灰色误差理论在岩矿测试数据处理中的应用研究

2015-03-23苏优乐玛内蒙古第六地质矿产勘查开发院内蒙古海拉尔021000

化工管理 2015年27期

苏优乐玛（内蒙古第六地质矿产勘查开发院，内蒙古海拉尔 021000）

苏优乐玛（内蒙古第六地质矿产勘查开发院，内蒙古海拉尔 021000）

科学理论的快速发展为岩矿数据处理工作注入了新鲜活力，从现行大多岩矿测试数据中都可发现该理论的应用极为广泛且取得了极为明显的效果。相比传统数据处理方式，无论在实用性或精准程度等方面都具备一定的优势，且在不断优化改进过程中将用于更广阔的范围。本文主要对灰色误差理论的相关概述以及数据处理中该理论的实践应用进行探析。

岩矿测试；灰色误差理论；数据处理；实践应用

不可否认近年来我国在处理岩矿测试相关数据方面取得了较多的成就，在精准度以及完整性等方面都得以提高。然而随岩矿测试数据量的不断增大，传统基于统计学理论的处理方式很难将数据分布规律反应出来，对此便引入灰色误差理论，其在实践研究中发现可取得了极高的应用效果。因此对数据处理中灰色误差理论的应用分析具有十分重要的意义。

1 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［1］。

2 处理岩矿测试数据中灰色误差理论应用原理分析

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［2］。

3 数据处理中灰色误差理论的实践运用

岩矿测试的实质在于使测试数值与实际数值保持接近，将其中存在的误差减少至最低程度。一般岩矿相关数据多集中在定量测量以及物化性质等数据。如其中定量数据，在实际分析处理过程中若沿用以往统计学理论需做好其正态分布规律以及数据量的分析，保证满足统计学理论要求才可进行测试。应注意实际进行测量或处理过程中涉及的数据较少，无法与传统理论中大量数据要求相适应。以明金矿样检测为例，其本身具有不均匀性且数据过于分散等特征，实际实验开展中关于岩石力学强度的相关数据也表现出离散性特点。若在处理数据中沿用以往基于统计学理论的方式，受矿样特殊性影响，将无法根据相应质量标准对其分析。因此较为特殊的岩矿样本测量需注重灰色误差理论的合理应用，本文在验证灰色误差应用效果中主要分析Au成分在某岩矿中的含量。

具体测试过程中要求将数据进行分组，并构建相应的灰色分析模型，其包括两个数据序列。其中前一个数列可以标准差为0.2822、平均值为2.51作为标准进行设置，而后一个序列可将标准差与平均值分别界定在0.2985与2.61，以此完成序列的设置。在模型构建中可假定存在某一测量点p使数据出现转折，对测量数据个数利用n进行表示，则有p=（n+1）/2，结合给定数列与具体实验得出测量个数n为5，此时便可推出转折点数值为5。但需注意在利用相应公式继续宁数据测量中可得到以2.02与2.90为界限的测试数据，为判断测试是否存在误差，可分别相应公式推出具体数值，主要为1.73、19.09、19.67、20.08，其中前一数值与测试数据2.02保持相近，后三个数值也较为接近，可判定该测试结果不存在较大的误差。以同样的方式对数列2进行检测，最后得出的结果仍可判断误差较小。在此基础上要求对两个序列进行对比分析以检验误差问题，最终得出序列在关联程度方面极高，其差值可控制在0.1内，因此误差在两个序列中的表现并不明显，能够用于测量与处理岩矿数据过程中。此外，为使测试结果精确度的提高，要求判断数据不确定度，使岩矿测试数据是否准确得以验证［3］。