# 朗伯-比尔定律计算器

朗伯-比尔定律 A = ε·c·l，双向求解：由浓度算吸光度，或由测得吸光度反算浓度（日常定量分析方向）。透射比 T = 10⁻ᴬ 一并给出，超出 0.05–1.0 线性工作范围时给出提示。锚点：NADH 在 340 nm 处 ε = 6220 L·mol⁻¹·cm⁻¹，100 µM 于 1 cm 比色皿恰读 A = 0.622——半个酶学都建立在这个校准点上。

> 标准页面: https://elysiatools.com/zh/tools/beer-lambert-law-calculator

- **分类:** Science & Education

- **关键词:** 朗伯-比尔定律, 吸光度, 摩尔吸光系数, 透射比, 分光光度法, 由吸光度求浓度

## 概述

朗伯-比尔定律计算器支持基于公式 A = ε·c·l 进行双向换算，既可由溶液浓度与光程计算理论吸光度，也可由分光光度计实测吸光度反算样品浓度。工具自动同步输出透射比（T 及 %T），并根据 0.05–1.0 的常规线性吸光度范围提供量程提示，满足实验室分光光度法定性与定量分析需求。

## 输入项

- **求解** (select)
- **摩尔吸光系数 ε（L·mol⁻¹·cm⁻¹）** (number): e.g. 6220 (NADH at 340 nm)
- **浓度 c** (number): e.g. 100
- **浓度单位** (select)
- **光程 l** (number): e.g. 1
- **光程单位** (select)
- **测得吸光度 A** (number): e.g. 0.30

## 适用场景

- 在分光光度计上测得样品的吸光度读数后，需要快速反算待测溶液的摩尔浓度或微摩尔浓度。
- 设计生化或化学实验体系前，评估特定浓度底物或产物在比色皿中是否处于 0.05–1.0 的线性测定区间。
- 将吸光度读数与透射比（T / %T）进行即时对照转换与光吸收数据记录。

## 工作原理

- 选择计算模式（求解吸光度 A 或求解浓度 c）。
- 输入已知参数：摩尔吸光系数 ε、比色皿光程 l 及单位（cm 或 mm）。
- 根据所选模式，输入溶液浓度 c（支持 mol/L、mmol/L、µmol/L 单位）或输入仪器实测吸光度 A。
- 系统自动统一单位并依据 A = ε·c·l 求解目标数值，同时基于 T = 10⁻ᴬ 计算透射比并提示线性范围状态。

## 使用案例

- 酶动力学分析中通过 340 nm 处 NADH 吸光度变化实时换算反应体系中的辅酶浓度。
- 核酸或蛋白质定量检测中根据光吸收值快速反推提取物的摩尔浓度。
- 化学分析实验前验证配制标准溶液浓度对应的理论吸光度是否满足测定要求。

## 常见问题

### 什么是朗伯-比尔定律的线性工作范围？

吸光度 A 通常在 0.05 到 1.0（对应透射比约 89% 到 10%）之间具有良好的仪器线性度，过高或过低都会增大测量误差。

### 支持哪些浓度单位输入与换算？

支持摩尔每升（M / mol/L）、毫摩尔每升（mM / mmol/L）以及微摩尔每升（uM / µmol/L）。

### 比色皿光程如何换算？

支持厘米（cm）和毫米（mm）输入，计算中会自动折算为厘米以匹配 ε 的单位（L·mol⁻¹·cm⁻¹）。

### 透射比（Transmittance）是如何计算的？

根据公式 T = 10⁻ᴬ 计算，并同步显示百分比透射率（%T = T × 100%）。

### 由吸光度反算浓度时必须提供摩尔吸光系数吗？

是的，反算公式为 c = A / (ε·l)，必须提供待测物在对应波长下的摩尔吸光系数 ε 和比色皿光程 l。

## 相关工具

- [电导池常数计算器](https://elysiatools.com/zh/tools/conductivity-cell-constant): 电导池常数 K = κ/G（电导率除以测得电导），以及每次现场测量要用的反方向 κ = K·G。锚点：浸入 0.01 M KCl 标准液（25 °C 时 κ = 1412 µS/cm）读得 1.412 mS 的电导池，K = 1.000 cm⁻¹——恰为标称实验室电导池；同一电导池测自来水读 84.5 µS，即报告 κ = 84.5 µS/cm，正落在饮用水区间。
- [霍尔效应电压计算器](https://elysiatools.com/zh/tools/hall-effect-calculator): 霍尔电压 V_H = I·B/(n·q·t)，载流子电荷带符号：电子（n 型）给出负的 V_H 与霍尔系数，空穴（p 型）给出正值——正是这个符号首次揭示了“正电荷载流子”。浓度支持 m⁻³ 或 cm⁻³，厚度到纳米级。锚点：半导体敏感层（n = 10²¹ m⁻³、100 µm 厚）在 10 mA、0.5 T 下读出 0.31 V；而铜在 10 A、1 T 下也只有约 7 µV——浓度 8.5×10²⁸ m⁻³ 高出七个数量级，这就是霍尔元件从不使用金属的原因。
- [亨利定律计算器](https://elysiatools.com/zh/tools/henry-law-calculator): 亨利定律 C = k_H·P 三种求解模式（由 k_H、P 求 C；由 C、k_H 求 P；由 C、P 求 k_H），内置 25 °C 常见气体亨利常数表（mol/(L·atm)）并携带分子量用于 mg/L 质量浓度输出，另支持自定义 k_H 与摩尔质量，压力支持 atm/kPa/torr。锚点：汽水 CO₂（k_H = 3.4×10⁻²）在 2.5 atm 下溶解至 0.085 M = 3.74085 g/L；空气中 O₂（k_H = 1.3×10⁻³）在 0.21 atm 分压下溶解至 2.73×10⁻⁴ M = 8.736 mg/L——鱼类呼吸的氧气。
- [渗透压计算器](https://elysiatools.com/zh/tools/osmotic-pressure-calculator): 渗透压 π = i·M·R·T 的扩展版：支持电解质的 van't Hoff 因子 i、开尔文/摄氏温度切换，结果同时以 atm、kPa、bar、mmHg 输出；另含反求摩尔质量模式——由实测 π、温度与质量浓度（g/L）解出 M = π/(i·R·T) 与 MW = c/M，膜表征的常规做法。锚点：0.1 M 蔗糖在 25 °C 给出 π = 2.44653 atm；1 g/L 蛋白质溶液在 π = 1 torr、25 °C 下解得 MW ≈ 18593.6 g/mol（≈ 18.59 kDa）。
- [海森堡不确定性原理计算器](https://elysiatools.com/zh/tools/uncertainty-principle-calculator): 海森堡不确定性原理 Δx·Δp ≥ ℏ/2 的三种用法：由位置不确定度 Δx 求最小动量不确定度 Δp = ℏ/(2Δx)；由 Δp 求最小 Δx；或检验一组 (Δx, Δp) 是否满足不等式并给出比值。长度支持 m/mm/µm/nm/pm，动量支持 kg·m/s、g·cm/s、eV/c；可选输入粒子质量把 Δp 换算成速度展宽 Δv = Δp/m（并给出与光速之比）。
- [阿伦尼乌斯方程计算器](https://elysiatools.com/zh/tools/arrhenius-equation-calculator): 阿伦尼乌斯方程 k = A·e^(−Ea/RT) 的三种求解模式：由 A、Ea、T 求 k；由实测 k 反推指前因子 A；由两组 (k, T) 数据经 Ea = R·ln(k₂/k₁)·T₁T₂/(T₂−T₁) 求活化能。活化能支持 kJ/mol 与 kcal/mol，输出中同时给出两种单位。锚点：A = 10¹³ s⁻¹、Ea = 75 kJ/mol、T = 298.15 K 时 k ≈ 0.73 s⁻¹；速率每升温 10 °C 翻倍对应 Ea ≈ 51.2 kJ/mol 的经典经验规则。
- [电池容量与续航计算器](https://elysiatools.com/zh/tools/battery-capacity-calculator): 电池容量与续航 C = I·t，双向求解：由容量求续航（mAh ÷ mA = 小时）或由续航求所需容量（mA × h = mAh），可选标称电压换算能量（Wh）与功率（W）。锚点：4500 mAh 手机电池在 300 mA 平均负载下恰可运行 15 小时；一只平均 5 mA 的物联网传感器要撑 30 天需要 3600 mAh——即 3.6 Ah，正好一节教科书级锂电池。
- [沸点升高计算器](https://elysiatools.com/zh/tools/boiling-point-elevation): 沸点升高 ΔT_b = K_b·m·i：内置溶剂预设表（K_b 单位 K·kg/mol 及正常沸点 °C），支持电解质的 van't Hoff 因子 i 与自定义溶剂。锚点：水中 0.5 mol/kg NaCl（i = 2）沸点升高 0.512 °C 至 100.512 °C；苯中 0.4 mol/kg（K_b = 2.53）升高 1.012 °C 至 81.112 °C；樟脑巨大的 K_b = 5.61 是经典沸点升高法测摩尔质量溶剂。

## 示例

- [Web Python 图像处理示例](https://elysiatools.com/zh/samples/web-image-processing-python): Web Python 图像处理示例，使用 PIL/Pillow 包括读取、保存、缩放和格式转换
- [无版权FLAC音频样本](https://elysiatools.com/zh/samples/flac-samples): 用于测试与开发的 FLAC 无损音频样本集合，包含自然声音与冥想音乐
- [无版权WAV音频样本](https://elysiatools.com/zh/samples/wav-samples): 用于测试与开发的未压缩 WAV 音频样本集合，包含自然声音与冥想音乐
- [Android Java 图像处理示例](https://elysiatools.com/zh/samples/android-image-processing-java): Android Java 图像处理示例，包括图像读取保存、缩放和格式转换