苏州市建设工程质量检测中心有限公司
摘要：在我国建筑行业飞速发展的背景下，建筑材料市场竞争态势也越发严峻，材料的种类和数量显著增多，建材质量也越来越受到人们的关注，如果建筑材料质量偏低，则建筑工程的施工质量也会大打折扣，同时还可能给工程后期使用带来极大的安全风险。要确保工程质量首先要确保建筑材料的质量是满足标准要求的，因此，建筑材料的检测工作就尤其重要。本文笔者就对建筑材料检测中常见的误差与数据处理进行了分析和研究。
关键词：建筑材料；检测；误差；数据处理
近些年，我国建筑行业的工程安全事故频频发生，其中一个重要原因就是建筑材料质量不达标，所以，建材检测工作也逐渐受到相关行业和领域的广泛关注。现阶段，我国建筑材料检测单位的数量非常多，各单位之间面临的竞争也极为激烈，检测单位要在激烈的市场竞争中始终占据自身的一席之地，就必须具备较强的质量安全意识，始终遵循科学的质检理念，严格落实好材料检测各环节的工作，尤其要注重对材料检测过程中各方面影响因素的控制，这样才能避免检测结果出现误差，确保检测的精准性和可靠性。
一、建筑材料检测的主要方法及其检测结果的影响因素
就现阶段的情况而言，在建筑材料质量检测过程中经常用到的方法主要包括无损检测、仪器检测以及外观检测这三类，其中，无损检测指的是检测人员借助无损检测仪器来对建筑材料的质量进行检测，这一检测方法的主要优势是基本不会损害建筑材料；仪器检测指的是检测人员借助专门的仪器设备来对建筑材料的质量进行检测，找出其是否存在质量隐患；外观检测则是指通过观察建筑材料的外部特点来判断其是否存在质量问题。
在开展建筑材料检测工作的时候，可能影响检测结果的因素主要有以下几个方面：第一是检测制度。若不具备完善的建筑材料检测制度，则会致使材料检测工作在实际进行的时候缺乏有效的监管，操作人员出现的违规操作、不当操作现象等也很难及时发现，最终直接影响到检测结果的真实性和可靠性。第二是检测人员自身的专业水准。检测人员是建筑材料检测工作的直接负责人，其专业知识储备如何、技术熟练度以及对相关操作要求的了解等都会对检测结果产生直接的影响。第三是检测仪器的准确性。如果建筑材料检测中所采用的检测仪器精准度偏低或存在损坏问题，则很可能在检测的时候出现误差，导致材料的最终检测结果出现偏差。第四是检测环境条件。大部分的试验方法标准中对检测环境条件都有明确说明，若是检测环境条件不符合要求，则会对试验用设备及建筑材料本身造成影响，从而影响到检测结果的准确性。要避免或降低上述因素对建筑材料检测结果带来的不良影响，就必须采取科学有效的控制举措。
二、建筑材料检测中常见的误差
2.1过失性误差
所谓过失性误差，指的就是在条件一致的情况下对某一对象进行测量，出现部分检测数据明显偏离真实情况所形成的误差。过失性误差一般是由于检测操作人员没有严格根据相关操作标准和规范进行检测而造成的，有的检测人员对自身的工作缺乏基本的责任感，在实际开展检测工作的时候不够认真谨慎，也会导致过失性误差，比较常见的过失性误差主要包括记错数据、读错数据等。存在过失性误差的检测值与其他检测值之间的差距非常大，所以，在开展建筑材料检测工作的时候，必须着重加强对此类误差的管控。比较常见的消除此类误差的方法是按照检测人员自身的实践经验来进行，但这一方法显然是缺乏科学性的，较为科学有效的处理方法是运用正态分布理论，结合鉴定值和均值之间存在的差距，对其出现的概率进行准确分析，若偏差在其外，在鉴定值属于过失性误差，应当尽可能将其消除。
2.2系统误差
系统误差还有一个称谓是“规律误差”，也就是在检测手段相同的条件下，对同一检测对象开展多次检测，出现的检测结果在数值大小以及正负上表现出特定的分布规律。此类误差可采取优化检测方案、调整检测仪器等方式来加以去除。系统误差本质上可划归为可定误差的范畴，其主要特点是单向性和重复性，可借助对照试验、空白试验等方法进行有效消除。
比如，在开展水泥材料检测工作的时候，必须确保试验温度处在18℃到22℃之间，空气相对湿度则不能超过50%，此外，检测样品、仪器设备等也必须达到试验的相关要求。
2.3偶然误差
所谓偶然误差，指的就是在开展检测工作的时候由于偶然性的因素而引发的误差问题，此类误差主要是由一些突发性、偶然性的因素引发的，如周边环境因素的干扰、电源的电压不够稳定等。偶然误差的一大显著特性就是随机性，也就是说，偶然误差是试验人员无法提前预知的，也无法采取针对性的举措来避免其出现，但其符合正态分布的统计规律，所以又被称作随机性误差。
三、建筑材料检测数据处理
3.1数据处理的三大重要参数
1、算术平均误差
测试数据一般属于样本数据，之所以要求出样本的平均值，目的是找出样本数据的具体集中位置。通常来说，误差可分为正向和负向误差这两类，通过对平均值进行有效处理，能在很大程度上降低误差，并得出与真实情况最为接近的数据。所以，算数平均值对于减小误差，尤其是对于一些局部波动有着显著的去除效果。
2、标准误差
标准误差主要反映的是实验数据的分布特点，标准误差越大，说明样本数据的分散性越强；标准误差越小，则说明样本数据的集中程度越高。样本的均值一般只能将数据集的位置反映出来，而标准误差则能呈现出不同数据之间的差距。当标准误差比较小的时候，说明实验数据和样本的真实状况最为接近。
3、变异系数
若两组实验数据存在相同的标准误差，则说明这两组实验数据是相同的，其和中心部位周边的数据距离也是一样的，这和两组数据的平均值没有什么关系。为了更好地呈现出实验数据的偏差，往往要借助标准误差和算数平均值之比，这一数值被称为变异系数。
3.2加强对数据处理系统的应用
将数据处理系统引入到建筑材料检测数据的处理中，不仅能提高工作人员的工作效率，降低其工作压力，节省整个工作过程所花费的时间。同时还能及时出具标准化的检测报告，这对消除检测数据的误差来说是非常有益的。另外，工程项目的相关监理单位也能利用建筑材料检测数据处理系统对项目施工质量进行实时化、全程化监督。
四、结束语
总而言之，误差问题在建筑材料检测中屡见不鲜，这些误差出现的原因是多方面，既包括人为方面的因素，同时也包括仪器设备、环境条件等方面的因素，要实现对过失性误差、系统误差等的有效控制，就必须进一步完善相关检测标准，合理进行取样检测，同时还要加强对检测环境条件的控制，积极运用现代化数据处理系统。
参考文献：
[1]乔桢.建材检测中常见的误差分析与数据处理研究尝试[J].绿色环保建材，2020（06）：17-18.
[2]李强.探讨建材检测中的误差分析与数据处理[J].建材与装饰，2019（32）：51-52.
[3]邝燕霞.建筑材料检测中常见的几种误差分析及数据处理研究[J].绿色环保建材，2018（04）：8.
[4]呼永玲，郝琴.探讨建材检测中的误差分析与数据处理[J].科技风，2014（03）：155.
[5]许志斌.常见建材检测中的误差分析与数据处理[J].中国建设信息，2010（09）：78-79.