು ಬಳಸುವುದರ ಮೂಲಕ, ಬಳಕೆದಾರರು ಪರಿಹಾರದ ಸಾಂದ್ರತೆಯ ಬಗ್ಗೆ ತಮ್ಮ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳು, ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಆಯಾ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತವೆ.
ಪ್ರತಿ ಬಿಲಿಯನ್ಗೆ ## ಭಾಗಗಳು (ಪಿಪಿಬಿ) ಉಪಕರಣ ವಿವರಣೆ
ಪ್ರತಿ ಬಿಲಿಯನ್ಗೆ (ಪಿಪಿಬಿ) ಭಾಗಗಳು ವಸ್ತುಗಳ ದುರ್ಬಲ ಸಾಂದ್ರತೆಯನ್ನು ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸಲು ಬಳಸುವ ಮಾಪನದ ಒಂದು ಘಟಕವಾಗಿದೆ.ಪರಿಹಾರ ಅಥವಾ ಮಿಶ್ರಣದಲ್ಲಿ ವಸ್ತುವಿನ ಉಪಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಲು ಪರಿಸರ ವಿಜ್ಞಾನ, ರಸಾಯನಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು c ಷಧಶಾಸ್ತ್ರದಂತಹ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.ಒಟ್ಟು ಪರಿಹಾರದ ಒಂದು ಶತಕೋಟಿ ಭಾಗಗಳಲ್ಲಿ ವಸ್ತುವಿನ ಒಂದು ಭಾಗವಿದೆ ಎಂದು ಒಂದು ಪಿಪಿಬಿ ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಮಾಲಿನ್ಯಕಾರಕಗಳು ಅಥವಾ ಸಂಯುಕ್ತಗಳ ಜಾಡಿನ ಮಟ್ಟವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಆಗಿರುತ್ತದೆ.
ಪಿಪಿಬಿ ಘಟಕವನ್ನು ವಿವಿಧ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ವಿಭಾಗಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದು ಅಳತೆಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಖಾತ್ರಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.ಇದನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಇತರ ಸಾಂದ್ರತೆಯ ಘಟಕಗಳಾದ ಪ್ರತಿ ಮಿಲಿಯನ್ಗೆ ಭಾಗಗಳು (ಪಿಪಿಎಂ) ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಟ್ರಿಲಿಯನ್ಗೆ (ಪಿಪಿಟಿ) ಭಾಗಗಳ ಜೊತೆಯಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.ನಿಖರವಾದ ದತ್ತಾಂಶ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ಮತ್ತು ವರದಿ ಮಾಡುವಿಕೆಗೆ ಈ ಘಟಕಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ.
ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ತಂತ್ರಗಳು ಮುಂದುವರೆದಂತೆ, 20 ನೇ ಶತಮಾನದ ಮಧ್ಯಭಾಗದಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಬಿಲಿಯನ್ಗೆ ಭಾಗಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಂದ್ರತೆಯನ್ನು ಅಳೆಯುವ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯು ಹೊರಹೊಮ್ಮಿತು, ಇದು ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳಿಗೆ ಅತ್ಯಂತ ಕಡಿಮೆ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.ಪರಿಸರ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಲ್ಲಿ ಪಿಪಿಬಿಯ ಬಳಕೆಯು ಹೆಚ್ಚು ಮಹತ್ವದ್ದಾಗಿದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಗಾಳಿ ಮತ್ತು ನೀರಿನ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸುವಲ್ಲಿ.
ಸಾಂದ್ರತೆಯನ್ನು ಪಿಪಿಬಿಗೆ ಹೇಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸಲು, 1 ಲೀಟರ್ ನೀರಿನಲ್ಲಿ 0.0001 ಗ್ರಾಂ ವಸ್ತುವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ.1 ಲೀಟರ್ ನೀರು ಸುಮಾರು 1 ಬಿಲಿಯನ್ ಗ್ರಾಂ ತೂಗುವುದರಿಂದ, ಸಾಂದ್ರತೆಯನ್ನು ಈ ಕೆಳಗಿನಂತೆ ಲೆಕ್ಕಹಾಕಬಹುದು:
\ [ \ ಪಠ್ಯ {ಏಕಾಗ್ರತೆ (ಪಿಪಿಬಿ)} = \ ಎಡ (\ ಫ್ರಾಕ್ {0.0001 \ ಪಠ್ಯ {ಜಿ}} {1,000,000,000 \ ಪಠ್ಯ {ಜಿ} \ \ ಸರಿ) \ ಬಾರಿ 1,000,000,000 = 0.1 \ ಪಠ್ಯ {ಪಿಪಿಬಿ} ]
ಪಿಪಿಬಿ ಘಟಕವನ್ನು ವಿವಿಧ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅವುಗಳೆಂದರೆ:
ಪ್ರತಿ ಶತಕೋಟಿ (ಪಿಪಿಬಿ) ಉಪಕರಣವನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಬಳಸಲು, ಈ ಹಂತಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ:
** ಪ್ರತಿ ಬಿಲಿಯನ್ಗೆ (ಪಿಪಿಬಿ) ಭಾಗಗಳು ಎಂದರೇನು? ** ಪ್ರತಿ ಬಿಲಿಯನ್ಗೆ (ಪಿಪಿಬಿ) ಭಾಗಗಳು ಮಾಪನದ ಒಂದು ಘಟಕವಾಗಿದ್ದು, ಇದು ದ್ರಾವಣದಲ್ಲಿ ವಸ್ತುವಿನ ಸಾಂದ್ರತೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ವಸ್ತುವಿನ ಒಂದು ಭಾಗವನ್ನು ಒಟ್ಟು ಪರಿಹಾರದ ಒಂದು ಶತಕೋಟಿ ಭಾಗಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ.
** ನಾನು ಪಿಪಿಬಿಯನ್ನು ಪಿಪಿಎಂಗೆ ಹೇಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು? ** ಪಿಪಿಬಿಯನ್ನು ಪಿಪಿಎಂಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಲು, ಪಿಪಿಬಿ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು 1,000 ರಿಂದ ಭಾಗಿಸಿ.ಉದಾಹರಣೆಗೆ, 1,000 ಪಿಪಿಬಿ 1 ಪಿಪಿಎಂಗೆ ಸಮಾನವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
** ಪಿಪಿಬಿಯಲ್ಲಿ ಅಳೆಯುವ ಮಹತ್ವವೇನು? ** ಪರಿಸರ ವಿಜ್ಞಾನ, ce ಷಧಗಳು ಮತ್ತು ಆಹಾರ ಸುರಕ್ಷತೆಯಂತಹ ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿನ ಮಾಲಿನ್ಯಕಾರಕಗಳು ಅಥವಾ ಪದಾರ್ಥಗಳ ಜಾಡಿನ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಪಿಪಿಬಿಯಲ್ಲಿ ಅಳತೆ ಮಾಡುವುದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.
** ನಾನು ವಿವಿಧ ವಸ್ತುಗಳಿಗೆ ಪಿಪಿಬಿ ಉಪಕರಣವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದೇ? ** ಹೌದು, ಪಿಪಿಬಿ ಉಪಕರಣವನ್ನು ಯಾವುದೇ ವಸ್ತುವಿಗೆ ಬಳಸಬಹುದು, ಸರಿಯಾದ ಸಾಂದ್ರತೆ ಮತ್ತು ಮೂಲ ಘಟಕವನ್ನು ನೀವು ಇನ್ಪುಟ್ ಮಾಡಿ.
** ಸಾಂದ್ರತೆಯ ಘಟಕಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನಾನು ಎಲ್ಲಿ ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬಹುದು? ** ಸಾಂದ್ರತೆಯ ಘಟಕಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿವರ್ತನೆಗಳ ಕುರಿತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ, ನಮ್ಮ [ಕಾನ್ಸಂಟ್ರೇಶನ್ ಮೋಲಾರ್ ಕನ್ವರ್ಟರ್] ಗೆ ಭೇಟಿ ನೀಡಿ (https://www.inayam.co/unit-converter/concentration_molar).
ಪ್ರತಿ ಬಿಲಿಯನ್ಗೆ (ಪಿಪಿಬಿ) ಭಾಗಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದರ ಮೂಲಕ l ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ, ನೀವು ನಿಖರವಾದ ಅಳತೆಗಳನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಂದ್ರತೆಯ ಮಟ್ಟಗಳ ಬಗ್ಗೆ ನಿಮ್ಮ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದು.ಈ ಸಾಧನವು ವೃತ್ತಿಪರರಿಗೆ ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧಕರಿಗೆ ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಸಂಪನ್ಮೂಲವಾಗಿದ್ದು, ಡೇಟಾ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.