摘要：作为建筑材料质量控制的一个重要手段，做好建材的检测工作对于提升建筑工程施工质量有着重要的作用。随着国内建筑工程数量与规模的不断增加，建筑行业对于建筑材料的需求量越来越大，因此现阶段做好建筑材料的质量控制有着重要的意义。本文先对建筑材料检测中误差出现的原因以及检测项目、方法进行探讨，并进一步对数据处理进行分析。
关键词：建筑工程；材料检测；误差；数据处理；
1引言
在进行建筑材料的检测工作时，需要对相关数据进行对比，同时检测时要严格按照规范要求进行数据的采集与处理。这一过程中，要尽量缩小误差，确保数据的计算与采集效果，提升建材检测工作的质量。
2建筑材料的检测和试验
2.1检测试验项目的确定
近几年来，伴随着国内建筑行业的发展，施工现场所用到的建筑材料品种与数量急剧增多。在这些建筑材料中，难免存在着一些质量问题，因而要通过材料检测来控制好进场材料的合格性。对于检测试验的项目来说，要严格按照国家、行业内部以及当地建设主管部门做制定的规范与标准来选定。比如说在进行水泥材料的检测工作时，要采用按批检测的方法对水泥的安定性、强度等指标进行试验检测。如果施工需要，还要对水泥的凝结时间以及细度等性能指标进行检测试验；对于混凝土的检测来说，要按照规定进行颗粒级配、密度以及含泥量、泥块含量等项目的检测。一般来说，材料检测试验项目的确定要以保证建筑工程的施工质量为前提。
2.2取样的数量与方法
对于取样工作来说，要有一定的代表性与随机性。对于同一批材料而言，要从材料的不同部位进行随机抽取，并且抽取的样品数量要根据具体检测标准来确定（钢材的检测是从规定的部位进行截取）。取样过程中，不仅要确保取样的数量达到要求，同时还要注重取样的部位以及取样的方法。试样的数量、部位以及取样的方法要具有较强的代表性、随机性，这样一来才能提升试验结果的准确性效果。如果取样时的数量过少、取样部位和方法存在一定的偏差，那么将导致试验的误差增大，进而检测试验也就失去了价值与意义。比如说在进行袋装水泥的取样工作时，要从不少于20袋或20个不同部位的水泥中尽量取等量样品，并且水泥样品的总质量要超过12kg；这样一来才能确保检测结果更具代表性。
2.3数据检测结果的评定
采集完数据就要进行检测结果的处理，处理过程中要将重点放在材料物理性能的分析与评价方面。下面就以混凝土、砂石以及烧结砖的检测作为例子，进而检测结果评定的探讨。首先，在进行混凝土强度的数据结果评价过程中，要严格按照目前混凝土的试验标准取出三组混凝土立方体实验体，并对其进行相应的抗压强度测定。试验过程中，如果检测出的数据其最大值与最小值之间相差不大于15%，那么就说明测试的结果是有效的。相反，如果二者之间的数据值大于了15%，那么就说明这一试验是无效的。其次，在进行砂石颗粒的结果评定工作时，要取出试样做两次测验，并且要确保筛选出的数据与检测值之间相差不超过1%，如果相差范围超过了这一数值，那么要重新进行检测；对于普通烧结砖的强度结果评定来说，要严格依照试验标准选取 10 个烧结普通砖样本，检测过程中如果变异系数小于0.21，那么就可以按照平均差值进行相应的评定；相反，如果数值高于了0.21，那么就要按照平均值与最小强度来做出重新的评定。由于我国对于建筑材料生产过程中的环保要求逐渐提升，因而现阶段施工过程中很少用到烧结砖，而是使用一些新材料来取代它。
3建筑材料检测中常见误差的分析
在进行建筑材料的检测工作时，误差主要是由检测器材、检测环境等因素所引起的，材料检测误差不属于检测错误的范畴。检测过程中，应用不同的检测方法所造成的检测误差是不一样的。一般来说，现阶段常见的误差主要是由过失误差、偶然误差、系统误差这几个类型所组成。
3.1 不可忽略的系统误差
系统误差主要包含两种类型，即固定系统误差与变化系统误差。对于固定系统误差来说，其主要指的是利用检测系统进行建筑材料数据的检测工作时，所得出的数据和真实数据之间的差距。比如说试验过程中相关机械的零点不准，将会导致固定误差的出现。对于变化系统误差来说，主要指的是因为外界环境的改变而造成的检测系统变化，这样一来将会导致系统测量的数据和实际的数据之间存在一定的差距。
3.2 试验人员由于粗心所导致的过失误差
在进行建材的试验工作时，经常会由于相关试验操作人员操作的不准确而出现检测误差。对于这一类型的误差来说，其普遍的特点就是检测过程中所得到的数据结果与实际的数据之间相差较大，甚至一些数据明显不属于正常的试验数据范畴。对于这些数据来说，在后期的数据分析工作时是不能使用的。检测过程中，大多选用一个鉴别值当作基准，并且工作人员要对试验得到的结果进行差值计算。之后，再根据误差的正态分布状况把一些绝对值过大并且超过误差范围的数据进行删除，同时还要对该数据进行重新检测。
4建筑材料检测数据的处理
建筑材料的检测工作涉及到数据的采集、处理与分析，通过对试验数据进行处理，可以提升检测工作的准确性与有效性。一般来说，由于检测工作中相关数值具有一定的随机性，因而在进行数据的处理过程中会用到标准误差以及期望值、变异系数等特征数。
4.1平均值误差的数据处理
在进行建筑材料的检测数据处理工作时，可以使用平均值来表征数据的集中位置。均值计算过程中，通过应用平均值进行误差的表示，将会存在着相应的正负关系，这样一来数据就会更加具有真实性。通过利用平均值，可以降低采集数据的随机波动影响。在进行建筑材料检测平均值的误差计算过程中，可以采用以下公式进行：
其中，公式中的n 表示的是材料检测的样本数，fi 表示的每次数据测量的具体数值。在进行具体数据的平均值计算工作时，由于均值本身带有相应的正负差异，因而相关数据要在处理之后消除正负的影响，这样才能体现数据实验的正真意义。对于算数平均值这一特征数来说，它可以有效的减少误差、消除局部的波动状况。
4.2标准误差的数据处理
通过应用标准误差，能够对一组数据做出相应的评估。一般而言，标准误差越大，就说明检测试验的可靠性越低；如果标准误差控制在可控范围内，那么对于提升检测工作的可靠性有着重要的意义。根据高斯理论来看，在进行建筑材料的检测工作时，数据分析过程中要先假设一组数组的标准误差为σ，那么在区间（-σ，+σ）内所检测出的可能性可以达到68.3%左右。试验过程中如果采集到了n个检测数据，就可以把标准误差分别记作e1，e2，… en，那么这一检测数据的标准误差可以按照下列公式进行计算。
4.3变异系数的数据处理
在进行建筑材料的检测数据处理时，如果检测人员发现两组数据的标准误差一致，这一过程中就可以将这两组数据视作偏差相同。就检测的结果而言，工作人员需要对数据进行误差分析，这时就会用到变异系数。该系数可以对误差的程度进行衡量，也就是说变异系数表征的是标准误差与平均值之间的比值关系。
5结束语
建筑材料的检测工作的面积大、数量多，一旦检测试验工作出现问题，那么会导致检验结果出现以偏盖全的问题，这对于施工质量的保证有着极为不利的影响。因而，现阶段在进行建筑材料的检测工作时，要严格按照国家规范以及行业标准进行，并且要做好数据的分析与处理工作，进而提升检测工作的质量与效果。
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论文作者:刘彩娥
论文发表刊物:《基层建设》2018年第11期
论文发表时间:2018/6/5
标签：误差论文; 数据论文; 建筑材料论文; 过程中论文; 工作论文; 数据处理论文; 平均值论文; 《基层建设》2018年第11期论文;