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摘要：建筑工程质量把控工作，不仅需要加强建筑施工过程中的质量把控，还需要做好建材的检测工作，以此确保建筑工程的质量。建材检测工作主要是由企业试验室、科研院校、第三方股份制检测公司、监督检测机构来负责完成相关的检测项目。建筑材料检测误差多数可以通过处理参数来消除，但是有些误差则难以消除。鉴于此，本文主要分析探讨了建材检测中的误差分析与数据处理情况，以供参阅。
关键词：建材检测；误差分析；数据处理
引言
近年来，随着工程项目的增多，建材的需求量也在相应的增加，而建材的质量在一定程度上决定着建筑工程的质量，因此，建材的检测工作备受建筑企业的关注。为了确保工程的质量，必须严格把握好各个环节，包括建筑材料的检测工作。工程所需要的建筑材料都必须经过专业的质检人员的严格检测方可投入使用，而作为材料质检员必须要端正思想，利用自身的专业知识及能力，缩小材料试验的误差范围，确保最终数据的准确性和科学性。通过检测能够帮助我们掌握建材的性能和质量情况，尽量减小建材检测中的误差,确保数据准确性，为充分发挥建材在建设工程中的作用奠定基础。
1建材检测中的误差分析
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，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
过失误差顾名思义，就是在建材检测过程中，由于检测员粗心所造成的误差。比如说抄错了数据或者说按错了检测工具的按钮等等，这种误差结果往往都是不可估计的，因为我们不可能做到100%的完全认真。一般来说，我们对于数据检测的每一个阶段都应该进行监测或者评估，设立专门的监督员，以确保数据检测结果的正确性。甚至在录入数据的时候，如果不符合我们想要得到的结论，我们可以从数据误差方面找出原因。比如说，如果一个数据的因变量和自变量是符合正比例关系的话，在画出数据分析图时，如果有一个数据明显不符合正比例关系的散点分布，我们就要对这个数据予以重视，大概率的可能是由于数据抄错所带来的误差。过失误差并不可怕，因为它并不是机器或者检测方法的错误而且是可控的，过失误差最可怕的是我们不能发现这个误差。
1.3偶然性误差
偶然误差是指自然界中由大量不能控制的微小因素影响以至于测量值存在着差异，有许多原因导致偶然误差的产生，通常有以下几种原因：1）质检人员读取末位数的方法有误造成错误的检测结果；2）检测设备内部出现问题如摩擦间隙不规则导致的问题；3）检测设备本身的电压不稳定造成的；4）四周的其他环境因素可能造成影响。但是偶然误差又是一种随机性的误差，如果从试验方法的角度来考虑的话可能难以避免，另外偶然误差本身符合正态分布规律，也叫“随即误差”。
在对数据处理进行的时候做到以下三点：1）尽可能的对系统误差进行修正。2）把偶然误差控制在最低界限。3）尽量剔掉过失误差不能剔除就进行修正。最后可以有效确定测定值的误差。
2建材质量检测数据处理
2.1检测数据处理参数
2.1.1算术平均值参数
为了确保建材检测结果的准确性，在检测的过程中需要加强对随机变量的控制，尤其是数据误差与测定值变量，提高数据处理的有效性，进而确保建筑材料检测数据的精准度。检测数据中算术平均值参数的有效处理，则能够减少数据误差。算术平均值能够体现检测样本的基本数据参数情况，属于样本数据的外观体现，能够反映随机变量参数的平均值。误差存在正负之分，利用均值进行处理，则能够有效的减少数据误差，使得检测数据参数更加准确。
2.1.2变异系数
如果两组试验数据的标准误差相同，说明两组试验数据分布相同，且与围绕中心位置点的距离相同，这同两组数据的均值无关。而为了表示试验数据的偏差程度，一般都采用标准误差和算术平均值比值的形式，即变异系数来表示。
2.1.3标准误差参数
标准误差经常被人们称为标准离差或者标准差，对测定出的测量值进行计算，能够表现出分布状况跟数据间的相对距离。在这个数据系统里面，计算出均值是不能够做出判断的，还要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得出标准差，如果标准差越大，则表明数据分布就很离散；如果标准差小，则表明分布比较集中。
2.2数据的处理及其结果评定方式
在分析完常见建材检测误差以后，就需要科学处理数据。对于所有由于误差产生的误差值之和，将其可以进行定义为测定值，根据测定值的性质可以将其叫做随即变量。分析随即变量的算术平均值、标准误差和变异系数，对保障检测的准确和真实性具有非常重要的意义。对于算术平均值实际就是随即变量的约值，约值是有正负的，通过分析约值的集中位置能够有效消除数据的波动；对于标准误差，主要是分析偏差与数值分布情况的相对距离，如果标准误差的值越大，那么分布就相对离散，反之分布相对集中；对于变异系数，主要是看偏差程度的大小。由于不同的建材具有不同的属性，因此样本也有一定的分散性，在进行数据处理时需要综合考虑样本的物理性能再采取有针对性的处理方式。例如，在进行混凝土检测时，一般取三个算术平均值，将其看作抗压强度的数据值，如果最大值与最小值的差距小于15%，那么试验是无效的。再如，对烧结普通砖强度的结果评定，一般样本选取是个，根据相关要求进行实验，如果得出的变异系数高于0.21，那么需要根据算术平均值和最小强度值来评定，否则就按照平均数与标准差进行评定，这样得出的检测结果更加真实有效，对控制建材的质量也有非常重要的意义。
结束语
综上所述，建筑材料的检测水平直接影响了当前建筑工程施工的质量，在目前实际的建筑材料检测中，我们还需要加强材料检测的规范化管理，合理的运用数据处理与分析的作用，减少建材检测中的误差数据，提升建筑材料检测的合理与有效性。
参考文献
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