建材检测中的误差分析与数据处理

赵菲菲　靳绪永

摘    要：针对建筑材料测试中的错误，本文简要分析了影响建筑材料测试数据准确性的因素，包括系统错误，人为错误，意外错误等因素，并简要讨论了数据错误的控制措施，包括建筑材料测试过程中的产生以及评估方法。在建材检验中，应遵循建材检验程序，加强对易于发现错误的因素的控制，以确保建材检验的准确性和效率。

关键词：建材检测;误差分析;数据处理;检测流程

1  引言

建设项目的质量控制不仅要加强施工过程中的质量控制，而且还必须对建材进行彻底检查，以确保建设项目的质量。建筑材料的测试主要由内部实验室，研究机构，第三方合作伙伴，维护和测试实验室完成，大多数建筑材料测试错误可以通过过程参数消除，但是有些错误很难消除。

2  建材质量检验程序

2.1  采样

测试建筑材料时，应先取样。在当前的建筑材料测试标准中，详细规定了建筑材料采样的数量和方法以及建筑材料的采样频率，以确保建筑材料测试的效率和准确性。在对建筑材料进行测试和采样时，主要对采样的建筑材料的性能进行测试，以此作为评估整批建筑材料质量的数据基础。因此，请以标准化的方式收集样品并分析样品数据以确保样品性能。同时，还需要有关建筑材料的测试报告，还应注意选择符合建筑材料实际条件的高代表性样品。

2.2  确定测试项目

一旦收集了建筑材料样品，就必须识别样品。根据建筑材料样品的分类和建筑材料的测试标准以及对可靠单位的具体要求，选择测试材料，确定测试设计时应确保设计质量，不仅需要检查建筑材料的工厂证书，还进行样品测试。例如，水泥材料需要进行稳定性，强度和细度以及凝固时间的测试，对于钢的测试，必须测试其屈服点，延伸率和冷弯测试，检测砂岩需要其细度模量，泥浆含量和水含量。

3  建材质量检验的误差分析

3.1  系统误差分析

（1）系统错误类别分析。系统的建筑材料测试错误通常分为固定的系统错误和可变的系统错误。其中，固定系统错误是测试期间发生的固定数字错误，导致测试值和实际数据之间的差异保持不变，更常见的是由测试设备的零漂移引起的固定系统错误，修改的系统错误是由环境因素（包括检测到的温度和湿度）引起的检测错误，对于不同的测试项目，测试温度要求是不同的，建筑材料的测试应根据特定要求进行，修复系统错误很难找到，重复测量方法用于系统地分析测试数据，包括数据更改和偏移量定律，以最大程度地减少系统错误。

（2）系统错误原因分析。建材检测系统错误的原因有很多，而检测方法是影响最大的因素。由于建材测试方法选择不当，建材的测试条件不足，容易引起测试错误，建材测试中的系统性错误是经常性的。在检测过程中性，根据系统的规律，可以发现并进一步改善系统检测错误的原因，可以通过引入正值方法来校正检测数据错误。当在建筑材料检测系统中检测到错误时，必须立即分析数据以改善系统和仪器的检测水平，以有效地控制检测错误。

3.2  人为错误分析

人为错误分析也称为疏忽错误，主要是指由于检查人员的粗心造成的检测错误，更常见的人为错误包括误读或误读数据，人为错误会导致较大的数值偏差，可以直观地找到，因此，有必要消除错误并使用经验数据恢复方法。但是，该方法难以真正保证数据的准确性，基于正态分布定律，将判别值与测量值进行比较，并将检测数据控制在合理范围内，通常，如果绝对值是具有大偏差的误差，则该误差发生的可能性低。

3.3  意外错误分析

测试数据的偶然误差（nAccidentalerror）是指难以有效控制的辅助因素，例如环境因素和自然因素，这些因素可能会导致建筑材料测试中的错误，进而影响测试数据的准确性，发生意外错误的原因有很多，不仅包括人为因素，还包括设备和环境因素。当测试人员读取数据时，错误读取或错误存储数据可能会导致错误的测试结果，测试设备的质量问题可能会影响实验数据的准确性，环境的自然因素是不确定的，它们所犯的错误是随机的。

4  建材质量检验数据处理

4.1  测试数据处理参数

（1）算术平均参数。为了保证建材测试结果的准确性，有必要在测试过程中加强对随机变量，特别是数据误差和测量值变量的控制，进一步保证了建材测试数据的准确性，有效地处理检测数据中的算术平均参数可以减少数据错误。算术平均值可以反映测试样品的基本数据参数，这是数以万计的样本数据，可以代表随机变量的平均值，既有正错误也有负错误。如果将平均值用于处理，则可以有效地减少数据错误，并且可以更准确地检测数据参数。

（2）标准错误参数。为了控制数千种建筑材料的检查误差，必须加强对标准误差参数的控制。在建筑材料测试过程中，可以引入标准误差的概念，为了提高计算和测量数据的准确性，减少数据错误，并显着反映数据分布状态和数据之间的相对距离，该平均值用作计算实际处理的标准，并通过结合算术平均值的偏差和算术平均值的分布来计算测量值的标准偏差参数，处理标准偏差数据可以有效判断数据的实际情况，如果标准偏差较大，则应分别拆分数据;如果标准差很小，则数据分布更加集中。

（3）变异系数。变异系数是标准偏差与算术平均参数的比率。在处理和分析建筑材料检验数据中的错误时，有必要有机地把握检验数据参数之间的关系，当两组测试数据的属性相同时，如果标准偏差参数值相同，则平均误差度是相同的，并且不管大小平均数据如何，测试数据的偏差度体现。

4.2  测试数据结果的评估方法

在施工过程中，由于建筑材料使用的不确定性，其性能在加工前后（或施工后）可能有所不同，主要表现为建筑材料尺寸和物理特性的变化，建筑材料的测试结果可能會产生不同的影响，因此，必须采取适当的措施来分析和处理建筑材料的测试数据，以确保建筑材料的测试结果的准确性并减少数据错误。采用合理的处理方法可以有效提高建材检测数据的准确性，从而充分反映出整批建材的质量，对于成千上万种不同的建筑材料，评估标准是不同的，因此在评估中，检查人员需要根据不同建筑材料测试数据的评估标准进行综合评估。例如，为了评估混凝土强度测试结果，这三个值的抗压强度和算术平均值应根据国家混凝土试验标准进行选择，如果最大值和中间值之间的差超过中间值15%，则该值将被拒绝，如果两个最大值和中位数之差超过中位数15%，则测试结果应作废并应重新检查。

5  施工数据处理系统建设

建材检查数据处理系统的每个子系统都有一个用于主要检查数据输入接口的记录表，一个数据处理模块和一个用于显示检查结果的检查报告表，工程中最常用的建筑材料检测数据处理系统通常由最常用的水泥组成，逆法测量混凝土的抗压强度，而钻孔法测量混凝土的抗压强度。随着生产的提高和科学技术的发展，国家规范和标准也在不断变化，用于建筑材料测试的数据处理系统也随之更新，建材测试数据处理系统的研发与应用，不仅可以显着提高建材检验人员的工作效率，而且可以消除繁琐的查找表的比较和判断操作，包括标准化行业发布的测试报告的格式和内容。测试结果信息的数字化管理和信息的在线传输对于项目质量控制部门，以高效，及时地监控对于建工程的质量具有十分重要的现实意义。

6  结语

建筑材料的质量与建筑质量之间存在密切的联系，因此，必须确保建筑材料的质量能够最好地满足建筑标准，在建材测试过程中，为了有效避免系统错误，收益错误和意外错误，有必要加强对数据处理参数的控制，严格遵循测试流程和标准，确保测试的准确性的结果。

参考文献：

[1] 呼永玲，郝琴.探讨建材检测中的误差分析与数据处理[J].科技建材，2016（3）：155.

[2] 张任明.建材检测管理中存在的主要问题及对策[J].江西建材，2016（13）：282.