摘要:为了能更加准确地得到水质数据，就需要对水质进行分析与化验，而为了保证检测的准确性就需要质量控制。质量控制并不只是简单的实验室研究，而是经过多次采集样本、对试验室进行的研究，并经过对相应数据的分析处理。但是，水质研究极具复杂性，这就导致了研究结果极有可能出现误差。对此，研究人员不但要提高工作质量，还要做好质量控制，提高正确率。
关键词：质量控制；水质分析化验；应用
1 引言
水质检测化验过程中找出水质分析化验中影响质量控制的各方面因素，并针对这些因素建议了一些方法和措施，通过科学有效的实验方法及建立健全监管体系，确保实验步骤的成功实施，并经过专业人员对数据的合理处理，保证了数据所具备的准确性及可靠性。
2 水质检测过程中的误差
2.1 绝对误差
绝对误差在水质检测过程中是不可避免，在任何的水质检 验中绝对误差必然出现，其原因主要是受到差值的影响，检测 值与真值之间形成的间隔即会形成绝对误差。通常情况下检 测器皿与设备均无法做到绝对完美，因而在检测过程中，必然 会有一定的误差存在，所以也就促成了检测值与真值的间隔存 在。虽然绝对误差的产生无法避免，但绝对误差却难以对检测 数据结果产生影响，通常情况下，检测结果需通过数据核准运 算的方式进行计算，绝对误差可有效的被抛除在检测数据之 外，因此绝对误差的存在并不会对水质的检测产生威胁。
2.2 系统误差
系统误差主要存在于水质检测过程中，检测流程与检测设 备均会产生不同程度的系统误差，系统误差同样对数据信息的 影响较小，但却难以发展，对最终的检测结果造成影响，但不改 变概括值。
2.3 随机误差
随机误差含有过多的不确定因素，因而随机误差的产生并 非必然。在多数的水质监测过程中，随机误差的产生对水质的 影响较大，可间接的影响最终的检测结果，但随机误差出现的 范围较小，如在水质检测过程中，能够及时的对检测结果进行 验证，则能够有效的避免随机误差的产生。
2.4 过失误差
过失误差即人为误差，人为误差对水质检测的结果产生直 接影响。水质检测的人为误差仍是无可避免的误差因素，但同 样并不常见，在通过精密仪器的检测过程中，人为误差极易被 发现，因此通常情况下，在水质检测结果检测完成前，人为误差 即可被纠正。
3 对监测的误差数据处理
3.1 实测数据处理。水质检验误差主要可通过做好水样采集、运输、 预处理质控，规范操作，做好实验室仪器设备精度管理等方法进行控 制，在实际操作过程中，应注意以下几点：在计算分析过程中，需结合 以往工作经验，安排2名以上工作人员采用双盲法进行读取、核对、录 入，以寻找重大误差；经验法是最直接的数据处理方法，水样分析重复性强；规范读取数据有助于提高数据准确性，如读取滴管数据时需视线平齐，这些技巧落实不到位也直接影响检验结果。
3.2 直接测量误差处理。在水水质的检测过程中，可通过间接和直接两种方式来获取测量数据，利用设备和仪器等方式直接测出的具体数据值，被称为直接测量值。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆然后通过公式计算的方式，将测得的数据代入公式后得出的值，叫做间接测量值。直接测量值在检测中受单相检测误差和多次测量误差的影响。单相测量误差是因在测量中对某次检测无法进行测量的重复，导致测量数据不够精确，可通过实际情况来对误差进行修正，按照设备的说明，对误差较小的进行分析和处理，若无法进行计算，则可将仪器最小刻度的一半作为最大误差的单相测量值；多次测量误差控制时，在检测中可通过多次测量的方式来减少误差，在条件许可的情况下，利用数学计算法将多次测量的数据进行计算，求得最接近的真值。例如：在进行原水浑浊度的检测时，进行多次测试，然后可取其中的十次或二十次进行计算，求得其平均值。测量中使用分光光度计来记录度数，按照平均值的计算公式进行误差分析，得出无限接近的真值。若在实际检测中发现相关系数为0.98，则按照试验标准法回收率可达87%，在线监测的系统回收率达到88%。可选择建立一元线性回归方程，根据公式氨氮含量=水监测相关系数×检测数据+0.09，结果会控制在有效范围之内。
3.3 间接测量误差处理。在实施水检测时，相关数据间接测量值一般是通过将直接测量数值代入至公式中得到的，所以间接测量值的误差情况不但和直接测量数据有直接的关系，同时和分析计算公式的形式也有关系。间接测量算术平均误差的计算必须要考虑各种误差都存在的情况，因为绝对误差是相互叠加而求得。直接测量误差和间接测量误差中存在较多的运算关系，其中包括加法、减去、乘法和除法、及乘方、开方等运算关系，产生的误差也会受这些关系的影响。若间接测量值的公式中只包含加减运算，则必须要先对绝对误差进行分析，在算相对误差，若公式含有开方运算和乘除运算，则要先计算相对误差，之后计算绝对误差。在进行测量值与最终值计算时，需充分考虑计算流程，规避计算流程产生的误差，在获得最终结果前尽量使用原始数值。
3.4 异常误差的处理。在水水质检测中有时会出现偏离偏差范围的数值，或这个数值在多个数值中过大，影响整体数据的处理，则该数值叫做异常误差。需进行科学的推断，从检测目的与背景、检验流程、关键仪器与设备的使用等方面综合分析误差产生的原因。运用迪克逊检验、肖维涅准则、拉布斯检验的方式对异常的误差进行处理及检验，利用具体的分析把整个异常的误差找出来，将其剔除。例如在进行酸碱度检测时，会出现最小值和最大值，出现异常数据，可计算算术平均值和标准差的方式来处理该数据。
在专业人员进行水质分析化验时，需要专门的监督人员确保对整个实验过程进行监督，以确定专业人员按照规定的步骤完成整个实验过程。同时，水质分析化验的过程中，需要有专业人士对实验过程中的数据进行记录与处理，确保数据具有准确性及可靠性。因为水质检测是质量控制的重要环节，因此，需要对这个环节务必重视。因此，就有必要对极有可能及可能出现的问题做出打算，即当出现问题时，需要有相对的对策。确保可能出现的问题不会对实验结果产生影响。
4 结语
作为重要的战略资源，水的重要性不言而喻，水质检测是确保水资源安全使用重要措施，在各方面均发挥着积极作用。但在水质检测过程中，误差的出现不可避免，对水质检测的准确度产生影响，使水质检测结果的可信度有所降低，所以及时采取措施，对水质检测的误差进行防治与处理，对于保障水质检测的准确度及水资源的安全使用有着重要意义。
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论文作者:崔凯
论文发表刊物:《城镇建设》2019年18期
论文发表时间:2019/10/31
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