黑龙江省齐齐哈尔地质勘查总院 黑龙江省齐齐哈尔市 161005
摘要：传统的数据处理方法是以经典的统计学理论为基础的，是大样本不确定性问题的概率统计方法，一般要求具有经典的分布和大量的测量数据，尤其是测量不确定度的评定，其运算工作量较大，且难而复杂，对小样本数据的分析精度低。近年来，新理论、新方法的不断涌现，在理论上突破了以统计理论为基础的传统方法，而且在机械、宇航、精密测量、计量等领域得到了深入的研究和应用，出现了灰色系统理论、模糊集合理论、基于小样本的信息熵理论、贝叶斯统计推断理论、基于神经网络建模的间接测量理论等非统计理论等新的成果。
关键词：岩矿测试数据处理；灰色误差理论
灰色系统理论是研究小样本不确定性问题的非统计理论方法之一，主要是利用已知信息来确定系统的未知信息，其最大特点是对样本没有严格的要求，不要求服从任何分布，且运算简洁方便。岩矿测试过程环节多，影响因素多而复杂，不确定因素多，一般的分析属于小样本信息范围。从灰色系统理论的观点来看，该系统可以看作是用一定完善程度(或精度等级)的测量器具作为标准量，对相对不完善的被测量进行比较的过程，仪器、环境、人员、试剂等不完善因素，致使测试系统的特性不能全部得到，测试结果和测量误差在一定程度内是不能确定的，尤其是测量不确定度的评价更为复杂，测量误差是一种综合反映，属于灰色系统。
一、灰色误差的概念界定
灰色误差理论的提出主要针对传统数据处理方式而提出，以往数据处理过程中主要从统计学理论着手，需要在分析中确保数据量规模满足实验要求，且在分布上以正态形式为主，应用难度较大。尤其判断测量结果是否具备较高准确度过程中，涉及的运算过程极为繁琐，而且还会加重数据处理工作的负担。而灰色误差应用后，可弥补以往数据处理存在的不足，但需注意其在实际数据处理中存的人为因素或外界环境因素影响等，需要引入相应的仪器设备并对真实值以测量值进行代替，这样才可使测试结果的准确性得以提高。根据以往学者研究总结，对灰色误差理论的概念，可将其理解为从无序数据中寻找相关规律，利用简单的运算方式测试岩矿的物化性质，对于数据处理表现出较为明显的适用性特征。从灰色误差理论应用原理看，其在性质上本身具有应用数学的特点，所以无论随机量或其他相对较为匮乏信息都可划定在一定失去范围内，该范围下数据信息的变化可称之为灰色过程。通常岩矿测试中的数据往往表现出无序状态，可利用灰色误差理论判断数据中是否存在关联性因素，在此基础上通过合理描述与判断数据内容使灰色系统演变为白色系统。以往学者实践研究总结，灰色理论用于处理数据中通常利用累减或累加形式，以其中累加形式为例，其能够使数列序一定程度上符合指数性质规律要求，且数据规模大小或分布特征不会对灰色误差理论的应用效果产生任何影响，只需保证所提供的测试数据在三个以上便可实现数据分析处理的目标，是解决以往数据处理问题的重要手段。而其中的累减形式在处理岩矿测试数据过程中的表现倾向于误差的减少，使测试结果与白化值保持相近，精确程度极高。
二、应用实例
1.灰色系统理论将一切随机量看作是在一定范围内变化的灰色数，将随机过程看作是在一定范围一定时区内变化的灰色过程。同时认为，尽管客观系统表象复杂，数据离乱，但从整体上看总是有序的。因此，通过对原始数据适当处理，就有可能发现数据的规律性，从而对变化的过程作出描述与评价。生成是使灰过程变白的一种方法，有累加生成和累减生成两种数据处理方式。
通过生成处理，能弱化原始数据的随机性，可将无规律的原始数据变为较有规律的生成数列，可以看出灰量累计过程的发展势态，使离散的原始数据中蕴涵的积分特性或规律充分显露。研究表明累加生成数列具有近似的指数规律，称为灰指数律。另外，灰色误差理论不受数据分布类型和数量的限制，在测量数据3个以上时就可以分析应用，是传统方法的一个有益补充。岩矿测试的目的就是寻求在一定条件下，得到更接近于真值的测试值，消除或减小误差，即寻求最接近于被测量的真实值的相对白化值，因此，灰色误差理论可应用于岩矿数据处理。岩矿测试数据包含了物理的、化学的定性和定量测量数据。就定量测试数据而言，传统的统计方法首先是以大量测龟数据和服从正态分布为前提的。实际工作中，研究获得的数据往往只有一到几个，很难达到大量测量数据的要求。一些特殊情况，例如不均匀性明金分布的矿样中金的检测数据分散性大、岩石力学强度试验数据离散性大且测量次数有限(3个测量数据，最多5—7个)等。虽然可以利用传统的方法进行数据分析处理，但这些数据往往符合样品实际且存在一定的特殊性和不可取舍性，有时很难用现有的误差理论和质量管理规范去判断。另外，实际测试过程中分为有标准值和没有标准值两种情况，有标准值的情况也仪限于有证标准物质的测试。传统的方法在岩矿测试的实际工作中有时显示出不足。
2.鉴于岩矿测试数据的特点和一些特殊情况，本文在等精度的测蹙前提下，选择了有标准值的铜矿石标准物质GBW07233中co的岩矿化学分析数据和无标准值的某花岗岩抗压强度试验数据(以3个测量数据为基本，采用同一样品增加测定次数到5次、7次的3个数据列)、有不均匀性明金分布的某矿样中Au的检测数据及某矿样在不同碎样粒度下测试数据进行较全面的实际应用。同时将有关指标与传统的统计方法进行比较，讨论应用效果，旨在从特殊情况人手，从全新的角度去分析研究岩矿测试数据。数据处理考虑到应用范围和灰色误差理论的要求，为了消除测量累加曲线和参考累加直线之间距离的随机性，本文采用将原始数据列按照升序的原则做一次累加，得到生成数据列以进行累加生成数据处理。在本文的系统误差判别的关联分析方法中，考虑各因素序列量纲的不同、数量级相差很大等情况，对原始数据进行“有量纲的初始值0化”的初始化处理，即取数据序列中的第一个数据作为参考。数据越分散，标准不确定度越大，测量累加曲线越弯曲。对误差小的岩矿化学分析数据而言，测量累加含不均匀矿石中及岩石抗压强度的测量累加而且随着测量次数的增加测量累加在逐渐变大，数据的分散性在减小。为避免数据点的严重重叠，在实际应用分析时，最好对每组数据单独绘图进行分析。当矿石中存在不均匀性分布明金时，测量标准不确定度的数值较大，反映了实际情况。岩石单轴抗压强度随着测试次数的增加，其测量标准不确定度的数值逐渐变小，但变化幅度不大，一般情况下用3块标准试件进行测试就可以满足确定岩石力学参数的需要，这也反映了岩石力学参数不均匀性、分散性及差异性大的实际，进一步证明了岩石力学试验中采用最少3块标准试件所具有的代表性。
在对岩矿测试数据处理过程中，为了确保数据处理的准确性和可靠性，近年来新的数据处理方法不断涌现，其中灰色误差理论在数据处理方面，发挥了重要的功能和作用。文章对灰色误差理论的应用研究，注重把握灰色误差理论的概念和内涵，借助于灰色误差理论的实例分析，对该法的优势进行把握，以提升岩矿测试数据处理的精确度。
参考文献
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