建材检测中常见的误差分析与数据处理研究尝试

乔 桢

山东省乡镇企业建材质量监督检验中心

1 引言

建筑领域在发展中对于建材质量一直是实施严格管控的。施工过程选用合格的产品，才能保证整个工程的质量，做好全过程的检测目的是获得精确的结果，将每一项检测结果可能出现的误差进行关闭，将检验合格的建材应用在实际的建筑工程中，这要求不断减小检测误差，保证数据科学性准确性。

2 建筑材料检测常见误差分析

根据误差的性质，对建筑材料检测常见误差可分为系统误差、过失误差、偶然误差。

2.1 系统误差

系统误差又可分为两类，一种是固定系统误差，一种是变化系统误差。前者指的是在检测过程中始终有一个固定的数字，与实际的数据有差距，所得的实验数值发生了数字固定的偏差。例如机械设备发生过漂移或者是零点设计不准确，这都属于固定系统误差。后者是指由于受到外部环境的影响，导致了系统出现变化，导致了偏差出现。例如在水泥试验过程中，由于温度和湿度的影响，实验工具产生了与室内温度、湿度不一致的数值，导致系统误差发生变化，而且这种实验条件是无法进行立刻消除的。实验方法不正确，也会导致系统的误差。系统误差在建筑材料检测中出现的概率较多，系统误差的出现一般是有规律可循的。在进行材料检测时，根据规律进行误差原因的分析，并提出相应的改善方法。例如一旦发现测量数据误差出现立刻修正测量数据找到变化规律，改进实验方法，加强仪器仪表检定，替代人工均可以实现实验的准确性和稳定性提升的效果。但是系统误差需要对测量对象采用不同的纠正方法，检测设备和仪器，也要做好测量数据的更正，才能保证系统误差能够快速被发现，并根据其偏差规律和数据变化改变环境，防止系统误差概率加大。

2.2 过失误差

过失误差是由于人工操作时出现了失误导致的误差，质检人员的主观因素以及操作一句没有严格按照规程，凭借经验来进行数据实验值的获取等，上述因素均为过失误差出现的原因。过失误差一般表现为刻度读错记录错误，建筑材料检测分布原理没有得到正确实施，导致了测定只与鉴别只出现了偏差等数据。在发生过失误差时，往往出现违背正态分布理论的范围内波动。

2.3 偶然误差

偶然误差往往是由于自然界某些因素失控，导致测量值一般是存在于随机性质中的差异的，突发性的实验因素往往导致测量结果失误，例如数据最后一个数字存在问题，或者是由于在仪器运行过程中线路损耗导致了电源不稳，也影响了测量结果。偶然误差受到周围环境干扰因素较大，实验人员往往无法进行偶然因素的预防，一旦发生偶然预防，就要违背正态分布规律，将数据误差过大的因素予以去除。人为操作的结合对于偶然误差的减小是有帮助的，因此为误差减少，额外加人工工作量也是有效措施。

3 建筑材料检测误差出现原因分析

（1）由于温度和湿度的原因，环境产生了建筑材料的影响因素，一些材料对湿度温度的敏感性很强。例如改性沥青防水材料在进行拉伸检测的时候，室温过高容易造成抗拉数值结果降低。

（2）在进行力学性能的检测时，检测中加荷速度对检验结果会产生影响。对于材料的变形没有加以关注，会忽视加载速度变化的情况，例如钢筋的屈服点测试，在测试中对于负荷的加速度的测试最终值在忽略了加荷速度之后发生了笔画。其他建筑材料如水泥、混凝土转图等，抗压抗折的实验均有硬性，在实际测试中只要增加了负荷就可实现连续均匀的测试。

（3）取样对于检测结果的影响也是不容忽视的。如对水泥和钢筋进行原材料的质量检测，从报告书上看，有一些出现了明显的数据错误，如灰土的最下干容量大于素土，这种错误是非常不应该发生的。一般是由于取样的时候对拿错样品导致。

4 建筑材料检测数据处理方法分析

4.1 数据处理系统中数据真值和误差

数据处理系统中数据真值和误差之和就是测量值，随机获取的数据误差往往是变量的数据测量值在随机变量的情况下，需要得到多个重要的统计参数标准、差变异系数和算术平均值作为参照。样本实验中一般采用算术平均值可以得到样本数据，集中体现出样本随机变量平均数，通常物质差和表现为正数或者是负数，采用算术平均值处理的方法，运用样本数据集中位置消解数据误差，防止出现数据中的局部波动，即可以得到与实际数据相近的数据。标准差又包含样本均方差、样本离差和标准误差等。对各个测量值的误差进行计算，反映出数据间的相对距离和分布状况，继而进行数据处理。采用软件进行数据处理时，可以通过样本算术平均值的分布情况和偏差差度了解测量值的标准差的大小。一般样本数据分布越离散标准差则越小，反之则越大。变异系数是相对偏差进行数据衡量的。比值反映出标准差和算术平均级之间的差异，平均值的偏差程度依据样本数据的标准差不同，与平均值大小无关，能够反映出数据的相对偏差。

4.2 数据处理评定的方式

数据处理采用结果评定的方式，根据建筑材料的几何尺寸性质等，依据不同的实验对象和实验标准要求，确定不同的数据处理评估办法，依据当前国家相应的标准，进行物理性能和误差分析的判定，根据不同的实验对象和实验标准，进行建筑材料检验数据处理方法的选定。例如在进行沙石颗粒的结果评定上，根据国家标准取样本进行实验，得到样本算术平均值，以此为数据检测值进行筛选实验，要求实验检测应大于1%，在进行混凝土立方体强度的结果评定时，可以取多个混凝土立方体试件，依据国家实验标准进行试件抗压强度的数据值获取，将最大值和最小值以中间值获得之后进行比较，要求三者之间的差值不能超过15%，否则则实验无效。再例如对于烧结普通砖强度的结果评定方式可以取10个烧结普通砖样本，采用相应的实验标准，对变异系数加以评定，变异系数低于0.21，则依据算术平均数和标准差来进行评定。如果高于0.21，则要按照算术平均值和最小的强度值进行评定。

4.3 程序操作严格、规范取样

按照严格的程序操作，做好规范取样，对抽样对象进行严格的计策，作为检测工作的主体，检测机构要进行公正有效的测试，具备检测资质，按照法律法规严格执行权力和职责。把握操作节点，对建材信息进行雅阁的检查，确保信息完整准确。对原始数据进行读取和记录，精确到最后一位估计值。

5 建筑材料数据检测处理技术发展前景

建筑材料检测数据处理系统，当前在计算机信息技术的应用下，可以进行烧结普通砖、沙石颗粒、混凝土立方体抗压强度等不同的实验标准的设置。对于上述建筑材料采取不同的数据创立处理方法，进行数据记录、输入处理、检测以便于碎石查询数据。今后随着社会和技术的发展，建筑材料检测数据处理技术在国家规范和标准上将不断的加以完善，对于数据处理系统也会进行升级。在提高建筑材料质量检测人员技术水准和工作效率的前提下，建筑材料检测规范将进一步规范化和标准化，更好的为建筑工程质量提供检测服务。

6 结束语

建筑材料检测中误差是客观存在的，数据处理以及检测数据处理系统的应用拥有广泛的发展前景，依旧国家的标准和科学的技术手段，对于建筑材料进行检测，减少环节错误，科学处理数据，获得能够代表材料质量特征的公开、公正、公平的数据，将建筑材料的质量检测管理工作真正发挥作用。