對建材檢測中的誤差分析與數據處理分析

胡涌 林靜

【摘要】文章從系統性誤差、人為性誤差以及偶然誤差三方面對建材質量檢測數據誤差進行了深入分析，并闡述了建材質量檢測數據處理內容，希望能夠為同行業工作者提供一些幫助。

【關鍵詞】建材檢測;誤差分析;數據處理

【DOI】10.12334/j.issn.1002-8536.2021.02.218

對于建筑工程來說，不僅需要加大施工過程中的質量把控力度，還應預先制定完善的建材檢測計劃以滿足對建筑工程的質量需求。一般來說，執行建材檢測任務的機構主要包括第三方檢測公司、監督檢測機構或科研院校等。由于部分建筑材料的特殊性，使得雖然多數檢測誤差能夠以參數處理的方式消除，但仍有部分誤差難以逆轉，繼而影響到材料的應用效果。

1、建材質量檢測誤差的深入分析

1.1系統性誤差分析

1.1.1種類

固定系統與變化系統誤差是建材檢測系統的主要誤差類別。固定系統誤差一般情況下主要是指在檢測環節而出現的固定形式的數字誤差，繼而影響到了試驗值與所獲得的最終試驗數據，致使二者差距維持不變。導致出現該種情況的主要原因是試驗機械設備出現零點漂移的現象;而變化系統誤差則主要是指受不確定環境因素的影響，使得無論是檢測溫度還是濕度，針對不同類型的檢測項目所針對的檢測溫度的要求均有所不同，這就需要針對具體的建材類型制定科學且完善的檢測方案[1]。相較變化系統誤差，固定系統誤差想要被發現較為困難，只有在反復測量的基礎上深度分析檢測數據才能總結出偏差規律，繼而幫助最大限度的將系統誤差減少。

1.1.2原因

導致出現建材系統誤差的原因有很多，其中試驗方法是其中占有比例較大的因素。在建材試驗環節由于選擇不當或與之相對應的試驗條件不夠充分，將增大檢測誤差的發生風險。需要注意的是，建材系統誤差規律性的特征較為明顯，因此能夠依據系統規律性準確定位其中的誤差原因以幫助達到改善目的，此時可以通過將其中的正值融入其中而幫助達到數據誤差的修正目的。在發現有建材檢測系統性誤差出現時應保證數據分析的及時性，在對系統進行改進的基礎上將儀器的檢定水平最大限度的提升，以避免出現檢測誤差。

1.2人為誤差分析

過失性誤差是人為誤差的另一種稱呼，顧名思義其是多數是由于檢測人員粗心大意導致的，數據記錄錯誤或儀器設備顯示數據讀錯均是導致出現該類誤差的主要原因。由于人為誤差所導致出現的數值偏差過大，使得想要保證誤差發現的直觀性就必須剔除掉其中的不穩定因素，在這一環節需要應用經驗法達到數據恢復的目的[2]。但由于該類方法的主觀因素較為突出，因此想要保證數據準確性建議采取正態分布理論用以對比測量與鑒定數值，確保所獲得的數據均在合理范圍內。若其絕對值表現出了較大的偏差，那么其發生無法的風險將最大限度的降低。

1.3偶然性誤差分析

偶然性誤差又被稱之為隨機誤差或不定誤差，主要指的是在數據測量過程中由于一些細微的隨機變動而形成的具有相互抵償性特點的偏差數據。此類型誤差包含的因素主要有環境、自然等人力無法保證控制有效性的因素，極有可能會導致增大建材檢測誤差的發生風險，也是影響檢測數據準確性的重要基礎。導致出現此類誤差的原因較多，不僅僅是環境條件，若儀器本身質量不佳也將會對所獲得實驗數據的準確性造成不良影響，且該類型誤差具有隨機性特征。

2、建材質量檢測數據處理

2.1檢測數據處理參數

2.1.1算數平均值

想要保證所獲得的檢測結果的準確度，就應加大隨機變量的控制力度，包括測定值變量與數據誤差，均應將數據處理的有效性最大限度的提升以確保數據準確度符合應用需求。在檢測數據中，算數平均數若能夠保證其處理效果將最大限度的縮減數據誤差。所得到的算數平均值能夠充分反映出被檢測樣本的數據值，應將其歸納到樣本數據的外觀范圍內，其也是將其所對應隨機變量參數平均值充分反映出來的重要基礎。所得到的誤差數據展現出了正負兩種類型，均可以采取均值的方式對數據進行處理，以將所產生的數據誤差縮減，繼而保證獲得數據參數的準確性。

以磚結構為例，需要在砌墻磚的作業中，確定每一方向尺寸，以兩個測量值得算數平均值表示，應保證在抗壓試驗中選擇10塊磚，長度需，同時將燒結磚放置于的水中，充分浸泡24 h，最終將兩個結果的單塊抗折強度最小值和算數平均值表示其抗折強度。

2.1.2標準誤差

誤差控制效果的提升關鍵你在于是否明確了標準誤差參數的控制效果強化的重要意義，在對建材進行檢測的過程中應將標準誤差的概念融入，以將所獲得數據的準確性進一步提升，其也是將數據在其中的分布狀態充分展示出來的前提條件，且能夠將數據之間的相對距離確定[3]。處理數據時所依據的一般為均值，并要聯系算數平均值偏差以明確數值的標準差參數。繼而總結出如下規律：隨著標準差的增大數據分布情況也將會逐漸表現出離散特征，而隨著其數值的減小數據分布也也將會逐漸突顯出集中特征。

2.1.3變異系數

變異系數的分析同樣是明確被檢測數據偏差程度的重要基礎，將其作為判斷數據誤差的核心因素有助于提升數據精準度。在對檢測數據誤差問題進行分析處理時，首先需要對各個檢測數據參數之間的關系予以明確，并應對所屬相同屬性的數據進行深入分析。若發現標準值的相關參數保持一致特點，則所對應的平均值的誤差程度也將表現出相同特點，但需要注意其與平均數值的大小并沒有多少關系，所反映出的僅僅只是被檢測數據的偏差效果。

2.2評定檢測數據結果的常見方法

對于建筑工程來說建材使用具有不確定特征，尤其是在施工前后的性能與加工情況也將會存在些許的不同之處，這一點主要表現在建材尺寸數值與物理特性方面，其在不同條件下的改變均會使得建材檢測結果受到不良影響。為避免出現此類問題，在制定評定數據結構的方案時，應依據不同建材類型明確具體的評定標準。以混凝土為例，應選擇匹配抗壓強度值的幾個算數平均值，在中間數值小于最值與中間數值差值15%時，就應對該數值做舍棄處理，而若是超出15%，那么則應判定其所得出結果為無效，應對其進行二次檢測以保證數值準確性。

結語：

綜上所述，建筑質量與建材質量之間存在著緊密聯系，因此在建材檢測環節為避免系統、認為以及偶然等類型誤差的出現，就應加大數據處理力度，嚴格遵循檢測流程以確保所獲得數據的準確性與應用效果。

參考文獻：

[1]劉勇.探討建材檢測中的誤差分析與數據處理[J].居舍，2019，23：177-178.

[2]李強.探討建材檢測中的誤差分析與數據處理[J].建材與裝飾，2019，32：51-52.

[3]毛愛新.建材檢測中的誤差與數據處理研究[J].城市建設理論研究（電子版），2019，21：51.