建材检测中的误差分析与数据处理

摘 要：随着社会经济的不断发展，我国建筑行业迎来了发展的契机。对于建筑工程而言，建材质量将会对其整体质量造成直接而明显的影响，所以，做好建材检测工作具有非常重要的现实意义。文章将针对建材检测中的误差分析与数据处理展开探讨，旨在最大程度保证建材质量，为建筑工程的整体质量奠定坚实的基础。

关键词：建材检测；误差分析；数据处理

建材检测工作是保证房屋建筑质量的一个基础性的工作，所以，相关人员应给予足够的重视，并将其落到实处，具体而言就是，在思想方面高度重视，在技术方面认真把关，不仅要尽量减小试验操作中的误差，而且要保证数据处理的科学性、准确性。

1 建材检测中的误差分析

按照成因不同以及性质不同，通常将误差划分为三大类：（1）系统误差；（2）过失误差；（3）偶然误差。

1.1 系统误差

系统误差的产生，一方面是由于试验方法不严谨造成的，另一方面是由于试验条件不完善造成的。系统误差有其内在的规律。在判定检测数据的过程中，一旦发现系统误差的存在，则应结合其内在规律寻找发生原因，然后对试验方法进行合理改进，如提高对相关仪器仪表的检定水平，从而将系统误差的影响控制在最低水平。站在数据角度分析，系统误差可被划分为两大类，一是固定的系统误差，二是变化的系统误差。所谓固定的系统误差指的是，在所有检测数据中均存在某个符号相同且数值固定的偏差。检测装置的零点漂移所导致的误差便是这种固定的系统误差中的代表。所谓变化的系统误差，通常被认为是，由于外界条件变化而导致的误差。如，检验水泥的过程中，要求其温度及湿度应该满足一定的标准，这一点正是基于控制变化的系统误差而提出的。不变的系统误差一般很难从检测数据中及时发现，通常采用多种方法反复测量的（针对同一检测对象）方式进行测定，并对检测数据展开横向对比，最终完成校核。对于变化的系统误差，通常将前后所测的诸多数据依次排开，找出偏差规律（周期性规律？累进性规律？），然后找出偏差原因，最后采取针对性的处理办法。

1.2 过失误差

过失误差有一别名，即“粗差”，指的是由于实验操作人员粗心大意而导致的一类误差，比较典型的过失误差有读错或者记错。过失误差产生的试验数值通常和事实情况存在极大的偏差，因此，需要将其剔除。通常情况下，可凭借个人经验将此类误差剔除掉，但这种做法带有明显的主观因素影响，比较科学的做法是，以偶然误差的正态分布理论为基础，确定某个鉴别值，然后将其和诸多测定值的偏差展开对比，从正态分布规律可知，绝对值越是偏大的误差，其发生的概率也就越是偏低，另外，其数值具有某个特定的范围，且不会超出。

1.3 偶然误差

在各类微小因素（如：数量太多无法予以全面控制；没有被控制；由于控制代价过高而放弃控制）的影响之下，一组检测值在最末位数字上无法达成一致，由此产生的误差被称之为偶然误差。导致偶然误差的原因是多方面的，通常包括以下几点：（1）检测仪表或设备的电源电压不够稳定；（2）检测仪表或设备的内部存在摩擦间隙不规则变化的问题；（3）操作人员没有把握好末位数的读取；（4）周边环境带来的某些干扰。由于偶然误差是一种随机性的误差，因而难以从试验方法的角度来避免，再加上偶然误差符合正态分布的统计学规律，所以，又被人们称之为随机误差。对检测数据进行处理的过程中，首先，要将过失误差尽量剔除掉，其次，要对系统误差进行适当的修正，第三，要将偶然误差控制在较低的水平。所谓检测误差分析指的是，对偶然误差展开相关处理，以实现对测定值误差的有效确定。

2 数据处理

2.1 数据处理环节的三个参数

测定值可被理解成真值和误差的和，由于误差属于随机变量的范畴，所以，测定值也属于随机变量的范畴。对于随机变量而言，其有三个十分关键的统计特征数，分别是：（1）算数平均值；（2）标准误差；（3）变异系数。

2.1.1 算术平均误差

式中：n——样本数；fi——每次测量值。

样本均值能够反映出测量值的相对集中位置。所谓均值，一般指算术平均值。不仅有正误差，还有负误差，所以，通过求均值的办法能够消除部分正负误差所带来的不利影响，进而得到更为准确的试验数据。由此可见，算术平均值这一个概念的存在和应用能够有效消除检测数据中的某些局部波动或者随机波动，反映出测量值的相对集中位置。

2.1.2 标准误差S

标准误差又被称之为样本均方差，或者标准离差，又或者标准差。前文提到，算术平均值能够大致反映测量值的整体平均状况，值得注意的是，计算出样本均值是远远不够的，还应该对测量值在算术平均值上下的分散情况及偏差情况进行分析，标准误差这一概念便是基于此而提出的。标准误差和数据离散性二者之间呈正比关系。

2.1.3 变异系数δ

δ

两组数据属于同一种性质的数据，且具有相同的标准误差，那么它们在各自的算术平均值偏差方面具有相同的程度，这一点和二者均值是否一致没有关系。在数据处理中，相对偏差具有非常重要的意义，为了准确反映测量值的相对偏差程度，便提出了变异系数这一概念（变异系数=标准误差/算术平均值）。

2.2 结果评定方式

建材试验过程中，样本数据通常具有一定的离散性，可能是建材材性不同造成的，可能是试件制作不同造成的，也可能是几何尺寸不同造成的。为客观揭示或评价建材本身所具有的物理力学性能，要求试验过程中，应结合相关试验要求及试验对象的性质，采取最为科学的且针对性较强的数据处理方法，同时相应的数据误差分析。如，对混凝土材质的立方体进行抗压强度检测时，应采取如下办法：制作三个相同的试件，对它们进行检测，得出它们的算术平均值，并将其当作该组试件的抗压强度。计算最大值和中间值的差值，并判断其是否大于中间值的15%，最小值也要参与这样的计算，当其中之一发生这种情况时，则需要弃用最大值以及最小值，并将中间值视作该组试件的有效抗压强度值，如果最大值、最小值和中间值之间的差值全都大于中间值的15%，那么该组试验数据应被视作无效。对试验结果进行评定时，应充分考虑现行的、相关的一系列试验标准。

部分较为常见的建材结果评定方式如表1所示，它们全部是根据有关的试验标准而确定的。

表1 部分常见建材的结果评定方式

试验项目 依据标准 试验结果的评定

砼立方体抗压强度 GB/T50081-2002 以三个试件测值的算术平均值作为该组试件的强度值；三个测值中的最大值或最小值中如有一个与中间值的差值超过中间值的15%时，则把最大及最小值一并舍除，取中间值作为该组试件的抗压强度值；如最大值和最小值与中间值的差均超过中间值的15%，则该组试件的试验结果无效。

砂浆立方体抗压强度 JGJ/T70-2009 应以三个试件测值的算术平均值作为该组试件的强度值；当三个测值的最大值或最小值中如有一个与中间值的差值超过中间值的15%时，则把最大及最小值一并舍除，取中间值作为该组试件的抗压强度值；当两个测值与中间值的差值均超过中间值的15%，则该组试件的试验结果无效。

沙石颗粒级配 JGJ52-2006 以两次试验结果的算术平均值作为测定值；所有各筛的分计筛余量和底盘中的剩余量之和与筛分前的试样总量相比，相差不得超过1%。

烧结普通砖的强度评定 GB5101-2003 样本量n=10时的强度标准值fk= f-1.8s，当变异系数δ≤0.21时，按平均值f、强度标准值fk评定；当δ>0.21时，按平均值f、单块最小抗压强度值评定。

烧结多孔砖和多孔砌块 GB13544-2011 试样数量为10块，试验后计算出强度标准差S，按抗压强度平均值f、强度标准值fk评定砖和砌块的强度等级fk=f-1.83s

烧结空心砖与空心砌块 GB13545-2003 强度以大面抗压强度结果表示，样本量n=10，计算变异系数δ和标准差s，当δ≤0.21时，按平均值f、强度标准值fk评定；当δ>0.21时，按平均值f、单块最小抗压强度值评定。

水泥安定性（雷氏法） GB/T1346-2011 测量雷氏夹指针尖端的距离，当两个试件煮后增加距离的平均值不大于5.0mm时，即认为该水泥安定性合格；当两个试件煮后增加距离的平均值大于5.0mm时，应用同一样品立即重做一次试验。

水泥胶砂强度 GB/T17671-1999 抗折强度以三个抗折结果平均值作为试验结果；当三个强度值中有超出平均值±10%时，应剔除后再取平均值作为抗折强度试验结果；抗压强度以六个抗压强度测定值的算数平均值为试验结果；如六个测定值中有一个超出六个平均值的±10%，就应剔除这个结果，而以剩下的五个平均数为结果。如果五个测值中再由超过它们平均数±10%的，则此组结果作废。

3 建筑材料检测数据处理系统结构建立

该系统由多个子系统（通常依据材料种类进行子系统的划分）共同组成，而每一个子系统又可细分为以下组成部分：（1）原始检测数据输入界面；（2）数据处理模块；（3）检测结果输出界面；（4）数据库；（5）查询模块。

在建筑工程领域，最为常见的建筑材料检测数据处理系统通常包括以下子系统：（1）水泥；（2）砂子；（3）石子；（4）钢筋原材；（5）混凝土立方体抗压强度；（6）砂浆立方体抗压强度；（7）回弹法检测混凝土抗压强度；（8）钻心法检测混凝土抗压强度等。 随着社会经济的不断发展，科学技术水平的不断提高，关于建材检测的相关规范及标准也在持续完善，在此背景下，应对该系统进行不断的版本升级，使其具有良好的适应性和操作性，如此一来，给质量监督部门的实时监控、准确监控、有效监控提供了可能和便利，具有十分深远的现实意义。

4 结语

对建材进行检测的过程中，应该严格按照国家制定、实行的有关标准及规范进行操作，要对检测数据展开修约等处理，将误差的不利影响控制在最低水平，从而保证检测数据尽可能地接近“真值”，只有如此，才能保证检测数据更加客观，更加科学，更加公正，为保证建筑工程的整体质量贡献一份力量。

参考文献

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